Inception: Mercury 3

Inception: Mercury 3 es un modelo de texto de Inception, el laboratorio detrás de la línea Mercury de modelos de lenguaje basados en difusión. Inception describe Mercury 3 como su modelo más capaz hasta la fecha, y lo posiciona para flujos de trabajo agénticos y aplicaciones en tiempo real donde la latencia se acumula. Es un modelo solo de texto en el sentido de que acepta texto y devuelve texto, por lo que no maneja imágenes, audio ni otros tipos de entrada.

La ventana de contexto es de 1,000,000 tokens, lo suficientemente grande como para contener bases de código completas, conjuntos largos de documentos o historiales de conversación extensos en una sola solicitud. La salida está limitada a 131,072 tokens, por lo que una sola respuesta puede ser muy larga aunque el presupuesto de entrada sea mucho mayor. El modelo admite controles de razonamiento a través de los parámetros reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, y puede devolver salida estructurada mediante response_format y structured_outputs. El uso de herramientas se admite a través de los parámetros tools y tool_choice, que es lo que lo convierte en un candidato para bucles de agentes en lugar de chat simple.

Esas capacidades apuntan a unos cuantos patrones prácticos. Los flujos de trabajo agénticos son el obvio: puedes darle al modelo un contexto de trabajo amplio, exponer herramientas y dejar que decida cuándo llamarlas, con el esfuerzo de razonamiento ajustado a la dificultad del paso. Las aplicaciones en tiempo real son el otro encaje declarado, donde el enfoque de difusión está pensado para mantener la latencia baja a medida que las interacciones se acumulan. Las tareas de contexto largo, como revisar un repositorio grande, resumir una colección de documentos o mantener una sesión de asistente de larga duración, también se derivan de la ventana de 1M tokens, y las salidas estructuradas lo hacen utilizable para canalizaciones de extracción y clasificación que necesitan JSON predecible.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "inception/mercury-3". Como la superficie es compatible con OpenAI, los clientes y SDK existentes funcionan con un cambio de URL base. Los parámetros de solicitud que admite son include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice y tools. Usa max_tokens para acotar la longitud de la respuesta, temperature para el control de muestreo, stop para secuencias de parada personalizadas, y los parámetros de razonamiento y de herramientas cuando quieras que el modelo piense un paso o actúe sobre funciones externas.

Un límite que vale la pena señalar es la modalidad: el modelo es texto de entrada y texto de salida, por lo que cualquier cosa que implique imágenes o audio necesita un modelo diferente. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2026-10-16. Si tu tarea no necesita razonamiento, llamadas a herramientas o un contexto muy grande, un modelo de texto más simple puede encajar mejor, pero para trabajo agéntico y de contexto largo dentro del conjunto de parámetros admitido, Mercury 3 es la opción directa en api14.