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Crouton Alpha es un modelo de texto de Stealth, listado en api14 bajo el id de modelo stealth/crouton-alpha. Stealth lo describe como un modelo ligero construido para flujos de trabajo escalables de codificación, agénticos y multimodales, orientado a trabajo repetitivo y de alto volumen, como sub-tareas agénticas, uso de herramientas y análisis de documentos. Se sitúa en la categoría de texto y está posicionado para cargas de trabajo donde el mismo tipo de solicitud se ejecuta muchas veces, en lugar de para sesiones puntuales de razonamiento profundo.
El modelo acepta entradas de texto, imagen, video, archivo y audio, y devuelve texto. Su ventana de contexto es de 1,048,576 tokens, con una salida máxima de 943,718 tokens. Esa combinación de un contexto muy grande y un presupuesto de salida amplio significa que puedes introducir documentos largos o medios mixtos junto con instrucciones y aún dejar espacio para una respuesta generada sustancial. Los parámetros de solicitud admitidos incluyen temperature, top_p, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, por lo que puedes controlar el muestreo, restringir la forma de la salida, exponer el razonamiento y dirigir el llamado a funciones desde la misma llamada.
Esas capacidades apuntan a unos cuantos patrones prácticos. Los pipelines agénticos encajan bien: dale al modelo herramientas y un tool_choice, y deja que planifique y ejecute sub-tareas a lo largo de muchos pasos. El análisis de documentos es otro uso natural, ya que archivos largos, imágenes y audio pueden entrar como entradas y la respuesta vuelve como texto. La asistencia de codificación y la revisión de código sobre repositorios grandes o transcripciones largas también se derivan del tamaño del contexto. Como maneja video y audio como entradas, puedes construir flujos de transcripción más análisis o de revisión de medios sin un modelo de preprocesamiento separado para cada paso. Las salidas estructuradas y response_format lo hacen adecuado para tareas de extracción donde los sistemas posteriores necesitan JSON predecible en lugar de texto libre.
Llamarlo a través de api14 funciona igual que cualquier otro endpoint compatible con OpenAI. Apunta tu cliente a la URL base de api14, envía una solicitud de chat completions y establece el campo model en stealth/crouton-alpha. Los parámetros listados arriba se aceptan en el cuerpo de la solicitud, así que el código existente del SDK de OpenAI necesita poco más que un cambio de URL base y el cambio del id de modelo. Si ya usas tools o salidas estructuradas en otro lugar, las mismas formas de solicitud se mantienen.
Una cosa a sopesar es el techo de salida. La salida máxima es de 943,718 tokens, lo cual es generoso pero aún está por debajo de la longitud total del contexto, así que una solicitud que llene toda la ventana no puede además producir una respuesta de longitud máxima. Para cargas de trabajo que son puramente de texto y no necesitan entradas de imagen, video, audio o archivo, un modelo más simple solo de texto puede ser un ajuste más ligero. Para trabajo agéntico, de codificación y de documentos multimodales de alto volumen, Crouton Alpha está construido exactamente para esa forma de tarea.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "stealth/crouton-alpha",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_pEsta comunidad aún no tiene temas. Abre el primero sobre Crouton Alpha.