Baseten: Elephant 1 (free)

Elephant 1, Baseten का एक decision model है, जिसे model id baseten/elephant-1:free के तहत जारी किया गया है। यह Base Labs से आता है, जो Baseten की research team है, और यह Qwen3.5-9B पर बना है, जो एक 9B parameter base है। इस model की मुख्य category decisions है, जो यह दर्शाती है कि इसे सामान्य chat या content generation के बजाय किस काम के लिए बनाया गया है। इस model के लिए provider release date 2026-10-21 दर्ज है।

यह model input modality के रूप में text लेता है और output modality के रूप में decisions देता है। इसे एक state, जो text या JSON के रूप में दिया जाता है, और typed questions के साथ काम करने के लिए बनाया गया है। ये questions yes/no, multiple choice, या ordinal हो सकते हैं। context window 16,384 tokens है, और maximum output 14,745 tokens है। इस model के लिए supported parameters सूचीबद्ध नहीं हैं, इसलिए आपको यह नहीं मानना चाहिए कि इसे call करते समय temperature या top_p जैसे sampling controls उपलब्ध हैं।

चूंकि output free-form prose के बजाय एक decision होता है, इसलिए व्यावहारिक उपयोग दिए गए state के बारे में structured questions पूछने से निकलते हैं। आप एक JSON state पास कर सकते हैं और binary judgment पाने के लिए yes/no question पूछ सकते हैं, या options का एक set प्रस्तुत कर सकते हैं और model से उनमें से चुनने के लिए कह सकते हैं। Ordinal questions आपको किसी outcome को एक single label चुनने के बजाय एक scale पर रखने देते हैं। यह routing या triage जैसे workflows के लिए उपयुक्त है, जहां आगे processing से पहले किसी request या record को classify करना होता है, और उन screening steps के लिए भी जहां किसी state को एक condition के विरुद्ध जांचना होता है। यह ऐसी किसी भी pipeline के लिए भी फिट बैठता है जहां आप एक compact, typed answer चाहते हैं जिस पर downstream code कार्रवाई कर सके, ऐसे text के बजाय जिसे parse करना पड़े।

आप इस model को api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से model id "baseten/elephant-1:free" का उपयोग करके call करते हैं। चूंकि API OpenAI-compatible है, आप requests सामान्य chat completions shape में भेजते हैं, जिसमें state और आपके typed questions message content में होते हैं, और आप decision को response से पढ़ते हैं। यह model text input स्वीकार करता है और decisions लौटाता है, इसलिए prompt को state और उस question पर केंद्रित रखें जिसका उत्तर आप चाहते हैं। चूंकि कोई supported parameters सूचीबद्ध नहीं हैं, model id और अपने messages भेजें और behaviour बदलने के लिए अतिरिक्त request parameters पर निर्भर रहने से बचें।

context limit को ध्यान में रखें: 16,384 tokens में state और आपके questions दोनों शामिल होते हैं, इसलिए बहुत बड़े documents को भेजने से पहले trim या split करना पड़ेगा। 14,745 tokens की output cap एक decision के लिए पर्याप्त है, लेकिन उत्तर स्वयं एक decision होता है, explanation नहीं, इसलिए यदि आपको long-form reasoning, summarisation, या open-ended generation चाहिए, तो कोई general text model बेहतर फिट हो सकता है। Elephant 1 सही चुनाव है जब काम किसी दिए गए state के बारे में typed questions का उत्तर देना हो और आप परिणाम decision के रूप में चाहते हों।