हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।
Fireworks: Ember-1
fireworks/ember-1Fireworks: Ember-1 अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Fireworks: Ember-1 एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 567% ज़्यादा है।
- 10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
- agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.04 है।
Fireworks: Ember-1 के बारे में
Fireworks: Ember-1, Fireworks का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे प्रोवाइडर ने 24 सितंबर 2026 को रिलीज़ किया था। यह api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है, और Fireworks इसे Kimi K3 पर बने Fireworks Research के एक विशेष reasoning मॉडल के रूप में वर्णित करता है। प्रोवाइडर द्वारा बताया गया डिज़ाइन लक्ष्य reasoning में दक्षता है: Ember-1 छोटे reasoning traces उत्पन्न करता है, जिसे Fireworks हर token को और आगे ले जाने के रूप में प्रस्तुत करता है। एक डेवलपर के लिए, व्यावहारिक निहितार्थ यह है कि यह मॉडल केवल सामान्य चैट के बजाय reasoning कार्यों के आसपास स्थित है, जिसमें reasoning को अनुरोध के नियंत्रणीय हिस्से के रूप में उजागर किया गया है।
Ember-1 टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और केवल टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह उन मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट्स को संभालता है जहां इमेज टेक्स्ट के साथ दी जाती हैं और उत्तर भाषा के रूप में वापस आता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो बहुत बड़ी है, 1,048,576 tokens, अधिकतम आउटपुट 943,718 tokens के साथ। दस लाख token के इनपुट बजट और बड़ी आउटपुट सीमा का यह संयोजन मॉडल को उन वर्कलोड के लिए प्रासंगिक बनाता है जहां लंबे दस्तावेज़, बड़े कोडबेस या विस्तारित ट्रांसक्रिप्ट को कॉन्टेक्स्ट में रखना होता है और फिर भी एक ही कॉल में पर्याप्त आउटपुट उत्पन्न करना होता है।
क्षमताएं कुछ ठोस उपयोग सुझाती हैं। बड़े इनपुट पर लंबे कॉन्टेक्स्ट वाला reasoning दस्तावेज़ विश्लेषण, मल्टी-फाइल कोड समीक्षा, और लंबे स्रोतों में सारांशीकरण या प्रश्न उत्तर के लिए उपयुक्त है। चूंकि इमेज इनपुट के रूप में स्वीकार की जाती हैं, टेक्स्ट-और-इमेज प्रॉम्प्ट्स जैसे आरेख, स्क्रीनशॉट या स्कैन किए गए पृष्ठ पढ़ना और उन पर reasoning करना भी समर्थित है। reasoning नियंत्रण और संरचित आउटपुट समर्थन एजेंट-शैली वर्कफ़्लो, tool calling, और extraction कार्यों की ओर इशारा करते हैं जहां मॉडल को परिभाषित आकार में डेटा लौटाना होता है। reasoning प्रयास को ट्यून करने की क्षमता आपको कार्य के आधार पर reasoning की गहराई और प्रतिक्रिया लंबाई के बीच संतुलन बनाने देती है।
आप Ember-1 को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id "fireworks/ember-1" का उपयोग करके कॉल करते हैं। सामान्य अनुरोध फ़ील्ड के साथ, यह सैंपलिंग नियंत्रण के लिए frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, max_tokens, stop, temperature, top_p, top_k और repetition_penalty का समर्थन करता है। reasoning के लिए, यह reasoning, reasoning_effort और include_reasoning का समर्थन करता है। संरचित और tool-आधारित कार्य के लिए यह response_format, structured_outputs, tools और tool_choice का समर्थन करता है। यदि आपको इन विस्तारित विकल्पों के बिना केवल सादा टेक्स्ट जनरेशन चाहिए, तो एक सरल मॉडल पर्याप्त हो सकता है, लेकिन जब लंबा कॉन्टेक्स्ट, इमेज इनपुट या नियंत्रणीय reasoning आवश्यक हो, तब Ember-1 उपयुक्त है।
Fireworks: Ember-1 API कैसे कॉल करें
- अपने dashboard में API key बनाएं।
- अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
- baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "fireworks/ember-1" पर सेट करें।
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": "fireworks/ember-1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 10,48,576
- अधिकतम आउटपुट
- 9,43,718
- इनपुट
- text, image
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Fireworks: Ember-1: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Fireworks: Ember-1 API की कीमत कितनी है?
- Fireworks: Ember-1 की कीमत इनपुट $10.50 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Fireworks: Ember-1 की context window कितनी है?
- Fireworks: Ember-1 हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 9,43,718 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Fireworks: Ember-1 क्या कर सकता है?
- Fireworks: Ember-1 text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Fireworks: Ember-1 कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "fireworks/ember-1" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Fireworks: Ember-1 के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Anthropic: Claude Sonnet 4.6, Perplexity: Sonar Pro Search, Anthropic: Claude Sonnet 4.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Fireworks: Ember-1 कम्युनिटी
नया टॉपिकइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Fireworks: Ember-1 के बारे में पहला टॉपिक खोलें।