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Inception: Mercury 2.5

inception/mercury-2.5

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning260K8 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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Inception: Mercury 2.5 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 91% कम है।
2,60,000 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।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000402 है।

Inception: Mercury 2.5 के बारे में

इन्सेप्शन: Mercury 2.5, Inception का एक टेक्स्ट मॉडल है। यह टेक्स्ट श्रेणी से संबंधित है और इसके प्रदाता द्वारा इसे कंपनी का नवीनतम डिफ्यूजन LLM (dLLM), तथा सबसे तेज़ रीज़निंग LLM बताया गया है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-09-08 है। टोकन को क्रमिक रूप से उत्पन्न करने के बजाय, Mercury 2.5 कई टोकन को समानांतर रूप से उत्पन्न और परिष्कृत करता है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 260,000 टोकन है, जो लंबे दस्तावेज़ों, बड़ी कोड फ़ाइलों या विस्तारित वार्तालाप इतिहास को एक ही अनुरोध में संभालने की सुविधा देती है। अधिकतम आउटपुट 65,536 टोकन है, इसलिए जब कार्य की आवश्यकता हो तो प्रतिक्रियाएँ लंबी हो सकती हैं। चूँकि यह एक रीज़निंग मॉडल है, यह अपना अंतिम उत्तर देने से पहले समस्याओं पर काम कर सकता है, और समर्थित पैरामीटर के माध्यम से रीज़निंग व्यवहार को प्रभावित किया जा सकता है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाला काम, जैसे बड़े दस्तावेज़ों, कोडबेस या ट्रांसक्रिप्ट का सारांश बनाना या उनसे क्वेरी करना, 260,000 टोकन विंडो में फिट बैठता है। रीज़निंग पर भारी कार्य, जिनमें बहु-चरणीय विश्लेषण, योजना बनाना और समस्या समाधान शामिल हैं, मॉडल की रीज़निंग LLM के रूप में स्थिति को देखते हुए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट समर्थन इसे एजेंट शैली के वर्कफ़्लो और ऐसे अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाते हैं जिन्हें परिभाषित प्रारूप में प्रतिक्रियाएँ चाहिए, जैसे टेक्स्ट से फ़ील्ड निकालना या डाउनस्ट्रीम ऑटोमेशन चलाना। समानांतर टोकन जनरेशन इसे वहाँ भी प्रासंगिक बनाता है जहाँ प्रतिक्रिया विलंबता मायने रखती है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "inception/mercury-2.5" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice और tools। व्यवहार में इसका अर्थ है कि आप max_tokens के साथ आउटपुट लंबाई सीमित कर सकते हैं, temperature के साथ सैंपलिंग नियंत्रित कर सकते हैं, stop के साथ दिए गए अनुक्रमों पर जनरेशन रोक सकते हैं, response_format और structured_outputs के माध्यम से संरचित या स्वरूपित आउटपुट का अनुरोध कर सकते हैं, और tools तथा tool_choice के साथ मॉडल को फ़ंक्शन उपलब्ध करा सकते हैं। reasoning, reasoning_effort और include_reasoning पैरामीटर आपको यह ट्यून करने देते हैं कि मॉडल कितनी रीज़निंग करता है और क्या रीज़निंग सामग्री लौटाई जाती है।

ऐसे मामले भी हैं जहाँ कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। Mercury 2.5 इनपुट के रूप में केवल टेक्स्ट लेता है, इसलिए छवियों, ऑडियो या अन्य मोडैलिटी से जुड़े कार्य इसके दायरे से बाहर हैं। इसका आउटपुट भी केवल टेक्स्ट है। यदि आपके वर्कलोड को रीज़निंग या समानांतर जनरेशन से लाभ नहीं मिलता, तो एक सरल मॉडल पर्याप्त हो सकता है, लेकिन टेक्स्ट कार्यों के भीतर कॉन्टेक्स्ट विंडो, आउटपुट सीमा और पैरामीटर सेट Mercury 2.5 को एक लचीला विकल्प बनाते हैं।

Inception: Mercury 2.5 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 "inception/mercury-2.5" 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": "inception/mercury-2.5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetools

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,60,000
अधिकतम आउटपुट: 65,536
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Inception: Mercury 2.5: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Inception: Mercury 2.5 API की कीमत कितनी है?: Inception: Mercury 2.5 की कीमत इनपुट $0.14 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Inception: Mercury 2.5 की context window कितनी है?: Inception: Mercury 2.5 हर request में 2,60,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 65,536 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Inception: Mercury 2.5 क्या कर सकता है?: Inception: Mercury 2.5 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Inception: Mercury 2.5 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "inception/mercury-2.5" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Inception: Mercury 2.5 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: MythoMax 13B, Cohere: Command R7B (12-2024), Poolside: Laguna XS 2.1। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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