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Inception: Mercury 3

inception/mercury-3

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning1M16 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

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Inception: Mercury 3 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 78% कम है।
10,00,000 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 $0.000963 है।

Inception: Mercury 3 के बारे में

Inception: Mercury 3, Inception की एक टेक्स्ट मॉडल है, जो Mercury श्रृंखला के डिफ्यूजन-आधारित लैंग्वेज मॉडल के पीछे की लैब है। Inception, Mercury 3 को अब तक का अपना सबसे सक्षम मॉडल बताती है, और इसे एजेंटिक वर्कफ़्लो तथा रीयल-टाइम अनुप्रयोगों के लिए स्थित करती है जहाँ लेटेंसी संचयी होती है। यह टेक्स्ट-ओनली मॉडल है इस अर्थ में कि यह टेक्स्ट लेता है और टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह छवियों, ऑडियो या अन्य इनपुट प्रकारों को संभालता नहीं है।

कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में पूरे कोडबेस, लंबे दस्तावेज़ सेट या विस्तारित वार्तालाप इतिहास रख सके। आउटपुट 131,072 टोकन तक सीमित है, इसलिए एक ही प्रतिक्रिया बहुत लंबी हो सकती है, भले ही इनपुट बजट कहीं अधिक बड़ा हो। मॉडल reasoning, reasoning_effort और include_reasoning पैरामीटर के माध्यम से रीज़निंग नियंत्रण का समर्थन करता है, और यह response_format तथा structured_outputs के माध्यम से संरचित आउटपुट लौटा सकता है। टूल उपयोग tools और tool_choice पैरामीटर के माध्यम से समर्थित है, यही इसे सादे चैट के बजाय एजेंट लूप के लिए उम्मीदवार बनाता है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। एजेंटिक वर्कफ़्लो स्पष्ट है: आप मॉडल को एक बड़ा कार्यशील कॉन्टेक्स्ट दे सकते हैं, टूल उजागर कर सकते हैं, और उसे यह तय करने दे सकते हैं कि उन्हें कब कॉल करना है, साथ ही रीज़निंग प्रयास को चरण की कठिनाई के अनुसार समायोजित कर सकते हैं। रीयल-टाइम अनुप्रयोग दूसरा बताया गया उपयुक्त क्षेत्र है, जहाँ डिफ्यूजन दृष्टिकोण का उद्देश्य यह है कि जैसे-जैसे इंटरैक्शन बढ़ते हैं, लेटेंसी कम बनी रहे। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले कार्य, जैसे किसी बड़े रिपॉज़िटरी की समीक्षा करना, दस्तावेज़ संग्रह का सारांश बनाना या लंबे समय तक चलने वाला सहायक सत्र बनाए रखना, भी 1M टोकन विंडो से निकलते हैं, और संरचित आउटपुट इसे निष्कर्षण तथा वर्गीकरण पाइपलाइनों के लिए उपयोगी बनाते हैं जिन्हें पूर्वानुमेय JSON चाहिए।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "inception/mercury-3" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि सतह OpenAI-संगत है, मौजूदा क्लाइंट और SDK केवल बेस URL बदलने पर काम 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। प्रतिक्रिया की लंबाई सीमित करने के लिए max_tokens, सैंपलिंग नियंत्रण के लिए temperature, कस्टम स्टॉप अनुक्रमों के लिए stop, और जब आप चाहते हैं कि मॉडल किसी चरण पर विचार करे या बाहरी फ़ंक्शन पर कार्य करे तो reasoning तथा टूल पैरामीटर का उपयोग करें।

ध्यान देने योग्य एक सीमा मोडैलिटी है: मॉडल टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट है, इसलिए छवियों या ऑडियो से जुड़े किसी भी काम के लिए अलग मॉडल चाहिए। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-10-16 है। यदि आपके कार्य को रीज़निंग, टूल कॉल या बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता नहीं है, तो एक सरल टेक्स्ट मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, लेकिन समर्थित पैरामीटर सेट के भीतर एजेंटिक और लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले काम के लिए, Mercury 3 api14 पर सीधा विकल्प है।

Inception: Mercury 3 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-3" 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-3",
  "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: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 1,31,072
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Inception: Mercury 3: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Inception: Mercury 3 API की कीमत कितनी है?: Inception: Mercury 3 की कीमत इनपुट $0.35 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Inception: Mercury 3 की context window कितनी है?: Inception: Mercury 3 हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,31,072 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Inception: Mercury 3 क्या कर सकता है?: Inception: Mercury 3 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 3 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "inception/mercury-3" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Inception: Mercury 3 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5 Nano, Z.ai: GLM 4.7 Flash, Google: Gemma 3 27B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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