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inclusionAI: Ling 3.0 Flash

inclusionai/ling-3.0-flash

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning262K23 जुल॰ 2026 को जोड़ा गया

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inclusionAI: Ling 3.0 Flash एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 95% कम है।
2,62,144 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।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000184 है।

inclusionAI: Ling 3.0 Flash के बारे में

Ling 3.0 Flash, inclusionAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रोवाइडर ने 2026-07-23 को रिलीज़ किया था। यह 124B-पैरामीटर वाला Mixture-of-Experts (MoE) मॉडल है, जिसमें प्रति टोकन लगभग 5.1B पैरामीटर सक्रिय होते हैं। प्रोवाइडर द्वारा बताई गई डिज़ाइन प्राथमिकताएँ टोकन दक्षता और प्रोडक्शन-स्केल एजेंटिक इन्फरेंस हैं, जो इसे उन डेवलपर्स के लिए लक्षित मॉडल बनाती हैं जो वन-ऑफ चैट के बजाय एजेंट वर्कलोड चलाते हैं।

मॉडल टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट है। यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट कम्प्लीशन लौटाता है, जिसमें 262144 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो और 32768 टोकन का अधिकतम आउटपुट है। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो का मतलब है कि लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत इतिहास या बड़े टूल आउटपुट एक ही रिक्वेस्ट में रखे जा सकते हैं, जबकि आउटपुट कैप सीमित करता है कि मॉडल एक प्रतिक्रिया में कितना जनरेट कर सकता है। रीज़निंग आउटपुट समर्थित है, इसलिए अनुरोध किए जाने पर मॉडल अपनी रीज़निंग को प्रतिक्रिया के हिस्से के रूप में प्रकट कर सकता है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाला काम, जैसे बड़े दस्तावेज़ों का सारांश बनाना या उनसे क्वेरी करना, 262144-टोकन विंडो में फिट बैठता है। एजेंटिक पाइपलाइनें प्रोडक्शन-स्केल एजेंटिक इन्फरेंस पर बताए गए फोकस से मेल खाती हैं, खासकर टूल कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट के साथ मिलाकर। चूँकि रीज़निंग को सामने लाया जा सकता है, मॉडल उन कार्यों के लिए भी उपयुक्त है जहाँ डेवलपर मध्यवर्ती रीज़निंग का निरीक्षण करना चाहता है, जैसे किसी मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लो को डीबग करना या किसी निर्णय पर कार्रवाई करने से पहले उसके निर्णय पथ को सत्यापित करना।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "inclusionai/ling-3.0-flash" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। टूल कॉलिंग tools और tool_choice के माध्यम से उपलब्ध है, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट response_format के माध्यम से, और सैंपलिंग को temperature, top_p, top_k, min_p, पेनल्टी पैरामीटर और seed से नियंत्रित किया जा सकता है। लॉग प्रोबेबिलिटीज़ को logprobs और top_logprobs से अनुरोध किया जा सकता है, और रीज़निंग व्यवहार को reasoning और include_reasoning से ट्यून किया जा सकता है।

मुख्य व्यावहारिक बाधाएँ केवल-टेक्स्ट इनपुट और आउटपुट तथा 32768-टोकन की आउटपुट सीमा हैं। यदि कोई कार्य इमेज या ऑडियो इनपुट पर निर्भर है, तो यह मॉडल उसे कवर नहीं करता। यदि किसी एकल प्रतिक्रिया को आउटपुट कैप से अधिक होना है, तो काम को कई रिक्वेस्ट में विभाजित करना होगा। इन सीमाओं के भीतर, 262144-टोकन कॉन्टेक्स्ट, टूल कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और रीज़निंग नियंत्रणों का संयोजन इसे लंबे कॉन्टेक्स्ट और एजेंट-शैली टेक्स्ट वर्कलोड के लिए एक उचित डिफ़ॉल्ट बनाता है।

inclusionAI: Ling 3.0 Flash 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 "inclusionai/ling-3.0-flash" 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": "inclusionai/ling-3.0-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 32,768
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

inclusionAI: Ling 3.0 Flash: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

inclusionAI: Ling 3.0 Flash API की कीमत कितनी है?: inclusionAI: Ling 3.0 Flash की कीमत इनपुट $0.07 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
inclusionAI: Ling 3.0 Flash की context window कितनी है?: inclusionAI: Ling 3.0 Flash हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 32,768 आउटपुट tokens तक लिखता है।
inclusionAI: Ling 3.0 Flash क्या कर सकता है?: inclusionAI: Ling 3.0 Flash text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से inclusionAI: Ling 3.0 Flash कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "inclusionai/ling-3.0-flash" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
inclusionAI: Ling 3.0 Flash के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Google: Gemma 3 4B, Sao10K: Llama 3 8B Lunaris, OpenAI: gpt-oss-20b। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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