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inclusionAI: Ling 3.1 Flash

inclusionai/ling-3.1-flash

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning262K2 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

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inclusionAI: Ling 3.1 Flash एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 83% 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।
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 $0.000656 है।

inclusionAI: Ling 3.1 Flash के बारे में

Ling 3.1 Flash, inclusionAI का एक टेक्स्ट मॉडल है। यह एक हाइब्रिड रीज़निंग मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है, जिसमें कुल 560B में से 25B सक्रिय पैरामीटर हैं। प्रदाता ने इसे 2026-10-02 को जारी किया। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए इसका उद्देश्य इमेज, ऑडियो या वीडियो कार्यों के बजाय भाषा कार्य हैं।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262144 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 235929 टोकन है, इसलिए इन सीमाओं के भीतर लंबे इनपुट और लंबी जनरेशन दोनों संभव हैं। चूंकि यह एक हाइब्रिड रीज़निंग मॉडल है, यह अपने अंतिम उत्तर के साथ रीज़निंग आउटपुट भी उत्पन्न कर सकता है, और उस व्यवहार को reasoning और include_reasoning पैरामीटर के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है। मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स डिज़ाइन का मतलब है कि प्रति टोकन कुल पैरामीटर का केवल एक अंश सक्रिय होता है, जो प्रासंगिक है यदि आप समान कुल आकार के डेंस मॉडल के सापेक्ष थ्रूपुट की परवाह करते हैं।

व्यावहारिक उपयोग के मामले लंबे कॉन्टेक्स्ट और रीज़निंग क्षमता से निकलते हैं। लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण, बड़ी फ़ाइलों का सारांश, और लंबी स्रोत सामग्री पर प्रश्न उत्तर 262144 टोकन विंडो के भीतर फिट होते हैं। कोड और तकनीकी कार्य रीज़निंग मोड से लाभान्वित होते हैं, जहां मॉडल उत्तर देने से पहले किसी समस्या पर काम कर सकता है। टूल कॉलिंग समर्थित है, इसलिए मॉडल को एजेंट शैली के वर्कफ़्लो में निर्णय परत के रूप में उपयोग किया जा सकता है जिन्हें बाहरी फ़ंक्शन कॉल करने की आवश्यकता होती है। बड़े टेक्स्ट बैचों पर संरचित निष्कर्षण और वर्गीकरण भी उचित फिट हैं, और seed पैरामीटर प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य सैंपलिंग की अनुमति देता है जब आपको रनों में सुसंगत आउटपुट चाहिए।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "inclusionai/ling-3.1-flash" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p हैं। यदि आप आउटपुट पर टोकन स्तर का विवरण चाहते हैं, तो logprobs और top_logprobs उपलब्ध हैं। यदि आप चाहते हैं कि मॉडल बाहरी फ़ंक्शन का उपयोग करे, तो tools और tool_choice पास करें। सैंपलिंग व्यवहार temperature, top_p, top_k, repetition_penalty, presence_penalty और frequency_penalty से नियंत्रित होता है, और stop अनुक्रम समर्थित हैं।

एक बात ध्यान में रखें कि मॉडल केवल टेक्स्ट है। यदि आपके एप्लिकेशन को सीधे इमेज या ऑडियो संसाधित करने की आवश्यकता है, तो यह मॉडल उन इनपुट को स्वीकार नहीं करेगा। रीज़निंग मोड वैकल्पिक है और इसे चालू या बंद किया जा सकता है, इसलिए आप प्रति अनुरोध तय कर सकते हैं कि अतिरिक्त रीज़निंग आउटपुट उपयोगी है या केवल ऐसे टोकन जोड़ता है जिनकी आपको आवश्यकता नहीं है। सीधे सरल लघु टेक्स्ट कार्यों के लिए, एक छोटा या गैर-रीज़निंग मॉडल संचालित करना आसान हो सकता है, जबकि Ling 3.1 Flash बेहतर फिट है जब कॉन्टेक्स्ट लंबाई, रीज़निंग या टूल कॉलिंग निर्णायक कारक हों।

inclusionAI: Ling 3.1 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-3.1-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-3.1-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_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

inclusionAI: Ling 3.1 Flash: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

inclusionAI: Ling 3.1 Flash API की कीमत कितनी है?: inclusionAI: Ling 3.1 Flash की कीमत इनपुट $0.26 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
inclusionAI: Ling 3.1 Flash की context window कितनी है?: inclusionAI: Ling 3.1 Flash हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
inclusionAI: Ling 3.1 Flash क्या कर सकता है?: inclusionAI: Ling 3.1 Flash text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से inclusionAI: Ling 3.1 Flash कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "inclusionai/ling-3.1-flash" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
inclusionAI: Ling 3.1 Flash के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Meta: Muse Spark 1.3 Contributor, Meta: Muse Spark 1.2 Contributor, Mistral: Ministral 3 8B 2512। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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