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Jared Palmer: Kev 4B

jaredpalmer/kev-4b

निर्णयइनपुट: text8K25 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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Jared Palmer: Kev 4B एक नज़र में

इनपुट कीमत 25 निर्णय मॉडल के मीडियन के करीब है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000147 है।

Jared Palmer: Kev 4B के बारे में

जेरेड पामर: केव 4B, जेरेड पामर का एक छोटा ओपन-वेट निर्णय मॉडल है। इसे Qwen3.5-4B-Base पर एक LoRA अडैप्टर और पॉइंटर हेड के रूप में बनाया गया है, और इसे TypeSafe के मॉडलों के समान /v1/systemone कॉन्ट्रैक्ट पर सर्व किया जाता है। इसकी मुख्य श्रेणी decisions है, और यह केवल उसी श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है, इसलिए यह एक केंद्रित मॉडल है, सामान्य प्रयोजन वाला सहायक नहीं।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में निर्णय देता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट लंबाई 8192 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 7372 टोकन है। चूंकि आउटपुट मोडैलिटी मुक्त रूप वाला टेक्स्ट नहीं बल्कि निर्णय है, इसलिए आपको अपेक्षा करनी चाहिए कि मॉडल चैट शैली का उत्तर या लंबा लिखित उत्तर देने के बजाय एक निर्णय लौटाएगा। इनपुट पक्ष केवल टेक्स्ट है, इसलिए योजना बनाने के लिए कोई इमेज, ऑडियो या फ़ाइल इनपुट नहीं है।

व्यावहारिक उपयोग के मामले सीधे इसी आकार से निकलते हैं। केव 4B उन वर्कफ़्लो में फिट बैठता है जहां टेक्स्ट के एक टुकड़े को किसी निर्णय से मैप करना होता है, जैसे किसी अनुरोध को रूट करना, विकल्पों के बीच चयन करना, आने वाले संदेश को वर्गीकृत करना या पाइपलाइन में किसी चरण को गेट करना। यह एक छोटा मॉडल है, इसलिए यह उन स्थितियों के लिए उपयुक्त है जहां आप अपने बाकी सिस्टम के करीब निर्णय लेना चाहते हैं, न कि किसी बड़े सामान्य मॉडल से जो गद्य लिखता है। यदि आपका कार्य खुला जनरेशन, सारांशीकरण या संवाद है, तो सामान्य टेक्स्ट आउटपुट वाला मॉडल बेहतर फिट होगा, क्योंकि केव 4B उस प्रकार का आउटपुट बनाने के लिए नहीं बनाया गया है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "jaredpalmer/kev-4b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि API OpenAI-संगत है, आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं और अपने अनुरोध में वह मॉडल आईडी पास करते हैं। ध्यान दें कि मॉडल कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए आपको यह अपेक्षा नहीं करनी चाहिए कि temperature, top_p या इसी तरह के ट्यूनिंग विकल्प स्वीकार किए जाएंगे या उनका कोई प्रभाव होगा। जिस टेक्स्ट पर आप निर्णय चाहते हैं उसे भेजें और प्रतिक्रिया से निर्णय पढ़ें।

इसे चुनते समय सीमाओं को ध्यान में रखें। कॉन्टेक्स्ट विंडो 8192 टोकन है, जो मामूली है, इसलिए बहुत लंबे दस्तावेजों को मॉडल तक पहुंचने से पहले छोटा करना या विभाजित करना पड़ेगा। 7372 टोकन की आउटपुट सीमा भी कॉन्टेक्स्ट लंबाई से कम है, और चूंकि आउटपुट एक निर्णय है, लंबे रूप वाले उत्तर इस मॉडल का उद्देश्य नहीं हैं। ऐसे कार्यों के लिए जिनमें बड़े कॉन्टेक्स्ट, समृद्ध पैरामीटर नियंत्रण या लिखित आउटपुट की आवश्यकता होती है, api14 पर कोई अन्य मॉडल आमतौर पर बेहतर विकल्प होगा।

Jared Palmer: Kev 4B 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 "jaredpalmer/kev-4b" 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.post("/decisions", { body: {
  "model": "jaredpalmer/kev-4b",
  "state": "Customer: I was charged twice for my order and want my money back.",
  "questions": {
    "team": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle this message?",
      "criteria": {
        "billing": "Payments, refunds, invoices",
        "support": "Product questions and bugs",
        "sales": "Pricing and new purchases"
      }
    },
    "urgent": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does this need a reply today?",
      "criteria": {
        "true": "Money, outage or legal risk",
        "false": "Can wait"
      }
    }
  }
} });
console.log(result.answers);

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 8,192
अधिकतम आउटपुट: 7,372
इनपुट: text
आउटपुट: decisions

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Jared Palmer: Kev 4B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Jared Palmer: Kev 4B API की कीमत कितनी है?: Jared Palmer: Kev 4B की कीमत इनपुट $0.15 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Jared Palmer: Kev 4B की context window कितनी है?: Jared Palmer: Kev 4B हर request में 8,192 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 7,372 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Jared Palmer: Kev 4B क्या कर सकता है?: Jared Palmer: Kev 4B text स्वीकार करता है और decisions लौटाता है।
अपने कोड से Jared Palmer: Kev 4B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "jaredpalmer/kev-4b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Jared Palmer: Kev 4B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले निर्णय मॉडल: TypeSafe: Jev 1.14, Microsoft: Microsoft-Decision-1, Together: Tev1 4B Experimental। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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