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PrismML: Ternary Bonsai 2 27B
prism-ml/ternary-bonsai-2-27bPrismML: Ternary Bonsai 2 27B अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
PrismML: Ternary Bonsai 2 27B 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।
- इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00114 है।
PrismML: Ternary Bonsai 2 27B के बारे में
PrismML: Ternary Bonsai 2 27B, PrismML का एक टेक्स्ट-केंद्रित मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 18 सितंबर 2026 को जारी किया था। यह 27B-पैरामीटर वाला रीज़निंग मॉडल है जो Qwen3.8-27B से व्युत्पन्न है, और api14 पर यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है। यदि आप किसी टेक्स्ट पाइपलाइन के लिए मॉडल चुन रहे हैं, तो महत्वपूर्ण संदर्भ यह है कि यह केवल सामान्य चैट के बजाय रीज़निंग कार्य के लिए बनाया गया है।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और छवियाँ स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 32,768 टोकन है। प्रदाता के विवरण के अनुसार, यह कोडिंग, गणित, टूल कॉलिंग और छवि समझ का समर्थन करता है। Ternary कम्प्रेशन मॉडल के निर्माण का हिस्सा है, जो ध्यान देने योग्य है यदि मॉडल का आकार या डिप्लॉयमेंट विशेषताएँ आपके लिए मायने रखती हैं। रीज़निंग व्यवहार अनुरोध पैरामीटर के माध्यम से उजागर किया जाता है, न कि निश्चित रूप से, इसलिए आप नियंत्रित कर सकते हैं कि मॉडल कितनी रीज़निंग करता है।
ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। चूँकि यह कोड और गणित संभालता है, यह कोड जनरेशन, कोड व्याख्या, और चरण-दर-चरण समस्या समाधान जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ रीज़निंग ट्रेस मायने रखता है। छवि समझ का अर्थ है कि यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के साथ स्क्रीनशॉट, आरेख, या अन्य छवियाँ भी ले सकता है, जो चार्ट पढ़ने या UI स्क्रीनशॉट की व्याख्या करने जैसे कार्यों के लिए उपयोगी है। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट इसे उन एजेंट और पाइपलाइनों के लिए उम्मीदवार बनाते हैं जिन्हें मॉडल से फ़ंक्शन कॉल करने या मुक्त टेक्स्ट के बजाय परिभाषित आकार में डेटा लौटाने की आवश्यकता होती है।
आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, और top_p। यदि आप पहले से OpenAI-शैली क्लाइंट का उपयोग करते हैं, तो मुख्य बदलाव मॉडल id और आपके द्वारा सेट किए जाने वाले पैरामीटर हैं। आउटपुट को सीमित करने के लिए max_tokens का उपयोग करें, क्योंकि अधिकतम आउटपुट 32,768 टोकन है, भले ही कॉन्टेक्स्ट विंडो बहुत बड़ी हो।
कुछ सीमाएँ हैं जिनकी योजना बनाना उचित है। इनपुट टेक्स्ट और छवि है, लेकिन आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यह छवियाँ या ऑडियो उत्पन्न नहीं करेगा। यदि आपका वर्कलोड पूरी तरह संवादात्मक है और उसे रीज़निंग, टूल कॉलिंग, या छवि इनपुट की आवश्यकता नहीं है, तो एक सरल टेक्स्ट मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। लंबे दस्तावेज़ों के लिए, 262K-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो उदार है, लेकिन याद रखें कि 32,768-टोकन आउटपुट कैप अलग से लागू होता है। कोडिंग, गणित, टूल कॉलिंग, और छवि समझ के दावों का स्रोत प्रदाता विवरण है, इसलिए उन्हें मापे गए प्रदर्शन के बजाय बताई गई सीमा मानें।
PrismML: Ternary Bonsai 2 27B 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 "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b" 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": "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 2,62,144
- अधिकतम आउटपुट
- 32,768
- इनपुट
- text, image
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
PrismML: Ternary Bonsai 2 27B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- PrismML: Ternary Bonsai 2 27B API की कीमत कितनी है?
- PrismML: Ternary Bonsai 2 27B 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।
- PrismML: Ternary Bonsai 2 27B की context window कितनी है?
- PrismML: Ternary Bonsai 2 27B 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।
- PrismML: Ternary Bonsai 2 27B क्या कर सकता है?
- PrismML: Ternary Bonsai 2 27B text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से PrismML: Ternary Bonsai 2 27B कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- PrismML: Ternary Bonsai 2 27B के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek Flash Latest, Google: Gemma 4 31B, Mistral: Codestral 2508 (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
PrismML: Ternary Bonsai 2 27B कम्युनिटी
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