हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

Reka Edge

rekaai/reka-edge

टेक्स्टइनपुट: image · text · videoTools16K20 मार्च 2026 को जोड़ा गया

playground में खोलें Reka Edge के लिए API key पाएं

Reka Edge अभी आज़माएं

ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।

एक API. हर मॉडल.

आज 5 में से 5 मुफ्त मैसेज बाकी, मुफ्त अकाउंट से अतिरिक्त मुफ्त उपयोग और API key मिलती है।मुफ्त अकाउंट बनाएं साइन इन

सेशन लागत $0.00

Reka Edge एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 78% कम है।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000525 है।

Reka Edge के बारे में

रेका एज, रेका एआई का एक मल्टीमॉडल मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी rekaai/reka-edge के तहत सूचीबद्ध है। यह एक 7B विज़न-लैंग्वेज मॉडल है जो दक्षता के लिए बनाया गया है, जो तब मायने रखता है जब आप बहुत बड़ा मॉडल चलाए बिना मल्टीमॉडल समझ चाहते हैं। प्रदाता इसे विशेष रूप से छवि समझ के लिए अनुकूलित बताता है, और यह कैटलॉग की टेक्स्ट श्रेणी में आता है, यानी टेक्स्ट जनरेशन इसका प्राथमिक आउटपुट है।

इनपुट की ओर, रेका एज छवियाँ, वीडियो और टेक्स्ट स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट उत्पन्न करता है। इससे यह उन वर्कलोड के लिए उपयुक्त हो जाता है जहाँ प्रॉम्प्ट दृश्य मीडिया को लिखित निर्देशों के साथ जोड़ता है और उत्तर गद्य, संरचित टेक्स्ट या टूल कॉल के रूप में वापस आता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो इनपुट और आउटपुट मिलाकर 16,384 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 14,745 टोकन है, इसलिए आप प्रॉम्प्ट के लिए जगह छोड़ते हुए काफी लंबी जनरेशन का अनुरोध कर सकते हैं। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर में temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, max_tokens, logprobs और top_logprobs शामिल हैं, इसलिए आपके पास सामान्य सैंपलिंग नियंत्रण के साथ टोकन-स्तरीय प्रायिकता निरीक्षण भी है।

चूँकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ छवि और वीडियो इनपुट संभालता है, स्पष्ट उपयोग के मामले वे हैं जहाँ मॉडल को दृश्य सामग्री को सामान्य शब्दों में वर्णित करने के बजाय पढ़ना होता है। स्क्रीनशॉट और दस्तावेज़ छवि समझ, किसी तस्वीर में जो है उसे निकालना या सारांशित करना, वीडियो क्लिप के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना, और ऐसे सहायक बनाना जो मिश्रित टेक्स्ट और मीडिया प्रॉम्प्ट लेते हैं, ये सभी बताई गई क्षमताओं से निकलते हैं। structured_outputs पैरामीटर का मतलब है कि आप प्रतिक्रियाओं को मशीन-पठनीय आकारों की ओर ले जा सकते हैं, और tools तथा tool_choice आपको मॉडल को फंक्शन कॉलिंग फ्लो में जोड़ने देते हैं, इसलिए यह उस एजेंट में तर्क चरण के रूप में कार्य कर सकता है जो दृश्य इनपुट पर काम करता है।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करना किसी भी अन्य मॉडल की तरह OpenAI-संगत एंडपॉइंट पर काम करता है। आप model फ़ील्ड को rekaai/reka-edge पर सेट करके चैट कम्पलीशन रिक्वेस्ट भेजते हैं, आवश्यकतानुसार टेक्स्ट और छवि या वीडियो सामग्री के साथ अपने messages शामिल करते हैं, और रिक्वेस्ट बॉडी में समर्थित पैरामीटर में से कोई भी पास करते हैं। किसी अलग SDK या अनुवाद परत की आवश्यकता नहीं है, इसलिए मौजूदा OpenAI क्लाइंट कोड में केवल मॉडल आईडी बदलनी होती है और जहाँ प्रासंगिक हो वहाँ मीडिया पेलोड जोड़ना होता है।

ध्यान में रखने योग्य मुख्य बाधा 16,384 टोकन का कॉन्टेक्स्ट है। यदि आपके इनपुट में लंबे वीडियो, बड़े दस्तावेज़ या विस्तारित आगे-पीछे का इतिहास शामिल है, तो वह बजट जल्दी भर जाएगा, और बड़े कॉन्टेक्स्ट वाला मॉडल कार्य के लिए बेहतर उपयुक्त हो सकता है। रेका एज सबसे उपयोगी तब है जब आप एक कॉम्पैक्ट मल्टीमॉडल मॉडल चाहते हैं जो संरचित आउटपुट और टूल समर्थन के साथ छवि और वीडियो समझ संभालता है, न कि टेक्स्ट-केवल मॉडल या बहुत लंबे कॉन्टेक्स्ट के लिए लक्षित कोई मॉडल।

Reka Edge 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 "rekaai/reka-edge" 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": "rekaai/reka-edge",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogprobsmax_tokenspresence_penaltyseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 16,384
अधिकतम आउटपुट: 14,745
इनपुट: image, text, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Reka Edge: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Reka Edge API की कीमत कितनी है?: Reka Edge 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।
Reka Edge की context window कितनी है?: Reka Edge हर request में 16,384 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 14,745 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Reka Edge क्या कर सकता है?: Reka Edge image, text, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Reka Edge कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "rekaai/reka-edge" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Reka Edge के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch), Mistral: Ministral 3 3B 2512, Google: Gemma 3 12B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Reka Edge कम्युनिटी

नया टॉपिक

इस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Reka Edge के बारे में पहला टॉपिक खोलें।