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सेटिंग्स
क्रूटन अल्फा, Stealth का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी stealth/crouton-alpha के तहत सूचीबद्ध है। Stealth इसे स्केलेबल कोडिंग, एजेंटिक और मल्टीमॉडल वर्कफ़्लो के लिए बनाया गया एक हल्का मॉडल बताता है, जो एजेंटिक सब-टास्क, टूल उपयोग और दस्तावेज़ विश्लेषण जैसे उच्च-मात्रा, बार-बार दोहराए जाने वाले काम पर लक्षित है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और ऐसे वर्कलोड के लिए तैनात है जहाँ एक ही तरह का अनुरोध कई बार चलता है, न कि एकबारगी गहरे तर्क सत्रों के लिए।
मॉडल टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है, और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 943,718 टोकन के साथ। बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट और बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन मतलब है कि आप निर्देशों के साथ लंबे दस्तावेज़ या मिश्रित मीडिया डाल सकते हैं और फिर भी एक बड़े जनरेट किए गए उत्तर के लिए जगह बची रहती है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में temperature, top_p, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning शामिल हैं, ताकि आप सैंपलिंग नियंत्रित कर सकें, आउटपुट का आकार सीमित कर सकें, तर्क को उजागर कर सकें और उसी कॉल से फ़ंक्शन कॉलिंग चला सकें।
ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर इशारा करती हैं। एजेंटिक पाइपलाइन अच्छी तरह फिट बैठती हैं: मॉडल को tools और एक tool_choice दें, और उसे कई चरणों में सब-टास्क की योजना बनाने और उन्हें निष्पादित करने दें। दस्तावेज़ विश्लेषण एक और स्वाभाविक उपयोग है, क्योंकि लंबी फ़ाइलें, इमेज और ऑडियो इनपुट के रूप में अंदर जा सकते हैं और उत्तर टेक्स्ट के रूप में वापस आता है। बड़े रिपॉज़िटरी या लंबे ट्रांसक्रिप्ट पर कोडिंग सहायता और कोड समीक्षा भी कॉन्टेक्स्ट आकार से ही संभव होती है। चूँकि यह वीडियो और ऑडियो को इनपुट के रूप में संभालता है, आप हर चरण के लिए अलग प्रीप्रोसेसिंग मॉडल के बिना ट्रांसक्रिप्शन-प्लस-विश्लेषण या मीडिया समीक्षा फ़्लो बना सकते हैं। structured_outputs और response_format इसे ऐसे एक्सट्रैक्शन कार्यों के लिए उपयुक्त बनाते हैं जहाँ डाउनस्ट्रीम सिस्टम को मुक्त टेक्स्ट के बजाय पूर्वानुमेय JSON चाहिए।
इसे api14 के माध्यम से कॉल करना किसी भी अन्य OpenAI-संगत एंडपॉइंट की तरह ही काम करता है। अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, एक चैट कम्पलीशन्स अनुरोध भेजें, और model फ़ील्ड को stealth/crouton-alpha पर सेट करें। ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर अनुरोध बॉडी में स्वीकार किए जाते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK कोड में बेस URL बदलने और मॉडल आईडी बदलने से ज़्यादा कुछ नहीं चाहिए। यदि आप पहले से कहीं और tools या structured outputs का उपयोग करते हैं, तो वही अनुरोध आकार यहाँ भी लागू होते हैं।
एक बात पर विचार करना है, आउटपुट की ऊपरी सीमा। अधिकतम आउटपुट 943,718 टोकन है, जो उदार है लेकिन फिर भी पूरी कॉन्टेक्स्ट लंबाई से कम है, इसलिए जो अनुरोध पूरी विंडो भर देता है, वह अधिकतम-लंबाई का उत्तर भी नहीं दे सकता। ऐसे वर्कलोड के लिए जो पूरी तरह टेक्स्ट हैं और जिन्हें इमेज, वीडियो, ऑडियो या फ़ाइल इनपुट की ज़रूरत नहीं है, एक सरल टेक्स्ट-केवल मॉडल हल्का विकल्प हो सकता है। उच्च-मात्रा वाले एजेंटिक, कोडिंग और मल्टीमॉडल दस्तावेज़ काम के लिए, क्रूटन अल्फा ठीक इसी तरह के कार्य के लिए बनाया गया है।
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": "stealth/crouton-alpha",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_pइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Crouton Alpha के बारे में पहला टॉपिक खोलें।