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StepFun: Step 3.7 Flash

stepfun/step-3.7-flash

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning262K28 मई 2026 को जोड़ा गया

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StepFun: Step 3.7 Flash एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 56% 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 $0.00271 है।

StepFun: Step 3.7 Flash के बारे में

चरण 3.7 फ्लैश StepFun का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी stepfun/step-3.7-flash के तहत सूचीबद्ध है। इसके प्रदाता द्वारा इसे StepFun का नवीनतम उच्च-दक्षता वाला मल्टीमॉडल मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल बताया गया है, जो एक 196B-पैरामीटर वाले लैंग्वेज बैकबोन को एक विज़न एनकोडर के साथ जोड़ता है और लगभग 11B पैरामीटर सक्रिय करता है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-05-28 है। यदि आप किसी नए प्रोजेक्ट के लिए मॉडल चुन रहे हैं, तो महत्वपूर्ण बात यह है कि यह टेक्स्ट आउटपुट वाला एक मल्टीमॉडल इनपुट मॉडल है, जो कच्चे पैमाने के बजाय दक्षता के इर्द-गिर्द बनाया गया है।

इनपुट की ओर से, Step 3.7 Flash टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट उत्पन्न करता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 262144 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 230400 टोकन है। नेटिव इमेज और वीडियो समझ विज़न एनकोडर से आती है, इसलिए विज़ुअल सामग्री को विवरणों में पहले से बदलने के बजाय टेक्स्ट के साथ भेजा जा सकता है। रीज़निंग व्यवहार reasoning और include_reasoning पैरामीटर के माध्यम से उजागर किया जाता है, और reasoning_effort आपको यह नियंत्रित करने देता है कि उस पर कितना प्रयास खर्च किया जाए। संरचित आउटपुट और response_format समर्थित हैं, जो तब मायने रखता है जब आपको गद्य के बजाय मशीन-पठनीय परिणाम चाहिए।

ये क्षमताएँ उपयोग के मामलों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। लंबे दस्तावेज़ और लंबे उत्तर 262144-टोकन कॉन्टेक्स्ट और 230400-टोकन आउटपुट सीमा में फिट बैठते हैं: अनुबंध समीक्षा, शोध संश्लेषण, ट्रांसक्रिप्ट विश्लेषण, कोडबेस व्याख्या। चूँकि इमेज और वीडियो इनपुट के रूप में स्वीकार किए जाते हैं, आप ऐसी पाइपलाइन बना सकते हैं जो स्क्रीनशॉट, आरेख, स्लाइड डेक, रिकॉर्ड किए गए डेमो या निगरानी-शैली की फुटेज के बारे में प्रश्न पूछें और टेक्स्ट वापस पाएँ। tools और tool_choice के माध्यम से टूल कॉलिंग इसे एक एजेंट लूप में रीज़निंग चरण के रूप में उपयोग करने योग्य बनाती है, और structured_outputs के साथ response_format उन निष्कर्षण कार्यों के लिए उपयुक्त हैं जहाँ परिणाम किसी अन्य सिस्टम को दिया जाता है। रीज़निंग नियंत्रण तब उपयोगी होते हैं जब आप प्रति अनुरोध गहराई और विलंबता के बीच संतुलन बनाना चाहते हैं।

api14 के माध्यम से इसे कॉल करना किसी भी अन्य OpenAI-संगत मॉडल की तरह ही काम करता है। अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपनी api14 कुंजी का उपयोग करें, और model फ़ील्ड को stepfun/step-3.7-flash पर सेट करें। समर्थित अनुरोध पैरामीटर 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 हैं। चूँकि यह सतह OpenAI-संगत है, मौजूदा SDK और लाइब्रेरी आम तौर पर मॉडल आईडी और बेस URL के अलावा बिना किसी बदलाव के काम करती हैं।

तथ्यों में मोडैलिटी विभाजन के अलावा कोई स्पष्ट प्रतिबंध नहीं बताया गया है: इनपुट टेक्स्ट, इमेज या वीडियो हो सकता है, लेकिन आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए जिस चीज़ के लिए जनरेट की गई इमेज, ऑडियो या वीडियो चाहिए, उसके लिए एक अलग मॉडल आवश्यक है। यदि आपका कार्यभार पूरी तरह टेक्स्ट है और विज़न एनकोडर या रीज़निंग नियंत्रणों से लाभ नहीं उठाता, तो एक सरल टेक्स्ट-केवल मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। अन्यथा, बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, बड़ी आउटपुट सीमा और मल्टीमॉडल इनपुट का संयोजन इसे दस्तावेज़ और मीडिया विश्लेषण कार्यों के लिए एक उचित डिफ़ॉल्ट बनाता है।

StepFun: Step 3.7 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 "stepfun/step-3.7-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": "stepfun/step-3.7-flash",
  "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_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,30,400
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

StepFun: Step 3.7 Flash: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

StepFun: Step 3.7 Flash API की कीमत कितनी है?: StepFun: Step 3.7 Flash की कीमत इनपुट $0.70 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
StepFun: Step 3.7 Flash की context window कितनी है?: StepFun: Step 3.7 Flash हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,30,400 आउटपुट tokens तक लिखता है।
StepFun: Step 3.7 Flash क्या कर सकता है?: StepFun: Step 3.7 Flash text, image, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से StepFun: Step 3.7 Flash कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "stepfun/step-3.7-flash" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
StepFun: Step 3.7 Flash के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking, TheDrummer: Skyfall 36B V2, Qwen: Qwen3.6 Flash। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

StepFun: Step 3.7 Flash कम्युनिटी

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