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Tencent: Hunyuan A13B Instruct

tencent/hunyuan-a13b-instruct

टेक्स्टइनपुट: textReasoning131K8 जुल॰ 2025 को जोड़ा गया

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सेशन लागत $0.00

Tencent: Hunyuan A13B Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 69% कम है।
1,31,072 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00149 है।

Tencent: Hunyuan A13B Instruct के बारे में

Tencent Hunyuan A13B Instruct, Tencent का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे 8 जुलाई 2025 को जारी किया गया था। यह एक Mixture-of-Experts (MoE) लैंग्वेज मॉडल है जिसमें 13B सक्रिय पैरामीटर और कुल पैरामीटर संख्या 80B है। मानक इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग के साथ-साथ, यह Chain-of-Thought के माध्यम से रीज़निंग का समर्थन करता है, जो इसे उन कार्यों के लिए उपयोगी बनाता है जहां मॉडल को अंतिम उत्तर देने से पहले मध्यवर्ती चरणों से गुजरना फायदेमंद होता है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 131,072 टोकन और अधिकतम आउटपुट 117,964 टोकन है, इसलिए यह लंबे दस्तावेज़ों को संभाल सकता है और एक ही अनुरोध में लंबी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकता है। इसका नॉलेज कटऑफ 31 मार्च 2025 है। ये विशेषताएं इसे केवल छोटे प्रॉम्प्ट के बजाय पर्याप्त सिंगल-पास कार्य के लिए उपयुक्त मॉडलों की श्रेणी में रखती हैं।

बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो और लंबे अधिकतम आउटपुट के कारण, सामान्य उपयोग के मामलों में लंबे दस्तावेज़ों का सारांश या विश्लेषण करना, लंबे इनपुट से संरचित जानकारी निकालना, और बिना चंकिंग के विस्तारित तकनीकी या संपादकीय ड्राफ्ट तैयार करना शामिल है। Chain-of-Thought रीज़निंग योजना, बहु-भाग प्रश्न उत्तर, और ऐसे कार्यों के लिए उपयुक्त है जहां दृश्यमान या आंतरिक रीज़निंग ट्रेस विश्वसनीयता में सुधार करता है। संरचित आउटपुट और response_format समर्थन भी इसे उन पाइपलाइनों के लिए उचित बनाते हैं जिन्हें फ्री टेक्स्ट के बजाय मशीन-पठनीय परिणाम चाहिए।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "tencent/hunyuan-a13b-instruct" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, structured_outputs, temperature, top_k, और top_p। यदि आप मॉडल के रीज़निंग व्यवहार को सामने लाना या नियंत्रित करना चाहते हैं, तो include_reasoning और reasoning प्रासंगिक पैरामीटर हैं; निर्धारक फॉर्मेटिंग के लिए, response_format और structured_outputs उपलब्ध हैं। चूंकि यह टेक्स्ट-केवल मॉडल है, इनपुट टेक्स्ट होना चाहिए और आउटपुट टेक्स्ट होंगे।

टेक्स्ट-केवल मोडैलिटी को देखते हुए, यदि आपके एप्लिकेशन को छवि, ऑडियो या अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट की आवश्यकता है तो कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट होगा, क्योंकि ये Hunyuan A13B Instruct जो स्वीकार करता है उससे बाहर हैं। यह सैंपलिंग और फॉर्मेटिंग पैरामीटर के एक व्यापक सेट का समर्थन करता है, इसलिए अधिकांश मानक टेक्स्ट जनरेशन वर्कलोड को वर्कअराउंड की आवश्यकता के बिना सीधे कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

Tencent: Hunyuan A13B Instruct 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 "tencent/hunyuan-a13b-instruct" 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": "tencent/hunyuan-a13b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatstructured_outputstemperaturetop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,31,072
अधिकतम आउटपुट: 1,17,964
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-03-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Tencent: Hunyuan A13B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Tencent: Hunyuan A13B Instruct API की कीमत कितनी है?: Tencent: Hunyuan A13B Instruct की कीमत इनपुट $0.49 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Tencent: Hunyuan A13B Instruct की context window कितनी है?: Tencent: Hunyuan A13B Instruct हर request में 1,31,072 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,17,964 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Tencent: Hunyuan A13B Instruct क्या कर सकता है?: Tencent: Hunyuan A13B Instruct text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Tencent: Hunyuan A13B Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "tencent/hunyuan-a13b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Tencent: Hunyuan A13B Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V3.2, OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch), OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Tencent: Hunyuan A13B Instruct कम्युनिटी

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