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Thinking Machines: Inkling

thinkingmachines/inkling

टेक्स्टइनपुट: text · image · audioToolsReasoning524K17 जुल॰ 2026 को जोड़ा गया

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Thinking Machines: Inkling एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 122% ज़्यादा है।
5,24,288 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।
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 $0.01 है।

Thinking Machines: Inkling के बारे में

Thinking Machines: Inkling, Thinking Machines Lab का एक ओपन-वेट मल्टीमॉडल मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है। इसमें कुल 975B में से 41B सक्रिय पैरामीटर हैं, और इसे सामान्य-उद्देश्य तर्क, कोडिंग, एजेंटिक और टूल-उपयोग प्रणालियों के लिए डिज़ाइन किया गया है। api14 पर यह मॉडल आईडी thinkingmachines/inkling के अंतर्गत सूचीबद्ध है और टेक्स्ट श्रेणी में आता है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट उत्पन्न करता है, इसलिए यह केवल टेक्स्ट के बजाय मिश्रित-मीडिया प्रॉम्प्ट पर भी काम कर सकता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 524,288 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 471,859 टोकन है। लंबी इनपुट विंडो और बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन इसे ऐसे कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है जहाँ एक ही अनुरोध में बहुत सारी सामग्री पढ़नी होती है और पर्याप्त मात्रा में टेक्स्ट वापस लिखना होता है।

व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से निकलते हैं। लंबे दस्तावेज़, बड़े कोडबेस और विस्तृत ट्रांसक्रिप्ट को भारी चंकिंग के बिना पास किया जा सकता है, जो कोड जनरेशन और समीक्षा, लंबी स्रोत सामग्री पर बहु-चरणीय तर्क, और ऐसी एजेंटिक या टूल-उपयोग प्रणालियों में मदद करता है जिन्हें कॉन्टेक्स्ट में बहुत सारी स्थिति बनाए रखनी होती है। चूँकि टेक्स्ट के साथ इमेज और ऑडियो भी दिए जा सकते हैं, वही मॉडल ऐसे प्रॉम्प्ट संभाल सकता है जो स्क्रीनशॉट या रिकॉर्डिंग को लिखित निर्देशों के साथ मिलाते हैं, फिर टेक्स्ट उत्तर लौटाते हैं। तर्क और टूल पैरामीटर ऐसे वर्कफ़्लो की ओर भी संकेत करते हैं जहाँ मॉडल योजना बनाता है, टूल कॉल करता है और परिणाम रिपोर्ट करता है।

आप इसे मॉडल आईडी thinkingmachines/inkling का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। टूल उपयोग tools और tool_choice से कॉन्फ़िगर किया जाता है, आउटपुट लंबाई max_tokens से, सैंपलिंग व्यवहार temperature, top_p, top_k, min_p और पेनल्टी पैरामीटर से, और तर्क व्यवहार reasoning, reasoning_effort और include_reasoning से। पुनरुत्पादक सैंपलिंग के लिए seed सेट किया जा सकता है, और चुने गए बिंदुओं पर जनरेशन समाप्त करने के लिए stop अनुक्रम दिए जा सकते हैं।

ध्यान में रखने योग्य मुख्य बाधा यह है कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए इमेज या ऑडियो उत्पन्न करने वाले कार्य इसके दायरे से बाहर हैं। यदि आपका वर्कलोड पूरी तरह टेक्स्ट है और उसे मल्टीमॉडल इनपुट या लंबे कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता नहीं है, तो एक छोटा टेक्स्ट-केवल मॉडल अधिक सरल विकल्प हो सकता है। मिश्रित-मीडिया प्रॉम्प्ट, बहुत लंबे इनपुट या टूल-संचालित एजेंट के लिए, यहाँ उपलब्ध मॉडलों में से Inkling उपयुक्त विकल्प है।

Thinking Machines: Inkling 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 "thinkingmachines/inkling" 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": "thinkingmachines/inkling",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltystoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 5,24,288
अधिकतम आउटपुट: 4,71,859
इनपुट: text, image, audio
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Thinking Machines: Inkling: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Thinking Machines: Inkling API की कीमत कितनी है?: Thinking Machines: Inkling की कीमत इनपुट $3.50 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Thinking Machines: Inkling की context window कितनी है?: Thinking Machines: Inkling हर request में 5,24,288 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 4,71,859 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Thinking Machines: Inkling क्या कर सकता है?: Thinking Machines: Inkling text, image, audio स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Thinking Machines: Inkling कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "thinkingmachines/inkling" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Thinking Machines: Inkling के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: o3 (batch), OpenAI: GPT-4.1 (batch), Google: Gemini 3.8 Flash। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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