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।
Thinking Machines: Inkling Small
thinkingmachines/inkling-smallThinking Machines: Inkling Small अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Thinking Machines: Inkling Small एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन के करीब 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 $0.00368 है।
Thinking Machines: Inkling Small के बारे में
Thinking Machines: Inkling Small, Thinking Machines Lab का एक ओपन-वेट मल्टीमॉडल मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है। इसमें कुल 276B में से 12B सक्रिय पैरामीटर हैं, और इसे Inkling परिवार के छोटे, अधिक कुशल सदस्य के रूप में स्थान दिया गया है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-07-30 है। चूंकि वेट ओपन हैं, जिन टीमों को किसी मॉडल का निरीक्षण, सेल्फ-होस्ट या फाइन-ट्यून करना है, उनके पास वह विकल्प है, जबकि api14 पर होस्टेड एंडपॉइंट उन लोगों के लिए उपलब्ध है जो स्वयं इंफ्रास्ट्रक्चर नहीं चलाना चाहते।
मॉडल टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 524288 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 262144 टोकन है, इसलिए यह बहुत बड़े दस्तावेज़, लंबी रिकॉर्डिंग या इमेज सेट को एक प्रॉम्प्ट के साथ ले सकता है और फिर भी एक ही कॉल में लंबा उत्तर दे सकता है। मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स डिज़ाइन का मतलब है कि प्रति टोकन कुल पैरामीटर का केवल एक अंश सक्रिय होता है, यही मुख्य कारण है कि इस आकार का मॉडल उचित लेटेंसी और थ्रूपुट पर सर्व किया जा सकता है। रीज़निंग व्यवहार API के माध्यम से उजागर होता है, इसलिए आप तय कर सकते हैं कि अंतिम उत्तर से पहले आप कितना आंतरिक विचार चाहते हैं।
ये क्षमताएं उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट कार्य स्पष्ट रूप से उपयुक्त है: बड़े कोडबेस, अनुबंध सेट, शोध संग्रह या सपोर्ट टिकट इतिहास को सारांशित करना या क्वेरी करना, जो छोटी विंडो में नहीं समा सकते। मल्टीमॉडल इनपुट इसे उन कार्यों के लिए उपयोगी बनाता है जो प्रारूपों को मिलाते हैं, जैसे एम्बेडेड इमेज वाले स्कैन किए गए दस्तावेज़ों से संरचित डेटा निकालना, ऑडियो को ट्रांसक्राइब करना और फिर उस पर तर्क करना, या स्क्रीनशॉट और लिखित ब्रीफ के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना। टूल कॉलिंग और रीज़निंग समर्थन एजेंट-शैली वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त हैं जहां मॉडल को यह तय करना होता है कि कौन सा फ़ंक्शन इनवोक करना है और फिर अपने परिणाम की व्याख्या करनी होती है।
आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "thinkingmachines/inkling-small" का उपयोग करके 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। यदि आपके पास पहले से OpenAI chat completions शेप के अनुसार लिखा गया कोड है, तो इस मॉडल पर स्विच करना ज़्यादातर मॉडल स्ट्रिंग बदलने की बात है और, यदि आप रीज़निंग आउटपुट चाहते हैं, तो include_reasoning या reasoning_effort सेट करने की।
यह एक टेक्स्ट-आउटपुट मॉडल है, इसलिए जनरेट की गई इमेज, ऑडियो या वीडियो की आवश्यकता वाला कुछ भी यहां दायरे से बाहर है। 262144 टोकन की आउटपुट सीमा उदार है लेकिन फिर भी सीमित है, जो बहुत लंबे जनरेशन कार्यों के लिए मायने रखती है। यदि आपका वर्कलोड छोटा, लेटेंसी-संवेदनशील और पूरी तरह टेक्स्टual है, तो हल्का मॉडल चलाना सस्ता हो सकता है, और यदि आपको टेक्स्ट से आगे आउटपुट मोडैलिटी चाहिए, तो आपको एक अलग मॉडल की आवश्यकता होगी।
Thinking Machines: Inkling Small 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-small" 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-small",
"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_penaltyseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 5,24,288
- अधिकतम आउटपुट
- 2,62,144
- इनपुट
- text, image, audio
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Thinking Machines: Inkling Small: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Thinking Machines: Inkling Small API की कीमत कितनी है?
- Thinking Machines: Inkling Small की कीमत इनपुट $1.58 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Thinking Machines: Inkling Small की context window कितनी है?
- Thinking Machines: Inkling Small हर request में 5,24,288 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,62,144 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Thinking Machines: Inkling Small क्या कर सकता है?
- Thinking Machines: Inkling Small 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 Small कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "thinkingmachines/inkling-small" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Thinking Machines: Inkling Small के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Perceptron: Perceptron Mk1.5, Perceptron: Perceptron Mk1, Qwen2.5 Coder 32B Instruct। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Thinking Machines: Inkling Small कम्युनिटी
नया टॉपिकइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Thinking Machines: Inkling Small के बारे में पहला टॉपिक खोलें।