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Thinking Machines: Inkling Small (free)

thinkingmachines/inkling-small:free

टेक्स्टइनपुट: text · image · audioToolsReasoning1M30 जुल॰ 2026 को जोड़ा गया

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Thinking Machines: Inkling Small (free) एक नज़र में

10,48,576 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)।

Thinking Machines: Inkling Small (free) के बारे में

Thinking Machines: Inkling Small (free) Thinking Machines का एक टेक्स्ट मॉडल है। यह Thinking Machines Lab का एक ओपन-वेट मल्टीमॉडल मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है, जिसमें 276B कुल में से 12B सक्रिय पैरामीटर हैं। प्रदाता इसे अपने परिवार का छोटा, अधिक कुशल सदस्य बताता है, जो बताता है कि यह लाइनअप में कहाँ बैठता है: सबसे बड़े मॉडल के बजाय एक कॉम्पैक्ट विकल्प जो लैब प्रदान करती है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट उत्पन्न करता है। यह संयोजन इसे मीडिया के जनरेटर के बजाय एक मल्टीमॉडल रीडर बनाता है: आप इसे लिखित प्रॉम्प्ट, चित्र या ऑडियो दे सकते हैं और लिखित उत्तर वापस पा सकते हैं। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 262,144 टोकन है। कॉन्टेक्स्ट लंबाई यहाँ मुख्य संख्या है, क्योंकि यह इतनी बड़ी है कि बिना चंकिंग के एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़, लंबे ट्रांसक्रिप्ट या विस्तारित बातचीत रख सकती है।

ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। लंबे दस्तावेज़ का काम स्पष्ट है: सारांश बनाना, संरचित डेटा निकालना, या बड़ी फ़ाइलों पर प्रश्नों के उत्तर देना जिन्हें अन्यथा कई कॉल में विभाजित करने की आवश्यकता होती। चूँकि इमेज और ऑडियो इनपुट के रूप में स्वीकार किए जाते हैं, वही मॉडल अलग ट्रांसक्रिप्शन चरण के बिना छवियों का वर्णन करने या उनसे टेक्स्ट निकालने, या रिकॉर्ड किए गए भाषण पर काम करने जैसे कार्यों को संभाल सकता है। रीज़निंग समर्थन का अर्थ है कि इसका उपयोग उन समस्याओं के लिए भी किया जा सकता है जहाँ आप चाहते हैं कि मॉडल उत्तर देने से पहले चरणों पर काम करे, और टूल कॉलिंग इसे एक एजेंट लूप के भीतर रखने देती है जो बाहरी फ़ंक्शन तक पहुँचता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "thinkingmachines/inkling-small:free" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, seed, stop, temperature, tools और top_p। व्यवहार में यह सामान्य सैंपलिंग नियंत्रणों को कवर करता है (temperature, top_p, frequency और presence penalties, stop sequences, प्रतिलिपि प्रस्तुति के लिए seed), max_tokens के माध्यम से आउटपुट लंबाई, और रीज़निंग तथा टूल से संबंधित विकल्प: reasoning और include_reasoning यह नियंत्रित करने के लिए कि रीज़निंग लौटाई जाए या नहीं, reasoning_effort यह निर्देशित करने के लिए कि कितना प्रयास किया जाए, और फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए tools।

प्रतिबद्ध होने से पहले दो बातें जाँचने योग्य हैं। मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट करता है, इसलिए यदि आपको जनरेट की गई इमेज या ऑडियो चाहिए, तो यह सही विकल्प नहीं है। और हालाँकि कॉन्टेक्स्ट विंडो बहुत बड़ी है, मुफ़्त वेरिएंट अपनी मॉडल आईडी में ":free" प्रत्यय रखता है, जो इस बात का संकेत है कि यह कैसे प्रदान किया जाता है, न कि क्षमता के बारे में कोई कथन; यदि आपको उसी परिवार का बड़ा या अधिक सक्षम सदस्य चाहिए, तो api14 पर अन्य Inkling मॉडलों से तुलना करें।

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

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortseedstoptemperaturetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 2,62,144
इनपुट: text, image, audio
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Thinking Machines: Inkling Small (free): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Thinking Machines: Inkling Small (free) API की कीमत कितनी है?: Thinking Machines: Inkling Small (free) कॉल करना मुफ्त है ($0 प्रति token)। मुफ्त वेरिएंट की upstream rate limits ज़्यादा सख्त हैं, इसलिए इन्हें टेस्टिंग और कम मात्रा वाले काम के लिए इस्तेमाल करें।
Thinking Machines: Inkling Small (free) की context window कितनी है?: Thinking Machines: Inkling Small (free) हर request में 10,48,576 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 (free) क्या कर सकता है?: Thinking Machines: Inkling Small (free) 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 (free) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "thinkingmachines/inkling-small:free" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Thinking Machines: Inkling Small (free) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Recursive: Flint (free), XingChen: Xing4.0 29B A4B (free), NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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