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Thinking Machines: Inkling (free)

thinkingmachines/inkling:free

टेक्स्टइनपुट: text · image · audioToolsReasoning1M17 जुल॰ 2026 को जोड़ा गया

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Thinking Machines: Inkling (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 (free) के बारे में

इंकलिंग, Thinking Machines Lab का एक ओपन-वेट मल्टीमॉडल मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है। कुल 975B में से इसके 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:free के अंतर्गत सूचीबद्ध है, टेक्स्ट श्रेणी में, और प्रदाता जारी तिथि 2026-07-17 है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट उत्पन्न करता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 262,144 टोकन है। चूंकि यह मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स डिज़ाइन है, प्रति अनुरोध कुल पैरामीटर का केवल एक अंश सक्रिय होता है, जो प्रासंगिक है यदि आप एक बड़े मॉडल के आसपास थ्रूपुट या लेटेंसी बजट की योजना बना रहे हैं। बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो और मल्टीमॉडल इनपुट का संयोजन का अर्थ है कि आप एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, स्क्रीनशॉट, आरेख या ऑडियो अपने निर्देशों के साथ भेज सकते हैं।

व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से निकलते हैं। सामान्य तर्क और कोडिंग कार्य मॉडल के घोषित डिज़ाइन लक्ष्यों में फिट बैठते हैं, इसलिए कोड जनरेशन, कोड व्याख्या और बहु-चरणीय समस्या समाधान स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं। एजेंटिक और टूल-उपयोग प्रणालियाँ भी स्पष्ट रूप से दायरे में हैं, जिसका अर्थ है कि आप ऐसे वर्कफ़्लो बना सकते हैं जहाँ मॉडल तय करता है कि फ़ंक्शन कब कॉल करना है और परिणामों को कैसे श्रृंखलाबद्ध करना है। इमेज और ऑडियो इनपुट दस्तावेज़ समझ, ट्रांसक्रिप्शन-निकट पाइपलाइन और मिश्रित-मीडिया विश्लेषण को खोलते हैं, बिना प्रत्येक मोडालिटी के लिए अलग मॉडल की आवश्यकता के। लंबी कॉन्टेक्स्ट रिपॉजिटरी-स्तरीय कोड समीक्षा, लंबे मीटिंग या कॉल ट्रांसक्रिप्ट, और बड़े दस्तावेज़ सेटों पर शोध के लिए उपयोगी है जहाँ अन्यथा आपको चंकिंग और रिट्रीवल की आवश्यकता होती।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "thinkingmachines/inkling: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। यदि आप पहले से OpenAI-शैली क्लाइंट का उपयोग करते हैं, तो आप इसे api14 पर इंगित कर सकते हैं और model फ़ील्ड को इस आईडी पर सेट कर सकते हैं; reasoning और reasoning_effort पैरामीटर आपको नियंत्रित करने देते हैं कि मॉडल कितना आंतरिक तर्क करता है, और include_reasoning आपको तय करने देता है कि वह तर्क वापस किया जाए या नहीं। tools पैरामीटर वह है जिसका उपयोग आप फ़ंक्शन कॉलिंग और एजेंटिक लूप के लिए करते हैं, और seed तब मदद करता है जब आप अधिक प्रतिलिपि-योग्य सैंपलिंग चाहते हैं।

एक बात ध्यान में रखें कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपको उत्पन्न इमेज या ऑडियो चाहिए तो आपको एक अलग मॉडल की आवश्यकता होगी। फ्री वेरिएंट को अपने स्वयं के वर्कलोड के विरुद्ध परीक्षण करना भी उचित है इससे पहले कि आप इसे अपनाएँ, क्योंकि पृष्ठ यहाँ एक निश्चित आंकड़े के बजाय एक लाइव मूल्य तालिका दिखाता है। यदि आपका कार्य छोटा और सरल है, तो एक छोटा टेक्स्ट-केवल मॉडल चलाने में सस्ता और तेज़ हो सकता है, जबकि इंकलिंग अधिक समझ में आता है जब आपको लंबी कॉन्टेक्स्ट, मल्टीमॉडल इनपुट या टूल-उपयोग व्यवहार की आवश्यकता होती है।

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

Thinking Machines: Inkling (free) API की कीमत कितनी है?: Thinking Machines: Inkling (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 (free) की context window कितनी है?: Thinking Machines: Inkling (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 (free) क्या कर सकता है?: Thinking Machines: Inkling (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 (free) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "thinkingmachines/inkling:free" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Thinking Machines: Inkling (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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