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Upstage: Solar Pro 3

upstage/solar-pro-3

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning131K27 जन॰ 2026 को जोड़ा गया

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Upstage: Solar Pro 3 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% कम है।
1,31,072 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।
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 $0.00158 है।

Upstage: Solar Pro 3 के बारे में

Solar Pro 3, Upstage का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे 27 जनवरी 2026 को रिलीज़ किया गया था। यह एक Mixture-of-Experts (MoE) लैंग्वेज मॉडल है जिसमें कुल 102B पैरामीटर हैं और प्रत्येक forward pass में 12B सक्रिय पैरामीटर होते हैं, जिसका अर्थ है कि यह जो भी टोकन जनरेट करता है, उसके लिए नेटवर्क का केवल एक छोटा हिस्सा ही काम में लिया जाता है। इस डिज़ाइन का उद्देश्य inference को कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल बनाए रखना है, साथ ही एक बड़े समग्र पैरामीटर पूल का उपयोग भी करना है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए यह छवि, ऑडियो या वीडियो कार्यों के बजाय भाषा कार्यों के लिए लक्षित है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसकी context window 131,072 टोकन है, और इसकी अधिकतम आउटपुट लंबाई 117,964 टोकन है, इसलिए यह एक ही कॉल में बहुत लंबी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है। समर्थित request parameters में temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty और max_tokens शामिल हैं, जो सैंपलिंग और लंबाई को नियंत्रित करते हैं। यह response_format और structured_outputs का भी समर्थन करता है, जो आपको टेक्स्ट के स्वरूप को सीमित करने देते हैं। रीज़निंग पक्ष पर, मॉडल reasoning, reasoning_effort और include_reasoning को उजागर करता है, और यह tools, tool_choice और parallel_tool_calls के माध्यम से tool use का समर्थन करता है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। बड़ी context window लंबे दस्तावेज़ कार्यों के लिए उपयुक्त है: लंबे सारांश बनाना, किसी कोडबेस या अनुबंध पर प्रश्नों के उत्तर देना, या इतिहास को छोटा किए बिना बातचीत को सुसंगत बनाए रखना। Structured outputs और response_format इसे extraction pipelines के लिए उपयुक्त बनाते हैं, जहाँ आपको मुक्त गद्य के बजाय JSON या कोई अन्य निश्चित schema चाहिए। Tool calling और parallel tool calling एजेंट-शैली के वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं, जहाँ मॉडल तय करता है कि कौन से फ़ंक्शन को कॉल करना है और एक साथ कई कॉल जारी कर सकता है। रीज़निंग नियंत्रण तब उपयोगी होते हैं जब आप चाहते हैं कि मॉडल किसी समस्या पर चरण-दर-चरण काम करे, या जब आप कार्य के अनुसार उस प्रयास को बढ़ाना या घटाना चाहते हैं। बड़ी आउटपुट सीमा उन कार्यों के लिए मदद करती है जो लंबे आर्टिफ़ैक्ट उत्पन्न करते हैं, जैसे दस्तावेज़ीकरण का मसौदा तैयार करना या किसी रूपरेखा को पूर्ण अनुभागों में विस्तारित करना।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id "upstage/solar-pro-3" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, आप अपने मौजूदा OpenAI client को api14 के base URL पर इंगित कर सकते हैं और model फ़ील्ड को उस id पर सेट कर सकते हैं, बिना अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे। Request body ऊपर सूचीबद्ध parameters को स्वीकार करता है, जिनमें temperature, top_p, max_tokens, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, parallel_tool_calls, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning शामिल हैं। मॉडल की लाइव pricing इस पृष्ठ पर मौजूद price table में दिखाई गई है।

एक बात ध्यान में रखें कि Solar Pro 3 केवल टेक्स्ट है। यदि आपका कार्य छवि, ऑडियो या वीडियो इनपुट पर निर्भर करता है, तो यह मॉडल उसे संभाल नहीं पाएगा, और आपको इसके बजाय एक multimodal मॉडल की आवश्यकता होगी। यही बात तब भी लागू होती है जब आपको गैर-टेक्स्ट आउटपुट modality चाहिए। हालाँकि, 131,072 टोकन context window के भीतर टेक्स्ट वर्कलोड के लिए, लंबे context, structured output समर्थन और tool calling का संयोजन अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है।

Upstage: Solar Pro 3 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 "upstage/solar-pro-3" 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": "upstage/solar-pro-3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokensparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,31,072
अधिकतम आउटपुट: 1,17,964
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Upstage: Solar Pro 3: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Upstage: Solar Pro 3 API की कीमत कितनी है?: Upstage: Solar Pro 3 की कीमत इनपुट $0.52 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Upstage: Solar Pro 3 की context window कितनी है?: Upstage: Solar Pro 3 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।
Upstage: Solar Pro 3 क्या कर सकता है?: Upstage: Solar Pro 3 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Upstage: Solar Pro 3 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "upstage/solar-pro-3" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Upstage: Solar Pro 3 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: MiniMax: MiniMax M3.1 Flash, LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B, Upstage: Solar Pro 4। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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