AionLabs: Aion-2.0

Aion-2.0 adalah model teks dari AionLabs, dirilis pada 23 Februari 2026. Ini adalah varian dari DeepSeek V3.2 yang telah dioptimalkan untuk roleplaying imersif dan penceritaan. AionLabs memposisikannya sebagai sangat kuat dalam menghadirkan ketegangan, krisis dan konflik ke dalam cerita, yang merupakan kualitas yang membuat narasinya terasa lebih menarik. Jika Anda membangun fiksi interaktif, obrolan yang digerakkan karakter atau produk apa pun di mana momentum naratif penting, inilah fokus yang dinyatakan model ini.

Model ini bekerja hanya dengan teks, baik pada input maupun output, jadi model ini tidak menerima gambar atau audio dan tidak menghasilkannya. Model ini menawarkan jendela konteks 131.072 token, yang cukup untuk menampung riwayat percakapan panjang, deskripsi adegan yang diperluas atau draf multi-bab dalam satu permintaan. Output maksimum adalah 32.768 token, jadi satu respons dapat menghasilkan bagian prosa yang substansial alih-alih balasan singkat. Kedua angka tersebut bersama-sama menjadi batasan praktis utama yang perlu direncanakan saat Anda merancang prompt dan mengelola status percakapan.

Karena kombinasi itu, kasus penggunaan yang wajar adalah sesi roleplay berdurasi panjang di mana model harus mengingat adegan sebelumnya, pembuatan cerita yang membutuhkan plot untuk meningkat alih-alih melayang, dan karakter interaktif yang seharusnya menantang, menciptakan komplikasi atau menaikkan taruhan alih-alih menyetujui pengguna. Sifat yang sama cocok untuk aplikasi bergaya game master, alat naratif bercabang dan asisten penulisan yang membantu penulis menyusun adegan penuh konflik. Beban kerja apa pun yang murni ekstraksi faktual, klasifikasi atau jawaban deterministik singkat juga dapat ditangani oleh model ini, tetapi perilaku pembedanya ada pada narasi dan dialog.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model "aion-labs/aion-2.0". Parameter permintaan yang didukungnya adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools dan top_p. Artinya Anda dapat mengontrol sampling dengan temperature dan top_p, membatasi panjang balasan dengan max_tokens, meminta output terstruktur melalui response_format, dan memberi model fungsi yang dapat dipanggil dengan tools dan tool_choice. Parameter reasoning dan include_reasoning memungkinkan Anda bekerja dengan perilaku penalaran model di tempat aplikasi Anda membutuhkannya.

Ingatlah batas output 32.768 token saat Anda meminta kelanjutan yang sangat panjang, karena respons tidak dapat melebihinya meskipun jendela konteksnya lebih besar. Model ini hanya teks, jadi jika aplikasi Anda bergantung pada input gambar atau audio, Anda akan memerlukan model lain untuk bagian pipeline tersebut. Dalam pekerjaan teks, alasan yang masuk akal untuk memilih yang lain adalah ketika tugas Anda tidak mendapat manfaat dari ketegangan naratif atau konteks panjang, dan model yang lebih kecil atau lebih cepat akan melayani Anda dengan lebih baik.