Reka Edge

Reka Edge adalah model multimodal dari Reka AI, terdaftar di api14 dengan model id rekaai/reka-edge. Ini adalah model vision-language 7B yang dibangun untuk efisiensi, yang penting ketika Anda menginginkan pemahaman multimodal tanpa menjalankan model yang sangat besar. Provider mendeskripsikannya sebagai dioptimalkan khusus untuk pemahaman gambar, dan model ini berada di kategori text pada katalog, yang berarti pembuatan teks adalah output utamanya.

Di sisi input, Reka Edge menerima gambar, video dan teks, dan menghasilkan teks. Itu membuatnya cocok untuk beban kerja di mana prompt menggabungkan media visual dengan instruksi tertulis dan jawabannya kembali sebagai prosa, teks terstruktur atau tool call. Context window adalah 16.384 token untuk input dan output, dan output maksimum adalah 14.745 token, jadi Anda dapat meminta generasi yang cukup panjang sambil tetap menyisakan ruang untuk prompt. Parameter permintaan yang didukung meliputi temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, max_tokens, logprobs dan top_logprobs, sehingga Anda memiliki kontrol sampling yang biasa beserta inspeksi probabilitas tingkat token.

Karena menangani input gambar dan video bersama teks, use case yang jelas adalah kasus di mana model harus membaca konten visual alih-alih hanya mendeskripsikannya secara umum. Pemahaman screenshot dan gambar dokumen, mengekstrak atau merangkum apa yang ada di dalam gambar, menjawab pertanyaan tentang klip video, dan membangun asisten yang menerima prompt campuran teks dan media semuanya mengikuti kemampuan yang dinyatakan. Parameter structured_outputs berarti Anda dapat mendorong respons ke bentuk yang dapat dibaca mesin, dan tools plus tool_choice memungkinkan Anda menghubungkan model ke alur function calling, sehingga model dapat bertindak sebagai langkah penalaran dalam agen yang beroperasi pada input visual.

Memanggilnya melalui api14 bekerja dengan cara yang sama seperti model lain di endpoint yang kompatibel dengan OpenAI. Anda mengirim permintaan chat completion dengan field model diatur ke rekaai/reka-edge, sertakan messages Anda dengan konten teks dan gambar atau video sesuai kebutuhan, dan teruskan parameter yang didukung apa pun di body permintaan. Tidak diperlukan SDK terpisah atau lapisan terjemahan, jadi kode klien OpenAI yang ada hanya perlu mengubah model id dan menambahkan payload media di tempat yang relevan.

Batasan utama yang perlu diingat adalah context 16.384 token. Jika input Anda melibatkan video panjang, dokumen besar atau riwayat percakapan bolak-balik yang panjang, anggaran itu akan cepat terisi, dan model dengan context lebih besar mungkin lebih cocok untuk tugas tersebut. Reka Edge paling berguna ketika Anda menginginkan model multimodal yang ringkas yang menangani pemahaman gambar dan video dengan output terstruktur dan dukungan tool, bukan model khusus teks atau model yang ditujukan untuk context yang sangat panjang.