Inception: Mercury 3

Inception: Mercury 3 è un modello testuale di Inception, il laboratorio dietro la linea Mercury di modelli linguistici basati su diffusione. Inception descrive Mercury 3 come il suo modello più capace fino ad oggi, e lo posiziona per flussi di lavoro agentici e applicazioni in tempo reale dove la latenza si accumula. È un modello solo testo nel senso che accetta testo e restituisce testo, quindi non gestisce immagini, audio o altri tipi di input.

La finestra di contesto è di 1.000.000 di token, abbastanza ampia da contenere interi codebase, lunghi insiemi di documenti o cronologie di conversazione estese in una singola richiesta. L'output è limitato a 131.072 token, quindi una singola risposta può essere molto lunga anche se il budget di input è molto più grande. Il modello supporta controlli di ragionamento tramite i parametri reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, e può restituire output strutturato tramite response_format e structured_outputs. L'uso degli strumenti è supportato tramite i parametri tools e tool_choice, ed è ciò che lo rende un candidato per cicli agentici anziché per una semplice chat.

Queste capacità indicano alcuni schemi pratici. I flussi di lavoro agentici sono quello ovvio: puoi fornire al modello un ampio contesto di lavoro, esporre strumenti e lasciare che decida quando chiamarli, con lo sforzo di ragionamento regolato in base alla difficoltà del passo. Le applicazioni in tempo reale sono l'altro adattamento dichiarato, dove l'approccio a diffusione è pensato per mantenere bassa la latenza man mano che le interazioni si accumulano. Anche i compiti a contesto lungo, come rivedere un grande repository, riassumere una raccolta di documenti o mantenere una sessione assistente di lunga durata, derivano dalla finestra di 1M token, e gli output strutturati lo rendono utilizzabile per pipeline di estrazione e classificazione che richiedono JSON prevedibile.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "inception/mercury-3". Poiché la superficie è compatibile con OpenAI, i client e gli SDK esistenti funzionano con un cambio di base URL. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice e tools. Usa max_tokens per limitare la lunghezza della risposta, temperature per il controllo del campionamento, stop per sequenze di arresto personalizzate, e i parametri di ragionamento e strumenti quando vuoi che il modello ragioni su un passo o agisca su funzioni esterne.

Un limite da notare è la modalità: il modello è testo in input e testo in output, quindi qualsiasi cosa che coinvolga immagini o audio necessita di un modello diverso. La data di rilascio del provider è 2026-10-16. Se il tuo compito non richiede ragionamento, chiamate a strumenti o un contesto molto ampio, un modello testuale più semplice può essere più adatto, ma per il lavoro agentico e a contesto lungo all'interno dell'insieme di parametri supportati, Mercury 3 è l'opzione diretta su api14.