Upstage: Solar Pro 3

Solar Pro 3 è un modello di generazione di testo di Upstage, rilasciato il 27 gennaio 2026. È un modello linguistico Mixture-of-Experts (MoE) con 102B parametri totali e 12B parametri attivi per forward pass, il che significa che solo una frazione della rete viene coinvolta per ogni token che genera. Questo design è pensato per mantenere l'inferenza computazionalmente efficiente pur attingendo a un ampio pool complessivo di parametri. Si colloca nella categoria testo, quindi è orientato a compiti linguistici piuttosto che a lavori su immagini, audio o video.

Il modello accetta testo come input e restituisce testo come output. Ha una finestra di contesto di 131.072 token, e la sua lunghezza massima di output è di 117.964 token, quindi può produrre risposte molto lunghe in una singola chiamata. I parametri di richiesta supportati includono temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty e max_tokens per controllare il campionamento e la lunghezza. Supporta anche response_format e structured_outputs, che consentono di vincolare la forma del testo restituito. Sul versante del ragionamento, il modello espone reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, e supporta l'uso di strumenti tramite tools, tool_choice e parallel_tool_calls.

Queste capacità indicano alcuni pattern pratici. L'ampia finestra di contesto si adatta al lavoro su documenti lunghi: riassumere report prolungati, rispondere a domande su un intero codebase o contratto, o mantenere coerente una lunga conversazione senza tagliare la cronologia. Gli output strutturati e response_format lo rendono adatto a pipeline di estrazione in cui serve JSON o un altro schema fisso invece di prosa libera. Il tool calling e le parallel tool calls supportano flussi di lavoro in stile agente, in cui il modello decide quali funzioni invocare e può emettere diverse chiamate contemporaneamente. I controlli di ragionamento sono utili quando si vuole che il modello elabori un problema passo dopo passo, o quando si vuole aumentare o ridurre questo sforzo a seconda del compito. L'ampio limite di output aiuta per i compiti che generano artefatti lunghi, come redigere documentazione o espandere una scaletta in sezioni complete.

Lo si chiama tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "upstage/solar-pro-3". Poiché l'interfaccia segue la forma delle chat completions di OpenAI, è possibile puntare un client OpenAI esistente al base URL di api14 e impostare il campo model su quell'id, senza riscrivere l'integrazione. Il corpo della richiesta accetta i parametri elencati sopra, tra cui temperature, top_p, max_tokens, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, parallel_tool_calls, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning. Il prezzo live per il modello è mostrato nella tabella dei prezzi in questa pagina.

Una cosa da tenere a mente è che Solar Pro 3 è solo testo. Se il tuo compito dipende da input di immagini, audio o video, questo modello non lo gestirà, e avresti invece bisogno di un modello multimodale. Lo stesso vale se hai bisogno di una modalità di output non testuale. Per i carichi di lavoro testuali entro la finestra di contesto di 131.072 token, però, la combinazione di contesto lungo, supporto agli output strutturati e tool calling copre un'ampia gamma di applicazioni.