Recursive: Flint (free)는 Recursive의 텍스트 모델로, 2026-10-21에 출시되었습니다. ScaleDown: Extract는 ScaleDown의 텍스트 모델로, 2026-10-13에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 카테고리로 제공되며, 둘 다 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환하므로 기본적인 형태 수준에서는 같은 종류의 엔드포인트입니다. 차이는 각각이 무엇을 잘하도록 만들어졌는지, 그리고 얼마나 제어할 수 있는지에 있습니다.
ScaleDown: Extract는 둘 중 더 큰 컨텍스트 윈도우를 가지며, Flint의 262,144에 대해 1,000,000 토큰입니다. 또한 텍스트와 함께 이미지와 파일 입력을 받는 반면, Flint는 텍스트만 받습니다. 반면 Flint는 훨씬 더 넓은 지원 파라미터 집합을 노출합니다: include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, temperature, tools, top_logprobs, top_p. ScaleDown: Extract는 max_tokens만 지원합니다. 따라서 도구 호출과 추론 제어를 갖춘 쪽은 Flint이며, 둘 중 이 기능들을 가진 유일한 모델입니다. 어느 모델도 입력이나 출력에서 더 저렴하다고 표시되지 않으므로, 가격은 비슷한 것으로 보고 실제 수치는 실시간 표에서 확인하세요.
작업에 함수나 도구 호출이 필요하거나, 추론을 켜고 로그 확률을 읽고 싶다면 Flint가 선택입니다. ScaleDown: Extract는 그러한 파라미터를 전혀 제공하지 않기 때문입니다. 작업이 긴 문서 작업이거나, 같은 요청에 이미지나 파일을 전달해야 한다면 ScaleDown: Extract가 선택입니다. Flint는 그러한 모달리티를 받을 수 없고 컨텍스트도 대략 4분의 1 크기이기 때문입니다. 단순히 완성과 샘플링 제어를 원하는 일반 텍스트 생성이라면 둘 다 작동하며, Flint는 출력을 조형할 더 많은 노브(temperature, top_p, seed, stop)를 제공합니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 같은 작업입니다. API는 OpenAI 호환되므로, 기존 클라이언트를 api14 base URL로 향하게 하고, 메시지를 담은 chat completions 요청을 보내고, model 필드를 설정하면 됩니다. Flint를 사용하려면 model을 "recursive/flint-v1.0:free"로 설정하세요. ScaleDown: Extract를 사용하려면 model을 "scaledown/extract"로 설정하세요. 기본 호출에서는 요청 본문의 다른 어떤 것도 바꿀 필요가 없습니다. 한쪽에서 다른 쪽으로 옮기는 경우에는 model id를 바꾸고, 새 모델이 나열하지 않는 파라미터에 의존하고 있었다면 그것들을 제거하세요. ScaleDown: Extract는 max_tokens만 받기 때문입니다.
더 작고 더 제한된 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다: 작업이 대량의 텍스트, 또는 텍스트와 이미지나 파일에 대한 추출이고, 도구나 추론 출력이 필요 없을 때입니다. ScaleDown: Extract는 더 큰 컨텍스트와 추가 입력 모달리티로 그것을 커버하며, 사용하지 않을 제어에 비용을 지불하지 않습니다.