Cohere: North Mini Code (free)

Cohere: North Mini Code (free)는 Cohere의 텍스트 모델로, api14에 모델 id cohere/north-mini-code:free로 등록되어 있습니다. Cohere의 첫 에이전트형 코딩 모델이자 North 패밀리의 데뷔작으로 설명됩니다. 아키텍처적으로는 총 파라미터 30B, 활성 파라미터 3B의 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 모델이며, 이는 토큰마다 가중치의 일부만 사용된다는 뜻입니다. 제공자 출시일은 2026-06-17입니다.

이 모델은 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 반환하므로 멀티모달이 아닌 텍스트 전용 파이프라인에 적합합니다. 컨텍스트 윈도우는 256,000 토큰이고 최대 출력은 64,000 토큰입니다. 큰 컨텍스트와 큰 출력 예산의 조합은 코딩 작업에서 중요합니다. 요청에 긴 파일, 저장소 발췌 또는 장문의 지시 세트가 포함될 수 있고, 응답이 짧은 답변이 아니라 완전한 파일이나 다단계 계획이어야 할 수 있기 때문입니다. 지원되는 파라미터에는 reasoning과 include_reasoning이 포함되므로, 모델은 일반 출력과 함께 추론 모드를 노출할 수 있습니다.

에이전트형 코딩 모델로 포지셔닝되어 있기 때문에 자연스러운 사용 사례는 코드 생성, 코드 설명, 리팩터링과 디버깅, 그리고 모델이 다음에 무엇을 할지 결정하는 다단계 작업입니다. 도구 호출 파라미터(tools와 tool_choice)는 파일을 읽고, 명령을 실행하거나 외부 서비스를 조회하는 에이전트 루프에 적합하게 해주며, 모델이 언제 어떻게 도구를 호출할지 선택합니다. 큰 컨텍스트 윈도우는 트리밍 없이 여러 파일이나 긴 대화 기록에 걸쳐 작업하는 것을 지원하고, 64,000 토큰 출력 상한은 긴 생성 결과물을 허용합니다. 추론 지원은 모델의 중간 사고를 드러내고 싶은 작업, 예를 들어 수정이 어떻게 도출되었는지 감사할 때 유용합니다.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id cohere/north-mini-code:free로 호출합니다. 즉 기존 OpenAI SDK 클라이언트와 요청 형식이 base URL과 모델 이름만 바꾸면 작동합니다. 지원하는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p입니다. 실제로는 temperature, top_p 또는 top_k를 설정해 샘플링을 제어하고, max_tokens로 응답을 제한하며, stop으로 선택한 시퀀스에서 생성을 종료하고, seed로 재현 가능한 샘플링을 사용합니다. 에이전트 흐름에서는 tools와 tool_choice를 전달하고, 추론 내용을 반환받고 싶을 때 reasoning 또는 include_reasoning을 사용합니다.

이미지나 오디오 입력은 지원되지 않으므로 입력 텍스트는 텍스트 전용으로 유지하고, 무료 변형은 특정 처리량을 보장하는 것이 아니라 평가를 위한 진입점으로 취급하십시오. 작업이 코드나 에이전트 지향이 아니거나 텍스트 이외의 모달리티가 필요하다면 api14의 다른 모델이 더 적합할 수 있습니다.