Inception: Mercury 2

Inception: Mercury 2는 Inception의 텍스트 모델로, api14에 모델 id inception/mercury-2로 등록되어 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 제공자는 이를 매우 빠른 추론 LLM이자 최초의 추론 확산 LLM(dLLM)이라고 설명합니다. 제공자 공개일은 2026-03-04입니다. 텍스트 파이프라인용 모델을 고르고 있다면, 여기서 구별되는 점은 기존의 순차적 디코더가 아니라 확산 방식으로 생성한다는 것입니다.

기능 면에서 Mercury 2는 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환하므로 멀티모달 모델이 아닙니다. 컨텍스트 윈도우는 128,000 토큰이고 최대 출력은 50,000 토큰입니다. 제공자 설명에 따르면 Mercury 2는 토큰을 순차적으로 생성하는 대신 여러 토큰을 병렬로 생성하고 다듬습니다. 추론 동작은 고정된 것이 아니라 요청 파라미터를 통해 노출되는데, 이는 모델이 답변하기 전에 수행하는 내부 추론의 양을 제어하고 싶을 때 중요합니다.

실용적인 사용 사례는 큰 컨텍스트 윈도우, 큰 출력 예산, 구성 가능한 추론이라는 이 조합에서 나옵니다. 긴 문서, 여러 파일로 된 코드베이스, 녹취록, 연구 자료가 128,000 토큰 안에 들어가며, 50,000 토큰 출력 상한은 장문 답변, 구조화된 보고서, 확장된 추론 흔적을 지원합니다. 이 모델은 도구와 구조화된 출력을 받아들이므로, 자유 텍스트가 아니라 기계가 읽을 수 있는 응답이 필요한 에이전트 스타일 워크플로와 애플리케이션에도 적합합니다. 추론 부하가 큰 작업에서 지연 시간을 중요하게 여기는 팀이 확산 기반 추론 모델의 자연스러운 사용자층입니다.

모델 id inception/mercury-2를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools입니다. 실제로 이는 max_tokens로 토큰 상한을 설정하고, temperature로 샘플링을 조정하고, stop 시퀀스로 생성을 제약하고, response_format과 structured_outputs를 통해 JSON 또는 스키마 형태의 출력을 요청하고, tools와 tool_choice를 통해 함수 호출을 붙일 수 있다는 뜻입니다. reasoning, reasoning_effort, include_reasoning 파라미터를 사용하면 모델이 추론을 얼마나 수행할지, 그리고 그 추론을 반환받을지를 정할 수 있습니다.

제시된 사실에는 지원되지 않는 모달리티, 속도 제한, 가격 동작이 나열되어 있지 않으므로, 이 모델을 텍스트 전용으로 취급하고 비용은 페이지의 실시간 가격표에서 확인하십시오. 작업에 이미지나 오디오 입력이 필요하다면 Mercury 2는 적합하지 않습니다. 입력과 출력 모달리티가 텍스트뿐이기 때문입니다. 추론 제어, 도구, 구조화된 출력이 필요 없는 단순한 텍스트 생성에는 더 단순한 모델로 충분할 수 있지만, 제시된 사실 범위 내에서 Mercury 2는 긴 컨텍스트 텍스트 작업, 도구 사용, 스키마 제약 응답을 포괄합니다.