We gebruiken cookies. Cookies en browseropslag houden je ingelogd en onthouden je voorkeuren. Met je toestemming meten we ook hoe de site wordt gebruikt. Je kunt je wanneer je wilt. Zie ons cookiebeleid.
stealth/crouton-alphaDraait op je saldo tegen de prijzen hierboven. Nieuwe accounts beginnen met gratis gebruik.
Crouton Alpha is een tekstmodel van Stealth, vermeld onder api14 met de model ID stealth/crouton-alpha. Stealth beschrijft het als een lichtgewicht model dat is gebouwd voor schaalbare coding, agentische en multimodale workflows, gericht op hoogvolume, herhalend werk zoals agentische subtaken, toolgebruik en documentanalyse. Het valt in de categorie tekst en is gepositiondeerd voor workloads waarbij hetzelfde type verzoek veel keer wordt uitgevoerd in plaats van voor eenmalige diepe redeneringssessies.
Het model accepteert tekst-, beeld-, video-, bestands- en audio-inputs en geeft tekst terug. De context window is 1,048,576 tokens, met een maximaal output van 943,718 tokens. Deze combinatie van een zeer groot context en een groot outputbudget betekent dat u lange documenten of gemengde media naast instructies kunt invoeren en er nog ruimte overblijft voor een aanzienlijk gegenereerd antwoord. Ondersteunde request parameters omvatten temperature, top_p, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort en include_reasoning, zodat u sampling kunt controleren, de output-vorm kunt beperken, redenering kunt blootleggen en functieaanroepen vanuit dezelfde aanroep kunt aansturen.
Die capaciteiten wijzen op enkele praktische patronen. Agentische pipelines passen goed: geef het model tools en een tool_choice, en laat het subtaken plannen en uitvoeren over vele stappen. Documentanalyse is een ander natuurlijk gebruik, aangezien lange bestanden, afbeeldingen en audio als input kunnen worden gegeven en het antwoord terugkomt als tekst. Coding assistance en code review over grote repositories of lange transcripties volgen ook uit de contextgrootte. Omdat het video en audio als input afhandelt, kunt u transcriptie-plus-analyse of media review flows bouwen zonder een apart preprocessing model voor elke stap. Structured outputs en response_format maken het geschikt voor extractietaken waarbij downstream systemen voorspelbaar JSON nodig hebben in plaats van vrije tekst.
Het aanroepen via api14 werkt hetzelfde als elk ander OpenAI-compatibel endpoint. Richt uw client op de api14 basis URL, stuur een chat completions request en stel het model veld in op stealth/crouton-alpha. De hierboven vermelde parameters worden geaccepteerd in het request body, dus bestaande OpenAI SDK code heeft nauwelijks meer nodig dan een wijziging in de basis URL en de vervanging van de model ID. Als u al tools of structured outputs elders gebruikt, gaan dezelfde request shapes mee.
Een punt om te overwegen is de outputgrens. De maximale output is 943,718 tokens, wat ruim is, maar nog onder de volledige contextlengte, dus een verzoek dat het gehele venster vult, kan niet ook een antwoord van maximale lengte produceren. Voor workloads die puur tekst zijn en geen beeld-, video-, audio- of bestandsinputs nodig hebben, kan een simpeler tekst-only model een lichtere fit zijn. Voor hoogvolume agentisch, coding en multimodale documentwerk is Crouton Alpha precies voor dit type taak gebouwd.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "stealth/crouton-alpha",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_pDeze community heeft nog geen topics. Open het eerste topic over Crouton Alpha.
Instellingen