Nex AGI: Nex-N2.5-Pro

Nex AGI: Nex-N2.5-Pro é um modelo de geração de texto da Nex AGI, listado em api14 sob o id de modelo nex-agi/nex-n2.5-pro. Ele está na categoria de texto e é descrito pelo seu provedor como um modelo agêntico construído para transformar objetivos em resultados funcionais e verificados. Sua força central declarada é a codificação agêntica dentro de um ciclo de feedback visual, o que significa que ele foi projetado para explorar bases de código e realizar alterações em múltiplos arquivos, em vez de apenas responder a perguntas isoladas.

O modelo aceita entradas de texto e imagem e retorna texto. Sua janela de contexto é de 262.144 tokens, e a saída máxima é de 235.929 tokens, portanto entradas longas e gerações longas são ambas possíveis dentro da mesma requisição. No lado da requisição, ele suporta include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs e top_p. A presença dos controles reasoning e reasoning_effort, junto com tools e tool_choice, aponta para um modelo destinado a trabalho em múltiplas etapas, no qual o chamador pode orientar quanto raciocínio interno ocorre e permitir que o modelo chame funções externas.

Essas capacidades sugerem alguns usos práticos. A codificação agêntica é o encaixe mais claro: apontar o modelo para um repositório, deixá-lo inspecionar arquivos e dependências, e fazê-lo implementar alterações em vários arquivos antes de verificar o resultado. Como ele aceita imagens além de texto, também pode trabalhar a partir de capturas de tela, diagramas ou estados renderizados de UI, o que se adequa a ciclos de feedback visual em que o modelo verifica o que uma alteração realmente produziu. Saídas estruturadas e chamada de ferramentas tornam-no utilizável para pipelines que precisam de respostas legíveis por máquina ou que devem consultar sistemas externos, e a grande janela de contexto ajuda quando uma tarefa exige manter uma base de código inteira, um conjunto longo de documentos ou uma conversa extensa em vista.

Chamá-lo por meio de api14 funciona da mesma forma que qualquer outro modelo compatível com OpenAI. Você envia uma requisição para o endpoint de chat completions com o campo model definido como nex-agi/nex-n2.5-pro, e pode passar qualquer um dos parâmetros suportados no mesmo corpo da requisição: temperature, top_p, top_k, max_tokens, logprobs e top_logprobs para amostragem e inspeção em nível de token, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning para controlar o comportamento de raciocínio, e tools, tool_choice e structured_outputs quando você precisa de chamada de funções ou de um formato de resposta fixo.

Vale observar ao escolher entre modelos: a saída é apenas texto, então qualquer coisa que exija imagens ou áudio gerados precisa de um modelo diferente. Os limites muito grandes de contexto e de saída são úteis, mas nem sempre necessários, e para tarefas de texto curtas e simples um modelo menor pode ser mais barato e mais rápido de usar.