Frontier multimodales Denken mit einem 1M Token-Kontext, Bild- und Videoeingang, parallelem Werkzeugaufruf und strikter JSON-Schema-Ausgabe.
StepFunTextgenerierung1.02M KontextVeröffentlicht 15. Sept. 2026InternationalProprietärer EndpointNeuFrontier multimodales Denken mit einem 1M Token-Kontext, Bild- und Videoeingang, parallelem Werkzeugaufruf und strikter JSON-Schema-Ausgabe.
Verwenden Sie reasoning_effort niedrige, mittlere oder hohe Bewertung, um das Argumentationsbudget zu steuern. Das Modell gibt seine Argumentation in reasoning_content zurück, und diese Token werden als Ausgabetoken abgerechnet. Prompt-Cache-Treffer werden zur Cache-Leserate berechnet. Die Linkup-Websuche ist über web_search_linkup verfügbar und fügt beim Aufruf pro Aufruf $0.013 hinzu.
Auch bekannt als StepFun Step 5 Preview
step-5-preview/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/step-5-preview:generateContentstepfun/step-5-previewLive Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Step 5 Preview bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID step-5-preview. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "step-5-preview",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="step-5-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Step 5 Preview API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.5 | 0 bis 2 | Temperatur wird geprochen. |
| top_p | number | 0.9 | 0 bis 1 | Kernprobenwahrscheinlichkeitsmasse. |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 bis 131072 | Maximale Ausgabe-Token. Reasoning-Tokens zählen zu diesem Limit. |
| stop | array | - | - | Stopp-Sequenzen. |
| frequency_penalty | number | 0 | 0 bis 1 | Strafe für wiederholte Tokens. |
| reasoning_effort | enum | low | low, medium, high | Kontrolliert, wie viel das Modell argumentiert, bevor es antwortet. Höherer Aufwand gibt mehr Token für Argumentation aus. |
| reasoning_format | enum | general | general, deepseek-style | Das Format der Argumentationsspur kehrte zusammen mit der Antwort zurück. |
| tools | array | - | - | OpenAI-kompatible Funktionstools. |
| tool_choice | string | - | - | Wahl des OpenAI-kompatiblen Tools. |
| response_format | object | - | - | Beschränkt die Ausgabe auf gültiges JSON. Verwenden Sie den JSON-Modus für jedes JSON-Objekt oder stellen Sie ein JSON-Schema bereit, um eine exakte Antwortform zu... |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Optionale Websuche, betrieben von Linkup. Wenn aktiviert, werden aktuelle Webquellen mit Ihrer neuesten Benutzernachricht als Abfrage abgerufen und dem Modell als zusätzlicher Kontext bereitgestellt. Fügt $0.013 pro Aufruf hinzu, wenn er aufgerufen wird, zusätzlich zu den normalen Tokenkosten des Modells. Standardmäßig deaktiviert. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Wenn aktiviert, fügt das Gateway den "Sources"-Footer nicht an Assistant-Antworten an, die die Linkup-Websuche verwendet haben. Nützlich, wenn die Modellausgabe an... |
Unterstützt Text-, Bild- und Videoeingabe mit einem 1M-Token-Kontext, parallele Funktionswerkzeuge, strikte JSON-Schema-Ausgabe sowie reasoning_effort niedrig, mittel oder hoch. Prompt-Cache-Hits werden mit der Cache-Leserate berechnet. Videoeingabe unterstützt MP4 unter 128 MB, wobei Clips unter 5 Minuten empfohlen werden. Dies ist eine Vorschauversion, daher können sich sein Verhalten und seine Kennung ändern.
Auf EmpirioLabs wird Step 5 Preview nach Verbrauch abgerechnet: Eingabe $1.00 pro 1M Prompt-Token; Output $2.70 pro 1 Million generierter Token; Implizite Cache-Leseart $0.05 pro 1M zwischengespeicherten Eingabetoken; Websuche (Linkup) $0.013 pro Aufruf beim Aufruf. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Step 5 Preview unterstützt ein Kontextfenster von 1.02M Token mit bis zu 131.072 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. Step 5 Preview bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID step-5-preview verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Step 5 Preview im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
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