Razonamiento multimodal Frontier con un contexto de token de 1M, entrada de imagen y vídeo, llamada paralela a herramientas y salida estricta de esquema JSON.
StepFunGeneracion de texto1.02M contextoLanzado 15 sept 2026InternationalEndpoint propietarioNuevoRazonamiento multimodal Frontier con un contexto de token de 1M, entrada de imagen y vídeo, llamada paralela a herramientas y salida estricta de esquema JSON.
Utiliza reasoning_effort bajo, medio o alto para controlar el presupuesto de razonamiento. El modelo devuelve su razonamiento en reasoning_content, y esos tokens se facturan como tokens de salida. Los resultados en la caché de prompt se facturan a la tasa de lectura en caché. La búsqueda web de Linkup está disponible a través de web_search_linkup y añade $0.013 por llamada cuando se invoca.
También conocido como StepFun Step 5 Preview
step-5-preview/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/step-5-preview:generateContentstepfun/step-5-previewTarifas de pago por uso en vivo del catálogo de EmpirioLabs. Solo pagas por lo que usas, sin mínimo mensual.
Step 5 Preview sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo step-5-preview. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
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)Parámetros de solicitud compatibles con la API de Step 5 Preview en EmpirioLabs. Los valores por defecto se aplican cuando se omite un campo.
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Rango / valores | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.5 | 0 a 2 | Temperatura de muestreo. |
| top_p | number | 0.9 | 0 a 1 | Masa de probabilidad de muestreo del núcleo. |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 a 131072 | Tokens de salida máximos. Los tokens de razonamiento cuentan para este límite. |
| stop | array | - | - | Parar secuencias. |
| frequency_penalty | number | 0 | 0 a 1 | Penalización por fichas repetidas. |
| reasoning_effort | enum | low | low, medium, high | Controla cuánto razona el modelo antes de responder. Un mayor esfuerzo gasta más tokens en razonamiento. |
| reasoning_format | enum | general | general, deepseek-style | El formato de la traza de razonamiento correspondió junto a la respuesta. |
| tools | array | - | - | Herramientas funcionales compatibles con OpenAI. |
| tool_choice | string | - | - | Elección de herramienta compatible con OpenAI. |
| response_format | object | - | - | Limita la salida a JSON válido. Utiliza el modo JSON para cualquier objeto JSON, o proporciona un esquema JSON para forzar una forma de respuesta exacta. |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Búsqueda web opcional impulsada por Linkup. Cuando están habilitadas, las fuentes web recientes se recuperan usando tu último mensaje de usuario como consulta y se proporcionan al modelo como contexto adicional. Añade $0.013 por llamada cuando se invoca además del coste normal del token del modelo. Desactivado por defecto. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Cuando está habilitada, la pasarela no añadirá el pie de página "Fuentes" a las respuestas de los asistentes que utilizaron la búsqueda web de Linkup. Útil cuando la... |
Soporta entrada de texto, imagen y vídeo con un contexto de token de 1M, herramientas de funciones paralelas, salida estricta de esquema JSON y reasoning_effort baja, media o alta. Los resultados en la caché de prompt se facturan a la tasa de lectura en caché. La entrada de vídeo soporta MP4 por debajo de 128 MB, recomendando clips de menos de 5 minutos. Esta es una versión preliminar, por lo que su comportamiento e identificador pueden cambiar.
En EmpirioLabs, Step 5 Preview se factura por uso: Entrada $1.00 por 1M de tokens de prompt; Producto $2.70 por 1M de tokens generados; Caché implícita $0.05 por fichas de entrada en caché de 1M; Búsqueda web (Linkup) $0.013 por llamada cuando se invoca. La tabla de tarifas en vivo de esta página siempre coincide con lo que cobra la API.
Step 5 Preview admite una ventana de contexto de 1.02M tokens con hasta 131.072 tokens de salida por respuesta.
Sí. Step 5 Preview sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI, así que los SDKs de OpenAI existentes funcionan apuntando base_url a https://api.empiriolabs.ai/v1 y usando el id de modelo step-5-preview.
Sí. El playground de EmpirioLabs ejecuta Step 5 Preview en el navegador con los mismos parámetros que expone la API, para que pruebes prompts antes de escribir código.
Crea una cuenta de EmpirioLabs y genera una clave en API Keys en el panel. La facturación es con créditos de pago por uso, así que solo pagas por las solicitudes que haces.
Consulta nuestros precios o contacta con nosotros si quieres que tu propio modelo se implemente en nuestra pila.
