Raisonnement multimodal Frontier avec un contexte de jeton 1M, entrée image et vidéo, appel parallèle d’outils et sortie stricte de schéma JSON.
StepFunGénération de texte1.02M contextePublié 15 sept. 2026InternationalEndpoint propriétaireNouveauRaisonnement multimodal Frontier avec un contexte de jeton 1M, entrée image et vidéo, appel parallèle d’outils et sortie stricte de schéma JSON.
Utilisez reasoning_effort faible, moyen ou élevé pour contrôler le budget de raisonnement. Le modèle retourne son raisonnement en reasoning_content, et ces jetons sont facturés comme des jetons de sortie. Les visites dans le prompt cache sont facturées au taux de lecture du cache. La recherche web Linkup est disponible via web_search_linkup et ajoute $0.013 par appel lorsqu’elle est invoquée.
Aussi connu sous le nom StepFun Step 5 Preview
step-5-preview/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/step-5-preview:generateContentstepfun/step-5-previewTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Step 5 Preview sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle step-5-preview. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord 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)Paramètres de requête pris en charge par l'API Step 5 Preview sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.5 | 0 à 2 | Température d’échantillonnage. |
| top_p | number | 0.9 | 0 à 1 | Probabilité d’échantillonnage du noyau, masse. |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 à 131072 | Jetons de sortie maximum. Les jetons de raisonnement comptent pour cette limite. |
| stop | array | - | - | Arrêtez les séquences. |
| frequency_penalty | number | 0 | 0 à 1 | Pénalité pour jetons répétés. |
| reasoning_effort | enum | low | low, medium, high | Contrôle à quel point le modèle raisonne avant de répondre. Un effort plus élevé dépense plus de jetons pour raisonner. |
| reasoning_format | enum | general | general, deepseek-style | Le format de la trace de raisonnement est revenu avec la réponse. |
| tools | array | - | - | Outils fonctionnels compatibles OpenAI. |
| tool_choice | string | - | - | Choix d’outil compatible OpenAI. |
| response_format | object | - | - | Contraindre la sortie à un JSON valide. Utilisez le mode JSON pour n’importe quel objet JSON, ou fournissez un schéma JSON pour forcer une forme de réponse exacte. |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Recherche web optionnelle propulsée par Linkup. Lorsqu’activées, les sources web récentes sont récupérées en utilisant votre dernier message utilisateur comme requête et fournies au modèle comme contexte supplémentaire. Ajoute $0.013 par appel lorsqu’il est invoqué en plus du coût normal du jeton du modèle. Désactivé par défaut. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Une fois activée, la passerelle n’ajoutera pas le pied de page « Sources » aux réponses des assistants ayant utilisé la recherche web Linkup. Utile lorsque la sortie... |
Prend en charge l’entrée texte, image et vidéo avec un contexte de jeton 1M, des outils de fonctions parallèles, une sortie stricte de schéma JSON, et reasoning_effort faible, moyen ou élevé. Les visites dans le cache invité sont facturées au taux de lecture du cache. L’entrée vidéo supporte le MP4 de moins de 128 Mo, avec des extraits de moins de 5 minutes recommandés. Il s’agit d’une version préliminaire, donc son comportement et son identifiant peuvent changer.
Sur EmpirioLabs, Step 5 Preview est facturé à l'usage : Entrée $1.00 par 1M de jetons d’invite; Produit $2.70 par 1M de jetons générés; Lecture implicite du cache $0.05 par 1M de jetons d’entrée mis en cache; Recherche Web (Linkup) $0.013 par appel lors de l’invocation. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Step 5 Preview prend en charge une fenêtre de contexte de 1.02M tokens avec jusqu'à 131 072 tokens de sortie par réponse.
Oui. Step 5 Preview sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle step-5-preview.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Step 5 Preview dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.
