प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$0.20
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$1.15
अंतर्निहित कैश पढ़ा गया
प्रति 1M कैश्ड इनपुट टोकन
$0.04
वेब खोज (लिंकअप)
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.013
Step 3.7 Flash और Step 3.5 Flash 2603 साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
StepFun पाठ निर्माणStep 3.7 Flash और Step 3.5 Flash 2603 दोनों StepFun के मॉडल हैं, पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | Step 3.7 Flash | Step 3.5 Flash 2603 |
|---|---|---|
| मॉडल ID | step-3-7-flash | step-3-5-flash-2603 |
| निर्माता | StepFun | StepFun |
| रिलीज | 28 मई 2026 | 2 अप्रैल 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 256K टोकन | 256K टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 1,31,072 टोकन | 1,31,072 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट इमेज वीडियो | टेक्स्ट |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON मोड | समर्थित नहीं |
| रीजन | International | International |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/step-3-7-flash:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/step-3-5-flash-2603:generateContent |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | Step 3.7 Flash | Step 3.5 Flash 2603 |
|---|---|---|
| temperature | 0 से 2 डिफॉल्ट: 0.5 | 0 से 2 डिफॉल्ट: 0.5 |
| top_p | 0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.9 | 0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.9 |
| max_tokens | 1 से 131072 डिफॉल्ट: 4096 | 1 से 131072 डिफॉल्ट: 4096 |
| stop | array | array |
| frequency_penalty | -2 से 2 डिफॉल्ट: 0 | -2 से 2 डिफॉल्ट: 0 |
| reasoning_effort | low, medium, high डिफॉल्ट: low | low, high डिफॉल्ट: low |
| response_format | object | - |
| reasoning_format | general, deepseek-style डिफॉल्ट: general | general, deepseek-style डिफॉल्ट: general |
| tools | array | array |
| tool_choice | string | string |
| web_search_linkup | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| disable_formatting | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
256K संदर्भ, फ़ंक्शन टूल, JSON ऑब्जेक्ट मोड, reasoning_effort निम्न, मध्यम या उच्च, और वैकल्पिक लिंकअप वेब खोज के साथ टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है। वीडियो इनपुट 4 एमबी से कम MP128 का समर्थन करता है, जिसमें 5 मिनट से कम क्लिप की सिफारिश की जाती है।
256K संदर्भ, फ़ंक्शन टूल, प्रॉम्प्ट-कैश बिलिंग, reasoning_effort निम्न या उच्च, और वैकल्पिक लिंकअप वेब खोज के साथ टेक्स्ट-ओनली एजेंट मॉडल।
Step 3.7 Flash OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id step-3-7-flash उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को step-3-7-flash या step-3-5-flash-2603 पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "step-3-7-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Step 3.7 Flash नई रिलीज़ है (28 मई 2026); Step 3.5 Flash 2603 2 अप्रैल 2026 को रिलीज़ हुआ था। दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो 256K टोकन की है। सिर्फ Step 3.7 Flash द्वारा स्वीकार किए जाने वाले इनपुट प्रकार: इमेज, वीडियो। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
Step 3.7 Flash नई रिलीज़ है (28 मई 2026); Step 3.5 Flash 2603 2 अप्रैल 2026 को रिलीज़ हुआ था।
इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Step 3.5 Flash 2603 की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।