
छवि और वीडियो इनपुट, टूल कॉलिंग, समायोज्य तर्क प्रयास और 256K संदर्भ के साथ स्टेपफन मल्टीमॉडल रीजनिंग मॉडल।
छवि और वीडियो इनपुट, टूल कॉलिंग, समायोज्य तर्क प्रयास और 256K संदर्भ के साथ स्टेपफन मल्टीमॉडल रीजनिंग मॉडल।
रीजनिंग बजट को नियंत्रित करने के लिए reasoning_effort निम्न, मध्यम या उच्च का उपयोग करें। प्रॉम्प्ट-कैश हिट को StepFun कैश-हिट दरों पर बिल किया जाता है। लिंकअप वेब खोज web_search_linkup के माध्यम से उपलब्ध है और लागू होने पर प्रति कॉल $0.013 जोड़ती है।
इस नाम से भी जाना जाता है Step Flash, StepFun Step 3.7 Flash, Step-3.7-Flash, step-3-7-flash
step-3-7-flash/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/step-3-7-flash:generateContentstep-3.7-flashstepfun/step-3-7-flashstepfun/step-3.7-flashEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
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। 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."}
]
}'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-3-7-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर Step 3.7 Flash API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.5 | 0 से 2 | नमूना तापमान। |
| top_p | number | 0.9 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 से 131072 | अधिकतम आउटपुट टोकन। रीजनिंग टोकन इस सीमा की ओर गिने जाते हैं। |
| stop | array | - | - | अनुक्रम रोकें। |
| frequency_penalty | number | 0 | 0 से 1 | बार-बार टोकन के लिए जुर्माना। |
| reasoning_effort | enum | low | low, medium, high | चरण 3.7 फ्लैश के लिए तर्क प्रयास। |
| response_format | object | - | - | OpenAI-संगत प्रतिक्रिया प्रारूप। JSON ऑब्जेक्ट मोड के लिए {"type":"json_object"} का उपयोग करें। |
| reasoning_format | enum | general | general, deepseek-style | रीजनिंग ट्रेस प्रारूप StepFun द्वारा लौटाया गया। |
| tools | array | - | - | OpenAI-संगत फ़ंक्शन टूल्स। |
| tool_choice | string | - | - | OpenAI-संगत टूल विकल्प। |
| web_search_linkup | boolean | false | - | लिंकअप द्वारा संचालित वैकल्पिक वेब खोज। सक्षम होने पर, हाल के वेब स्रोतों को आपके नवीनतम उपयोगकर्ता संदेश को क्वेरी के रूप में उपयोग करके पुनर्प्राप्त किया जाता है और मॉडल को अतिरिक्त संदर्भ के रूप में प्रदान किया जाता है। मॉडल की सामान्य टोकन लागत के शीर्ष पर लागू होने पर प्रति कॉल $0.013 जोड़ता है। डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम। |
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।
EmpirioLabs पर Step 3.7 Flash का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $0.20 प्रति 1M शीघ्र टोकन; उत्पादन $1.15 प्रति 1M उत्पन्न टोकन; Implicit कैश पढ़ा $0.04 प्रति 1M कैश इनपुट टोकन। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Step 3.7 Flash 256K टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Step 3.7 Flash OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id step-3-7-flash रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Step 3.7 Flash को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।