1M टोकन संदर्भ, छवि और वीडियो इनपुट, समानांतर टूल कॉलिंग और सख्त JSON स्कीमा आउटपुट के साथ फ्रंटियर मल्टीमॉडल रीजनिंग।
StepFunपाठ निर्माण1.02M कॉन्टेक्स्टरिलीज 15 सित॰ 2026Internationalस्वामित्व वाला एंडपॉइंटनया1M टोकन संदर्भ, छवि और वीडियो इनपुट, समानांतर टूल कॉलिंग और सख्त JSON स्कीमा आउटपुट के साथ फ्रंटियर मल्टीमॉडल रीजनिंग।
रीजनिंग बजट को नियंत्रित करने के लिए reasoning_effort निम्न, मध्यम या उच्च का उपयोग करें। मॉडल reasoning_content में अपना तर्क लौटाता है, और वे टोकन आउटपुट टोकन के रूप में बिल करते हैं। प्रॉम्प्ट-कैश हिट को कैश-रीड दर 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 StepFun Step 5 Preview
step-5-preview/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/step-5-preview:generateContentstepfun/step-5-previewEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
Step 5 Preview 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-5-preview 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-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)EmpirioLabs पर Step 5 Preview 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 | नियंत्रित करता है कि मॉडल उत्तर देने से पहले कितना कारण बताता है। उच्च प्रयास तर्क पर अधिक टोकन खर्च करता है। |
| reasoning_format | enum | general | general, deepseek-style | रीजनिंग ट्रेस का प्रारूप उत्तर के साथ लौटा दिया। |
| tools | array | - | - | OpenAI-संगत फ़ंक्शन टूल्स। |
| tool_choice | string | - | - | OpenAI-संगत टूल विकल्प। |
| response_format | object | - | - | आउटपुट को वैध JSON तक सीमित करें। किसी भी JSON ऑब्जेक्ट के लिए JSON मोड का उपयोग करें, या सटीक प्रतिक्रिया आकार को बाध्य करने के लिए JSON स्कीमा की आपूर्ति करें। |
| 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। |
| disable_formatting | boolean | false | - | सक्षम होने पर, गेटवे "स्रोत" पाद लेख को सहायक प्रतिक्रियाओं में नहीं जोड़ेगा जो लिंकअप वेब खोज का उपयोग करते हैं। उपयोगी जब मॉडल आउटपुट को किसी अन्य सिस्टम में पाइप... |
1M टोकन संदर्भ, समानांतर फ़ंक्शन टूल, सख्त JSON स्कीमा आउटपुट और निम्न, मध्यम या उच्च reasoning_effort साथ टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है। प्रॉम्प्ट-कैश हिट को कैश-रीड दर पर बिल किया जाता है। वीडियो इनपुट 4 एमबी से कम MP128 का समर्थन करता है, जिसमें 5 मिनट से कम क्लिप की सिफारिश की जाती है। यह एक पूर्वावलोकन रिलीज़ है, इसलिए इसका व्यवहार और पहचानकर्ता बदल सकता है।
EmpirioLabs पर Step 5 Preview का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $1.00 प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन; उत्पादन $2.70 प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन; अंतर्निहित कैश पढ़ा गया $0.05 प्रति 1M कैश्ड इनपुट टोकन; वेब खोज (लिंकअप) $0.013 प्रति कॉल जब लागू किया जाता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Step 5 Preview 1.02M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Step 5 Preview 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-5-preview रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Step 5 Preview 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।
