Particle AI: Particle-1 API
Particle-1 es el primer modelo de Particle AI, un modelo de codificación agéntica basado en DeepSeek V4.1 Flash que usa aproximadamente un 45 % menos de tokens en tareas de ingeniería de software.
Particle-1 es el primer modelo desarrollado por Particle AI. Se trata de un modelo de codificación agéntica entrenado para abordar tareas de ingeniería de software, y su arquitectura fundacional se basa en DeepSeek V4.1 Flash, sobre el que ha sido post-entrenado. Está diseñado para generar salidas concisas en flujos de trabajo de codificación agéntica.
Una de sus características principales es la eficiencia de tokens: según la información disponible, utiliza aproximadamente un 45 % menos de tokens en tareas de ingeniería de software en comparación con otros modelos. Esta reducción en el consumo de tokens disminuye los costos para los equipos que ejecutan grandes volúmenes de tareas de codificación y, además, menos tokens suelen traducirse en tiempos de generación más rápidos.
El modelo está orientado a tareas como la generación automática de código, la refactorización de código, la corrección de errores y los flujos de trabajo de codificación agéntica. Particle AI posiciona a Particle-1 como una alternativa eficiente en tokens y rentable en el mercado de modelos de codificación con IA. No se dispone de puntuaciones públicas de benchmarks para este modelo.
Actualizado:
ID DEL MODELO
particle-1- Contexto
- 1.049M
- Salida máx.
- 131.072K
- API recomendada
- messages
- Entrada
- text / image
- Salida
- text
Aspectos destacados
- Primer modelo de Particle AI
- Post-entrenado sobre DeepSeek V4.1 Flash
- Aproximadamente 45 % menos tokens
- Salidas concisas para codificación agéntica
- Alternativa rentable en codificación con IA
Proveedores
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Qué puedes comprar con $10
- Entrada
- 40 M tokens
- Salida
- 10 M tokens
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Razonamiento
- Esfuerzo predeterminado
- high
- Activado por defecto
- Sí
- Siempre activado
- No
- Niveles de esfuerzo disponibles
- max / xhigh / high / medium / low / minimal / none
Inicio rápido
Código listo para llamar a este modelo con las APIs compatibles de Felo API Platform. Empieza en el Playground si quieres probar prompts antes de escribir código.
Configura tu clave de API
Crea una clave en tu cuenta de Felo API Platform y configúrala como variable de entorno.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Haz tu primera solicitud
Usa este ID de modelo con el endpoint de Felo API Platform. Las cabeceras opcionales como X-Request-Id ayudan a diagnosticar problemas.
particle-1Este modelo puede razonar. Si el protocolo seleccionado y la ruta del modelo exponen controles de razonamiento, conserva los metadatos de razonamiento devueltos al continuar la conversación.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "particle-1",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Usar SDK de terceros
En los SDK compatibles, define baseURL como https://openapi.felo.ai/api/v1. Para clientes de estilo Claude, usa la URL base compatible con Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Activa el streaming
Añade stream: true para recibir respuestas como server-sent events.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "particle-1",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform expone superficies compatibles para llamar a modelos. Elige la superficie que tu app o cliente de agente ya admite.
Messages
Mensajes compatibles con Anthropic para clientes de estilo Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParámetros
modelstringparticle-1ID público del modelo que se va a llamar.max_tokensinteger—Número máximo de tokens generados.messagesarray—Mensajes de la conversación para Chat Completions.seed———stop———min_p———toolsarray—Definiciones de tool calling según el esquema compatible.top_k———top_p———logprobs———reasoning———temperaturenumber—Controla la variedad de las respuestas cuando es compatible.tool_choicestring or object—Controla si se debe llamar a una herramienta.top_logprobs———response_formatobject—Solicita salida estructurada cuando es compatible.presence_penalty———reasoning_effort———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———Preguntas frecuentes
¿Qué es Particle AI: Particle-1?
Particle-1 es el primer modelo desarrollado por Particle AI. Se trata de un modelo de codificación agéntica entrenado para abordar tareas de ingeniería de software, y su arquitectura fundacional se basa en DeepSeek V4.1 Flash, sobre el que ha sido post-entrenado. Está diseñado para generar salidas concisas en flujos de trabajo de codificación agéntica. Una de sus características principales es la eficiencia de tokens: según la información disponible, utiliza aproximadamente un 45 % menos de tokens en tareas de ingeniería de software en comparación con otros modelos. Esta reducción en el consumo de tokens disminuye los costos para los equipos que ejecutan grandes volúmenes de tareas de codificación y, además, menos tokens suelen traducirse en tiempos de generación más rápidos. El modelo está orientado a tareas como la generación automática de código, la refactorización de código, la corrección de errores y los flujos de trabajo de codificación agéntica. Particle AI posiciona a Particle-1 como una alternativa eficiente en tokens y rentable en el mercado de modelos de codificación con IA. No se dispone de puntuaciones públicas de benchmarks para este modelo.
¿Cómo se cobra el uso?
Tu factura depende del proveedor que uses, de sus precios y de tu uso. Las entradas más largas u otras condiciones pueden tener precios distintos.
¿Qué es Particle-1?
Particle-1 es el primer modelo de Particle AI, un modelo de codificación agéntica entrenado para tareas de ingeniería de software y post-entrenado sobre DeepSeek V4.1 Flash.
¿En qué se basa su arquitectura?
Su arquitectura fundacional es DeepSeek V4.1 Flash, sobre el que ha sido post-entrenado.
¿Para qué tareas está diseñado?
Está diseñado para generación automática de código, refactorización, corrección de errores y flujos de trabajo de codificación agéntica.
¿Qué ventaja ofrece frente a otros modelos?
Utiliza aproximadamente un 45 % menos de tokens en tareas de ingeniería de software, lo que reduce costos y puede acelerar la generación.
¿Hay puntuaciones de benchmarks disponibles?
No se dispone de puntuaciones públicas de benchmarks para este modelo.