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Particle AI: Particle-1 API

Particle AI का पहला मॉडल, जो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों के लिए टोकन-कुशल एजेंटिक कोडिंग प्रदान करता है।

Particle AI: Particle-1, Particle AI का पहला मॉडल है, जिसे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों को संभालने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। यह DeepSeek V4.1 Flash पर पोस्ट-ट्रेंड किया गया है, जो इसका मूल आर्किटेक्चर है। मॉडल को एजेंटिक कोडिंग वर्कफ़्लो के लिए संक्षिप्त आउटपुट देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह स्वचालित कोड जनरेशन, कोड रिफ़ैक्टरिंग, बग फिक्सिंग और एजेंटिक कोडिंग वर्कफ़्लो जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। कंपनी का दावा है कि यह सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों में अन्य मॉडलों की तुलना में लगभग 45 प्रतिशत कम टोकन का उपयोग करता है।

कम टोकन आम तौर पर तेज़ जनरेशन का संकेत देते हैं और बड़ी मात्रा में कोडिंग कार्य करने वाली टीमों के लिए लागत कम करते हैं। हालाँकि, इस मॉडल के लिए कोई सार्वजनिक बेंचमार्क स्कोर उपलब्ध नहीं है।

Playground खोलें ↗API key बनाएँ ↗शुरुआती गाइड →

अपडेट किया गया:

मॉडल ID

particle-1
कॉन्टेक्स्ट
1.049M
अधिकतम आउटपुट
131.072K
अनुशंसित API
messages
इनपुट
text / image
आउटपुट
text

मुख्य बातें

  • Particle AI का पहला मॉडल
  • सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों के लिए एजेंटिक कोडिंग
  • लगभग 45% कम टोकन का उपयोग
  • कम लागत और तेज़ जनरेशन
  • संक्षिप्त आउटपुट के लिए डिज़ाइन

प्रदाता

1 प्रदाता

प्रदाताओं के बीच API कीमतों की तुलना करें। सभी शुल्क और शर्तें देखने के लिए किसी प्रदाता को चुनें।

प्रदाता · कीमत का विवरण
$0.25$1$0.03

$10 में क्या मिलता है

इनपुट
4 क॰ token
आउटपुट
1 क॰ token

मौजूदा इनपुट और आउटपुट कीमतों से अनुमानित, छूट से पहले।

रीज़निंग

डिफ़ॉल्ट प्रयास
high
डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम
हाँ
हमेशा सक्षम
नहीं
उपलब्ध प्रयास स्तर
max / xhigh / high / medium / low / minimal / none

त्वरित शुरुआत

Felo API Platform के संगत API के साथ इस मॉडल को कॉल करने के लिए तैयार कोड। कोड लिखने से पहले प्रॉम्प्ट आज़माना हो तो Playground में शुरू करें।

Playground खोलेंAPI key बनाएँ
1

अपनी API key लें

अपने Felo API Platform खाते से एक key बनाएँ और उसे environment variable के रूप में सेट करें।

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

अपना पहला अनुरोध भेजें

इस मॉडल ID को Felo API Platform endpoint के साथ इस्तेमाल करें। X-Request-Id जैसे वैकल्पिक रिक्वेस्ट हेडर समस्या हल करने में मदद कर सकते हैं।

particle-1

यह मॉडल रीज़निंग में सक्षम है। अगर आपका चुना हुआ प्रोटोकॉल और मॉडल रूट रीज़निंग कंट्रोल उपलब्ध कराते हैं, तो बातचीत जारी रखते समय लौटाए गए रीज़निंग मेटाडेटा को सुरक्षित रखें।

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());

थर्ड-पार्टी SDK इस्तेमाल करना

संगत SDK में baseURL को इस पर सेट करें https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत base URL इस्तेमाल करें। https://openapi.felo.ai/api.

3

स्ट्रीमिंग चालू करें

रिस्पॉन्स को server-sent events के रूप में पाने के लिए stream: true जोड़ें।

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 संगत मॉडल-कॉलिंग सतहें उपलब्ध कराता है। वह सतह चुनें जिसे आपका ऐप या एजेंट क्लाइंट पहले से समर्थन करता है।

सतहमेथडURL

Messages

Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत मैसेज।

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

पैरामीटर

नामप्रकारडिफ़ॉल्टविवरण
modelstringparticle-1कॉल करने के लिए सार्वजनिक मॉडल ID।
max_tokensinteger—जनरेट किए जाने वाले अधिकतम token।
messagesarray—Chat Completions के लिए बातचीत के मैसेज।
seed———
stop———
min_p———
toolsarray—संगत schema का पालन करने वाली tool calling परिभाषाएँ।
top_k———
top_p———
logprobs———
reasoning———
temperaturenumber—समर्थित होने पर रिस्पॉन्स की विविधता नियंत्रित करता है।
tool_choicestring or object—नियंत्रित करता है कि कोई tool कॉल किया जाना चाहिए या नहीं।
top_logprobs———
response_formatobject—समर्थित होने पर स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का अनुरोध करता है।
presence_penalty———
reasoning_effort———
frequency_penalty———
include_reasoning———
repetition_penalty———
structured_outputs———

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मॉडल परिचय: Particle AI: Particle-1?

Particle AI: Particle-1, Particle AI का पहला मॉडल है, जिसे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों को संभालने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। यह DeepSeek V4.1 Flash पर पोस्ट-ट्रेंड किया गया है, जो इसका मूल आर्किटेक्चर है। मॉडल को एजेंटिक कोडिंग वर्कफ़्लो के लिए संक्षिप्त आउटपुट देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह स्वचालित कोड जनरेशन, कोड रिफ़ैक्टरिंग, बग फिक्सिंग और एजेंटिक कोडिंग वर्कफ़्लो जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। कंपनी का दावा है कि यह सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों में अन्य मॉडलों की तुलना में लगभग 45 प्रतिशत कम टोकन का उपयोग करता है। कम टोकन आम तौर पर तेज़ जनरेशन का संकेत देते हैं और बड़ी मात्रा में कोडिंग कार्य करने वाली टीमों के लिए लागत कम करते हैं। हालाँकि, इस मॉडल के लिए कोई सार्वजनिक बेंचमार्क स्कोर उपलब्ध नहीं है।

उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?

आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं।

Particle-1 किस प्रकार के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है?

यह सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों के लिए एक एजेंटिक कोडिंग मॉडल है, जिसे संक्षिप्त आउटपुट देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Particle-1 का मूल आर्किटेक्चर क्या है?

यह DeepSeek V4.1 Flash पर पोस्ट-ट्रेंड किया गया है, जो इसका foundational architecture है।

Particle-1 की टोकन दक्षता के क्या लाभ हैं?

यह सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों में अन्य मॉडलों की तुलना में लगभग 45 प्रतिशत कम टोकन का उपयोग करता है, जिससे लागत कम होती है और जनरेशन तेज़ हो सकता है।

क्या Particle-1 के सार्वजनिक बेंचमार्क स्कोर उपलब्ध हैं?

नहीं, इस मॉडल के लिए कोई सार्वजनिक बेंचमार्क स्कोर उपलब्ध नहीं है।