Particle AI: Particle-1 API
Particle-1 é o primeiro modelo de codificação agêntica da Particle AI, baseado no DeepSeek V4.1 Flash e projetado para gerar saídas concisas com cerca de 45% menos tokens em tarefas de engenharia de software.
O Particle-1 é o modelo inaugural da Particle AI, concebido como um modelo de codificação agêntica treinado para lidar com tarefas de engenharia de software. Sua arquitetura fundamental é o DeepSeek V4.1 Flash, sobre o qual recebeu pós-treinamento para se especializar em fluxos de trabalho de codificação automatizada. O modelo foi desenhado para produzir respostas concisas, o que é particularmente útil em pipelines agênticos nos quais a verbosidade pode se acumular rapidamente ao longo de múltiplas etapas.
Um dos principais diferenciais do Particle-1 está na eficiência de tokens: ele utiliza aproximadamente 45% menos tokens em tarefas de engenharia de software quando comparado a outros modelos. Essa economia tende a reduzir custos para equipes que executam grandes volumes de tarefas de codificação e, segundo a Particle AI, também costuma resultar em tempos de geração mais rápidos. O modelo se posiciona como uma alternativa econômica e eficiente no mercado de modelos de codificação com IA.
O Particle-1 é adequado para uma variedade de atividades de desenvolvimento, incluindo geração automatizada de código, refatoração, correção de bugs e fluxos de trabalho de codificação agêntica. Embora a Particle AI não tenha divulgado pontuações de benchmarks públicos para o modelo, suas características de eficiência e o foco em saídas concisas o tornam uma opção voltada para equipes que priorizam economia de tokens e agilidade em tarefas repetitivas de engenharia de software.
Atualizado:
ID DO MODELO
particle-1- Contexto
- 1.049M
- Saída máxima
- 131.072K
- API recomendada
- messages
- Entrada
- text / image
- Saída
- text
Destaques
- Primeiro modelo da Particle AI
- Codificação agêntica especializada
- Cerca de 45% menos tokens em engenharia de software
- Saídas concisas para fluxos agênticos
- Alternativa econômica no mercado de codificação
Provedores
Compare os preços de API entre provedores. Selecione um provedor para ver todos os preços e condições.
| $0.25 | $1 | $0.03 |
O que $10 compram
- Entrada
- 40 mi tokens
- Saída
- 10 mi tokens
Estimativa com base nos preços atuais de entrada e saída, antes de descontos.
Raciocínio
- Esforço padrão
- high
- Ativado por padrão
- Sim
- Sempre ativado
- Não
- Níveis de esforço disponíveis
- max / xhigh / high / medium / low / minimal / none
Início rápido
Código pronto para chamar este modelo com as APIs compatíveis da Felo API Platform. Comece no Playground quando quiser testar prompts antes de escrever código.
Defina sua chave de API
Crie uma chave na sua conta da Felo API Platform e defina-a como variável de ambiente.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Faça sua primeira requisição
Use este ID de modelo com o endpoint da Felo API Platform. Cabeçalhos opcionais como X-Request-Id ajudam a solucionar problemas.
particle-1Este modelo tem capacidade de raciocínio. Se o protocolo selecionado e a rota do modelo expuserem controles de raciocínio, preserve os metadados de raciocínio retornados ao continuar a conversa.
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 SDKs de terceiros
Em SDKs compatíveis, defina baseURL como https://openapi.felo.ai/api/v1. Para clientes no estilo Claude, use a base URL compatível com Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Ative o streaming
Adicione stream: true para receber respostas 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
A Felo API Platform expõe superfícies compatíveis de chamada de modelos. Escolha a superfície que seu app ou cliente de agente já suporta.
Messages
Mensagens compatíveis com Anthropic para clientes no estilo Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParâmetros
modelstringparticle-1ID público do modelo a chamar.max_tokensinteger—Número máximo de tokens gerados.messagesarray—Mensagens da conversa para Chat Completions.seed———stop———min_p———toolsarray—Definições de tool calling seguindo o schema compatível.top_k———top_p———logprobs———reasoning———temperaturenumber—Controla a variedade das respostas quando compatível.tool_choicestring or object—Controla se uma ferramenta deve ser chamada.top_logprobs———response_formatobject—Solicita saída estruturada quando compatível.presence_penalty———reasoning_effort———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———Perguntas frequentes
O que é Particle AI: Particle-1?
O Particle-1 é o modelo inaugural da Particle AI, concebido como um modelo de codificação agêntica treinado para lidar com tarefas de engenharia de software. Sua arquitetura fundamental é o DeepSeek V4.1 Flash, sobre o qual recebeu pós-treinamento para se especializar em fluxos de trabalho de codificação automatizada. O modelo foi desenhado para produzir respostas concisas, o que é particularmente útil em pipelines agênticos nos quais a verbosidade pode se acumular rapidamente ao longo de múltiplas etapas. Um dos principais diferenciais do Particle-1 está na eficiência de tokens: ele utiliza aproximadamente 45% menos tokens em tarefas de engenharia de software quando comparado a outros modelos. Essa economia tende a reduzir custos para equipes que executam grandes volumes de tarefas de codificação e, segundo a Particle AI, também costuma resultar em tempos de geração mais rápidos. O modelo se posiciona como uma alternativa econômica e eficiente no mercado de modelos de codificação com IA. O Particle-1 é adequado para uma variedade de atividades de desenvolvimento, incluindo geração automatizada de código, refatoração, correção de bugs e fluxos de trabalho de codificação agêntica. Embora a Particle AI não tenha divulgado pontuações de benchmarks públicos para o modelo, suas características de eficiência e o foco em saídas concisas o tornam uma opção voltada para equipes que priorizam economia de tokens e agilidade em tarefas repetitivas de engenharia de software.
Como o uso é cobrado?
Sua conta depende do provedor que você usa, dos preços dele e do seu uso. Entradas mais longas ou outras condições podem ter preços diferentes.
O Particle-1 é adequado para quais tipos de tarefas?
Ele é treinado para tarefas de engenharia de software, como geração automatizada de código, refatoração, correção de bugs e fluxos de trabalho de codificação agêntica.
Qual é a arquitetura base do Particle-1?
O modelo foi pós-treinado sobre o DeepSeek V4.1 Flash, que serve como sua arquitetura fundamental.
O Particle-1 é econômico em termos de tokens?
Sim. Ele utiliza aproximadamente 45% menos tokens em tarefas de engenharia de software em comparação com outros modelos, o que pode reduzir custos para equipes que executam grandes volumes de tarefas de codificação.
Há pontuações de benchmarks públicos disponíveis para o Particle-1?
Não. A Particle AI não divulgou pontuações de benchmarks públicos para este modelo.
O Particle-1 produz saídas longas ou concisas?
Ele foi projetado para produzir saídas concisas, característica pensada para fluxos de trabalho de codificação agêntica.