Felo API PlatformFelo API Platform
Назад к моделям
Particle-aimessages

Particle AI: Particle-1 API

Particle-1 от Particle AI — агентная модель для программирования на базе DeepSeek V4.1 Flash, которая примерно на 45% эффективнее по токенам при задачах разработки ПО.

Particle-1 — первая модель Particle AI, представляющая собой агентную модель для программирования. Она прошла постобучение на архитектуре DeepSeek V4.1 Flash и предназначена для выполнения задач разработки программного обеспечения. Модель спроектирована так, чтобы выдавать краткие ответы в рамках агентных рабочих процессов.

Благодаря эффективному расходованию токенов Particle-1 использует примерно на 45% меньше токенов при задачах разработки ПО по сравнению с другими моделями. Это снижает затраты для команд, выполняющих большие объёмы задач по программированию, а меньшее число токенов обычно означает более быстрое время генерации. Модель позиционируется как экономичная альтернатива на рынке ИИ-моделей для программирования.

Particle-1 подходит для автоматической генерации кода, рефакторинга, исправления ошибок и агентных рабочих процессов разработки. Публичные результаты бенчмарков для этой модели отсутствуют, поэтому оценка её возможностей опирается только на заявленные характеристики эффективности и назначение.

Открыть Playground ↗Создать API key ↗Руководство →

Обновлено:

MODEL ID

particle-1
Контекст
1.049M
Макс. вывод
131.072K
Рекомендуемый API
messages
Вход
text / image
Выход
text

Ключевые возможности

  • Первая модель Particle AI
  • На базе DeepSeek V4.1 Flash
  • Примерно на 45% меньше токенов
  • Краткие ответы для агентных задач
  • Экономия затрат при больших объёмах

Поставщики

1 поставщиков

Сравните цены API у разных поставщиков. Выберите поставщика, чтобы посмотреть все тарифы и условия.

Поставщик · Подробности оплаты
$0.25$1$0.03

Сколько дают $10

Вход
40 млн токенов
Выход
10 млн токенов

Оценка по текущим ценам входа и выхода, без учёта скидок.

Рассуждения

Уровень по умолчанию
high
Включено по умолчанию
Да
Всегда включены
Нет
Доступные уровни
max / xhigh / high / medium / low / minimal / none

Quick Start

Готовый код для вызова этой модели через compatible APIs Felo API Platform. Используйте Playground, чтобы проверить prompts до написания кода.

Открыть PlaygroundСоздать API key
1

Добавьте API key

Создайте key в аккаунте Felo API Platform и задайте его как environment variable.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Первый запрос

Используйте этот model ID с endpoint Felo API Platform. Дополнительные request headers, например X-Request-Id, помогают troubleshooting.

particle-1

Эта модель поддерживает reasoning. Если выбранный protocol и model route дают reasoning controls, сохраняйте returned reasoning metadata при продолжении conversation.

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());

Сторонние SDK

В compatible SDK установите baseURL на https://openapi.felo.ai/api/v1. Для Claude-style clients используйте Anthropic-compatible base URL. https://openapi.felo.ai/api.

3

Включить streaming

Добавьте stream: true, чтобы получать responses как 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 предоставляет compatible model-calling surfaces. Выберите surface, который уже поддерживает ваше app или agent client.

SurfaceMethodURL

Messages

Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.

POST

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

Parameters

ИмяТипПо умолчаниюОписание
modelstringparticle-1Публичный model ID для вызова.
max_tokensinteger—Максимальное число generated tokens.
messagesarray—Сообщения conversation для Chat Completions.
seed———
stop———
min_p———
toolsarray—Tool calling definitions по compatible schema.
top_k———
top_p———
logprobs———
reasoning———
temperaturenumber—Управляет вариативностью ответа, если поддерживается.
tool_choicestring or object—Управляет тем, нужно ли вызвать tool.
top_logprobs———
response_formatobject—Запрашивает structured output, если поддерживается.
presence_penalty———
reasoning_effort———
frequency_penalty———
include_reasoning———
repetition_penalty———
structured_outputs———

Частые вопросы

О модели Particle AI: Particle-1?

Particle-1 — первая модель Particle AI, представляющая собой агентную модель для программирования. Она прошла постобучение на архитектуре DeepSeek V4.1 Flash и предназначена для выполнения задач разработки программного обеспечения. Модель спроектирована так, чтобы выдавать краткие ответы в рамках агентных рабочих процессов. Благодаря эффективному расходованию токенов Particle-1 использует примерно на 45% меньше токенов при задачах разработки ПО по сравнению с другими моделями. Это снижает затраты для команд, выполняющих большие объёмы задач по программированию, а меньшее число токенов обычно означает более быстрое время генерации. Модель позиционируется как экономичная альтернатива на рынке ИИ-моделей для программирования. Particle-1 подходит для автоматической генерации кода, рефакторинга, исправления ошибок и агентных рабочих процессов разработки. Публичные результаты бенчмарков для этой модели отсутствуют, поэтому оценка её возможностей опирается только на заявленные характеристики эффективности и назначение.

Как рассчитывается стоимость?

Стоимость зависит от выбранного поставщика, его цен и вашего использования. Для длинных запросов могут действовать другие цены — смотрите подробности.

На какой архитектуре основана Particle-1?

Модель прошла постобучение на DeepSeek V4.1 Flash, который служит её базовой архитектурой.

Для каких задач предназначена Particle-1?

Она рассчитана на задачи разработки программного обеспечения: генерацию кода, рефакторинг, исправление ошибок и агентные рабочие процессы программирования.

В чём особенность эффективности Particle-1?

При задачах разработки ПО модель использует примерно на 45% меньше токенов по сравнению с другими моделями, что снижает затраты и обычно ускоряет генерацию.

Есть ли у Particle-1 публичные результаты бенчмарков?

Нет, публичные оценки бенчмарков для этой модели отсутствуют.