Felo API PlatformFelo API Platform
Modellere dön
Particle-aimessages

Particle AI: Particle-1 API

Particle AI tarafından geliştirilen Particle-1, yazılım mühendisliği görevlerinde yaklaşık %45 daha az token kullanan, token verimliliği yüksek bir ajan tabanlı kodlama modelidir.

Particle AI: Particle-1, Particle AI tarafından sunulan ilk modeldir ve yazılım mühendisliği görevlerini yerine getirmek üzere eğitilmiş ajan tabanlı bir kodlama modelidir. Temel mimarisi DeepSeek V4.1 Flash üzerine sonradan eğitim (post-training) ile şekillendirilmiştir. Model, ajan tabanlı kodlama iş akışları için kısa ve öz çıktılar üretmek üzere tasarlanmıştır.

Modelin öne çıkan özelliği token verimliliğidir: yazılım mühendisliği görevlerinde diğer modellere kıyasla yaklaşık %45 daha az token kullanır. Bu verimlilik, yüksek hacimli kodlama görevleri yürüten ekipler için maliyetleri düşürür ve daha az token genellikle daha hızlı üretim süreleri anlamına gelir. Bu yönüyle model, yapay zeka kodlama modeli pazarında token açısından verimli ve maliyet etkin bir alternatif olarak konumlandırılmaktadır.

Particle-1; otomatik kod üretimi, kod yeniden düzenleme (refactoring), hata düzeltme ve ajan tabanlı kodlama iş akışları gibi görevler için uygundur. Model hakkında kamuya açık kıyaslama (benchmark) puanları bulunmadığından, performans değerlendirmesi bu görevlerdeki kullanım senaryolarına dayanmaktadır.

Playground'u aç ↗API anahtarı oluştur ↗Başlangıç →

Güncellendi:

MODEL ID

particle-1
Bağlam
1.049M
Maks. çıktı
131.072K
Önerilen API
messages
Giriş
text / image
Çıkış
text

Öne çıkanlar

  • Yaklaşık %45 daha az token kullanır
  • Token verimliliği yüksek kodlama modeli
  • Ajan tabanlı kodlama iş akışlarına uygun
  • Kısa ve öz çıktılar üretir
  • Particle AI'nın ilk modeli
  • Maliyet etkin bir alternatif

Sağlayıcılar

1 sağlayıcı

Sağlayıcılar arasındaki API fiyatlarını karşılaştırın. Tüm ücretleri ve koşulları görmek için bir sağlayıcı seçin.

Sağlayıcı · Fiyat ayrıntıları
$0.25$1$0.03

$10 ile neler alınır

Giriş
40 Mn token
Çıkış
10 Mn token

Güncel giriş ve çıkış fiyatlarına göre tahmin, indirimler hariç.

Akıl yürütme

Varsayılan çaba düzeyi
high
Varsayılan olarak etkin
Evet
Her zaman etkin
Hayır
Kullanılabilir çaba düzeyleri
max / xhigh / high / medium / low / minimal / none

Hızlı başlangıç

Bu modeli Felo API Platform uyumlu API'lerle çağırmak için hazır kod. Kod yazmadan önce istemleri test etmek isterseniz Playground'da başlayın.

Playground'u açAPI anahtarı oluştur
1

API anahtarınızı alın

Felo API Platform hesabınızdan bir anahtar oluşturun ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

İlk isteğinizi yapın

Bu model kimliğini Felo API Platform endpoint'iyle kullanın. X-Request-Id gibi isteğe bağlı istek başlıkları sorun gidermeye yardımcı olabilir.

particle-1

Bu model akıl yürütme yeteneğine sahiptir. Seçtiğiniz protokol ve model rotası akıl yürütme kontrolleri sunuyorsa, konuşmaya devam ederken döndürülen akıl yürütme üst verilerini koruyun.

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());

Üçüncü taraf SDK'ları kullanma

baseURL'yi şu adrese ayarlayarak uyumlu SDK'ları kullanın: https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu temel URL'yi kullanın. https://openapi.felo.ai/api.

3

Akışı etkinleştirin

Yanıtları server-sent events olarak almak için stream: true ekleyin.

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 uyumlu model çağırma yüzeyleri sunar. Uygulamanızın veya ajan istemcinizin zaten desteklediği yüzeyi seçin.

YüzeyYöntemURL

Messages

Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu mesajlar.

POST

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

Parametreler

AdTürVarsayılanAçıklama
modelstringparticle-1Çağrılacak herkese açık model kimliği.
max_tokensinteger—Oluşturulacak maksimum token sayısı.
messagesarray—Chat Completions için konuşma mesajları.
seed———
stop———
min_p———
toolsarray—Uyumlu şemayı izleyen araç çağırma tanımları.
top_k———
top_p———
logprobs———
reasoning———
temperaturenumber—Desteklendiğinde yanıt çeşitliliğini kontrol eder.
tool_choicestring or object—Bir aracın çağrılıp çağrılmayacağını kontrol eder.
top_logprobs———
response_formatobject—Desteklendiğinde yapılandırılmış çıktı ister.
presence_penalty———
reasoning_effort———
frequency_penalty———
include_reasoning———
repetition_penalty———
structured_outputs———

Sık sorulan sorular

Model tanıtımı: Particle AI: Particle-1?

Particle AI: Particle-1, Particle AI tarafından sunulan ilk modeldir ve yazılım mühendisliği görevlerini yerine getirmek üzere eğitilmiş ajan tabanlı bir kodlama modelidir. Temel mimarisi DeepSeek V4.1 Flash üzerine sonradan eğitim (post-training) ile şekillendirilmiştir. Model, ajan tabanlı kodlama iş akışları için kısa ve öz çıktılar üretmek üzere tasarlanmıştır. Modelin öne çıkan özelliği token verimliliğidir: yazılım mühendisliği görevlerinde diğer modellere kıyasla yaklaşık %45 daha az token kullanır. Bu verimlilik, yüksek hacimli kodlama görevleri yürüten ekipler için maliyetleri düşürür ve daha az token genellikle daha hızlı üretim süreleri anlamına gelir. Bu yönüyle model, yapay zeka kodlama modeli pazarında token açısından verimli ve maliyet etkin bir alternatif olarak konumlandırılmaktadır. Particle-1; otomatik kod üretimi, kod yeniden düzenleme (refactoring), hata düzeltme ve ajan tabanlı kodlama iş akışları gibi görevler için uygundur. Model hakkında kamuya açık kıyaslama (benchmark) puanları bulunmadığından, performans değerlendirmesi bu görevlerdeki kullanım senaryolarına dayanmaktadır.

Kullanım nasıl faturalandırılır?

Faturanız kullandığınız sağlayıcıya, fiyatlarına ve kullanımınıza bağlıdır. Daha uzun girişler veya başka koşullar farklı fiyatlara tabi olabilir.

Particle-1 hangi görevler için uygundur?

Particle-1, otomatik kod üretimi, kod yeniden düzenleme, hata düzeltme ve ajan tabanlı kodlama iş akışları gibi yazılım mühendisliği görevleri için tasarlanmıştır.

Particle-1'in temel mimarisi nedir?

Model, DeepSeek V4.1 Flash üzerine sonradan eğitim (post-training) ile geliştirilmiştir; DeepSeek V4.1 Flash temel mimarisini oluşturur.

Particle-1'in token verimliliği nedir?

Model, yazılım mühendisliği görevlerinde diğer modellere kıyasla yaklaşık %45 daha az token kullanır. Bu verimlilik, yüksek hacimli kodlama görevlerinde maliyetleri düşürür ve genellikle daha hızlı üretim süreleri sağlar.

Particle-1 için kamuya açık kıyaslama puanları var mı?

Hayır, model için kamuya açık kıyaslama (benchmark) puanları bulunmamaktadır.

Particle-1 hangi çıktıları üretmek üzere tasarlanmıştır?

Model, ajan tabanlı kodlama iş akışları için kısa ve öz çıktılar üretmek üzere tasarlanmıştır.