modely

Recursive: Flint (free)

Markdown · JSON

Recursive: Flint (free)

recursive/flint-v1.0:free
RecursiveTextVstup 0,00 US$ / 1KVýstup 0,00 US$ / 1K

Textový model MoE Recursive pro poznávání kódové základny, opravy chyb a přípravu funkcí a testů.

Model pro práci s kódem

Flint je textový model Recursive vytvořený pro softwarové agenty: poznávání kódové základny, opravy chyb, implementaci funkcí a psaní testů. Jde o model MoE s otevřenými vahami: z 39,8 miliardy parametrů se při zpracování jednoho tokenu aktivuje přibližně 2,5 miliardy. Rozdělení na experty je součástí architektury, nikoli označením několika samostatných pomocníků v chatu.

Na vývoji Flint se podílela Eureka Machine, výzkumný systém Recursive. Pomáhala hledat architektonická řešení, vybírat data a metody učení i optimalizovat výpočty. Samotný Flint prošel předtrénováním, mezilehlým učením, učením na příkladech instrukcí a posilovaným učením. Trénovací úlohy zahrnovaly text, kód, dodržování instrukcí a práci v agentních scénářích.

Rozbor projektu a příprava změn

Pracovní úkol je vhodné začít konkrétní částí projektu: předejte potřebné soubory textově, popište účel funkcí a očekávaný výsledek. Pro hledání chyby přidejte pozorované chování a úsek protokolu. Poté lze požádat o vysvětlení příčiny, minimální opravu a test, který odliší správné chování od chyby. Tento postup usnadňuje následné ověření výsledku ve vašem prostředí.

Pro novou funkci uveďte vstupní data, omezení a příklady výsledku. Při refaktoringu vyjmenujte vlastnosti, které je potřeba zachovat, a požádejte o samostatný popis změn rozhraní. Vývojář doporučuje složitou práci rozdělovat na malé dílčí úlohy a zadávat výslovné instrukce. Postupný dialog s průběžnými výsledky proto odpovídá zamýšlenému použití Flint lépe než neurčitý pokyn předělat celý projekt.

Kontext a formát připojení

V Ailoot Flint pracuje s textem na vstupu i výstupu. Kontextové okno má 262 144 tokenů; podklady, historie dialogu a odpověď využívají tento společný prostor. Pro výstup je uveden limit 235 929 tokenů. Tyto hodnoty popisují hranice připojení, skutečnou délku je vhodné určit podle úlohy: vysvětlení příčiny chyby, oprava, sada testů nebo plán práce.

Dostupné jsou formáty Messages, Responses a Chat Completions. Umožňují použít známou strukturu klientské aplikace. Čtení místních souborů a použití změn zajišťuje samotná aplikace: v textovém požadavku model dostane předaný kód a vrátí návrhy, vysvětlení nebo nový kód.

Flint se hodí pro iterativní technický dialog, v němž každý další krok vychází z obsahu projektu a výsledku ověření předchozí změny. Jeho specializace pomáhá formulovat úkol a pracovním výsledkem se stává konkrétní text: vysvětlení, implementace nebo ověřitelný test.

Dostupné přes Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
text
Kontext
262 144 tokenů
Max. odpověď
235 929 tokenů
Vstup
0,00 US$ / 1K
Výstup
0,00 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Vstup
text
Výstup
text
Kontext
262 144 tokenů
Max. odpověď
235 929 tokenů
Vstup
0,00 US$ / 1K
Výstup
0,00 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Kontext
262 144 tokenů
Max. odpověď
235 929 tokenů
Vstup
0,00 US$ / 1K
Výstup
0,00 US$ / 1K
recursive/flint-v1.0:free · JSON
{"about":"### Model pro práci s kódem\n\nFlint je textový model Recursive vytvořený pro softwarové agenty: poznávání kódové základny, opravy chyb, implementaci funkcí a psaní testů. Jde o model MoE s otevřenými vahami: z 39,8 miliardy parametrů se při zpracování jednoho tokenu aktivuje přibližně 2,5 miliardy. Rozdělení na experty je součástí architektury, nikoli označením několika samostatných pomocníků v chatu.\n\nNa vývoji Flint se podílela Eureka Machine, výzkumný systém Recursive. Pomáhala hledat architektonická řešení, vybírat data a metody učení i optimalizovat výpočty. Samotný Flint prošel předtrénováním, mezilehlým učením, učením na příkladech instrukcí a posilovaným učením. Trénovací úlohy zahrnovaly text, kód, dodržování instrukcí a práci v agentních scénářích.\n\n### Rozbor projektu a příprava změn\n\nPracovní úkol je vhodné začít konkrétní částí projektu: předejte potřebné soubory textově, popište účel funkcí a očekávaný výsledek. Pro hledání chyby přidejte pozorované chování a úsek protokolu. Poté lze požádat o vysvětlení příčiny, minimální opravu a test, který odliší správné chování od chyby. Tento postup usnadňuje následné ověření výsledku ve vašem prostředí.\n\nPro novou funkci uveďte vstupní data, omezení a příklady výsledku. Při refaktoringu vyjmenujte vlastnosti, které je potřeba zachovat, a požádejte o samostatný popis změn rozhraní. Vývojář doporučuje složitou práci rozdělovat na malé dílčí úlohy a zadávat výslovné instrukce. Postupný dialog s průběžnými výsledky proto odpovídá zamýšlenému použití Flint lépe než neurčitý pokyn předělat celý projekt.\n\n### Kontext a formát připojení\n\nV Ailoot Flint pracuje s textem na vstupu i výstupu. Kontextové okno má 262 144 tokenů; podklady, historie dialogu a odpověď využívají tento společný prostor. Pro výstup je uveden limit 235 929 tokenů. Tyto hodnoty popisují hranice připojení, skutečnou délku je vhodné určit podle úlohy: vysvětlení příčiny chyby, oprava, sada testů nebo plán práce.\n\nDostupné jsou formáty Messages, Responses a Chat Completions. Umožňují použít známou strukturu klientské aplikace. Čtení místních souborů a použití změn zajišťuje samotná aplikace: v textovém požadavku model dostane předaný kód a vrátí návrhy, vysvětlení nebo nový kód.\n\nFlint se hodí pro iterativní technický dialog, v němž každý další krok vychází z obsahu projektu a výsledku ověření předchozí změny. Jeho specializace pomáhá formulovat úkol a pracovním výsledkem se stává konkrétní text: vysvětlení, implementace nebo ověřitelný test.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Recursive","canonical_model":"recursive/flint-v1.0:free","ctx":262144,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"recursive/flint-v1.0:free","input":["text"],"kind":"text","max_out":235929,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra"}],"name":"Recursive: Flint (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"recursive/flint-v1.0:free","short":"Textový model MoE Recursive pro poznávání kódové základny, opravy chyb a přípravu funkcí a testů."}

Otázky

Jak vybrat model pro svůj úkol?

Nejprve určete požadovaný vstup a výstup: text, obrázek, zvuk nebo video. Poté porovnejte kompatibilní metody API, přesné ID modelu nebo aktuální cílový model aliasu, cenu a účtovací jednotku. GET /v1/models je zdarma a vypíše modely dostupné vašemu klíči.

Podporuje každý model všechny metody API a typy médií?

Používejte metody API a typy vstupů a výstupů uvedené na kartě modelu. Podpora textu, obrázků, zvuku nebo videa závisí na vybraném modelu a metodě; před odesláním dat si prohlédněte příslušný příklad požadavku.

Jaký je rozdíl mezi ID modelu a aliasem?

Přesné ID modelu označuje konkrétní model. Alias odkazuje na model a jeho cílový model se může změnit. Aktuální cílový model aliasu ověřte v katalogu; pokud vaše integrace potřebuje konkrétní model, použijte přesné ID.

Jak porovnat ceny před odesláním požadavku?

Na kartě modelu zkontrolujte cenu a účtovací jednotku pro vybranou metodu API. Porovnávejte stejnou jednotku a stejný typ vstupu a výstupu; historie požadavků uvádí skutečné využití a účtovanou částku.

Co poskytuje předplatné?

Slevu na nákup tokenů pro pravidelnou práci. Vyberte tarif podle objemu požadavků; podmínky a cena předplatného se zobrazí při objednání.

Jak použiji promo kód pro slevu až 50%?

Promo kód zadejte při nákupu tokenů. Výsledná částka se přepočítá podle podmínek akce; výše slevy je vidět před platbou.