ИИ-адаптер

Inception: Mercury 2

"model":"inception/mercury-2"
Контекст
128K токенов
Вход
Текст
Выход
Текст

Mercury 2 — это чрезвычайно быстрая модель с рассуждениями (LLM) и первая диффузионная модель с рассуждениями (dLLM). Вместо последовательной генерации токенов Mercury 2 создаёт и уточняет несколько токенов параллельно, достигая более 1000 токенов/сек на стандартных GPU. Mercury 2 более чем в 5 раз быстрее ведущих оптимизированных по скорости моделей, таких как Claude 4.5 Haiku и GPT 5 Mini, при доле их стоимости. Mercury 2 поддерживает настраиваемые уровни рассуждений, контекст 128K, нативное использование инструментов и согласованный со схемой вывод в формате JSON. Создана для сценариев программирования, где задержки накапливаются, для голоса/поиска в реальном времени и для агентных циклов. Совместима с API OpenAI. Подробнее в блог-посте.

ЦенаЗа 1M токенов
Вход31,59 ₽
Выход94,76 ₽
Кэш3,16 ₽

Поддерживаемые параметры

include_reasoningВозврат рассуждений

Указывает, возвращать ли вместе с ответом цепочку рассуждений модели. При включении в ответе появляется поле с ходом размышлений, что полезно для отладки, аудита и объяснимости. При отключении пользователь видит только финальный результат, а рассуждения остаются скрытыми. Доступно для моделей, поддерживающих режим рассуждений.

max_tokensЛимит ответа

Ограничивает максимальное число токенов, которое модель сгенерирует в ответе. Это потолок длины именно ответа, не считая токенов запроса; сумма запроса и ответа не может превышать размер контекстного окна. Если лимит мал, ответ может оборваться на середине. Параметр также влияет на стоимость, так как выходные токены тарифицируются отдельно.

reasoningРассуждения

Включает режим внутренних пошаговых рассуждений модели перед выдачей финального ответа. Позволяет управлять «обдумыванием»: глубиной размышлений или бюджетом токенов на них. Как правило, повышает качество на сложных задачах — логике, математике, многошаговом планировании — ценой большего времени и стоимости. Сами рассуждения могут не показываться пользователю, если не запрошены отдельно.

response_formatФормат ответа

Задаёт требуемый формат вывода модели. В режиме JSON-объекта модель обязана вернуть синтаксически корректный JSON, что удобно для программной обработки. Можно также потребовать соответствие конкретной JSON-схеме. Использование этого параметра снижает необходимость «вычищать» свободный текст и парсить его эвристиками.

stopСтоп-последовательности

Список строк, при появлении которых генерация немедленно останавливается. Сами стоп-строки в ответ не включаются, что удобно для обрезания вывода по разделителю или маркеру конца. Часто используется в структурированных промптах и при ролевой разметке диалога. Можно задать несколько последовательностей одновременно.

structured_outputsСтруктурированный вывод

Гарантирует, что ответ модели строго соответствует заданной JSON-схеме. В отличие от обычной просьбы «верни JSON», провайдер на уровне декодирования не позволяет нарушить структуру и типы полей. Это критично для надёжных интеграций, где ответ сразу передаётся в код без дополнительной валидации. Поддерживается не всеми моделями и обычно используется вместе с описанием схемы.

temperatureТемпература

Управляет случайностью выбора следующего токена. Значение около 0 делает ответы почти детерминированными и предсказуемыми — модель каждый раз выбирает наиболее вероятное продолжение. Более высокие значения (0.7–1.0 и выше) повышают разнообразие и «креативность», но и риск ошибок и бессвязности. Для фактических задач и кода обычно берут низкую температуру, для генерации идей и текстов — выше.

tool_choiceВыбор инструмента

Управляет тем, будет ли модель вызывать инструменты и какой именно. Режим auto оставляет решение модели, none запрещает вызовы, required заставляет вызвать хотя бы один инструмент. Можно жёстко указать конкретную функцию, которую нужно вызвать. Полезно, когда логика приложения требует предсказуемого поведения вместо свободного выбора модели.

toolsИнструменты

Описание набора функций (инструментов), которые модель может вызвать в ходе ответа. Для каждого инструмента передаётся имя, назначение и JSON-схема параметров. Модель сама решает, когда уместно вызвать инструмент, и возвращает имя функции с аргументами, а выполнение остаётся на стороне приложения. Это основа агентных сценариев и интеграций с внешними сервисами и данными.

Быстрый старт

curl https://api.aiadapter.ru/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-aa-v1-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"inception/mercury-2","messages":[{"role":"user","content":"Привет!"}]}'