قیمت و API مدل Ling 3.0 Tiny در ایران
inclusionai/ling-3.0-tiny
شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند. ورودی کششده: ۱٬۰۳۹ تومان بهازای هر ۱M توکن.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ Ling 3.0 Tiny: فراخوانی ابزار (tool calling)
نمونه بر اساس قابلیتهای همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا میشود.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "check_stock",
"description": "موجودی یک محصول را برمیگرداند",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"sku": {"type": "string"}},
"required": ["sku"],
},
},
}]
messages = [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده"}]
first = client.chat.completions.create(model="inclusionai/ling-3.0-tiny", messages=messages, tools=tools)
call = first.choices[0].message.tool_calls[0]
# you run the function yourself — the model never touches the database
args = json.loads(call.function.arguments)
result = {"sku": args["sku"], "qty": 7}
messages += [first.choices[0].message, {"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": json.dumps(result)}]
final = client.chat.completions.create(model="inclusionai/ling-3.0-tiny", messages=messages, tools=tools)
print(final.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const tools = [{
type: "function",
function: {
name: "check_stock",
description: "موجودی یک محصول را برمیگرداند",
parameters: { type: "object", properties: { sku: { type: "string" } }, required: ["sku"] },
},
}];
const messages = [{ role: "user", content: "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده" }];
const first = await client.chat.completions.create({ model: "inclusionai/ling-3.0-tiny", messages, tools });
const call = first.choices[0].message.tool_calls[0];
const args = JSON.parse(call.function.arguments);
const result = { sku: args.sku, qty: 7 };
messages.push(first.choices[0].message, { role: "tool", tool_call_id: call.id, content: JSON.stringify(result) });
const final = await client.chat.completions.create({ model: "inclusionai/ling-3.0-tiny", messages, tools });
console.log(final.choices[0].message.content);curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "inclusionai/ling-3.0-tiny",
"messages": [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده"}],
"tools": [{
"type": "function",
"function": {
"name": "check_stock",
"parameters": {"type": "object", "properties": {"sku": {"type": "string"}}, "required": ["sku"]}
}
}]
}'Ling 3.0 Tiny برای چه کاری خوب است؟
inclusionAI این مدل را منتشر کرده و ما آن را با نام «inclusionai/
قابلیتهایی که در همین شناسه فعال است: tool calling دارد، یعنی میتواند تابعهای خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر میدهد و مستقیم به کد وصل میشود؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحلهای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب میدهد. همهٔ اینها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار میکنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکنهای استدلال هم توکن خروجی محسوب میشوند و در صورتحساب میآیند.
قیمت ورودی ۵٬۱۹۳ و خروجی ۱۵٬۵۸۰ تومان بهازای هر ۱M توکن است. یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Ling 3.0 Tiny تقریباً ۲۷ تومان درمیآید. cache ورودی دارد: توکنهای تکراری متن ورودی با ۱٬۰۳۹ تومان / ۱M حساب میشوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد، و درخواستی که ناموفق باشد هزینهای ندارد.
نزدیکترین گزینه با همین قابلیتها از تأمینکنندهٔ دیگر Mistral Nemo است: Ling 3.0 Tiny تقریباً همقیمت آن تمام میشود و حداکثر طول متنش بیشتر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار میکنند، پس عوضکردنشان فقط تغییر یک رشته است.
برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۳٬۷۰۴ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Ling 3.0 Tiny جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۳۷٬۰۳۷ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۲۰٬۷۷۳ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۲۶۲٬۱۴۴ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱٬۳۶۱ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
نزدیکترین همخانوادهٔ این مدل «inclusionai/
inclusionAI در کاتالوگ ما ۴ مدل دارد؛ ارزانترینشان Ling 3.0 Tiny با ۲۷ تومان و گرانترین Ling 3.1 Flash با ۱۳۵ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کمتکرار، این مدل logprobs، presence_penalty، top_logprobs را میپذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. از نظر طول متن نزدیکترین گزینه از تأمینکنندهٔ دیگر Aion 3.5 با ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است.
بهترین جای استفادهاش: کار پرحجم مثل دستهبندی، برچسبگذاری و خلاصهسازی انبوه، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، ایجنتهایی که به API و دیتابیس وصل میشوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.
Ling 3.0 Tiny is a mixture-of-experts model from InclusionAI, with 1.3B active parameters out of 7.9B total. It is designed for responsive agents, instruction following, and multi-turn conversations, with switchable...
سه کار واقعی، با قیمت همین مدل
اعداد از همان قیمتهای بالا حساب شدهاند و با تغییر قیمت مدل تغییر میکنند.
| کار | توکن | هزینه |
|---|---|---|
| یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط | ۱٬۵۰۰ ورودی + ۴۰۰ خروجی | ۱۴ تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | ۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی | ۳۰ تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | ۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی | ۹۳۵ تومان |
سؤالهای پرتکرار
- چطور با Ling 3.0 Tiny در ایران کار کنم؟
- در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https:/
/ api.uttapen.ir/ v1 و model را به «inclusionai/ ling-3.0-tiny» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند. - قیمت Ling 3.0 Tiny به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۵٬۱۹۳ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱۵٬۵۸۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۲۷ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینهای ندارد.
- Ling 3.0 Tiny چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۲۵۰٬۰۰۰ توکن است.
- آیا Ling 3.0 Tiny استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟
- استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.