قیمت و API مدل LFM2.5-24B-A2B در ایران
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند. ورودی کش‌شده: ۸٬۶۵۵ تومان به‌ازای هر ۱M توکن.قیمت‌ها و شارژ
کد آمادهٔ LFM2.5-24B-A2B: خروجی JSON با اسکیمای مشخص
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-…")
schema = {
"name": "ticket",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"category": {"type": "string", "enum": ["fani", "mali", "forush"]},
"priority": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5},
"summary": {"type": "string"},
},
"required": ["category", "priority", "summary"],
"additionalProperties": False,
},
"strict": True,
}
resp = client.chat.completions.create(
model="liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
messages=[{"role": "user", "content": "تیکت: «دو روزه نمی‌تونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»"}],
response_format={"type": "json_schema", "json_schema": schema},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
messages: [{ role: "user", content: "تیکت: «دو روزه نمی‌تونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»" }],
response_format: {
type: "json_schema",
json_schema: {
name: "ticket",
strict: true,
schema: {
type: "object",
properties: {
category: { type: "string", enum: ["fani", "mali", "forush"] },
priority: { type: "integer", minimum: 1, maximum: 5 },
summary: { type: "string" },
},
required: ["category", "priority", "summary"],
additionalProperties: false,
},
},
},
});
console.log(JSON.parse(resp.choices[0].message.content));curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
"messages": [{"role": "user", "content": "تیکت را دسته‌بندی کن و اولویت ۱ تا ۵ بده"}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}'LFM2.5-24B-A2B برای چه کاری خوب است؟
شناسهٔ LFM2.5-24B-A2B در API ما «liquid/
چه کارهایی از آن برمی‌آید: 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.
هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۷٬۳۱۱ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۲۴۲٬۳۵۴ تومان است؛ خروجی ۱۴ برابر ورودی قیمت دارد، پس کوتاه‌کردن پاسخ بیشتر از کوتاه‌کردن پرامپت صرفه دارد. cache ورودی دارد: توکن‌های تکراری متن ورودی با ۸٬۶۵۵ 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 Mercury 2 است: LFM2.5-24B-A2B حدود ۲۳٪ ارزان‌تر از آن تمام می‌شود و حداکثر طول متنش برابر 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 ۲۹۶ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی LFM2.5-24B-A2B جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۲٬۹۵۹ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۲۵۹٬۶۶۵ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱۲۸٬۰۰۰ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۲٬۲۱۶ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.
نزدیک‌ترین هم‌خانوادهٔ این مدل «liquid/
Liquid در کاتالوگ ما ۲ مدل دارد. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل logprobs، max_completion_tokens، min_p، presence_penalty، repetition_penalty، top_k را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. از نظر طول متن نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Nova Micro 1.0 با ۱۲۸٬۰۰۰ توکن است.
کجا انتخاب درستی است: 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.
LFM2.5-24B-A2B is a mixture-of-experts reasoning model from Liquid AI with 24B total and 2.45B active parameters. It always reasons before answering and is built for agents that call tools. Liquid...
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 | ۱۲۳ تومان |
| خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای | ۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی | ۲۱۵ تومان |
| دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه | ۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی | ۶٬۹۲۴ تومان |
تاریخچهٔ قیمت
| تاریخ | ورودی (تومان/۱M) | خروجی (تومان/۱M) |
|---|---|---|
| ۲۱ مهر ۱۴۰۵ | ۱۷٬۳۱۱ | ۲۴۲٬۳۵۴ |
| ۲۱ مهر ۱۴۰۵ | ۳۴٬۶۲۲ | ۳۴۶٬۲۱۹ |
هر تغییر قیمت این مدل ثبت می‌شود؛ ستون تومان با قیمت امروز محاسبه شده است.
سؤال‌های پرتکرار
- چطور با LFM2.5-24B-A2B 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 «liquid/ lfm-2.5-24b-a2b» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند. - قیمت LFM2.5-24B-A2B به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۷٬۳۱۱ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۲۴۲٬۳۵۴ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۳۳۸ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینهای ندارد.
- LFM2.5-24B-A2B چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۱۲۸٬۰۰۰ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۹۶ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۸٬۱۹۲ توکن است.
- آیا LFM2.5-24B-A2B 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.