Morph V3 Fast
Réseau Neuronal
Morph V3 Fast est un modèle de code qui applique des corrections préparées à un fichier à environ 10 500 jetons par seconde.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Morph V3 Fast?
Morph V3 Fast est un modèle de Morph conçu pour une tâche précise : appliquer proprement des corrections au code existant. Il ne rédige pas de solution à partir de zéro, mais réécrit rapidement un fichier selon vos instructions, à environ 10 500 jetons par seconde avec une précision annoncée de 96 %. La requête suit un modèle strict en trois parties : instructions, code source et fragment de correction, ce qui facilite l'appel par programme, dans un éditeur ou un pipeline. Sur BotHub, l'accès à Morph V3 Fast est disponible sans VPN ni carte étrangère : paiement en roubles, à l'usage, sans abonnement, et les jetons non utilisés ne sont pas perdus. Une API unique compatible OpenAI permet de connecter le modèle une fois et de basculer vers d'autres modèles dans la même fenêtre ; le trafic est chiffré via AES-GCM, et les équipes ont accès à des contrats, factures, EDI et un panneau d'administration avec limites. Vous pouvez lui confier le refactoring de masse, l'application de diffs, les corrections automatiques après revue, les migrations de bibliothèques et les modifications rapides dans les outils d'agent où la latence est critique.Questions fréquentes sur Morph V3 Fast
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
morph-v3-fast est un modèle textuel de Morph axé sur le travail rapide avec le code : modifications de fichiers, refactoring, analyse de fragments. Il accepte non seulement du texte, mais aussi des documents avec images, ce qui le rend idéal pour lire le contexte d'une tâche et renvoyer rapidement un résultat prêt à l'emploi.
Jusqu'à 38 000 jetons de sortie par réponse avec une fenêtre de contexte de 32 000 jetons. Cela suffit pour un fichier volumineux avec des corrections ou une analyse détaillée. Si le contenu est plus important, divisez le travail en parties et transmettez le résultat intermédiaire dans la requête suivante.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué pour morph-v3-fast dans nos données ; le modèle est conçu avant tout pour la vitesse de réponse. Si vous avez besoin d'un raisonnement étape par étape, demandez-le directement dans le prompt ou basculez vers un modèle avec raisonnement dans la même fenêtre BotHub.
La prise en charge de l'appel de fonctions (function calling) et du JSON structuré strict n'est pas indiquée dans nos données, il ne faut donc pas s'y fier sans vérification. Vous pouvez décrire le format souhaité dans le prompt, et pour des schémas rigides, choisissez un autre modèle — vous n'aurez pas à réécrire l'API unique de BotHub.
Les images et documents peuvent être téléchargés : le modèle les analyse et répond par texte. L'audio et la vidéo ne sont pas déclarés comme entrées prises en charge ; pour la transcription ou le travail sur des vidéos, basculez vers un modèle spécialisé, disponible dans la même interface BotHub.
Nous ne fournissons pas de données spécifiques sur la qualité du russe pour morph-v3-fast, nous ne ferons donc aucune promesse ; il est plus fiable de tester sur votre tâche réelle. Sur BotHub, cela est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, et le modèle peut être changé en un clic si nécessaire.