Inkling
Rede Neural
Inkling é um modelo multimodal aberto da Thinking Machines Lab para raciocínio, código e tarefas de agentes.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Inkling?
Inkling é um modelo multimodal de pesos abertos da Thinking Machines Lab baseado na arquitetura mixture-of-experts: de 975 bilhões de parâmetros, 41 bilhões operam a cada passo, proporcionando o volume de uma grande rede com inferência econômica. Os criadores focaram em raciocínio universal, programação, sistemas de agentes e trabalho com ferramentas, e a multimodalidade permite inserir não apenas texto, mas também imagens. No BotHub, você acessa o Inkling sem VPN ou cartão estrangeiro: pagamento com cartões russos em rublos conforme o uso, e os tokens não expiram. Outros modelos estão abertos na mesma janela, facilitando a comparação de respostas e a alternância sem reescrever a integração: o acesso é feito via API compatível com OpenAI, as solicitações são criptografadas com AES-GCM, e as equipes têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para analisar e reescrever código de terceiros, encontrar a causa de falhas em testes, criar um agente com chamadas de função e ferramentas externas, extrair significado de esquemas e capturas de tela ou concluir tarefas com cadeias de raciocínio complexas.Perguntas frequentes sobre Inkling
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto com entrada multimodal: aceita texto, documentos e imagens, e responde com texto. Adequado para analisar documentos grandes, escrever e refatorar código, depuração, análise de logs, tarefas STEM e trabalho em cenários de agentes com chamada de ferramentas.
O limite de saída é de até 471.859 tokens, e a janela de contexto chega a 1.048.576 tokens. Isso é suficiente para carregar documentação volumosa ou base de código e receber como resposta um documento completo, um grande módulo de código ou uma análise detalhada sem fragmentação.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado: o modelo constrói uma cadeia de passos até a resposta final. Isso ajuda visivelmente em matemática, lógica, análise de requisitos e na busca por causas de erros no código. No BotHub, você paga conforme o uso por tokens, sem necessidade de assinatura.
Sim, a chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas. Você pode conectar ferramentas externas, bancos de dados e serviços, criar agentes e analisar respostas sem pós-processamento. Através da API única compatível com OpenAI do BotHub, você altera o modelo sem reescrever a integração.
De acordo com nossos dados, imagens e documentos são aceitos como entrada: capturas de tela de interfaces, esquemas, diagramas, tabelas, PDF e relatórios longos. O modelo extrai dados deles e responde com texto. Para áudio e vídeo, o BotHub possui modelos especializados separados na mesma janela.
Não temos dados específicos sobre idiomas, por isso é mais confiável testar com sua própria tarefa: carregue um documento típico ou fragmento de código e compare o resultado com outros modelos na mesma janela do BotHub. A alternância leva alguns segundos e os tokens não expiram.