StepFun
Step 5 Preview
step-5-preview
Ngữ cảnh tối đa
1M
Đầu ra tối đa
1M
Ngày phát hành
N/A
Đầu vào$1 / triệu token
Đầu ra$2.7 / triệu token
Step 3.7 Flash
step-3.7-flashStep 3.7 Flash là mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE) đa phương thức hiệu suất cao từ StepFun, được thiết kế cho khối lượng công việc tác tử và nhà phát triển ở quy mô sản xuất. Với khả năng hiểu văn bản và hình ảnh gốc, cửa sổ ngữ cảnh 256K và khả năng suy luận linh hoạt, mô hình này rất phù hợp cho việc lập trình, phân tích hình ảnh và tài liệu, gọi công cụ, các tác vụ tăng cường tìm kiếm và quy trình làm việc tác tử phức tạp nhiều bước. Kiến trúc thưa thớt 198B của nó chỉ kích hoạt khoảng 11B tham số cho mỗi token, cân bằng hiệu suất suy luận và đa phương thức mạnh mẽ với suy luận hiệu quả.
Context Window
256K tokens
Maximum Output
256K tokens
Release Date
29 thg 5, 2026
Modalities
Giá Step 3.7 Flash
| Giá đầu vào | Giá đầu ra | Đọc cache |
|---|---|---|
| $0.2/M | $1.15/M | $0.04/M |
Khả năng API của Step 3.7 Flash
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Responses APIMessages APICompletions API
Điểm nổi bật của Step 3.7 Flash
Step 3.7 Flash kết hợp hiểu hình ảnh nguyên bản, độ sâu suy luận tùy chọn và lập trình Agent thông lượng cao cho khối lượng công việc thường xuyên.
Hiểu hình ảnh nguyên bản
Bộ mã hóa thị giác chuyên dụng giúp mô hình hiểu ảnh chụp màn hình, bố cục giao diện, sơ đồ, biểu đồ và các đầu vào hình ảnh khác.
Độ sâu suy luận tùy chọn
Các mức suy luận thấp, trung bình và cao cho phép cân bằng tốc độ phản hồi với độ sâu phân tích của từng tác vụ.
Lập trình Agent thông lượng cao
Kiến trúc thưa được thiết kế cho suy luận sản xuất nhanh trong khi hỗ trợ lập trình nhiều tệp và quy trình Agent kéo dài.
Trường hợp sử dụng Step 3.7 Flash
Step 3.7 Flash phù hợp với chuyển ảnh chụp thành mã, gỡ lỗi kho mã, phân tích tài liệu tài chính và Agent nghiên cứu nhiều nguồn.
Chuyển ảnh chụp thành mã
Diễn giải ảnh chụp UI hoặc wireframe và tạo mã front-end có cấu trúc phản ánh bố cục cùng thành phần.
Gỡ lỗi kho mã
Theo dõi hành vi trên nhiều tệp, xác định lỗi từ báo cáo sự cố và tạo bản vá có thể kiểm tra bằng thử nghiệm.
Nghiên cứu nhiều nguồn
Thực hiện tìm kiếm lặp, so sánh bằng chứng giữa các nguồn và tổng hợp phát hiện đã xác minh từ văn bản, hình ảnh cùng báo cáo dày đặc.
Cách sử dụng Step 3.7 Flash qua API TokenHub
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.responses.create({})
console.log(result.output_text)Benchmark của Step 3.7 Flash
Step 3.7 Flash
| Điểm chỉ số | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Đánh giá tổng hợp năng lực chung | 30.9 |
| Artificial Analysis Coding Index | Đánh giá tổng hợp năng lực lập trình | 39.6 |
Nguồn chỉ số Artificial Analysis
Câu hỏi thường gặp về API Step 3.7 Flash
Giải đáp về việc dùng Step 3.7 Flash qua API StepFun và TokenHub, gồm khả năng đa phương thức, quy trình tác nhân, giá, giới hạn ngữ cảnh và tích hợp.
Step 3.7 Flash là gì?+
Step 3.7 Flash là mô hình Mixture-of-Experts đa phương thức hiệu quả cao của StepFun. Mô hình được thiết kế cho tác nhân và tác vụ phát triển ở môi trường sản xuất, kết hợp hiểu văn bản và hình ảnh, ngữ cảnh 256K cùng khả năng suy luận linh hoạt cho lập trình, phân tích tài liệu, gọi công cụ và tác vụ nhiều bước.
Step 3.7 Flash phù hợp nhất với những trường hợp nào?+
Hãy chọn Step 3.7 Flash cho trợ lý lập trình cần phản hồi nhanh, phân tích hình ảnh hoặc tài liệu, nghiên cứu có bổ sung tìm kiếm, trích xuất có cấu trúc và quy trình tác nhân dùng công cụ. Đây là lựa chọn phù hợp khi một tác vụ cần cả đầu vào đa phương thức lẫn suy luận nhiều bước, thay vì chỉ trả lời văn bản.
Step 3.7 Flash có hỗ trợ đầu vào đa phương thức, suy luận và gọi công cụ không?+
Mô hình được thiết kế cho việc hiểu văn bản và hình ảnh nguyên gốc, suy luận linh hoạt và các tác vụ tác nhân hướng công cụ. Trước khi tích hợp, hãy xác nhận trên trang mô hình TokenHub hiện tại các định dạng đầu vào, endpoint, cấu trúc yêu cầu và hành vi gọi công cụ có sẵn cho tài khoản của bạn.
Cửa sổ ngữ cảnh 256K và kiến trúc MoE thưa ảnh hưởng thế nào đến việc sử dụng?+
Cửa sổ ngữ cảnh 256K giúp Step 3.7 Flash phù hợp với tài liệu lớn, tư liệu trực quan, bằng chứng được truy xuất và trạng thái tác vụ nhiều bước. Kiến trúc thưa hướng đến cân bằng năng lực với hiệu quả suy luận, nhưng độ trễ và chi phí thực tế vẫn phụ thuộc vào kích thước đầu vào, độ dài đầu ra, thiết lập suy luận và giá TokenHub hiện tại.
Làm thế nào để gọi Step 3.7 Flash qua API StepFun trên TokenHub?+
Hãy tạo API Key của TokenHub, chọn model ID Step 3.7 Flash hiện có trong danh mục, rồi dùng endpoint và ví dụ yêu cầu được công bố trên trang mô hình. Trước khi gửi lưu lượng sản xuất, hãy kiểm tra tài liệu trực tiếp, đặc biệt nếu ứng dụng có đầu vào hình ảnh, streaming hoặc gọi công cụ.
Nên đánh giá giá API Step 3.7 Flash như thế nào?+
Hãy dùng bảng giá TokenHub hiện tại thay vì một con số cố định từ bài viết cũ. Ước tính chi phí dựa trên số token đầu vào và đầu ra điển hình, việc dùng cache khi có, khối lượng yêu cầu và lượng hình ảnh hoặc nội dung ngữ cảnh dài trong mỗi quy trình. Hãy thử các prompt đại diện trước khi chốt ngân sách sản xuất.
Khi nào nên chọn Step 3.7 Flash thay vì mô hình khác?+
Hãy ưu tiên đánh giá Step 3.7 Flash khi workload kết hợp hiểu hình ảnh hoặc tài liệu, lập trình hoặc nghiên cứu, gọi công cụ và thực thi tác nhân nhiều bước, đồng thời bạn coi trọng hiệu quả suy luận. Với yêu cầu văn bản đơn giản, hãy so sánh các mô hình nhỏ hơn và rẻ hơn; với tác vụ quan trọng, hãy đánh giá Step 3.7 Flash cùng các lựa chọn khác trên cùng prompt, mục tiêu độ trễ và ngân sách.
Sẵn sàng sử dụng Step 3.7 Flash?
Truy cập Step 3.7 Flash và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.
NộI Dung Và BảN TrìNh DiễN Step-3.7-flash
Tuyển chọn thông báo, bài thử nghiệm và thảo luận cộng đồng công khai về step-3.7-flash.
X (Twitter)
Reddit
YouTube