Dieses Modell auswählen
Auswahlhinweise von Y-API. Die vorgeschlagenen Prüfungen sind keine bereits gemessenen Testergebnisse.
Geeignete erste Aufgaben
Starte mit Intent-Klassifikation und wenigen Extraktionsfeldern. Mehrdeutige oder folgenreiche Fälle sollten eine weitere Prüfung durchlaufen.
Worauf du achten solltest
Die Produktpositionierung ist keine Latenzmessung bei Y-API. Auch strukturierte Ausgaben brauchen Schemaprüfung, unbekannte Werte und Eskalationsregeln.
Modellspezifikationen
Dies sind Modellspezifikationen von OpenRouter, kein Y-API-Kompatibilitätstest. Einzelne Routen können weniger Formate, Parameter oder Tokens akzeptieren. Prüfe benötigte Funktionen mit kleinen Anfragen: Erfolgreicher Text belegt weder Bildverständnis noch Werkzeugaufrufe.
- Kontextfenster
- 1.050.000 tokens
- Eingabe
- Datei · Bild · Text
- Ausgabe
- Text
- Bei OpenRouter gelistet seit
- Bei OpenRouter aufgeführte Parameter
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity
Kosten berechnen
- Geschätzter Guthabenverbrauch
- 0,95 $
- Geschätztes Zahlungsäquivalent
- 0,095 $
Beispielhaftes Tokenbudget, keine Messung oder verbindliches Angebot. Enthält Ein- und Ausgabe, aber keine gesonderten Medienkosten, Cache-Rabatte oder Wiederholungen. Berechnete Reasoning-Tokens gehören zum Ausgabebudget. Die tatsächliche Abrechnung folgt der vom Dienst gemeldeten Nutzung.
$1 Zahlung ergibt $10 Guthaben. Zahlungsäquivalent = verbrauchtes Guthaben ÷ 10; dies ist nicht der Listenpreis des Modellentwicklers.
| Modell | Geschätzter Guthabenverbrauch | Geschätztes Zahlungsäquivalent |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 0,95 $ | 0,095 $ |
| GPT-5.6 Sol | 20,00 $ | 2,00 $ |
| Qwen3.8 Flash | 0,45 $ | 0,045 $ |
API verwenden
Minimale Textanfragen mit der genauen Y-API-Modell-ID. Sie testen keine Bild-, Audio-, Video-, Datei- oder Werkzeugunterstützung. Plane auch Ausgabe für Reasoning ein; leerer Inhalt mit finish_reason=length kann auf ein ausgeschöpftes Budget hinweisen.
Eine Aufgabe zum Ausprobieren
Extrahiere order_id und intent als JSON, ohne Angaben zu ergänzen: Bitte storniere Bestellung A-1042 vor dem Versand.
Setze TOKEN auf einen Schlüssel aus der Konsole und führe das Beispiel lokal oder serverseitig aus. Schlüssel gehören weder in Browsercode noch in öffentliche Repositories.
curl --fail-with-body --silent --show-error --max-time 120 \
'https://api.y-api.bestvirtualgoods.com/v1/chat/completions' \
-H "Authorization: Bearer ${TOKEN:?Set TOKEN first}" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @- <<'JSON'
{
"model": "openai/gpt-5.6-luna",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Extrahiere order_id und intent als JSON, ohne Angaben zu ergänzen: Bitte storniere Bestellung A-1042 vor dem Versand."
}
],
"max_tokens": 4096
}
JSONErgebnis prüfen
Prüfe Felder und ID, dann fehlende IDs und mehrere Bestellungen. Unterscheide selbstsicher falsche Extraktion von JSON-Formatfehlern.
Fragen zur Auswahl
Wann sollte ich an Sol eskalieren?
Leite Regeln aus eigenen Tests ab: widersprüchliche Belege, wiederholte Validierungsfehler oder tiefe Reasoning-Aufgaben. Nutze nicht nur die Selbsteinschätzung des Modells.
Quellen und Geltungsbereich
Technische Angaben stammen aus der genannten Modellseite und gegebenenfalls der verlinkten Entwicklerkarte. Eine Karte beschreibt einen Checkpoint, beweist aber nicht die vom Gateway verwendeten Gewichte. Preise stammen ausschließlich aus dem Y-API-Katalog. Für diesen Endpunkt werden keine gemessene Latenz, Verfügbarkeit oder Benchmarkwerte behauptet.