Modelle & Preise

unzensierte Modelle

22

Kontextfenster

256K

ab

$0.50 /1M

Gehostete Open-Weight-Modelle

Kontext von 262,144 Tokens bei jeder ID; Input und Output werden getrennt abgerechnet; jede ID akzeptiert, was das Modell akzeptiert, das sie nachbildet

Modell	Input	Strukturierte Ausgabe	In / cached / out pro 1M	Mehr
DeepSeek-V4-Pro-08133BIT-REAPDeepSeek · 1.6T MoE · 49B activeUnzensiert	Text als Input	JSON-Schema	$1.95 / $0.488 / $3.90	Mehr
GLM-5.23BIT-REAPZ.ai · 744B MoE · 40B activeUnzensiert	Text als Input	JSON-Schema	$0.73 / $0.183 / $2.34	Mehr
Kimi-K33BIT-REAPMoonshot AI · 2.8T MoE · 104B activeUnzensiert	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$3.83 / $0.958 / $19.12	Mehr
Nemotron3Ultra3BIT-REAPNVIDIA · 550B hybrid Mamba-Attention MoE · 55B activeUnzensiert	Text als Input	JSON-Schema	$0.75 / $0.188 / $3.30	Mehr
MiniMax-M33BIT-REAPMiniMax · 428B MoE · 23B active · sparse attentionUnzensiert	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	Mehr
DeepSeek-V4-Flash-0731W4A16-AUTOROUND-REAPDeepSeek · 284B MoE · 13B activeUnzensiert	Text als Input	JSON-Schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	Mehr
Kimi-K2.6W4A16-AUTOROUND-REAPMoonshot AI · 1T MoE · 32B activeUnzensiert	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$0.78 / $0.195 / $3.67	Mehr
Laguna-S-2.1W4A16-AUTOROUND-REAPPoolside · 118B MoE · 8B activeUnzensiert	Text als Input	Keine strukturierte Ausgabe	$0.50 / $0.125 / $2.00	Mehr
inklingW4A16-AUTOROUND-REAPThinking Machines · 975B MoE · 41B activeUnzensiert	Text + Bild als Input	JSON-Objekt	$1.42 / $0.355 / $6.07	Mehr
MiMo-V2.5-ProW8A16Xiaomi · 1.02T MoE · 42B active · 8-bitUnzensiert	Text als Input	JSON-Schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	Mehr
MiMo-V2.5W8A16Xiaomi · 8-bit multimodal · W8A16Unzensiert	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	Mehr
Hy3W8A16Tencent · 295B MoE · 21B active · 8-bitUnzensiert	Text als Input	JSON-Schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	Mehr

Shannon-Modelle

ein Pauschalpreis für Input und Output

Modell	Kontext	Input	Strukturierte Ausgabe	Preis / 1M Tokens
Shannon 1.6 Liteshannon-1.6-liteUnzensiert	192K	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$3.90
Shannon 1.6 Proshannon-1.6-proUnzensiert	192K	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$7.80
Shannon 2 Liteshannon-2-liteUnzensiert	192K	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$3.90
Shannon 2 Proshannon-2-proUnzensiert	192K	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$5.85
Shannon 3shannon-3Unzensiert	192K	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$3.35
Shannon 3 Proshannon-3-proUnzensiert	192K	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$3.35
Shannon 3.1shannon-3.1Unzensiert	192K	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$3.35
Shannon 3.1 Proshannon-3.1-proUnzensiert	192K	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$3.35
Shannon 3.5shannon-3.5Unzensiert	192K	Text + Bild als Input	JSON-Schema	$3.35
Shannon Coder 1shannon-coder-1Unzensiert	128K	Text als Input	JSON-Schema	$8.00

Zum Schnellstart springen Playground testen

So lesen Sie eine Zeile

Jedes Modell streamt und kann Tools aufrufen. Die übrigen Funktionen der API sind auf der Seite Funktionen beschrieben. Funktionen

Kontextfenster und Output-Limits

• Das Kontextfenster umfasst alles, was das Modell für eine Antwort liest: Ihre Nachrichten, Tool-Definitionen und Bilder.
• Die Shannon-3-Familie passt eine längere Konversation selbst an: Sie behält die neuesten Turns, die in das Fenster passen, und antwortet.
• In einem Stream wird ein zu langer Prompt als Fehler-Frame mit dem Typ invalid_request_error und code: "context_length_exceeded" gemeldet.
• max_tokens nimmt bei jedem Modell Werte von 1 bis 65,536 an; max_output_tokens in GET /v1/models ist das obere Ende dieses Bereichs. Der Standard ist 4,096.
• Bei jedem Modell ist max_tokens der Betrag, den eine Anfrage von Ihrem Guthaben reserviert.
• Als Limit für die Länge der Antwort wird max_tokens von den gehosteten Open-Weight-Modellen, shannon-1.6-lite, shannon-1.6-pro und shannon-coder-1 angewendet.
• Bei den gehosteten Open-Weight-Modellen begrenzt es den Antworttext. Das Reasoning vor der Antwort wird darauf nicht angerechnet, und ein Wert unter 256 gilt als 256.
• Ein Stream von shannon-1.6-lite, shannon-1.6-pro, shannon-coder-1 oder der Shannon-3-Familie endet mit finish_reason: "length", wenn die Antwort an ihrem Limit abgeschnitten wurde.

Limits und Guthaben

Wie ein Preis entsteht

• Preise sind in USD pro 1,000,000 Tokens angegeben. Ihr Guthaben wird in Tokens gezählt, die $5.00 pro 1,000,000 wert sind, sodass der Preis eines Modells angibt, wie viel Guthaben seine Tokens beanspruchen.
• Shannon-Modelle haben einen Preis. Ein Aufruf wird mit usage.total_tokens zu diesem Preis berechnet.
• Gehostete Open-Weight-Modelle haben drei Preise. Input, der aus dem Prompt-Cache gelesen wird, wird zum Cached-Preis berechnet, der 25% des Input-Preises beträgt, gerundet auf $0.001. Der Rest des Inputs wird zum Input-Preis berechnet, der Output zum Output-Preis.
• Gehostete Open-Weight-Modelle zählen Tokens mit dem eigenen Tokenizer jedes Modells. GET /v1/models kennzeichnet dies mit tokenizer: "original".
• shannon-coder-1 wird bei /v1/chat/completions und /v1/messages in Aufrufen gezählt, nicht in Tokens. Sein gelisteter Preis gilt bei /v1/responses.

Was eine Anfrage reserviert, durchgerechnete Beispiele einer Berechnung und das Shannon-Coder-Aufruf-Kontingent stehen unter Limits und Guthaben. Limits und Guthaben

Modell-IDs

Senden Sie eine dieser IDs als model.

shannon-1.6-lite
shannon-1.6-pro
shannon-2-lite
shannon-2-pro
shannon-3
shannon-3-pro
shannon-3.1
shannon-3.1-pro
shannon-3.5
shannon-coder-1
DeepSeek-V4-Pro-0813-3BIT-REAP
GLM-5.2-3BIT-REAP
Kimi-K3-3BIT-REAP
Nemotron3Ultra-3BIT-REAP
MiniMax-M3-3BIT-REAP
DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP
Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP
Laguna-S-2.1-W4A16-AUTOROUND-REAP
inkling-W4A16-AUTOROUND-REAP
MiMo-V2.5-Pro-W8A16
MiMo-V2.5-W8A16
Hy3-W8A16

• Groß- und Kleinschreibung spielen keine Rolle, und Leerzeichen um die ID werden entfernt: SHANNON-3 und shannon-3 sind dasselbe Modell.
• Die Antwort enthält in model immer die veröffentlichte ID, welche Schreibweise Sie auch gesendet haben.
• Ein Anzeigename wie Shannon 3 ist keine ID.

Vier kürzere Schreibweisen werden ebenfalls akzeptiert.

Eine ID, die nicht veröffentlicht ist, wird bei allen drei Endpunkten mit Status 400, Typ invalid_request_error und der Nachricht unknown model: <id> beantwortet. Kein anderes Modell antwortet an ihrer Stelle.

{
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "unknown model: gpt-4o"
  }
}

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "unknown model: gpt-4o"
  }
}

• Senden Sie immer model. /v1/responses beantwortet eine Anfrage ohne dieses Feld mit 400. Bei /v1/chat/completions und /v1/messages wird eine solche Anfrage von shannon-1.6-lite beantwortet.
• POST /v1/tokenize und POST /v1/messages/count_tokens nehmen die IDs der gehosteten Open-Weight-Modelle an.

Modelle auflisten

GET /v1/models gibt die Modelle dieser Seite als JSON zurück, mit denselben Kontextfenstern, Preisen und Funktionen. Verwenden Sie es, um eine Modellauswahl zu füllen oder einen Preis im Code zu prüfen.

GET https://api.shannon-ai.com/v1/models

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.shannon-ai.com/v1"
)

for model in client.models.list():
    print(model.id)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'YOUR_API_KEY',
  baseURL: 'https://api.shannon-ai.com/v1'
});

for await (const model of client.models.list()) {
  console.log(model.id);
}

curl "https://api.shannon-ai.com/v1/models"

Die Antwort, gekürzt auf einen Eintrag jeder Art:

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "shannon-3",
      "object": "model",
      "created": 1700000000,
      "owned_by": "shannon-ai",
      "display_name": "Shannon 3",
      "context_window": 196608,
      "max_output_tokens": 65536,
      "pricing": {
        "input_per_million_usd": 3.35,
        "output_per_million_usd": 3.35,
        "currency": "USD"
      },
      "capabilities": {
        "tools": true,
        "vision": true,
        "reasoning": true,
        "reasoning_effort": false,
        "streaming": true,
        "json_schema": true
      },
      "endpoints": [
        "/v1/chat/completions",
        "/v1/messages",
        "/v1/responses"
      ]
    },
    {
      "id": "MiniMax-M3-3BIT-REAP",
      "object": "model",
      "created": 1700000000,
      "owned_by": "shannon-ai",
      "display_name": "MiniMax-M3 · 3BIT-REAP",
      "context_window": 262144,
      "max_output_tokens": 65536,
      "pricing": {
        "input_per_million_usd": 0.5,
        "cached_input_per_million_usd": 0.125,
        "output_per_million_usd": 2,
        "currency": "USD"
      },
      "tokenizer": "original",
      "capabilities": {
        "tools": true,
        "vision": true,
        "reasoning": true,
        "reasoning_effort": true,
        "streaming": true,
        "response_format": true,
        "json_schema": true,
        "prompt_caching": true
      },
      "endpoints": [
        "/v1/chat/completions",
        "/v1/messages",
        "/v1/responses",
        "/v1/messages/count_tokens",
        "/v1/tokenize"
      ]
    }
  ]
}

• GET /v1/models braucht keinen Key. Die Antwort ist für jeden Aufrufer dieselbe und hängt nicht von Ihrem Plan ab.
• Die Liste enthält die IDs, die aufgerufen werden können. Ein Modell, das im Moment nicht bedient werden kann, fehlt in ihr.
• Es gibt keinen Endpunkt für ein einzelnes Modell: GET /v1/models/{id} antwortet mit 404 und dem Typ not_found_error.