API दस्तावेज़ीकरण

इन्फ्रास्ट्रक्चर: अनसेंसर्ड इंटेलिजेंस

अनसेंसर्ड AI API: Shannon मॉडल, बिना इनकार और बिना फ़िल्टर के, हमारे अपने GPU से परोसे जाते हैं। OpenAI- और Anthropic-संगत — जो SDK आप पहले से उपयोग करते हैं उसे सीधे लगाएँ; हर endpoint पर एक key, स्ट्रीमिंग, टूल कॉलिंग और रीज़निंग।

22 अनसेंसर्ड मॉडल
256K कॉन्टेक्स्ट विंडो
से $0.50/1M
3 संगत API
3 नेटवर्क: TLS, Tor, I2P

बनाना शुरू करें Playground आज़माएँ

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="shannon-3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, Shannon!"}
    ],
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from 'openai';

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

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'shannon-3',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Hello, Shannon!' }
  ],
  max_tokens: 1024
});

console.log(response.choices[0].message.content);

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    openai "github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
    config := openai.DefaultConfig("YOUR_API_KEY")
    config.BaseURL = "https://api.shannon-ai.com/v1"
    client := openai.NewClientWithConfig(config)

    resp, err := client.CreateChatCompletion(
        context.Background(),
        openai.ChatCompletionRequest{
            Model: "shannon-3",
            Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
                {Role: "user", Content: "Hello, Shannon!"},
            },
            MaxTokens: 1024,
        },
    )
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

curl -X POST "https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "shannon-3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, Shannon!"}
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'

मॉडल और कीमतें प्रति 1M टोकन

सीमाएँ, id और कीमतें कैसे बनती हैं

बीटा छोटे quants, ताकि कीमत कम रहे

होस्ट किए गए open-weight मॉडल्स वर्तमान में छोटे quantisation पर चलते हैं। यह एक जानबूझकर किया गया समझौता है: यह पूरे इंफ्रास्ट्रक्चर कैटलॉग को इतना किफायती रखता है कि महीने में $10,000 से कम कमाने वाला व्यवसाय भी इसे वहन कर सके। इसका ईमानदार परिणाम यह है कि फुल-साइज वेट्स की तुलना में मॉडल का व्यवहार थोड़ा कम हो सकता है — हम चाहते थे कि आप इसे प्रोडक्शन में खोजने के बजाय यहाँ जान लें।

हमारी टीम इस अंतर को पाटने के लिए उत्सुक है। हम जल्द ही Kimi K3, GLM 5.3 और अन्य के उच्च-गुणवत्ता वाले quants होस्ट करने पर काम कर रहे हैं। यह अभी भी बीटा है।

होस्टेड ओपन-वेट मॉडल हर id पर 262,144 टोकन का कॉन्टेक्स्ट; इनपुट और आउटपुट का बिल अलग-अलग बनता है; हर id वही स्वीकार करता है जो वह मॉडल स्वीकार करता है जिसकी वह नकल करता है

DeepSeek-V4-Pro-0813 3BIT-REAP

DeepSeek · 1.6T MoE · 49B active

अनसेंसर्ड

गहरी रीज़निंग और लंबे आउटपुट के लिए फ़्लैगशिप-स्तर का मॉडल।

मॉडल id DeepSeek-V4-Pro-0813-3BIT-REAP

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$1.95 / $0.488 / $3.90

और
GLM-5.2 3BIT-REAP

Z.ai · 744B MoE · 40B active

अनसेंसर्ड

समृद्ध बहुभाषी आउटपुट वाला सशक्त जनरलिस्ट मॉडल।

मॉडल id GLM-5.2-3BIT-REAP

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$0.73 / $0.183 / $2.34

और
Kimi-K3 3BIT-REAP

Moonshot AI · 2.8T MoE · 104B active

अनसेंसर्ड

विस्तृत और गहन उत्तरों के लिए ट्यून किया गया हाई-एंड मॉडल।

मॉडल id Kimi-K3-3BIT-REAP

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$3.83 / $0.958 / $19.12

और
Nemotron3Ultra 3BIT-REAP

NVIDIA · 550B hybrid Mamba-Attention MoE · 55B active

अनसेंसर्ड

प्रति डॉलर मज़बूत रीज़निंग वाला कुशल बड़ा मॉडल।

मॉडल id Nemotron3Ultra-3BIT-REAP

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$0.75 / $0.188 / $3.30

और
MiniMax-M3 3BIT-REAP

MiniMax · 428B MoE · 23B active · sparse attention

अनसेंसर्ड

ज़्यादा वॉल्यूम वाले वर्कलोड के लिए तेज़, कम लागत वाला मॉडल।

मॉडल id MiniMax-M3-3BIT-REAP

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

और
DeepSeek-V4-Flash-0731 W4A16-AUTOROUND-REAP

DeepSeek · 284B MoE · 13B active

अनसेंसर्ड

गति और गुणवत्ता का संतुलन रखने वाला तेज़ DeepSeek मॉडल।

मॉडल id DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

और
Kimi-K2.6 W4A16-AUTOROUND-REAP

Moonshot AI · 1T MoE · 32B active

अनसेंसर्ड

रोज़मर्रा की रीज़निंग और ड्राफ़्टिंग के लिए सक्षम मॉडल।

मॉडल id Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$0.78 / $0.195 / $3.67

और
Laguna-S-2.1 W4A16-AUTOROUND-REAP

Poolside · 118B MoE · 8B active

अनसेंसर्ड

हल्के कार्यों के लिए अत्यंत कम लागत वाला मॉडल।

मॉडल id Laguna-S-2.1-W4A16-AUTOROUND-REAP

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट

संरचित आउटपुट
संरचित आउटपुट नहीं
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

और
inkling W4A16-AUTOROUND-REAP

Thinking Machines · 975B MoE · 41B active

अनसेंसर्ड

विशिष्ट लेखन शैली वाला रचनात्मक मॉडल।

मॉडल id inkling-W4A16-AUTOROUND-REAP

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON ऑब्जेक्ट
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$1.42 / $0.355 / $6.07

और
MiMo-V2.5-Pro W8A16

Xiaomi · 1.02T MoE · 42B active · 8-bit

अनसेंसर्ड

संरचित, सटीक आउटपुट के लिए कॉम्पैक्ट प्रो मॉडल।

मॉडल id MiMo-V2.5-Pro-W8A16

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

और
MiMo-V2.5 W8A16

Xiaomi · 8-bit multimodal · W8A16

अनसेंसर्ड

सरल कार्यों के लिए न्यूनतम लागत पर छोटा, फुर्तीला मॉडल।

मॉडल id MiMo-V2.5-W8A16

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

और
Hy3 W8A16

Tencent · 295B MoE · 21B active · 8-bit

अनसेंसर्ड

संक्षिप्त बातचीत वाले उत्तरों के लिए किफ़ायती मॉडल।

मॉडल id Hy3-W8A16

कॉन्टेक्स्ट
256K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- रीज़निंग effort
- प्रॉम्प्ट कैशिंग
- स्ट्रीमिंग
In / cached / out प्रति 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

और

Shannon मॉडल इनपुट और आउटपुट के लिए एक ही फ़्लैट दर

Shannon 1.6 Lite

अनसेंसर्ड

रोज़मर्रा के कामों के लिए तेज़, कुशल उत्तर

मॉडल id shannon-1.6-lite

कॉन्टेक्स्ट
192K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- वेब सर्च
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$3.90
Shannon 1.6 Pro

अनसेंसर्ड

जटिल समस्याओं के लिए उन्नत रीज़निंग

मॉडल id shannon-1.6-pro

कॉन्टेक्स्ट
192K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- वेब सर्च
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$7.80
Shannon 2 Lite

अनसेंसर्ड

Shannon 2 Lite: दिखाई देने वाले रीज़निंग ट्रेस के साथ तेज़ सोचो-ड्राफ़्ट-समीक्षा पाइपलाइन। रोज़मर्रा की चैट, सारांश और प्रश्नोत्तर के लिए।

मॉडल id shannon-2-lite

कॉन्टेक्स्ट
192K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- वेब सर्च
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$3.90
Shannon 2 Pro

अनसेंसर्ड

Shannon 2 Pro: विश्लेषण, लंबे लेखन और बहु-चरणीय रीज़निंग के लिए गहरे सोचो-ड्राफ़्ट-समीक्षा पास।

मॉडल id shannon-2-pro

कॉन्टेक्स्ट
192K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- वेब सर्च
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$5.85
Shannon 3

अनसेंसर्ड

नवीनतम पीढ़ी का Shannon मॉडल, कम फ़्लैट कीमत पर तेज़ रीज़निंग के साथ।

मॉडल id shannon-3

कॉन्टेक्स्ट
192K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- वेब सर्च
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$3.35
Shannon 3 Pro

अनसेंसर्ड

जटिल, बहु-चरणीय कार्यों के लिए अधिक क्षमता वाला Shannon 3 टियर।

मॉडल id shannon-3-pro

कॉन्टेक्स्ट
192K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- वेब सर्च
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$3.35
Shannon 3.1

अनसेंसर्ड

हमारे अपने हार्डवेयर पर Shannon 3, बिना रेट गेट के पूरी गति से स्ट्रीमिंग।

मॉडल id shannon-3.1

कॉन्टेक्स्ट
192K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- वेब सर्च
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$3.35

और
Shannon 3.1 Pro

अनसेंसर्ड

कठिन प्रश्नों के लिए बैकग्राउंड रिसर्च पास के साथ पूरी गति की गहरी रीज़निंग।

मॉडल id shannon-3.1-pro

कॉन्टेक्स्ट
192K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- वेब सर्च
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$3.35

और
Shannon 3.5

अनसेंसर्ड

One streaming answer that thinks, searches, draws charts and diagrams and writes files inline.

मॉडल id shannon-3.5

कॉन्टेक्स्ट
192K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट + इमेज

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$3.35

और
Shannon Coder 1

अनसेंसर्ड

कोड और टूल्स का विशेषज्ञ: एजेंटिक एडिटिंग, लंबी फ़ाइलें और सख़्त टूल लूप।

मॉडल id shannon-coder-1

कॉन्टेक्स्ट
128K

इनपुट
इनपुट में टेक्स्ट

संरचित आउटपुट
JSON schema
- टूल्स
- रीज़निंग
- स्ट्रीमिंग
कीमत / 1M टोकन

$8.00

दस्तावेज़ीकरण ब्राउज़ करें

Tor और I2P पर उपलब्ध Onion सेवा, I2P eepsite और एक एन्क्रिप्टेड TLS मिरर। वही /v1 रूट, वही key, स्ट्रीमिंग सहित; न कुकीज़, न JavaScript, न थर्ड-पार्टी अनुरोध। Tor और I2P endpoints

बिल्ड करने के लिए तैयार?

हर अकाउंट में फ़्री टियर शामिल है। आपकी key बस एक क्लिक दूर है।

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इन्फ्रास्ट्रक्चर: अनसेंसर्ड इंटेलिजेंस

मॉडल और कीमतें प्रति 1M टोकन

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`

Shannon मॉडल इनपुट और आउटपुट के लिए एक ही फ़्लैट दर

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

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बिल्ड करने के लिए तैयार?

मॉडल और कीमतें प्रति 1M टोकन

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

Shannon मॉडल इनपुट और आउटपुट के लिए एक ही फ़्लैट दर

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

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बिल्ड करने के लिए तैयार?

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`