क्षमताएँ

API के ज़रिए हर मॉडल क्या कर सकता है, मॉडल दर मॉडल: टूल्स, इमेज इनपुट, रीज़निंग, JSON आउटपुट, प्रॉम्प्ट कैशिंग, वेब सर्च और स्ट्रीमिंग।

हर मॉडल तक एक ही key से वही तीन endpoints पहुँचाते हैं। दोनों तालिकाएँ दिखाती हैं कि मॉडल कहाँ अलग हैं। डैश का मतलब है कि मॉडल उस क्षमता के बिना उत्तर देता है।

Shannon मॉडल

मॉडल	टूल्स	इमेज	रीज़निंग	Effort	JSON ऑब्जेक्ट	JSON schema	कैशिंग	सर्च	स्ट्रीमिंग
`shannon-1.6-lite`	हाँ	हाँ	—	—	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ
`shannon-1.6-pro`	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ
`shannon-2-lite`	हाँ	—	हाँ	—	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ
`shannon-2-pro`	हाँ	—	हाँ	—	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ
`shannon-3`	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ
`shannon-3-pro`	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ
`shannon-3.1`	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ
`shannon-3.1-pro`	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ	—	हाँ	हाँ
`shannon-3.5`	हाँ	—	—	—	हाँ	हाँ	—	—	हाँ
`shannon-coder-1`	हाँ	—	हाँ	—	हाँ	हाँ	—	—	हाँ

होस्टेड ओपन-वेट मॉडल

होस्टेड मॉडल का id उसके नाम और वेरिएंट को हाइफ़न से जोड़कर बनता है, उदाहरण के लिए DeepSeek-V4-Pro-0813-3BIT-REAP।

मॉडल	टूल्स	इमेज	रीज़निंग	Effort	JSON ऑब्जेक्ट	JSON schema	कैशिंग	सर्च	स्ट्रीमिंग
DeepSeek-V4-Pro-0813 `3BIT-REAP`	हाँ	—	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ
GLM-5.2 `3BIT-REAP`	हाँ	—	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ
Kimi-K3 `3BIT-REAP`	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ
Nemotron3Ultra `3BIT-REAP`	हाँ	—	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ
MiniMax-M3 `3BIT-REAP`	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ
DeepSeek-V4-Flash-0731 `W4A16-AUTOROUND-REAP`	हाँ	—	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ
Kimi-K2.6 `W4A16-AUTOROUND-REAP`	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ
Laguna-S-2.1 `W4A16-AUTOROUND-REAP`	हाँ	—	हाँ	हाँ	—	—	हाँ	—	हाँ
inkling `W4A16-AUTOROUND-REAP`	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ	—	हाँ
MiMo-V2.5-Pro `W8A16`	हाँ	—	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ
MiMo-V2.5 `W8A16`	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ
Hy3 `W8A16`	हाँ	—	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	हाँ	—	हाँ

हर कॉलम का अर्थ

टूल्स. आप tools में फ़ंक्शन बताते हैं, मॉडल उन कॉल के साथ उत्तर देता है जो वह चाहता है, और आपका कोड उन्हें चलाता है। हर मॉडल टूल लेता है। ज़बरदस्ती वाला tool_choice होस्टेड ओपन-वेट मॉडल लागू करते हैं। फ़ंक्शन कॉलिंग
इमेज इनपुट. मॉडल user संदेश के भीतर भेजी गई इमेज को पढ़ता है, data URL या पते के रूप में। shannon-2-lite और shannon-2-pro उन अनुरोधों में भी इमेज पढ़ते हैं जो tools या response_format भी भेजते हैं। Shannon 3 परिवार दस्तावेज़ भी पढ़ता है। इमेज और फ़ाइलें
रीज़निंग. उत्तर, जवाब के साथ मॉडल का रीज़निंग टेक्स्ट एक अलग फ़ील्ड में ले जा सकता है। रीज़निंग effort
रीज़निंग effort. एक अनुरोध फ़ील्ड तय करता है कि मॉडल कितनी गहराई से रीज़न करे: off, low, medium या high। Shannon मॉडल अपनी गहराई खुद तय करते हैं। रीज़निंग effort
JSON ऑब्जेक्ट. response_format: {"type": "json_object"} के साथ उत्तर बिना तय ढाँचे का JSON होता है। /v1/chat/completions और /v1/responses पर। संरचित आउटपुट
JSON schema. json_schema प्रकार के response_format के साथ उत्तर आपके भेजे schema का पालन करता है। /v1/chat/completions और /v1/responses पर। संरचित आउटपुट
प्रॉम्प्ट कैशिंग. जो प्रॉम्प्ट उसी मॉडल पर हाल के प्रॉम्प्ट जैसा शुरू होता है, वह कैश से पढ़ा जाता है, और कैश्ड हिस्से का बिल इनपुट कीमत के 25% पर बनता है। इसके लिए किसी अनुरोध फ़ील्ड की ज़रूरत नहीं। प्रॉम्प्ट कैशिंग
वेब सर्च. web_search: true के साथ API वेब पर खोजता है और उत्तर देने से पहले परिणाम मॉडल को देता है। /v1/chat/completions और /v1/messages पर। यह अनुरोध का एक फ़ील्ड है और GET /v1/models में इसका कोई फ़्लैग नहीं है। इनबिल्ट Web Search
स्ट्रीमिंग. stream: true के साथ उत्तर, मॉडल के लिखते समय, server-sent events के रूप में आता है। हर मॉडल तीनों endpoints पर स्ट्रीम करता है। स्ट्रीमिंग

GET /v1/models से वही तथ्य

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

GET /v1/models हर मॉडल को capabilities ऑब्जेक्ट के साथ सूचीबद्ध करता है, ताकि कोई प्रोग्राम इस पेज की जगह ये तथ्य पढ़ सके। इस endpoint को key की ज़रूरत नहीं है।

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, getattr(model, "capabilities", None))

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, model.capabilities);
}

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

data की दो प्रविष्टियों के id और capabilities:

200 JSON

[
  {
    "id": "shannon-3",
    "capabilities": {
      "tools": true,
      "vision": true,
      "reasoning": true,
      "reasoning_effort": false,
      "streaming": true,
      "json_schema": true
    }
  },
  {
    "id": "Kimi-K3-3BIT-REAP",
    "capabilities": {
      "tools": true,
      "vision": true,
      "reasoning": true,
      "reasoning_effort": true,
      "streaming": true,
      "response_format": true,
      "json_schema": true,
      "prompt_caching": true
    }
  }
]

कॉलम	capabilities में फ़्लैग
टूल्स	`tools`
इमेज इनपुट	`vision`
रीज़निंग	`reasoning`
रीज़निंग effort	`reasoning_effort`
JSON ऑब्जेक्ट	`response_format`
JSON schema	`json_schema`
प्रॉम्प्ट कैशिंग	`prompt_caching`
वेब सर्च	फ़्लैग नहीं: अनुरोध फ़ील्ड `web_search`।
स्ट्रीमिंग	`streaming`

response_format और prompt_caching होस्टेड ओपन-वेट प्रविष्टियों के फ़्लैग हैं। Shannon प्रविष्टि JSON आउटपुट को अकेले json_schema से बताती है, जो दोनों JSON मोड का प्रतिनिधित्व करता है।
shannon-2-lite और shannon-2-pro के लिए vision का मान true है: वे उन अनुरोधों में भी इमेज पढ़ते हैं जो tools या response_format भी भेजते हैं।

मॉडल की पंक्ति से बाहर

होस्टेड ओपन-वेट मॉडल अपनी पंक्ति से बाहर की इमेज या JSON मोड को अस्वीकार कर देता है। अस्वीकृति आपके बैलेंस से कुछ भी कटने से पहले होती है:

स्टेटस	प्रकार	संदेश	कब
`400`	`invalid_request_error`	`<id> does not accept image input`	इमेज इनपुट के बिना होस्टेड ओपन-वेट मॉडल को इमेज भेजी गई।
`400`	`invalid_request_error`	`<id> does not accept response_format`	ऐसे होस्टेड ओपन-वेट मॉडल से JSON आउटपुट माँगा गया जिसके पास कोई JSON मोड नहीं है।
`400`	`invalid_request_error`	`<id> does not accept response_format json_schema; use json_object`	ऐसे होस्टेड ओपन-वेट मॉडल को schema भेजा गया जिसके पास केवल JSON ऑब्जेक्ट मोड है।

Shannon मॉडल ऐसे अनुरोध का उत्तर स्टेटस 200 से देता है: अपनी पंक्ति से बाहर की क्षमता उत्तर में कोई भूमिका नहीं निभाती। त्रुटि प्रबंधन