ความสามารถ

สิ่งที่แต่ละโมเดลทำได้ผ่าน API แยกตามโมเดล: tools, อินพุตรูปภาพ, การให้เหตุผล, เอาต์พุต JSON, prompt caching, การค้นหาเว็บ และ streaming

ทุกโมเดลเรียกผ่านสาม endpoint เดียวกันด้วยคีย์เดียวกัน ตารางสองตารางแสดงจุดที่โมเดลต่างกัน เครื่องหมายขีดหมายความว่าโมเดลตอบโดยไม่มีความสามารถนั้น

โมเดล Shannon

โมเดล	Tools	รูปภาพ	การให้เหตุผล	ระดับความพยายาม	ออบเจกต์ JSON	JSON schema	แคช	ค้นหา	Streaming
`shannon-1.6-lite`	มี	มี	—	—	มี	มี	—	มี	มี
`shannon-1.6-pro`	มี	มี	มี	—	มี	มี	—	มี	มี
`shannon-2-lite`	มี	—	มี	—	มี	มี	—	มี	มี
`shannon-2-pro`	มี	—	มี	—	มี	มี	—	มี	มี
`shannon-3`	มี	มี	มี	—	มี	มี	—	มี	มี
`shannon-3-pro`	มี	มี	มี	—	มี	มี	—	มี	มี
`shannon-3.1`	มี	มี	มี	—	มี	มี	—	มี	มี
`shannon-3.1-pro`	มี	มี	มี	—	มี	มี	—	มี	มี
`shannon-3.5`	มี	—	—	—	มี	มี	—	—	มี
`shannon-coder-1`	มี	—	มี	—	มี	มี	—	—	มี

โมเดล open-weight ที่โฮสต์

id ของโมเดลที่โฮสต์คือชื่อและตัวแปรของโมเดลที่ต่อกันด้วยขีดกลาง เช่น DeepSeek-V4-Pro-0813-3BIT-REAP

โมเดล	Tools	รูปภาพ	การให้เหตุผล	ระดับความพยายาม	ออบเจกต์ JSON	JSON schema	แคช	ค้นหา	Streaming
DeepSeek-V4-Pro-0813 `3BIT-REAP`	มี	—	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี
GLM-5.2 `3BIT-REAP`	มี	—	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี
Kimi-K3 `3BIT-REAP`	มี	มี	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี
Nemotron3Ultra `3BIT-REAP`	มี	—	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี
MiniMax-M3 `3BIT-REAP`	มี	มี	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี
DeepSeek-V4-Flash-0731 `W4A16-AUTOROUND-REAP`	มี	—	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี
Kimi-K2.6 `W4A16-AUTOROUND-REAP`	มี	มี	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี
Laguna-S-2.1 `W4A16-AUTOROUND-REAP`	มี	—	มี	มี	—	—	มี	—	มี
inkling `W4A16-AUTOROUND-REAP`	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี	—	มี
MiMo-V2.5-Pro `W8A16`	มี	—	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี
MiMo-V2.5 `W8A16`	มี	มี	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี
Hy3 `W8A16`	มี	—	มี	มี	มี	มี	มี	—	มี

ความหมายของแต่ละคอลัมน์

Tools. คุณอธิบายฟังก์ชันใน tools โมเดลตอบกลับด้วยการเรียกที่ต้องการให้ทำ และโค้ดของคุณเป็นผู้รัน ทุกโมเดลรับ tools ส่วน tool_choice แบบบังคับ โมเดล open-weight ที่โฮสต์จะนำไปใช้ การเรียกฟังก์ชัน
อินพุตรูปภาพ. โมเดลอ่านรูปภาพที่ส่งมาในข้อความของผู้ใช้ ทั้งแบบ data URL หรือแบบที่อยู่ shannon-2-lite และ shannon-2-pro อ่านรูปภาพได้ในคำขอที่ส่ง tools หรือ response_format ด้วย ตระกูล Shannon 3 อ่านเอกสารได้ด้วย รูปภาพและไฟล์
การให้เหตุผล. คำตอบอาจมีข้อความการให้เหตุผลของโมเดลมาพร้อมกับคำตอบ ในฟิลด์ของตัวเอง ระดับความพยายามในการให้เหตุผล
ระดับความพยายามในการให้เหตุผล. ฟิลด์ในคำขอกำหนดว่าโมเดลให้เหตุผลลึกเพียงใด: off, low, medium หรือ high โมเดล Shannon กำหนดความลึกเอง ระดับความพยายามในการให้เหตุผล
ออบเจกต์ JSON. เมื่อใช้ response_format: {"type": "json_object"} คำตอบจะเป็น JSON ที่ไม่มีรูปแบบกำหนดไว้ ใช้ได้บน /v1/chat/completions และ /v1/responses เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง
JSON schema. เมื่อใช้ response_format ประเภท json_schema คำตอบจะเป็นไปตาม schema ที่คุณส่ง ใช้ได้บน /v1/chat/completions และ /v1/responses เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง
Prompt caching. prompt ที่ขึ้นต้นเหมือนกับ prompt ล่าสุดบนโมเดลเดียวกันจะถูกอ่านจากแคช และส่วนที่แคชไว้จะถูกคิดราคา 25% ของราคา input ไม่ต้องใช้ฟิลด์ในคำขอ การแคชพรอมต์
การค้นหาเว็บ. เมื่อใช้ web_search: true API จะค้นหาเว็บและส่งผลลัพธ์ให้โมเดลก่อนตอบ ใช้ได้บน /v1/chat/completions และ /v1/messages เป็นฟิลด์ของคำขอ และไม่มีแฟลกใน GET /v1/models ค้นหาเว็บในตัว
Streaming. เมื่อใช้ stream: true คำตอบจะมาถึงเป็น server-sent events ระหว่างที่โมเดลกำลังเขียน ทุกโมเดลสตรีมได้ทั้งสาม endpoint สตรีมมิง

ข้อมูลเดียวกันจาก GET /v1/models

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

GET /v1/models แสดงรายการทุกโมเดลพร้อมออบเจกต์ capabilities ดังนั้นโปรแกรมสามารถอ่านข้อมูลเหล่านี้ได้แทนการอ่านหน้านี้ endpoint นี้ไม่ต้องใช้คีย์

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

id และ capabilities ของสองรายการใน data:

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
    }
  }
]

คอลัมน์	แฟลกใน capabilities
Tools	`tools`
อินพุตรูปภาพ	`vision`
การให้เหตุผล	`reasoning`
ระดับความพยายามในการให้เหตุผล	`reasoning_effort`
ออบเจกต์ JSON	`response_format`
JSON schema	`json_schema`
Prompt caching	`prompt_caching`
การค้นหาเว็บ	ไม่ใช่แฟลก: เป็นฟิลด์คำขอ `web_search`
Streaming	`streaming`

response_format และ prompt_caching เป็นแฟลกของรายการโมเดล open-weight ที่โฮสต์ ส่วนรายการ Shannon จะรายงานเอาต์พุต JSON ด้วย json_schema เพียงตัวเดียว ซึ่งหมายถึงทั้งสองโหมด JSON
vision เป็น true สำหรับ shannon-2-lite และ shannon-2-pro: อ่านรูปภาพได้ในคำขอที่ส่ง tools หรือ response_format ด้วย

นอกแถวของโมเดล

โมเดล open-weight ที่โฮสต์จะปฏิเสธรูปภาพหรือโหมด JSON ที่อยู่นอกแถวของตน การปฏิเสธเกิดขึ้นก่อนที่จะมีการหักอะไรจากยอดคงเหลือของคุณ:

สถานะ	ประเภท	ข้อความ	เมื่อไร
`400`	`invalid_request_error`	`<id> does not accept image input`	ส่งรูปภาพไปยังโมเดล open-weight ที่โฮสต์ซึ่งไม่รองรับอินพุตรูปภาพ
`400`	`invalid_request_error`	`<id> does not accept response_format`	ขอเอาต์พุต JSON จากโมเดล open-weight ที่โฮสต์ซึ่งไม่มีโหมด JSON ทั้งสองแบบ
`400`	`invalid_request_error`	`<id> does not accept response_format json_schema; use json_object`	ส่ง schema ไปยังโมเดล open-weight ที่โฮสต์ซึ่งมีเฉพาะโหมดออบเจกต์ JSON

โมเดล Shannon ตอบคำขอลักษณะนี้ด้วยสถานะ 200: ความสามารถที่อยู่นอกแถวของมันไม่มีส่วนในคำตอบ การจัดการข้อผิดพลาด