Step 3.7 Flash'ta video girdi ve reasoning_effort ile analiz akışı kurma

Video girdi ve düşünme kontrolü aynı modelde

Step 3.7 Flash, katalog sayfasında görsel ve video girdiyi, işlev çağırmayı ve düşük/orta/yüksek reasoning_effort seviyelerini birlikte listeler; bu kombinasyon, video girdisi kabul eden modeller arasında yaygın değildir. 256K bağlam penceresi, birden fazla video karesinden veya uzun bir video transkriptinden gelen içeriği tek istekte taşımaya da olanak tanır.

reasoning_effort seviyeleri burada yalnızca metin görevlerinde değil, video girdisini yorumlarken de devreye girer; bu yüzden video analizinde de gecikme/ayrıntı dengesi kurmak için kullanılabilir.

Hangi seviye hangi video görevine uyar

Bir videoda tek bir açık olayı tespit etmek (örneğin bir sahnede belirli bir nesnenin görünüp görünmediğini sormak) için `low` seviyesi genellikle yeterlidir ve düşük gecikmeyle yanıt verir. Buna karşılık videodaki birden fazla olayı zaman sırasına göre ilişkilendirmek, bir sahnenin nedenini yorumlamak veya çelişkili görünen ayrıntıları çözmek gibi daha karmaşık bir analiz için `medium` veya `high` seviyesi, modelin video içeriğini daha kapsamlı değerlendirmesini sağlar.

Uzun bir video girdisiyle yüksek reasoning_effort'u birleştirmek toplam yanıt süresini belirgin biçimde uzatabilir; gerçek zamanlı bir kullanım senaryosunda bu dengeyi kendi video uzunluğunuz ve görev karmaşıklığınızla test etmeniz gerekir.

• Tek, açık bir olay tespiti: low seviyesi genellikle yeterli ve hızlıdır.
• Çoklu olay ilişkilendirme, neden-sonuç yorumu: medium veya high seviyesi daha kapsamlı değerlendirme sağlar.
• Uzun video + yüksek reasoning_effort kombinasyonunu gerçek zamanlı senaryoda test edin.

Video format ve süre sınırlarını doğrulayın

Desteklenen video biçimleri, azami süre veya dosya boyutu gibi ayrıntılar sağlayıcı tarafında değişebilir; üretime almadan önce bu sınırları model sayfasından veya güncel API dokümantasyonundan doğrulayın.

Sık sorulan sorular

Step 3.7 Flash yalnızca video mu, yoksa görsel de kabul ediyor mu?

İkisini de kabul eder; katalog sayfasında görsel ve video girdi ayrı ayrı yetenek olarak listelenir. Aynı istekte hangisini kullanacağınız göreve bağlıdır.

json_mode video analiz görevlerinde de kullanılabilir mi?

Model json_mode'u destekler; video içeriğinden yapılandırılmış bir özet çıkarmak istiyorsanız bunu reasoning_effort ile birlikte deneyebilirsiniz, ancak çıktı biçimini kendi görev örneklerinizle doğrulayın.

İlgili yazılar

• stepfun/step-3.7-flash
• Reasoning effort dokümantasyonu
• Model kataloğu