Step 5 Preview API: OpenAI uyumlu erişim, 1M bağlam ve fiyat

Kısa yanıt: stepfun/step-5-preview kimliğiyle tek API'den

LLMTR (llmtr.com), Türkiye'de ve global sağlayıcılarda barındırılan dil modellerine tek, OpenAI uyumlu API'den erişim veren bir gateway'dir. StepFun'un Step 5 Preview modelini burada stepfun/step-5-preview model kimliğiyle, https://llmtr.com/v1/chat/completions uç noktası üzerinden çağırabilirsiniz. Ayrı bir StepFun hesabı açmanız gerekmez; LLMTR API anahtarınız ve https://llmtr.com/v1 adresi yeterlidir.

Step 5 Preview, StepFun'un ajan işleri için geliştirdiği modelin önizleme sürümüdür ve yazılım geliştirme, finans dahil profesyonel bilgi işleri, çok adımlı araç kullanan akışlar ve uzun belge analizi için tasarlanmıştır. LLMTR'de bağlam penceresi 1.024.000 token'dır; 1 milyon token başına girdi 1,00 $, önbellekten okunan girdi 0,10 $ ve çıktı 2,70 $ olarak faturalanır. Model metin, görsel ve video girdisi alır, metin üretir.

StepFun Step 5 Preview API'si OpenAI uyumlu nasıl kullanılır?

Mevcut bir OpenAI istemcisinde üç değer değişir: base_url https://llmtr.com/v1 olur, api_key alanına LLMTR anahtarınız yazılır ve model dizgesi stepfun/step-5-preview olur. İstek gövdesi, mesaj biçimi ve yanıt alanları Chat Completions ile aynıdır. Aşağıdaki curl isteği bir hata satırındaki kök nedeni sorar ve reasoning_effort değerini medium olarak gönderir.

Yanıtta cevap message.content alanında, modelin düşünme metni message.reasoning_content alanında gelir. Kullanılan token sayıları usage nesnesindedir ve fatura bu sayılarla katalog fiyatından hesaplanır. Aynı anahtarla katalogdaki başka bir modele geçmek için yalnızca model dizgesini değiştirmeniz yeterlidir.

reasoning_effort medium ve 4.096 token bütçeyle bir hata satırının kök nedenini soran curl isteği.

curl https://llmtr.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMTR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "stepfun/step-5-preview",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Answer briefly."},
      {"role": "user", "content": "Find the root cause in this error log and suggest a fix: TypeError: Cannot read properties of undefined (reading id) at saveOrder (orders.js:42)"}
    ],
    "reasoning_effort": "medium",
    "max_tokens": 4096
  }'

Fiyat, bağlam ve özellikler

StepFun modeli kendi sayfasında 1M token bağlamla tanımlar; LLMTR kataloğundaki değer 1.024.000 token'dır ve istem ile konuşma geçmişi bu pencereye sığmalıdır. Fiyatlar StepFun'un fiyat tablosundaki sayılarla aynıdır. Önizleme sürümü için bir bitiş tarihi ya da sonraki bir fiyat yayımlanmamıştır. Katalogda model Beta etiketiyle görünür; StepFun ise sürümü Preview olarak adlandırır.

StepFun bu model için 64K token çıktı belirtir. Uzun bir rapor ya da büyük bir kod değişikliği gibi uzun çıktı beklediğiniz isteklerde yanıttaki finish_reason alanını kontrol edin: length değeri, çıktının max_tokens bütçesinde kesildiğini gösterir.

• StepFun, pricing details · 2026-10-10
• StepFun, Step 5 Preview model page · 2026-10-10

reasoning_effort ve max_tokens bütçesi

Step 5 Preview, reasoning_effort göndermeseniz de cevap vermeden önce düşünür; parametre yalnızca düşünmenin derinliğini seçer. Kabul edilen değerler low, medium ve high'dır; xhigh ya da max gönderilirse istek 400 ile reddedilir. Seviyeyi model kimliğine sonek olarak da yazabilirsiniz: stepfun/step-5-preview:low daha kısa, stepfun/step-5-preview:high daha derin düşünür.

Düşünme token'ları usage.completion_tokens içinde sayılır ve çıktı fiyatından, yani 1 milyon token başına 2,70 $ üzerinden faturalanır. Düşünme max_tokens bütçesinden harcandığı için küçük bir bütçe modeli cevabı yazmadan durdurabilir. Böyle bir yanıt finish_reason: length ile gelir ve tamamlanmamış sayılmalıdır; akışsız çağrıda content alanı yarıda kalan düşünce metnini taşır. Kısa bir cevap beklediğinizde bile bütçeyi birkaç bin token tutun.

OpenAI Python SDK ile reasoning_effort low, 4.096 token bütçe ve finish_reason kontrolü.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key="llmtr-your_key")

response = client.chat.completions.create(
    model="stepfun/step-5-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "List the findings these three reports share."}],
    reasoning_effort="low",
    max_tokens=4096,
)
choice = response.choices[0]
if choice.finish_reason == "length":
    print("Incomplete answer: raise max_tokens")
else:
    print(choice.message.content)
print(response.usage)

Önbellek, akış, araç çağırma ve JSON çıktı

StepFun, 256 token ve üzerindeki tekrar eden istem öneklerini kendiliğinden önbelleğe alır; istekte işaretlemeniz gereken bir alan yoktur. Önbellekten okunan token sayısı usage.prompt_tokens_details.cached_tokens alanında döner ve bu token'lar 1 milyon token başına 0,10 $ üzerinden faturalanır; önbelleğe yazma için ayrı bir ücret yoktur. Önbellek bir indirimdir, garanti değildir: sistem mesajı, belge ve araç tanımları gibi uzun ve sabit kısmı istemin başına koymak isabet ihtimalini artırır.

stream: true ile yanıt parça parça akar ve son parça kesin token kullanımını taşır. Araç çağırmada model bir araç çağırdığında finish_reason tool_calls olur; aracın sonucunu bir sonraki turda role tool olan bir mesajla geri gönderirsiniz. response_format ile json_object kullanılabilir; Step 5 Preview ayrıca json_schema ve strict: true ile verdiğiniz şemaya uyan çıktı üretir.

LLMTR ile başlamak: hesap, anahtar ve ilk istek

Adım 1: llmtr.com'da bir hesap oluşturun ve ön ödemeli kredi yükleyin. Adım 2: Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun; ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir, onu LLMTR_API_KEY gibi bir ortam değişkeninde saklayın. Adım 3: OpenAI uyumlu herhangi bir SDK ile https://llmtr.com/v1 adresine, model olarak stepfun/step-5-preview yazarak ilk isteği gönderin.

Her istek krediden katalog fiyatıyla düşülür ve kullanım Dashboard'daki kullanım sayfasında anahtar bazında görünür. Bu modelin fiyatına marj eklenmez; LLMTR'nin %8 platform payı yalnızca kredi yüklerken alınır. Görsel ve video girdisi ile Step 3.7 Flash karşılaştırması bu serinin diğer iki yazısında anlatılır.

Step 5 Preview'u LLMTR üzerinden çağırma

Hesap açın, API anahtarı oluşturun ve stepfun/step-5-preview ile https://llmtr.com/v1/chat/completions adresine ilk isteği gönderin.

1. Hesap. llmtr.com'da bir hesap oluşturun ve ön ödemeli kredi yükleyin.
2. API anahtarı. Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun. Ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir; LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın.
3. İlk istek. OpenAI uyumlu bir SDK ile base_url ve api_key değerlerini değiştirerek https://llmtr.com/v1 adresine, model olarak stepfun/step-5-preview ile ilk isteği gönderin.

Sık sorulan sorular

Step 5 Preview API fiyatı ne kadar?

LLMTR'de stepfun/step-5-preview için 1 milyon token başına girdi 1,00 $, önbellekten okunan girdi 0,10 $ ve çıktı 2,70 $'dır. Düşünme token'ları çıktı fiyatından faturalanır.

Step 5 Preview'un bağlam penceresi kaç token?

LLMTR kataloğunda 1.024.000 token'dır; StepFun bunu 1M token olarak yazar. StepFun ayrıca bu model için 64K token çıktı belirtir.

Step 5 Preview OpenAI SDK ile kullanılabilir mi?

Evet. base_url değerini https://llmtr.com/v1, api_key değerini LLMTR anahtarınız ve model değerini stepfun/step-5-preview yapmanız yeterlidir; istekler /v1/chat/completions uç noktasına gider.

İlgili yazılar

• Step 5 Preview ile video ve görsel girdi: base64 ile API isteği
• Step 5 Preview mi Step 3.7 Flash mı? Ajan işleri için bağlam ve maliyet

• Step 5 Preview model sayfası
• StepFun dokümantasyonu
• Chat Completions dokümantasyonu
• Reasoning effort dokümantasyonu