Alpie Core

169pi/alpie-core, 169Pi'nin 32 milyar parametreli, 4-bit kuantize akıl yürütme modelidir. Matematik, kod ve çok adımlı mantık görevleri için kullanılır. LLMTR'de OpenAI uyumlu /v1/chat/completions ucuyla, mevcut LLMTR API anahtarınızla çağrılır.

Model	Bağlam	Girdiler	Giriş / Çıkış ($/1M)
169pi/alpie-core	65.000	Metin	0.15 / 0.40

Görsel, ses ve dosya girdisi kabul edilmez; görsel içeren istek 400 döner. Yanıt başına çıktı en fazla 16.384 token'dır.

Fiyatlar

Fiyatlar yukarıdaki tabloda, 1 milyon token başına dolar olarak verilmiştir. Düşünme token'ları çıkış token'ı olarak faturalanır. Ayrı bir önbellek fiyatı yoktur. Akışlı ve akışsız istek aynı şekilde faturalanır; gerçek token sayısı yanıttaki usage alanındadır.

İlk istek

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "169pi/alpie-core",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Bir tren 240 km yolu 3 saatte gidiyor. Aynı hızla 400 km kaç saat sürer? Adımları kısa yaz. Türkçe yanıtla." }
    ],
    "max_tokens": 4096
  }'

Yanıt choices[0].message.content alanında, modelin düşünmesi ayrı olarak reasoning_content alanında gelir. max_tokens göndermezseniz istek 16.384 token sınırıyla çalışır. İstem ve çıktı aynı pencereyi paylaşır: istem uzunsa max_tokens kalan yere indirilir, istem pencereyi aşıyorsa istek 400 döner. Pencerenin son yaklaşık 1.200 token'ı kullanılamaz: istem buraya kadar geliyorsa istek 502 dönebilir, bu durumda istemi kısaltın.

Düşünme

Model her yanıttan önce düşünür ve bu kapatılamaz. Düşünme seviyesi de seçilemez: reasoning_effort ve reasoning: false 400 ile reddedilir.

Düşünme metni çoğu zaman yanıtın kendisinden uzundur, bu yüzden max_tokens değerini düşük tutmayın. finish_reason: "length" olan yanıtı tamamlanmamış sayın: content yarım kalmış ya da boş olabilir, düşünme metni reasoning_content alanındadır.

Akış

stream: true ile düşünme delta.reasoning_content, yanıt delta.content olarak gelir:

from openai import OpenAI

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

stream = client.chat.completions.create(
    model="169pi/alpie-core",
    messages=[{"role": "user", "content": "1'den 100'e kadar olan sayıların toplamını bul. Türkçe yanıtla."}],
    max_tokens=4096,
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Desteklenmeyen alanlar

• tools içeren istek 400 döner; bu modelde araç çağrısı yoktur. Araç gereken işler için Araç Çağrısı sayfasındaki modellere bakın.
• response_format ile JSON istenemez. Alan gövdeden çıkarılır ve llmtr_dropped_parameters içinde bildirilir. Bir biçim gerekiyorsa isteminizde tarif edin ve yanıtı kendiniz doğrulayın.
• n birden büyükse aynı şekilde çıkarılır ve bildirilir; yanıtta tek seçenek döner.
• enable_thinking, thinking ve reasoning nesnesi gibi düşünme alanları da etkisizdir; aynı şekilde çıkarılır ve bildirilir. Model kimliğine eklenen :low gibi bir son ek 400 döner.

Kullanırken

• Sorunuzu bağlamıyla yazın. Bağlamsız çok kısa istemlerde yanıt konu dışı gelebilir.
• stop düşünme metnine de uygulanır. Dizi düşünme sırasında geçerse yanıt gelmeden istek biter: content boş döner. Düşünme metninde geçmesi zor bir dizi seçin.
• system mesajınız geçerlidir, ama model kendini yine Alpie Core olarak tanıtabilir.
• Türkçe yanıt istiyorsanız isteminizin sonuna "Türkçe yanıtla." ekleyin; eklemezseniz yanıt İngilizce gelebilir. Düşünme metni İngilizce gelebilir.
• Sayısal sonuçları kendi kodunuzla doğrulayın. Matematik yanıtlarında sonuç \boxed{} içinde gelebilir.

Modelin kaynakları: 169Pi Alpie Core sayfası ve Hugging Face model sayfası.