StepFun: Step 3.5 Flash
step-3.5-flash- Eingabe / Ausgabe
- $0.10 / $0.30
- Kontext
- 256K
- Maximale Ausgabe
- 256K
- Modalitäten
- Unterhaltung
- Funktionen
- Tool-NutzungPrompt-Cache
Über Step 3.5 Flash
Step 3.5 Flash ist das Open-Weight Sparse Mixture-of-Experts-Sprachmodell von StepFun für Reasoning, Programmierung und Agenten-Aufgaben. Es verfügt über 196,81 Mrd. Parameter, aktiviert jedoch etwa 11 Mrd. pro Token, was die Generierung schnell hält. Es ist der reine Text-Vorgänger von Step 3.7 Flash, wurde unter Apache 2.0 veröffentlicht und unterstützt Tool-Calling, Prompt-Caching sowie einen Thinking-Modus.
Stärken
- Agentisches Programmieren: Die Modellkarte von StepFun weist 74,4 % bei SWE-bench Verified und 51,0 % bei Terminal-Bench 2.0 aus.
- Reasoning: Die Karte listet 83,5 % bei GPQA Diamond für wissenschaftliche Fragen auf Hochschulniveau.
- Schnelle Generierung: Die Karte berichtet von 100 bis 300 Token pro Sekunde bei nur 11 Mrd. aktiven Parametern.
- Tool-Calling und Prompt-Caching werden unterstützt, was sich für Agenten-Schleifen eignet, die ein langes Präfix erneut senden.
Alternativen
- Die Karte von StepFun besagt, dass das Modell dazu neigt, längere Reasoning-Trajektorien zu erzeugen als konkurrierende Modelle, was bei einfachen Fragen Output-Token kostet.
- Die Karte weist auf schwächere Ergebnisse in hochspezialisierten Bereichen und bei längeren Multi-Turn-Konversationen hin.
- Es ist ein Textmodell ohne Bildeingabe; Step 3.7 Flash ist das StepFun Flash-Modell, das mit einem Vision-Encoder ausgestattet ist.
Erste Schritte
API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.
Senden Sie Ihre erste Anfrage
Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.
Text-zu-TextMessages APIPOST/v1/messagesAPI-Format:curl https://api.tokenlab.sh/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: sk-xxx" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "step-3.5-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello!"} ] }'
Preise
Der Verified-Preis gilt für Verified und ist bei den meisten Modellen günstiger. Der Official-Preis ist der veröffentlichte Preis des Modellherstellers und gilt für die zuverlässigere Official-Route. Auto rechnet die Route ab, die die Anfrage abschließt.
Standardspezifikation
Pro 1M Token- Official-Preis
- Eingabe $0.10 / Ausgabe $0.30 / Cache-Lesevorgang $0.02
- Verified-Preis
- —
- Rabatt
- —
Cache-Lesevorgang
- Official-Preis
- $0.02
- Verified-Preis
- —
- Rabatt
- —
| Official-PreisPro 1M Token | Verified-PreisPro 1M Token | Rabatt | |
|---|---|---|---|
| Standardspezifikation | Eingabe $0.10 / Ausgabe $0.30 / Cache-Lesevorgang $0.02 | — | — |
| Prompt-Cache-Preise | |||
| Cache-Lesevorgang | $0.02 | — | — |
Nutzung & Aktivität
Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.
Nutzung & Verfügbarkeit
Letzte 24 Stunden- Anfragen
- Erfolgsrate
- P95-Latenz
- Token gesamt
Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.
In Console öffnen
Öffne Step 3.5 Flash in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.
Teste step-3.5-flash mit einer kurzen Nachricht an /v1/messages. Zeige Antwort, Latenz und Kosten.
Anwendungsfälle
Fehlerbehebung in Repositories
Setzen Sie einen Agenten auf eine fehlschlagende Test-Suite an, lassen Sie ihn Dateien lesen, Code bearbeiten und Befehle erneut ausführen; das Benchmark-Profil auf der Modellkarte basiert auf dieser Schleife.
Mathematik auf Wettbewerbsniveau
Bearbeiten Sie mehrstufige Algebra, Kombinatorik und Beweisskizzen, bei denen eine sichtbare Reasoning-Kette wichtiger ist als eine schnelle Antwort.
Terminal-Automatisierung
Steuern Sie Shell-Aufgaben wie das Einrichten von Umgebungen, das Parsen von Logs und das Scripting von Migrationen durch Tool-Calls, die Befehlsausgaben zurückgeben.
Self-Hosted Reasoning-Parität
Prototypisieren Sie gegen das gehostete Modell und wechseln Sie später auf Ihre eigenen GPUs, da die Gewichte unter Apache 2.0 veröffentlicht sind.
Prompt-Beispiele
Der Test test_parse_dates schlägt nach meinem letzten Commit fehl. Lesen Sie parser.py, finden Sie die Ursache und geben Sie mir den kleinsten Patch sowie den Befehl zur Bestätigung.
Beweisen Sie, dass die Summe der ersten n ungeraden Zahlen n im Quadrat ist, und zeigen Sie dann einen zweiten Beweis mittels eines geometrischen Arguments.
Schreiben Sie ein Bash-Skript, das ein Log-Verzeichnis auf 5xx-Spitzen über Fünf-Minuten-Fenster scannt und die drei häufigsten fehlerhaften Pfade ausgibt.
Dieses Modell hat konditionale Preise. Monatliche Token-Summen allein liefern keine verlässliche Schätzung; nutzen Sie die detaillierten Preise für Anfragespezifikation, Cache und Zeitfenster.
FAQ
Was ist Step 3.5 Flash?
Es ist das Open-Source Sparse Mixture-of-Experts-Modell von StepFun für Reasoning- und agentische Aufgaben. Es hat insgesamt 196,81 Mrd. Parameter und aktiviert etwa 11 Mrd. pro Token. StepFun veröffentlicht es unter Apache 2.0 auf Hugging Face, sodass dasselbe Modell gehostet oder auf eigener Hardware ausgeführt werden kann.
Unterstützt Step 3.5 Flash Tool-Calling?
Ja. StepFun hat es für Agenten-Workloads konzipiert: Senden Sie Funktionsdefinitionen in einer Anfrage im OpenAI- oder Anthropic-Stil und verarbeiten Sie die zurückgegebenen Tool-Calls wie bei jedem anderen Modell.
Akzeptiert Step 3.5 Flash Bilder?
Nein. Es ist ein Textmodell. Das spätere Step 3.7 Flash von StepFun fügt einen Vision-Encoder hinzu und Step 5 Preview verarbeitet Bilder und Videos; wählen Sie also eines dieser Modelle für visuelle Eingaben.
Wie unterscheidet es sich von Step 3.7 Flash?
Step 3.5 Flash ist die frühere Version und arbeitet mit Text. Step 3.7 Flash behält die gleiche Größenklasse bei und fügt wählbare Reasoning-Stufen sowie Unterstützung für strukturierte Ausgaben hinzu. Wählen Sie 3.5 für reine Text-Workloads, die bereits gut funktionieren.
Wo liegen die Schwächen von Step 3.5 Flash?
StepFun listet drei Punkte auf der Modellkarte: lange Reasoning-Ketten, Instabilität bei Eingaben, die von den Trainingsdaten abweichen, sowie schwächere Ergebnisse in spezialisierten Bereichen und bei langen Multi-Turn-Chats. Testen Sie es mit Ihren eigenen Prompts, bevor Sie es für produktive Workloads einsetzen.
Was kostet Step 3.5 Flash?
Auf TokenLab kostet Step 3.5 Flash Eingabe $0.10 / Ausgabe $0.30 Pro 1M Token. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.
Welche Kontext- und Ausgabelimits hat Step 3.5 Flash?
Step 3.5 Flash verarbeitet bis zu 256.000 Token Kontext und gibt pro Antwort bis zu 256.000 Token aus.
Welchen Endpunkt soll Step 3.5 Flash verwenden?
Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/messages für Step 3.5 Flash. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.
Welche Operationen unterstützt Step 3.5 Flash?
Step 3.5 Flash unterstützt Text-zu-Text. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.
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Quellen
Geprüft am 02.10.2026
