inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
ling-3.0-flash-vl- 입력 / 출력
- $0.0206 / $0.0618
- 컨텍스트
- 256K
- 최대 출력
- 32K
- 모달리티
- 비전채팅
- 기능
- 도구 사용프롬프트 캐시
Ling 3.0 Flash VL 소개
Ling-3.0-flash-VL은 inclusionAI에서 Ling-3.0-flash를 기반으로 구축한 오픈 웨이트 멀티모달 모델입니다. 텍스트, 이미지, 비디오를 읽을 수 있으며, 시각 정보를 별도의 캡션 생성 단계로 처리하는 대신 추론 및 도구 사용 과정에 직접 통합합니다. 총 124B 파라미터 중 5.5B 파라미터를 활성화하는 Mixture-of-Experts(MoE) 모델로, MIT 라이선스로 출시되었으며 문서 및 화면 읽기 보조 도구에 적합합니다.
강점
- 124B 파라미터 중 토큰당 5.5B 파라미터만 활성화되므로, 이 정도 규모의 모델치고는 추론 과정이 가볍습니다.
- 이미지와 비디오를 모두 입력받으며, VideoRoPE가 프레임 순서를 인코딩하여 시간 흐름을 이해합니다.
- 도구 호출(Tool calling)을 지원하므로 차트나 스크린샷을 보고 즉시 작업을 수행할 수 있습니다.
- 하이브리드 어텐션 백본은 많은 페이지나 프레임이 포함된 긴 입력을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다.
- 가중치는 MIT 라이선스에 따라 공개되어 있어 자체 호스팅 및 파인튜닝이 가능합니다.
다른 모델이 필요한 경우
- 사고 모드(Thinking mode)가 기본적으로 활성화되어 있으므로, 지연 시간에 민감한 호출 시에는 이를 명시적으로 비활성화해야 합니다.
- 텍스트만 생성하며, 이미지나 오디오 출력에는 다른 모델이 필요합니다.
- 활성 파라미터가 중간 규모이므로, 가장 고난도의 추론 작업에서는 여전히 최첨단 독점 모델들이 앞서 있습니다.
시작하기
API 키 만들기
Console에서 키를 만들고 플랫폼의 모든 모델에 사용하세요.
첫 번째 요청 보내기
사용 중인 언어의 예시를 복사하여 엔드포인트에 실행하세요.
텍스트-텍스트Messages APIPOST/v1/messagesAPI 형식: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": "ling-3.0-flash-vl", "max_tokens": 1024, "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello!"} ] }'
가격 책정
Verified 가격은 Verified에 적용되며 대부분의 모델에서 더 저렴합니다. Official 가격은 모델 제조사가 공개한 가격으로, 더 안정적인 Official 경로에 적용됩니다. Auto는 요청을 완료한 경로의 가격으로 청구합니다.
기본 사양
1M Token 당- Official 가격
- 입력 $0.0206 / 출력 $0.0618 / 캐시 읽기 $0.004118
- Verified 가격
- —
- 할인
- —
캐시 읽기
- Official 가격
- $0.004118
- Verified 가격
- —
- 할인
- —
| Official 가격1M Token 당 | Verified 가격1M Token 당 | 할인 | |
|---|---|---|---|
| 기본 사양 | 입력 $0.0206 / 출력 $0.0618 / 캐시 읽기 $0.004118 | — | — |
| 프롬프트 캐시 가격 | |||
| 캐시 읽기 | $0.004118 | — | — |
사용량 및 활동
성공률은 완료된 요청의 비율입니다. 지연 시간은 전체 응답에 걸리는 시간이며, P95는 요청의 95%가 해당 시간 내에 완료되었음을 의미합니다.
사용량 및 가용성
지난 24시간- 요청
- 성공률
- P95 지연 시간
- 총 토큰
데이터는 상태 확인을 제외한 집계된 사용자 요청을 기반으로 합니다.
Console에서 열기
Console에서 Ling 3.0 Flash VL을 열고 프롬프트를 수정하거나 전송하세요.
/v1/messages에서 ling-3.0-flash-vl로 짧은 메시지를 테스트합니다. 응답, 지연 시간, 비용을 확인하세요.
사용 사례
적합한 용도- 비전
차트 및 대시보드 읽기
지표 대시보드 스크린샷을 입력하고 어떤 항목이 변동했는지, 그 변화가 왜 중요한지 질문한 뒤 결과를 워크플로우에 전달할 수 있습니다.
비디오 검토
녹화된 데모나 CCTV 클립에 대해 특정 단계가 언제 발생했는지와 같은 질문을 하면, 사건의 순서를 고려하여 답변을 제공합니다.
인터페이스 기반 에이전트
에이전트가 웹 페이지 스크린샷을 읽고 사용할 컨트롤을 결정한 뒤, 도구를 호출하여 작업을 수행하고 결과를 시각적으로 확인하게 할 수 있습니다.
프롬프트 예제
이 스크린샷은 우리 청구 대시보드입니다. 가장 급격한 하락을 보인 달은 언제이며, 어떤 항목이 그 원인인가요?
이 90초짜리 제품 데모를 보고 표시된 단계를 순서대로 나열하고, 각 단계가 시작되는 시점을 알려주세요.
화이트보드 사진에서 작업 항목과 담당자를 JSON 형식으로 추출한 다음, 각각에 대해 create_ticket을 호출하세요.
이 모델은 조건부 요금제입니다. 월간 토큰 총량만으로는 신뢰할 수 있는 견적을 낼 수 없습니다. 요청 사양, 캐시, 해당 시간대에 맞는 상세 요금을 사용하세요.
FAQ
Ling 3.0 Flash VL은 오픈 웨이트 모델인가요?
네. inclusionAI는 Hugging Face에 MIT 라이선스로 모델을 공개하고 있어 다운로드, 로컬 실행, 파인튜닝이 가능합니다. 커스텀 아키텍처를 사용하므로 서비스 운영 시 가중치와 함께 공개된 코드가 필요합니다.
어떤 입력을 지원하나요?
통합 멀티모달 메시지를 통해 텍스트, 이미지, 비디오를 입력받습니다. 출력은 텍스트입니다. 도구 호출을 지원하므로 시각적 정보를 설명할 뿐만 아니라 그에 따른 행동도 가능합니다.
Ling 3.0 Flash VL의 규모는 어느 정도인가요?
총 124B 파라미터로 구성되어 있으며, 희소 Mixture-of-Experts 설계를 통해 토큰당 5.5B 파라미터가 활성화됩니다. 42개 층의 백본은 KDA와 Gated MLA 어텐션 레이어를 5:1 비율로 교차 배치합니다.
답변하기 전에 사고 과정을 거치나요?
사고 모드가 기본적으로 활성화되어 있어 답변 전 추론 과정을 거칩니다. 이미지에서 단순 정보를 추출하는 등 빠른 답변이 필요할 때는 요청 파라미터를 통해 이 기능을 끄십시오.
Ling 3.0 Flash VL 의 가격은 얼마인가요?
TokenLab 에서 Ling 3.0 Flash VL 은 입력 $0.0206 / 출력 $0.0618 1M Token 당 입니다. 자세한 내역은 위 가격 표를 확인하세요. 요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.
Ling 3.0 Flash VL의 컨텍스트 윈도우와 출력 제한은 어떻게 되나요?
Ling 3.0 Flash VL은 최대 262,144 토큰의 컨텍스트를 지원하며, 한 번의 응답으로 최대 32,768 토큰까지 출력합니다.
Ling 3.0 Flash VL 은 어떤 엔드포인트를 써야 하나요?
Ling 3.0 Flash VL에 대해 https://api.tokenlab.sh/v1/messages를 사용하세요. 아래 요청 예시는 일치하는 코드 형태를 보여줍니다.
Ling 3.0 Flash VL 은 어떤 오퍼레이션을 지원하나요?
Ling 3.0 Flash VL은(는) 텍스트-텍스트을(를) 지원합니다. 엔드포인트와 요청 예시를 보려면 위에서 작업을 선택하세요.
Ling 3.0 Flash VL 비교하기
출처
2026. 10. 2. 검토 완료
