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機種比較
Inkling vs Celeris-1 Magnus
Compare Inkling and Celeris-1 Magnus using the same provider-sourced 本文と推論 rubric.謎のスコアや発明されたベンチマークランキングはありません。
事実確認済み 2026年9月4日
コストを見積もる
利用量を入力すると、見積もりが自動で更新されます。
例：10ページで入力6,000トークン、要約で出力500トークン。ページの長さに合わせて調整してください。
1回の実行で入力をモデルに送信し、回答を受け取ります。 トークンはテキストの小さな単位です。入力は送信する内容、出力は受け取る回答です。
詳細オプション
見積もりの仕組み
税金、ツール、キャッシュ保存・書き込み、無料枠、個別割引は含みません。画像は出力料金のみで、プロンプトや参照画像の料金は含みません。品質モードはモデルごとに異なります。未掲載の設定を無料とは扱いません。
| モデル | アクセス | 合計見積額（USD） |
|---|---|---|
| Celeris-1 MagnusCeleris | Celeris | 確認済み料金なし |
| InklingThinking Machines Lab | Thinking Machines Lab | 確認済み料金なし |
クイックテイク
Inkling
カスタマイズ可能な推論、コーディング、ツール、ビジョン、オーディオ ワークフローのための Thinking Machines Lab の大型オープンウェイト モデル。
こんな方に最適
- 適応性のあるオープンウェイトの基礎モデルを必要とするチーム
- エージェントコーディングとツール使用の実験
- マルチモーダル入力を使用したプライベートまたは特殊なデプロイメント
気をつけてください
975B モデルは、アクティブ化がまばらであっても、本格的なサービスを提供するプロジェクトです。正確なホスト ルートまたはセルフホスト ルートを比較します。モデルの最大 1M コンテキストがすべてのプロバイダーで利用可能であると想定しないでください。
Celeris-1 Magnus
Celeris は、高速推論、ツール ループ、構造化アクション、および OpenAI 互換の統合を実現するエージェント中心の拡散言語モデルです。
こんな方に最適
- 低遅延ツールを使用するエージェント
- 構造化された抽出とアクションのワークフロー
- OpenAI 互換クライアントを移行するチーム
気をつけてください
公開価格ページには Magnus ではなく Celeris-1 というラベルが付けられており、サービスは初期のままです。 Magnus の請求、容量、サポート、データ保持、運用 SLA を直接確認します。
公表された事実を比較する
Inkling vs Celeris-1 Magnus
値には、各プロバイダーが独自に公開している単位と制限が使用されます。空白は、プロバイダーがレビューされた情報源で直接比較可能な値を公開していないことを意味します。
| 本文と推論 | Inkling | Celeris-1 Magnus |
|---|---|---|
| コンテキストウィンドウプロバイダーによって文書化されたプロンプトと作業コンテキストを組み合わせた最大数。 | 最大 100 万トークン。 Tinker は 64K と 256K を提供します | 合計 131,072 トークン |
| 最大出力プロバイダーが公開している応答制限（利用可能な場合）。 | 個別に公開されていない | 結合されたコンテキスト内の任意の正の制限 |
| 知識の遮断モデルプロバイダーによって明示的に公開された、信頼できる最新の知識の日付。検索ツールと接続ツールは新しい情報を取得できますが、モデルの組み込みカットオフは変更しません。 | 非公開 | 非公開 |
| 入力価格Current standard list price per million input tokens unless noted. | ホスティングに依存 | 0.20 ドル / 100 万ドルの家族料金が記載されています。マグナスを検証する |
| 出力価格Current standard list price per million output tokens unless noted. | ホスティングに依存 | $0.70 / 100 万ドルの家族料金が記載されています。マグナスを検証する |
| 入力リストされたモデル エンドポイントで受け入れられるメディア タイプ。 | テキスト、画像、音声 | テキスト; API でサポートされる画像コンテンツ部分 |
| ツールとエージェント厳選されたネイティブ ツールとエージェント構築機能。完全なリストではありません。 | エージェントティック コーディング、ツール、Python 支援ビジョン、制御可能な思考 | ツール、JSON スキーマ、低/中/高の推論 |
選び方
誇大宣伝ではなく、仕事を比較してください。
完了する必要があるジョブから始めて、正確なプロバイダー ルートのコスト、アクセス、ポリシーの詳細を検証します。
Inkling
オープンウェイトは自己ホストできるため、リクエストデータは管理するインフラストラクチャに留まります。 Tinker およびパートナーがホストするルートには、選択したプロバイダーに確認する必要がある個別の保持条件とトレーニング使用条件があります。
Celeris-1 Magnus
Celeris によると、API の入力と出力はサービスを提供し、悪用と信頼性を監視するために処理されます。その公告では、一定のコンテンツ保存期間やトレーニングを行わないという約束は定められていません。エンタープライズ VPC オプションが利用可能です。
プロバイダーと API のリンク
よくある質問
Inkling と Celeris-1 Magnus のよくある質問
Inkling と Celeris-1 Magnus の主な違いは何ですか?
Inkling: カスタマイズ可能な推論、コーディング、ツール、ビジョン、オーディオ ワークフローのための Thinking Machines Lab の大型オープンウェイト モデル。 Celeris-1 Magnus: Celeris は、高速推論、ツール ループ、構造化アクション、および OpenAI 互換の統合を実現するエージェント中心の拡散言語モデルです。
Inkling または Celeris-1 Magnus を選択する必要がありますか?
優先順位が 適応性のあるオープンウェイトの基礎モデルを必要とするチーム の場合は、Inkling を検討してください。優先順位が 低遅延ツールを使用するエージェント の場合は、Celeris-1 Magnus を検討してください。 Test both with your own data and provider route before committing.
これは Inkling と Celeris-1 Magnus の比較は Cody ベンチマークに基づいていますか?
いいえ。この比較は、プロバイダーが公開した 本文と推論 カテゴリの事実を一致させます。普遍的な勝者を主張したり、互換性のないサードパーティのベンチマーク スコアを組み合わせたりするものではありません。