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Favicon de morph

Morph: Reflex

morph/reflex

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Morph's decision model. Answers typed choice, noul and score questions about a state. The state is prefix-cached across requests, so repeat questions on the same state bill at the cached-input rate. 65k context window.

Modalités
In / out price
0,042 $US / 0 $USpar 1M
Contexte
66K
Publié
3 nov. 2026
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Bac à sableFournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéApplicationsActivitéDocumentationFAQExplorer

Bac à sable

Fournisseurs

Ce modèle est hébergé par un seul fournisseur. OpenRouter lui transmet directement chaque requête — aucune décision de routage à prendre.

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. Il utilise l’API Decisions d’OpenRouter plutôt que le point de terminaison de chat compatible avec OpenAI, les formats de requête et de réponse ci-dessous sont donc propres aux décisions structurées — les SDK Chat Completions ne fonctionneront pas avec cette API.

Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional

Documentation

Guides, recueils de recettes, articles de blog et outils pour développer avec Morph: Reflex sur OpenRouter.

  • Decisions LabLaboratoire

Explorer d’autres modèles

Classements des modèles de décisionClassement
Latence
0,042 $USGratuit0,01 $US0,27s
100,00 %
FournisseurEntrée / Sortie /M
LatenceDisponibilité
  • Favicon de Morph
    Entrée 0,042 $US / Sortie Gratuit
    Latence 0,27sDisponibilité 100,00 %
Latence
0,27s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
99,93 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
99,93 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 99,93 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability
99,99 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

1.
Favicon de https://claves.ai/
Claves LLM Router Calibration
nouveau
18Kjetons
2.
Favicon de https://chessmark.merope.dev/
Chessmark
nouveau
12Kjetons
3.
Favicon de https://yolari.com.br/
Yolari AI
nouveau
5Kjetons
4.
Favicon de https://github.com/Altua/Oak
Grunt chart decision research
nouveau
2Kjetons
5.
Favicon de https://mstr-algo-hub.replit.app/worker-hindsight
MSTR worker-hindsight
nouveau
1Kjetons

Questions fréquentes

Morph's decision model. Answers typed choice, noul and score questions about a state. The state is prefix-cached across requests, so repeat questions on the same state bill at the cached-input rate. 65k context window.

La documentation de Reflex sur OpenRouter comprend Decisions Lab interactif. Le guide de démarrage rapide présente les clés API et votre première requête, et la référence API répertorie tous les paramètres.

Reflex coûte 0,042 $US/M de jetons d’entrée et 0,00 $US/M de jetons de sortie, avec des tarifs distincts pour Cache Read à 0,01 $US/M tokens.

Reflex dispose d’une fenêtre de contexte de 65 536 jetons.

Reflex accepte texte en entrée et renvoie décisions structurées.

Morph V3 Large et Morph V3 Fast sont d’autres modèles de type texte de Morph.

Reflex est sorti le 3 novembre 2026.

Autres modèles de morph

Morph V3 Large

Morph's high-accuracy apply model for complex code edits. ~4,500 tokens/sec with 98% accuracy for precise code transformations.

The model requires the prompt to be in the following format: <instruction>{instruction}</instruction> <code>{initial_code}</code> <update>{edit_snippet}</update>

Zero Data Retention is enabled for Morph. Learn more about this model in their documentation

TexteContexte de 262K0,90 $US / 1,90 $US
Morph V3 Fast

Morph's fastest apply model for code edits. ~10,500 tokens/sec with 96% accuracy for rapid code transformations.

The model requires the prompt to be in the following format: <instruction>{instruction}</instruction> <code>{initial_code}</code> <update>{edit_snippet}</update>

Zero Data Retention is enabled for Morph. Learn more about this model in their documentation

TexteContexte de 262K0,80 $US / 1,20 $US
Fast Apply

Morph Apply is a specialized code-patching LLM that merges AI-suggested edits straight into your source files. It can apply updates from GPT-4o, Claude, and others into your files at 4000+ tokens per second.

The model requires the prompt to be in the following format: <code>${originalCode}</code>\n<update>${updateSnippet}</update>

Learn more about this model in their documentation

TexteContexte de 32K