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morph のファビコン

Morph: Morph V3 Large (batch)

morph/morph-v3-large:batch

比較

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 documentationOpens in new tab

モダリティ
入力 / 出力料金
$0.45 / $0.951M あたり
コンテキスト
262K
公開日
2025年7月7日
比較
プロバイダー料金パフォーマンス稼働率アプリアクティビティよくある質問探索

プロバイダー

このモデルは 1 社のプロバイダーがホストしています。OpenRouter はすべてのリクエストをそのプロバイダーに直接転送するため、ルーティングの判断は不要です。

料金

プロバイダーが提示する価格と並べて、このモデルに対して顧客が実際に支払う平均価格を表示しています。キャッシュと割引により、実際の支払価格は表示価格を大幅に下回ることがよくあります。

パフォーマンス

スループットはモデルが出力する速さです（毎秒のトークン数で、数値が高いほど優れています）。レイテンシは往復にかかる合計時間です（短いほど優れています）。TTFT は最初のトークンが出力されるまでの時間、つまり何かが表示され始めるまでの時間です（短いほど優れています）。

稼働率

稼働率は、過去 3 日間に少なくとも一社のプロバイダーがリクエストに応答していた時間の割合です。可用性は、推論が正常に提供された時間の割合です。OpenRouter は継続的に監視し、プロバイダーがエラーを返すと、次に最適なプロバイダーを使用します。

アプリ

このモデルに最も多くのトラフィックを送信している公開アプリです。実際の本番ワークロードを把握するための有力な指標であり、このモデルに最も適したユースケースを知る手がかりにもなります。

アクティビティ

このモデルのトークン量とリクエストトラフィックの経時変化です。

API

このモデルを呼び出すために、そのまま使えるコードです。OpenRouter の API は OpenAI 互換のため、ほとんどの SDK はベース URL を変更するだけで動作します。モデル間で変わるのは、下記のモデルスラッグだけです。

現在、EU 域内ルーティングでは利用できません。 リージョン内ルーティングのドキュメント

さらにモデルを探す

AI モデルランキングランキング
$0.45$0.95----
--
プロバイダー入力 / 出力 /M
スループット稼働率
  • Morph のファビコン
    入力 $0.45 / 出力 $0.95
    スループット --稼働率 --

表示するのに十分な稼働率データがまだありません。

上流のプロバイダーでエラーが発生した場合、リクエストフィルターが許可していれば、別の正常なプロバイダーにルーティングして復旧できます。プロバイダーごとの稼働率データにプログラムでアクセスするには Endpoints APIを利用できます。詳しくは、 負荷分散とプロバイダールーティングのオプションをご覧ください。

このモデルを使用するアプリのデータは、まだ十分にありません。

よくある質問

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

Morph V3 Large (batch) の料金は $0.45/M 入力トークン と $0.95/M 出力トークン です。

Morph V3 Large (batch) のコンテキストウィンドウは 262,144 トークンです。最大 131,072 トークンの補完に対応しています。

いいえ。Morph V3 Large (batch) は tools を受け付けないため、関数呼び出しは利用できません。 response_format の JSON スキーマによる構造化出力にも対応しています。

Reflex、Morph V3 Fast は、Morph のその他の テキスト モデルです。

Morph V3 Large (batch) は 2025年7月7日 にリリースされました。

その他のモデル：提供元 morph

Reflex

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.

意思決定$0.042 / $0
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

テキスト262K コンテキスト$0.90 / $1.90
Morph V3 Large (batch)

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

テキスト262K コンテキスト$0.45 / $0.95
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

テキスト262K コンテキスト$0.80 / $1.20
Morph V3 Fast (batch)

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

テキスト82K コンテキスト$0.40 / $0.60
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

テキスト32K コンテキスト

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