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particle-ai のファビコン

Particle AI: Particle-1

particle-ai/particle-1

比較

Particle-1 is a token-efficient agentic coding model from Particle AI, post-trained on DeepSeek V4.1 Flash. It is suited for software engineering work such as terminal workflows, codebase changes, and data engineering tasks, and is trained to complete them with substantially fewer reasoning and tool-call tokens while keeping accuracy close to its base model.

モダリティ
入力 / 出力料金
$0.05 / $0.501M あたり
コンテキスト
1.0M
公開日
2026年10月28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

視覚機能を備えた AI モデル:画像理解のためのマルチモーダル LLMコレクションAI モデルランキングランキング
レイテンシ / スループット
$0.05$0.50$0.0030.67s53 tps
100.00%
スループット
53トークン/秒

P50、プロバイダー全体での最良値

レイテンシ
0.67秒

P50、最適なプロバイダー

稼働率(3 日間)モデルに接続できました。リクエストはプロバイダーにルーティングされました。
100.00%
可用性(3 日間)モデルがいずれかのプロバイダーから推論結果を返しました。エラーと空のレスポンスはマイナスとして集計されます。
99.96%

過去 3 日間の可用性

過去 72 時間
可用性 99.96%
3 日前2 日前昨日現在

過去 24 時間の可用性

OpenRouter Availability
99.98%

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。

1.
https://nousresearch.com のファビコン
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
4.04Bトークン
2.
https://omp.sh/ のファビコン
omp
新着
3.8Bトークン
3.
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness のファビコン
DeepSeek Harness
新着
3.03Bトークン
4.
https://pi.dev/ のファビコン
pi
There are many coding agents, but this one is yours.
2.85Bトークン
5.
https://kilocode.ai/ のファビコン
Kilo Code
Kilo Code is an open-source AI coding agent that works across VS Code, JetBrains, and CLI to help developers ship code faster with agentic workflows.
2.48Bトークン

よくある質問

Particle-1 is a token-efficient agentic coding model from Particle AI, post-trained on DeepSeek V4.1 Flash. It is suited for software engineering work such as terminal workflows, codebase changes, and data engineering tasks, and is trained to complete them with substantially fewer reasoning and tool-call tokens while keeping accuracy close to its base model.

Particle-1 の料金は $0.05/M 入力トークン と $0.50/M 出力トークン、Cache Read:$0.003/M tokens には別料金が適用されます です。

Particle-1 のコンテキストウィンドウは 1,048,576 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。

はい。Particle-1 は関数呼び出し用の tools と tool_choice を受け付けます。 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。

Particle-1 は テキスト、画像 を入力として受け取り、テキスト を返します。

Particle-1 は 2026年10月28日 にリリースされました。

その他のモデル:提供元 Particle AI

Particle-1

Particle-1 is a token-efficient agentic coding model from Particle AI, post-trained on DeepSeek V4.1 Flash. It is suited for software engineering work such as terminal workflows, codebase changes, and data engineering tasks, and is trained to complete them with substantially fewer reasoning and tool-call tokens while keeping accuracy close to its base model.

テキスト1.0M コンテキスト$0.05 / $0.50