콘텐츠로 건너뛰기
  • 모델
  • 순위
  • Ori
ElevenLabs launch offer: every ElevenLabs model is 50% off through October 19, 2026. See ElevenLabs models

Footer

OpenRouterOpenRouter
© 2026 OpenRouter, Inc

제품

  • 채팅
  • 순위
  • 벤치마크
  • 앱
  • 찾아보기
  • 모델
  • Ori
  • 컬렉션
  • 제공업체
  • 도구
  • 가격
  • Business
  • Enterprise
  • 랩

회사

  • 정보
  • 블로그
  • 채용
    채용
  • 개인정보 보호
  • 서비스 약관
  • 신뢰 센터
  • 지원
  • OR과 호환
  • 데이터
  • 브랜드

개발자

  • 문서
  • API 참조
  • 개발자 플랫폼
  • 상태
  • AI 사이트맵

연결

  • Discord
  • GitHub
  • LinkedIn
  • X
  • YouTube

The free Inkling endpoint is only available for use with agentic harnesses. Do not upload any confidential information or personal data (e.g., voices and images of people's faces). Your usage of this free endpoint, including prompts and outputs, is logged and used to improve Thinking Machines Lab's models, products, and services. The logged session data will be disassociated from your account and other persistent identifiers before being used for these purposes.

By using this free endpoint, you agree to the TML Free Research API Terms of ServiceOpens in new tab. For more information about Thinking Machines Lab's data processing practices, see this Privacy NoticeOpens in new tab.

thinkingmachines의 파비콘

Thinking Machines: Inkling

thinkingmachines/inkling

모델 가중치
비교

Inkling is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 41B active parameters out of 975B total. It is designed for general-purpose reasoning, coding, agentic and tool-use systems, retrieval-augmented generation, instruction following, and multilingual conversational applications. Its native image and audio understanding supports multimodal analysis alongside text.

모달리티
입력/출력 가격
US$0.95 / US$4.051M당
컨텍스트
524K
출시
2026년 7월 17일
비교
제공업체가격성능가동 시간벤치마크앱활동자주 묻는 질문탐색

제공업체

같은 모델을 서로 다른 회사가 호스팅합니다. OpenRouter는 사용자가 선택한 라우팅 모드에 따라 요청을 그중 한 곳으로 라우팅합니다 — Balanced(가격 + 속도), Nitro(가장 빠름), Floor(가장 저렴함) 또는 Exacto(가장 높은 도구 호출 정확도).

가격

고객이 이 모델에 실제로 지불하는 평균 가격으로, 제공업체가 게시한 가격과 함께 표시됩니다. 캐싱과 할인으로 인해 실제 지불 가격은 게시된 가격보다 훨씬 낮은 경우가 많습니다.

성능

처리량은 모델이 얼마나 빠르게 출력하는지를 나타냅니다(초당 토큰 수 — 높을수록 좋음). 지연 시간은 전체 왕복 시간입니다(낮을수록 좋음). TTFT는 첫 토큰까지 걸리는 시간으로, 무언가 화면에 표시되기 시작할 때까지의 시간을 뜻합니다(낮을수록 좋음).

가동 시간

가동 시간은 지난 3일 동안 하나 이상의 제공업체가 요청에 응답한 시간의 비율입니다. 가용성은 추론이 성공적으로 제공된 시간의 비율입니다. OpenRouter는 지속적으로 모니터링하며, 한 제공업체에서 오류를 반환하면 다음으로 적합한 제공업체를 사용합니다.

벤치마크

표준화된 평가와 공유 벤치마크 프롬프트에 대한 이 모델 자체의 출력 점수입니다. 백분율이 높을수록 더 좋으며, 각 순위는 이 모델이 해당 출처에서 평가된 모델 중 어디에 위치하는지를 보여줍니다.

벤치마크 점수 요약: Thinking Machines: Inkling (Artificial Analysis, Design Arena and Vals AI)
출처벤치마크점수
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) Intelligence Index25.0
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) Coding Index52.1
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) Agentic Index22.5
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) GPQA Diamond87.2%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) HLE31.9%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) AA-LCR77.3%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) τ-Bench Banking29.1%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) GDPval-AA28.8%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) CritPt5.4%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) SciCode47.0%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) Terminal-Bench 4.01.0%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) Terminal-Bench 2.155.1%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) AA-Omniscience Accuracy41.5%
Artificial AnalysisInkling (Xhigh) AA-Omniscience Non-Hallucination Rate32.3%
Design ArenaInkling Agents Arena Webapps Elo1189
Design ArenaInkling Models Arena 3D Elo1166
Design ArenaInkling Models Arena Asciiart Elo1092
Design ArenaInkling Models Arena Code Categories Elo1209
Design ArenaInkling Models Arena Data Visualization Elo1162
Design ArenaInkling Models Arena Game Development Elo1169
Design ArenaInkling Models Arena SVG Elo1113
Design ArenaInkling Models Arena UI Component Elo1201
Design ArenaInkling Models Arena Website Elo1228
Vals AIInkling Code Migration11.8%
Vals AIInkling CorpFin v268.6%
Vals AIInkling CyberBench v1.166.8%
Vals AIInkling EMB38.4%
Vals AIInkling Finance Agent (v2)46.6%
Vals AIInkling GPQA Diamond87.1%
Vals AIInkling Harvey's Legal Agent Benchmark2.1%
Vals AIInkling IOI14.9%
Vals AIInkling LiveCodeBench85.5%
Vals AIInkling LegalBench82.9%
Vals AIInkling Legal Research Bench28.4%
Vals AIInkling MedCode41.2%
Vals AIInkling MedScribe85.4%
Vals AIInkling MMLU Pro86.3%
Vals AIInkling MMMU Pro78.5%
Vals AIInkling MortgageTax64.0%
Vals AIInkling ProgramBench0.0%
Vals AIInkling ProofBench v1.10.0%
Vals AIInkling SAGE36.6%
Vals AIInkling SkillsBench26.1%
Vals AIInkling SRE Bench0.0%
Vals AIInkling SWE-bench77.6%
Vals AIInkling Tax Agent Bench15.3%
Vals AIInkling TaxEval v275.3%
Vals AIInkling Terminal-Bench 4.00.5%
Vals AIInkling Vals Index28.7%
Vals AIInkling Vals Multimodal Index49.4%
Vals AIInkling Vibe Code Bench 1-1007.3%
Vals AIInkling Vibe Code Bench v1.119.2%

앱

이 모델로 가장 많은 트래픽을 보내는 공개 앱입니다. 실제 프로덕션 워크로드가 어떤 모습인지 파악하는 데 유용하며, 이 모델이 어떤 사용 사례에 가장 적합한지 알려 주는 단서이기도 합니다.

활동

시간 경과에 따른 이 모델의 토큰 사용량과 요청 트래픽입니다.

API

이 모델을 호출하는 데 바로 사용할 수 있는 코드입니다. OpenRouter의 API는 OpenAI와 호환되므로 대부분의 SDK는 기본 URL만 바꾸면 작동합니다. 모델 간에 변경되는 것은 아래의 모델 슬러그뿐입니다.

더 많은 모델 살펴보기

비전 기능을 갖춘 AI 모델: 이미지 이해를 위한 멀티모달 LLM컬렉션AI 모델 순위순위
US$0.95US$4.05US$0.160.77s72 tps
99.65%
US$1.00US$4.05US$0.170.44s75 tps
95.19%
처리량
75tok/s

P50, 제공업체 전체 중 최고

지연 시간
0.44초

P50, 최고 제공업체

AutoExacto benchmarks
GPQA DiamondTAU-BenchBaseten82.4%--Baseten82.6%73.3%Together84.7%68.3%DeepInfra84.7%67.4%auto-routing83.9%67.1%
가동 시간(3일)모델에 연결할 수 있습니다. 요청이 제공업체로 라우팅되었습니다.
100.00%
가용성(3일)모델이 어떤 제공업체에서든 추론 결과를 반환한 비율입니다. 오류와 빈 응답은 가동 시간을 낮춥니다.
95.78%

지난 3일간의 가용성

최근 72시간
가용성 95.78%
3일 전2일 전어제지금

지난 24시간 동안의 가용성

OpenRouter Availability
97.50%
Without Routing
93.07%

업스트림 제공업체에서 오류가 발생하면 요청 필터에서 허용하는 경우 정상 상태인 다른 제공업체로 라우팅하여 복구할 수 있습니다. 제공업체별 가동 시간 데이터는 프로그래밍 방식으로 엔드포인트 API를 통해 확인할 수 있습니다. 로드 밸런싱 및 사용자 지정 옵션에 대해 자세히 알아보세요.

1.
https://nousresearch.com의 파비콘
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.
4.96B토큰
2.
https://instaplay.ai/의 파비콘
Instaplay
신규
3.86B토큰
3.
https://portkey.ai/의 파비콘
Portkey AI
Control panel for AI apps
932M토큰
4.
https://openai.com/codex의 파비콘
Codex
A coding agent that helps you build and ship with AI
674M토큰
5.
https://github.com/visual-snow/producing-agent의 파비콘
producing-agent referee
신규
441M토큰

자주 묻는 질문

Inkling is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 41B active parameters out of 975B total. It is designed for general-purpose reasoning, coding, agentic and tool-use systems, retrieval-augmented generation, instruction following, and multilingual conversational applications.

Inkling의 비용은 US$0.95/M 입력 토큰 및 US$4.05/M 출력 토큰, US$0.16/M tokens의 Cache Read에 대한 요금은 별도입니다.

Inkling의 컨텍스트 윈도우는 524,288토큰입니다. 최대 262,144개의 완료 토큰을 지원합니다.

예. Inkling은(는) 함수 호출을 위해 tools 및 tool_choice를 지원합니다. response_format을 지원하지 않으므로 JSON 출력이 강제되지 않습니다.

Inkling은(는) 텍스트, 이미지 및 오디오을(를) 입력으로 받고 텍스트을(를) 반환합니다.

Inkling은(는) OpenRouter에서 2개 제공업체가 제공합니다: DeepInfra 및 Together. 요청은 사용 가능한 최적의 제공업체로 라우팅되며, 다른 제공업체로 자동 장애 조치됩니다. 제공업체 라우팅을 사용하여 제공업체를 고정하거나 제외할 수도 있습니다.

Inkling은(는) 2026년 7월 17일에 출시되었습니다.

다음 제공업체의 추가 모델 thinkingmachines

Inkling Small

Inkling Small is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 12B active parameters out of 276B total. It is positioned as the smaller, more efficient member of the Inkling family and is suited for reasoning, coding, agentic workflows, retrieval-augmented generation, instruction following, and multilingual conversation.

텍스트컨텍스트 524KUS$0.45 / US$1.20
Inkling Small

Inkling Small is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 12B active parameters out of 276B total. It is positioned as the smaller, more efficient member of the Inkling family and is suited for reasoning, coding, agentic workflows, retrieval-augmented generation, instruction following, and multilingual conversation.

텍스트컨텍스트 1.0MFree
Inkling

Inkling is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 41B active parameters out of 975B total. It is designed for general-purpose reasoning, coding, agentic and tool-use systems, retrieval-augmented generation, instruction following, and multilingual conversational applications. Its native image and audio understanding supports multimodal analysis alongside text.

텍스트컨텍스트 1.0MFree