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Favicon de particle-ai

Particle AI: Particle-1 (free)

particle-ai/particle-1:free

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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.

Modalidades
Preço
Gratuito
Contexto
1,0M
Lançado
28 de out. de 2026
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ProvedoresDesempenhoDisponibilidadeAplicativosAtividadePerguntas frequentesExplorar

Provedores

Este modelo é hospedado por um provedor. O OpenRouter encaminha todas as solicitações diretamente a ele — não há decisões de roteamento a tomar.

Desempenho

A vazão indica a velocidade com que o modelo escreve (tokens por segundo — quanto maior, melhor). A latência é o tempo total de ida e volta (quanto menor, melhor). TTFT é o tempo até o primeiro token — quanto tempo leva para você ver algo aparecer (quanto menor, melhor).

Disponibilidade

A disponibilidade é a porcentagem dos últimos 3 dias em que pelo menos um provedor estava respondendo às solicitações. A disponibilidade é a porcentagem de tempo em que a inferência foi realizada com sucesso. O OpenRouter monitora continuamente e usa o próximo melhor provedor quando um deles retorna um erro.

Aplicativos

Aplicativos públicos que enviam mais tráfego para este modelo. Um bom indicador de como são as cargas de trabalho reais em produção — e uma pista sobre os casos de uso para os quais este modelo é mais adequado.

Atividade

Volume de tokens e tráfego de requisições para este modelo ao longo do tempo.

API

Código pronto para chamar este modelo. A API do OpenRouter é compatível com a OpenAI — a maioria dos SDKs funciona apenas trocando a URL base. A única coisa que muda entre os modelos é o slug do modelo abaixo.

Atualmente indisponível por meio do roteamento intrarregional da UE. Documentação de roteamento na região

Explorar mais modelos

Modelos de IA gratuitos na OpenRouterColeçãoModelos de IA com visão: LLMs multimodais para compreensão de imagensColeçãoClassificações de modelos de IAClassificação
Latência / taxa de transferência
GratuitoGratuito0,77s111 tok/s
100,00%
ProvedorEntrada / Saída /M
  • Favicon de Particle AI
    Entrada Gratuito / Saída Gratuito
    111 tok/s100,00% uptime
Taxa de transferência
111tok/s

P50, melhor entre os provedores

Latência
0,77s

P50, melhor provedor

Disponibilidade (3d)O modelo estava acessível. Requisição roteada para um provedor.
99,96%
Disponibilidade (3d)O modelo retornou inferência de qualquer provedor. Erros e respostas vazias contam negativamente para essa métrica.
99,88%

Disponibilidade nos últimos 3 dias

Últimas 72 horas
Disponibilidade 99,88%
Há 3 diasHá 2 diasOntemAgora

Disponibilidade nas últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,90%

Quando ocorre um erro em um provedor upstream, podemos nos recuperar roteando para outro provedor saudável, se os filtros da sua solicitação permitirem. Você pode acessar os dados de disponibilidade por provedor de forma programática pela API de endpoints. Saiba mais sobre nossas opções de balanceamento de carga e roteamento de provedores.

1.
Favicon de https://kilocode.ai/
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.
326Mtokens
2.
Favicon de https://claude.ai/apple-touch-icon.png
Claude Code
Claude Code is Anthropic's agentic coding tool that reads your entire codebase, plans and executes changes across files, runs tests, and iterates on failures, all from natural language prompts.
67Mtokens
3.
Favicon de https://openclaw.ai/
OpenClaw
OpenClaw is an open-source AI agent that connects to your messaging apps and takes real actions on your behalf, from running commands and browsing the web to managing files and sending emails.
50,8Mtokens
4.
Favicon de https://nousresearch.com
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.
39,1Mtokens
5.
Favicon de https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
DeepSeek Harness
novo
16,9Mtokens
5 principais aplicativos
500M
Restante do OpenRouter
250M

Perguntas frequentes

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.

Sim. O preço mostrado nesta página para Particle-1 (free) é zero, portanto você não paga por tokens de prompt ou de conclusão. Os endpoints gratuitos estão sujeitos a limites de taxa — consulte a documentação sobre limites de taxa.

Particle-1 (free) tem uma janela de contexto de 1.048.576 tokens. Ele aceita até 131.072 tokens de conclusão.

Sim. Particle-1 (free) aceita tools e tool_choice para chamadas de função. Também oferece suporte a saídas estruturadas por meio de um esquema JSON em response_format.

Particle-1 (free) aceita texto e imagens como entrada e retorna texto.

Particle-1 (free) é servido por 1 provedor no OpenRouter: Particle AI.

Particle-1 (free) foi lançado em 28 de outubro de 2026.

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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.

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Particle-1 (free)

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.

TextoContexto de 1,0MFree