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ModelFold
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ling-3-0-flash

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⚡ API で実行

Ling 3.0 Flash は総パラメータ 1,240 億、トークンあたり約 51 億が活性化する Mixture-of-Experts モデルで、トークン効率と本番規模のエージェント推論を重視して設計されています。

料金： 入力：100 万トークンあたり 4.2 クレジット（約 $0.02）、出力：100 万トークンあたり 12.6 クレジット（約 $0.06）。

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このデモページにはクライアントの完全な記憶機能はありません。すべての機能をご利用いただくには、クライアントまたは CLI から接続してください。

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README
Ling 3.0 Flash の使い方ガイド

ModelFold で Ling 3.0 Flash API を使う

Ling 3.0 Flash は総パラメータ 1,240 億、トークンあたり約 51 億が活性化する Mixture-of-Experts モデルで、トークン効率と本番規模のエージェント推論を重視して設計されています。まずは ModelFold の Playground で試し、OpenAI 互換のチャット API から自分のアプリに組み込めます。

Ling 3.0 Flash API とは

Ling 3.0 Flash の概要

Ling 3.0 Flash は inclusionAI のチャットモデルです。テキストを入力でき、テキストを出力します。コンテキストは最大 26.2 万 トークンです。

自前のデプロイは不要

ModelFold では 1 つの API キーで Ling 3.0 Flash を呼び出せます。モデルの重みのダウンロードや推論サーバーの運用は不要です。同じキーで ModelFold の他のチャット・画像・動画・音声モデルも使えます。

Ling 3.0 Flash の主な機能

最大 26.2 万 トークンのコンテキスト

長い会話、大きな文書、まとまった量のコードを 1 回のリクエストに収められるため、断片ではなく全体を踏まえて推論できます。

関数呼び出し

Ling 3.0 Flash はツール（関数）呼び出しに対応しています。リクエストで関数を定義すると、モデルがコードで実行できる構造化された呼び出しを返します。エージェントやシステム連携の基盤になります。

推論モード

Ling 3.0 Flash は最終回答の前に推論を出力できます。Playground では推論のオン・オフを切り替えて結果を比較できます。

構造化出力

スキーマに沿った JSON での出力（response_format）を指定でき、情報抽出、分類、システム連携が安定します。

ModelFold で Ling 3.0 Flash を使う方法

  1. 1

    ステップ 1：Playground で試す

    このページ上部の Playground でプロンプトを入力し、コードを書く前に Ling 3.0 Flash の応答を確認できます。

  2. 2

    ステップ 2：API キーを作成

    ModelFold にログインし、コンソールで API キーを作成します。キーは秘密にし、Bearer トークンとして送信します。

  3. 3

    ステップ 3：リクエストを送る

    POST https://modelfold.ai/v1/chat/completions に "model": "ling-3-0-flash" とメッセージを指定して送信します。既存の OpenAI 互換 SDK は Base URL とキーを変えるだけで使えます。

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    ステップ 4：本番運用と確認

    応答をプロダクトに組み込み、各呼び出しのトークン使用量と費用はコンソールのログで確認できます。

Ling 3.0 Flash で作れるもの

大量処理パイプライン

リクエスト単価が重要な場面で、分類、情報抽出、書き換え、バッチ処理を大規模に実行できます。

自律型エージェント

複数ステップのタスクを計画し、ツールや API を呼び出しながら、長いセッションを通じて目標に向かって作業を続けるエージェントを構築できます。

ツール呼び出しのバックエンド

大規模なエージェントシステムの実行役として、リクエストの振り分け、関数呼び出し、API 呼び出しの連携を担えます。

低レイテンシーな体験

チャット UI、オートコンプリート、インタラクティブなツールなど、素早い応答が求められる場面に使えます。

よくある質問

Ling 3.0 Flash とは何ですか？⌄

Ling 3.0 Flash は総パラメータ 1,240 億、トークンあたり約 51 億が活性化する Mixture-of-Experts モデルで、トークン効率と本番規模のエージェント推論を重視して設計されています。

Ling 3.0 Flash はどの入力に対応していますか？⌄

Ling 3.0 Flash はテキストを入力でき、テキストを出力します。ModelFold ではテキストメッセージを送信します。Playground で添付した文書はテキストに変換して送信されます。

Ling 3.0 Flash のコンテキスト長は？⌄

最大 26.2 万 トークンで、入力と出力で共有されます。

Ling 3.0 Flash は関数呼び出しに対応していますか？⌄

はい。チャット API の標準的な tools パラメータでツール / 関数呼び出しを利用できます。

ModelFold での Ling 3.0 Flash の料金は？⌄

トークン単位の従量課金です。入力・出力トークンは、このページに表示される 100 万トークンあたりの価格で課金されます。月額料金はなく、失敗したリクエストは課金されません。

API で Ling 3.0 Flash を呼び出すには？⌄

ModelFold の API キーを Bearer トークンとして、https://modelfold.ai/v1/chat/completions に "model": "ling-3-0-flash" を指定した POST リクエストを送信します。

料金表
入力4.2 クレジット 1M tokens≈ $0.02
出力12.6 クレジット 1M tokens≈ $0.06

トークン単位で課金し、入力と出力は別料金です。思考トークンは出力に含まれます。Playground でも同じ計算を使います。

API ドキュメントを見る →AI Agents · Claude Code / Cursor / Trae →
クイックスタート
POST/v1/chat/completions
curl https://modelfold.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MODELFOLD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"ling-3-0-flash","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'