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CherryText 1.0 Flash

支持 100 万 token 上下文、工具调用和推理的高速、低成本语言模型。

Sakuranbo AI ·

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将在控制台中打开 Playground。

查看 llms.txt

Sakuranbo AI 目前处于预览阶段。

概览

CherryText 1.0 Flash 是面向对话、编程和智能体场景的高速、低成本语言模型，支持 100 万 token 上下文和最多 131,072 个输出 token。可通过兼容 OpenAI 的 Chat Completions 端点调用，支持流式输出、工具调用和 JSON 输出。模型会先推理再作答，推理内容通过 reasoning_content 字段返回。

基本信息

模型 ID
sakuranbo/cherrytext-1.0-flash
提供方
Sakuranbo AI
模态
文本
任务
对话
上游状态
GA（上游）
最后更新
2026-10-29

能力

输入
文本
输出
文本
上下文长度
1,000,000 token
最大输出
131,072 token
流式输出
是
异步任务
否

数据政策

  • 输出内容随响应返回，不会被存储。
  • 不存储提示词，只保留请求的元数据。
  • 您的请求会转发给运行该模型的上游提供方。

查看该模型的成功率和生成时间实测值

API

使用模型 ID sakuranbo/cherrytext-1.0-flash 调用该模型。

预估价格

POST /v1/estimate 接收 JSON 请求体（{ model, input }），在运行前返回该输入的价格。该端点无需 API 密钥。

curl -X POST "https://api.sakuranbo.ai/v1/estimate" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "sakuranbo/cherrytext-1.0-flash",
  "input": {
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a concise assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize the benefits of prepaid API credits in two lines."
      }
    ],
    "max_tokens": 2048
  }
}'
const response = await fetch("https://api.sakuranbo.ai/v1/estimate", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "sakuranbo/cherrytext-1.0-flash",
    "input": {
      "messages": [
        {
          "role": "system",
          "content": "You are a concise assistant."
        },
        {
          "role": "user",
          "content": "Summarize the benefits of prepaid API credits in two lines."
        }
      ],
      "max_tokens": 2048
    }
  }),
});
const data = await response.json();
console.log(data);
import requests

response = requests.post(
    "https://api.sakuranbo.ai/v1/estimate",
    json={
        "model": "sakuranbo/cherrytext-1.0-flash",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": "You are a concise assistant.",
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": "Summarize the benefits of prepaid API credits in two lines.",
                },
            ],
            "max_tokens": 2048,
        },
    },
)
print(response.json())

生成

向 /v1/chat/completions 发送生成请求。下方请求使用了该模型在目录中的示例输入。

列出和获取模型以及费用预估无需 API 密钥。生成请求需要 API 密钥：Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

curl -X POST "https://api.sakuranbo.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $SAKURANBO_API_KEY" \
  -d '{
  "model": "sakuranbo/cherrytext-1.0-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a concise assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the benefits of prepaid API credits in two lines."
    }
  ],
  "max_tokens": 2048
}'
const response = await fetch("https://api.sakuranbo.ai/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: `Bearer ${process.env.SAKURANBO_API_KEY}`,
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "sakuranbo/cherrytext-1.0-flash",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a concise assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize the benefits of prepaid API credits in two lines."
      }
    ],
    "max_tokens": 2048
  }),
});
const data = await response.json();
console.log(data);
import os

import requests

response = requests.post(
    "https://api.sakuranbo.ai/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['SAKURANBO_API_KEY']}",
    },
    json={
        "model": "sakuranbo/cherrytext-1.0-flash",
        "messages": [
            {
                "role": "system",
                "content": "You are a concise assistant.",
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "Summarize the benefits of prepaid API credits in two lines.",
            },
        ],
        "max_tokens": 2048,
    },
)
print(response.json())

阅读对话指南

参数

该模型的请求字段。

名称类型必填默认值约束说明
messagesobject[]是OpenAI Chat Completions 格式的对话消息。
max_tokensinteger否40961 至 131,072生成 token 数的上限，包含模型用于推理的 token。数值过小可能导致在写出回答之前响应就被截断。余额预留按此值计算。
temperaturenumber否10 至 2采样温度。
streamboolean否false以 Server-Sent Events 流式返回 token。

价格

价格以 USD 计价，已包含我们的加价。失败、已取消、已过期以及被内容政策拒绝的运行不会计费。对于对话，模型开始生成输出（包括推理输出）后，即使流中断或连接被关闭，也会对已生成的输出计费。

项目单位条件价格
输入 token每 100 万 token默认$0.4125
缓存输入 token每 100 万 token默认$0.0104
输出 token每 100 万 token默认$1.65

价格示例

示例按标价计算。最终费用由服务器根据实际用量计算。

示例合计
1,000 输入和 1,000 输出 token$0.002063
10,000 输入和 1,000 输出 token$0.005775
100,000 输入和 4,096 输出 token$0.048009

默认设置一次运行：$0.00676（无输入，输出最多 4,096 token）

定价

结构

输入字段的 JSON Schema，由目录生成。

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "type": "object",
  "properties": {
    "messages": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object"
      },
      "description": "OpenAI Chat Completions 格式的对话消息。"
    },
    "max_tokens": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 131072,
      "default": 4096,
      "description": "生成 token 数的上限，包含模型用于推理的 token。数值过小可能导致在写出回答之前响应就被截断。余额预留按此值计算。"
    },
    "temperature": {
      "type": "number",
      "minimum": 0,
      "maximum": 2,
      "default": 1,
      "description": "采样温度。"
    },
    "stream": {
      "type": "boolean",
      "default": false,
      "description": "以 Server-Sent Events 流式返回 token。"
    }
  },
  "required": [
    "messages"
  ]
}