Ling-3.0-flash가 이제 Novita AI 서버리스 API를 통해 시간 제한 무료 모델 로 제공되며, 2026년 7월 27일 기준 입력 및 출력 가격이 $0로 책정되었습니다. 이 모델은 에이전트 추론을 위해 설계된 텍스트 모델입니다: 총 1,240억 개의 파라미터, 토큰당 약 51억 개의 활성 파라미터, 262,144 토큰 컨텍스트 윈도우, 추론 지원, 그리고 OpenAI 호환 채팅 완성 워크플로우를 통한 함수 호출을 제공합니다. 장기 실행 에이전트, 도구 사용, 또는 대규모 자동화를 테스트하는 개발자에게 즉각적인 매력은 간단합니다: 현재 무료 기간 동안 토큰당 비용을 지불하지 않고도 대규모 희소 모델을 평가할 수 있다는 점입니다.
핵심 요약
- 현재 API는 무료입니다. Ling-3.0-flash 모델 페이지는 백만 입력 토큰당 $0, 백만 출력 토큰당 $0로 표시되어 있으며, 2026년 7월 27일 기준 “시간 제한 무료” 라벨이 붙어 있습니다.
- 매우 희소한 124B MoE 모델입니다. 토큰당 약 5.1B의 파라미터가 활성화되며, 이는 전체 파라미터 수의 약 4.1%에 해당합니다.
- 에이전트 추론을 위해 설계되었습니다. Novita의 모델 리스팅은 토큰 효율성과 토큰, 지연 시간, 서빙 비용 제약 하에서의 프로덕션 규모 에이전트 워크로드를 강조합니다.
- 호스팅 API는 긴 컨텍스트와 도구 사용을 지원합니다. 현재 리스팅은 262,144 토큰 컨텍스트 윈도우, 32,768 토큰 최대 출력, 추론 및 함수 호출을 보여줍니다.
- 무료 가격은 영구적인 약속이 아닌 평가 기간으로 간주하십시오. 프로덕션 비용을 추정하거나 사용자에게 무료 서비스를 약속하기 전에 실시간 모델 페이지를 확인하십시오.
Ling-3.0-flash란 무엇인가요?
Ling-3.0-flash는 InclusionAI의 희소 혼합 전문가 언어 모델입니다. 모든 124B 파라미터를 모든 토큰에 대해 활성화하는 대신, 각 토큰을 약 5.1B의 활성 파라미터를 통해 라우팅합니다. 이 아키텍처는 각 추론 단계에 사용되는 계산량을 제한하면서 대규모 모델의 용량을 보존하기 위한 것입니다.
현재 Novita AI 설명은 벤치마크 헤드라인보다는 실용적인 목표에 초점을 맞춥니다: 제한된 토큰, 지연 시간 및 서빙 비용 예산 내에서 더 유용한 작업을 완료하는 것입니다. 이러한 포지셔닝은 한 번의 사용자 작업이 여러 모델 호출, 도구 호출, 계획 단계 및 검증 단계를 트리거할 수 있는 에이전트 시스템에서 특히 중요합니다.
Ling-3.0-flash는 Ling-2.6-flash와 혼동해서는 안 됩니다. 새 모델은 총 파라미터를 104B에서 124B로 늘리는 동시에 활성 파라미터를 7.4B에서 약 5.1B로 줄였습니다. 두 모델 모두 Novita AI에서 긴 컨텍스트를 제공하지만, Ling-3.0-flash는 현재 호스팅된 기능 세트에 추론 지원을 추가하고 시간 제한 무료 API 가격으로 출시됩니다.
Novita AI에서 Ling-3.0-flash를 어떻게 사용할 수 있나요?
Novita AI는 Ling-3.0-flash를 서버리스 텍스트 생성 모델로 호스팅합니다. 정확한 모델 ID는 inclusionai/ling-3.0-flash이며, 지원되는 엔드포인트 패밀리는 채팅 완성입니다. 이 서비스는 Novita의 LLM 카탈로그 전반에 걸쳐 제공되는 동일한 OpenAI 호환 요청 패턴을 사용하므로, 팀은 전용 배포를 생성하거나 추론 하드웨어를 관리하지 않고도 모델을 평가할 수 있습니다.
2026년 7월 27일 기준으로, 이 모델의 가격은 백만 입력 토큰당 $0, 백만 출력 토큰당 $0 입니다. 모델 페이지는 또한 이 제안을 시간 제한 무료 라고 표시합니다. 이 차이는 중요합니다: Ling-3.0-flash는 지금 호출하기에 무료이지만, 가격이 무기한 0으로 유지될 것이라고 약속하지는 않습니다.
가장 안전한 프로덕션 관행은 이 기간을 자체 증거를 수집할 기회로 활용하는 것입니다. 대표적인 에이전트 트레이스를 실행하고, 토큰 사용량과 지연 시간을 기록하고, 함수 호출 신뢰성을 테스트하고, 현재 모델과 답변 품질을 비교하십시오. 나중에 가격이 변경되면 해당 워크로드에 모델이 여전히 적합한지 결정할 충분한 데이터를 확보하게 될 것입니다.
Ling-3.0-flash 사양 및 가격
| 필드 | 현재 세부 정보 |
|---|---|
| 표시 이름 | Ling-3.0-flash |
| 모델 ID | inclusionai/ling-3.0-flash |
| 아키텍처 | 124B 파라미터 혼합 전문가; 토큰당 약 5.1B 활성 파라미터 |
| 접근 방식 | 서버리스 API |
| API 형식 | OpenAI 호환 채팅 완성 |
| 기본 URL | https://api.novita.ai/openai |
| 엔드포인트 | OpenAI 호환 기본 URL을 통한 /v1/chat/completions |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 토큰 |
| 최대 출력 | 32,768 토큰 |
| 모달리티 | 텍스트 입력 및 텍스트 출력 |
| 호스팅 기능 | 추론 및 함수 호출 |
| 입력 가격 | 백만 토큰당 $0, 시간 제한 무료 |
| 출력 가격 | 백만 토큰당 $0, 시간 제한 무료 |
| 최적 용도 | 에이전트 평가, 긴 컨텍스트 자동화, 도구 사용 워크플로우, 비용 민감형 실험 |
모델 가용성, 사양, 가격 및 API 세부 정보는 2026년 7월 27일 기준 Novita AI 모델 페이지 및 LLM API 문서에서 확인되었습니다.
현재 모델 리스팅은 Ling-3.0-flash에 대한 공개 벤치마크 패키지, 처리량 보장 또는 상세한 업스트림 훈련 보고서를 제공하지 않습니다. 따라서 이 글은 지능 순위를 할당하거나 다른 모델보다 성능이 뛰어나다고 주장하지 않습니다. 프로덕션 선택을 위해서는 파라미터 수만으로 품질을 추론하기보다는 자체 프롬프트와 도구로 테스트하십시오.
가격은 유사한 MoE 모델과 어떻게 비교되나요?
Ling-3.0-flash는 현재 호스팅된 토큰 가격이 0이기 때문에 특이합니다. “무료 대 유료” 보다 더 유용한 비교를 위해 아래 표에는 실시간 Novita AI 카탈로그에서 유사한 총 파라미터 수 또는 유사한 낮은 활성 파라미터 설계를 가진 희소 모델이 포함되어 있습니다.
| Novita AI의 모델 | 총 / 활성 파라미터 | 컨텍스트 | 백만 토큰당 입력 | 백만 토큰당 출력 |
|---|---|---|---|---|
| Ling-3.0-flash | 124B / ~5.1B | 262,144 | $0.00 | $0.00 |
| Qwen3.5-122B-A10B | 122B / 10B | 262,144 | $0.40 | $3.20 |
| Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct | 80B / ~3B | 131,072 | $0.15 | $1.50 |
| Ling-2.6-flash | 104B / 7.4B | 262,144 | $0.10 | $0.30 |
가격 및 호스팅 제한은 2026년 7월 27일 Novita AI의 실시간 모델 리스팅에서 확인되었습니다. Ling-3.0-flash는 시간 제한 무료로 표시되어 있으므로 해당 행은 영구적인 가격 보장이 아닌 스냅샷입니다.
이 표는 어떤 모델이 “최고” 인지 결정하지 않습니다. Qwen3.5-122B-A10B는 Novita AI에서 더 큰 최대 출력 허용량과 기본 비전 기능을 제공합니다. Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct는 현재 리스팅에서 구조화된 출력 지원을 갖춘 더 작은 희소 모델입니다. Ling-2.6-flash는 확립된 제품 이력을 가지고 있으며 무료 프로모션 외부에서도 저렴합니다. Ling-3.0-flash는 오늘날 가격 측면에서 평가하기 가장 쉬운 모델이지만, 성능과 신뢰성은 여전히 워크로드별 테스트가 필요합니다.
124B/5.1B MoE 설계가 왜 중요한가요?
총 파라미터 수와 활성 파라미터 수는 MoE 모델의 다른 부분을 설명합니다. 124B 총 수치는 모델의 전반적인 전문가 용량을 나타냅니다. 약 5.1B 활성 수치는 해당 전문가 네트워크 중 개별 토큰에 대해 선택되는 양을 설명합니다.
개발자에게 중요한 점은 5.1B 활성 파라미터가 자동으로 모델을 빠르게 만든다는 것이 아닙니다. 실제 API 지연 시간은 서빙 하드웨어, 배치 처리, 프롬프트 길이, 출력 길이 및 플랫폼 부하에 따라 달라집니다. 유용한 신호는 Ling-3.0-flash가 모든 토큰에 대해 전체 파라미터 세트를 실행하는 대신 희소 활성화 및 토큰 효율성을 중심으로 설계되었다는 것입니다.
이러한 설계는 에이전트가 반복될 때 특히 관련이 있습니다. 지원 에이전트는 요청을 분류하고, 컨텍스트를 검색하고, 도구를 호출하고, 결과를 검사하고, 응답을 초안할 수 있습니다. 코딩 에이전트는 저장소를 검색하고, 변경 사항을 계획하고, 파일을 편집하고, 테스트를 실행하고, 실패를 수정할 수 있습니다. 두 경우 모두 하나의 “작업” 에 대한 비용과 지연 시간은 여러 추론 단계에 분산됩니다. 효율적인 반복 추론을 위해 설계된 모델은 단일 응답에만 최적화된 모델보다 더 가치 있을 수 있습니다.
개발자는 Ling-3.0-flash로 무엇을 구축할 수 있나요?
도구 사용 어시스턴트
함수 호출은 Ling-3.0-flash를 도구를 선택하고, 인수를 생성하고, 도구 결과를 검사하고, 워크플로우를 계속하는 어시스턴트의 후보로 만듭니다. 예로는 고객 지원 라우팅, 계정 조회, 내부 지식 검색 및 운영 대시보드가 있습니다.
긴 컨텍스트 문서 워크플로우
262,144 토큰 컨텍스트 윈도우는 계약 검토, 연구 종합, 대본 분석 또는 다중 문서 추출을 위한 실질적인 작업 컨텍스트를 수용할 수 있습니다. 큰 컨텍스트 윈도우는 검색 설계를 대체하지는 않지만, 팀이 작업 전반에 걸쳐 지침과 관련 증거를 보존할 수 있는 더 많은 여유를 제공합니다.
코딩 및 저장소 에이전트
추론과 함수 호출은 코드 검색 및 코드 변경 루프를 위한 유용한 기초입니다. Ling-3.0-flash는 저장소 분류, 이슈 분류, 마이그레이션 계획, 테스트 실패 분석 또는 감독된 코딩 에이전트에 적합할 수 있습니다. 특히 도구 호출이 프로덕션 시스템을 변경할 수 있는 경우 쓰기 작업을 허용하기 전에 신중하게 테스트하십시오.
대규모 평가 파이프라인
무료 기간은 평가 세트 구축 비용을 낮춥니다. 팀은 실제 프롬프트를 재생하고, 도구 호출 형식을 비교하고, 실패 모드를 검토하고, 모델이 라우팅 로직에 포함될 가치가 있는지 결정할 수 있습니다. 이것은 가장 저렴한 모델을 즉시 기본값으로 가정하는 것보다 무료 액세스를 더 잘 활용하는 방법입니다.
Ling-3.0-flash는 언제 사용해야 하나요?
워크로드에 다음 특성 중 여러 개가 있는 경우 평가를 위해 Ling-3.0-flash를 선택하십시오:
- 텍스트 기반이며 채팅 완성을 사용합니다.
- 추론, 함수 호출 또는 둘 다 필요합니다.
- 긴 지침, 문서, 메모리 또는 도구 결과를 전달합니다.
- 하나의 사용자 작업에 여러 모델 실행이 필요할 수 있습니다.
- 현재 프로모션 기간 동안 토큰당 요금 없이 대규모 MoE 모델을 테스트하려고 합니다.
- 공개 리더보드에 의존하지 않고 작업 완료, 도구 정확도, 지연 시간 및 토큰 사용량으로 성공을 측정할 수 있습니다.
이 모델은 또한 라우팅 실험을 위한 실용적인 후보입니다. 위험도가 낮은 에이전트 단계를 Ling-3.0-flash로 보내고, 유료 참조 모델과 결과를 비교하며, 다른 기능 프로필이 필요한 작업만 에스컬레이션할 수 있습니다.
다른 모델은 언제 선택해야 하나요?
Ling-3.0-flash가 모든 애플리케이션에 자동으로 선택되는 것은 아닙니다.
이미지 또는 오디오 입력이 필요한 경우 다른 모델을 선택하십시오. 현재 호스팅된 리스팅은 텍스트 전용입니다. 엄격한 스키마 생성이 프로덕션 계약의 핵심인 경우 구조화된 출력을 지원하는 모델을 고려하십시오. Ling-3.0-flash는 현재 함수 호출을 나열하지만 구조화된 출력은 나열하지 않습니다. 독립적으로 게시된 벤치마크 증거, 특정 지연 시간 서비스 수준 또는 장기 예산 책정을 위한 안정적인 유료 가격이 필요한 경우에도 다른 모델이 더 나을 수 있습니다.
32,768 토큰 최대 출력은 많은 에이전트 작업에 충분하지만 일부 현재 장기 컨텍스트 모델의 출력 제한보다 낮습니다. 애플리케이션이 한 번의 호출로 매우 큰 아티팩트를 정기적으로 생성하는 경우 마이그레이션 전에 출력 한도를 비교하십시오.
마지막으로, API가 무료로 유지되는 것에 의존하는 비즈니스 모델을 구축하지 마십시오. 0 가격은 명시적으로 시간 제한이 있습니다. 프로덕션 계획에는 대체 모델, 라우팅 제어 및 출시 전 새로운 가격 확인이 포함되어야 합니다.
기존 API 워크플로우에 어떻게 통합되나요?
Ling-3.0-flash는 Novita AI의 OpenAI 호환 LLM 인터페이스를 사용합니다. 높은 수준에서 기존 채팅 완성 애플리케이션에는 세 가지 구성 값이 필요합니다:
- Novita AI API 키.
- OpenAI 호환 기본 URL,
https://api.novita.ai/openai. - 모델 ID,
inclusionai/ling-3.0-flash.
그런 다음 요청은 채팅 완성 엔드포인트를 통해 전송됩니다. 함수 정의는 도구 사용 워크플로우에 포함될 수 있으며, 추론 동작은 프로덕션에서 사용할 계획과 동일한 프롬프트 및 작업 수준 검사로 평가되어야 합니다.
이 출시 개요는 의도적으로 통합 경계에서 멈춥니다. 전체 SDK 튜토리얼, 요청 샘플, 파라미터 튜닝 또는 문제 해결 단계는 포함하지 않습니다. 이러한 내용은 전용 빠른 시작 가이드에 속합니다.
결론
Ling-3.0-flash는 텍스트 기반 에이전트를 구축하고 있고 긴 컨텍스트, 추론 및 함수 호출이 있는 대규모 희소 모델을 원한다면 테스트할 가치가 있습니다. 현재 시간 제한 무료 가격은 진지한 평가에서 토큰 비용 장벽을 제거하는 반면, 124B 총 및 5.1B 활성 아키텍처는 모델에 명확한 효율성 중심 설계를 제공합니다.
올바른 결정은 무료 기간을 가정이 아닌 증거를 위해 사용하는 것입니다. 재시도 및 도구 실패를 포함한 완전한 에이전트 작업을 측정하십시오. 스택에서 이미 신뢰하는 모델과 출력 품질 및 지연 시간을 비교하십시오. 프로덕션 롤아웃 전에 실시간 가격을 확인하십시오. Ling-3.0-flash가 이러한 테스트에서 좋은 성능을 보인다면 Novita AI는 이를 OpenAI 호환 워크플로우에 추가할 수 있는 간단한 서버리스 경로를 제공합니다.
Novita AI에서 Ling-3.0-flash 평가하기
FAQ
Ling-3.0-flash API는 무료인가요?
네, 2026년 7월 27일 기준으로 그렇습니다. Novita AI는 입력 및 출력을 백만 토큰당 $0로 나열하고 모델을 “시간 제한 무료” 로 표시합니다. 프로모션은 변경될 수 있으므로 사용 전에 실시간 모델 페이지를 확인하십시오.
Ling-3.0-flash 모델 ID는 무엇인가요?
정확한 Novita AI 모델 ID는 inclusionai/ling-3.0-flash입니다.
Ling-3.0-flash의 크기는 어떻게 되나요?
토큰당 약 5.1B 파라미터가 활성화되는 124B 파라미터 혼합 전문가 모델입니다.
Ling-3.0-flash는 어떤 컨텍스트 윈도우를 지원하나요?
현재 Novita AI 리스팅은 262,144 토큰 컨텍스트 윈도우와 32,768 토큰 최대 출력을 보여줍니다.
Ling-3.0-flash는 함수 호출을 지원하나요?
네. Novita AI는 현재 함수 호출과 추론을 지원되는 기능으로 나열합니다. 구조화된 출력은 나열되어 있지 않으므로, 엄격한 JSON 또는 스키마 요구 사항이 있는 경우 자체 테스트에서 검증하십시오.
Ling-3.0-flash는 멀티모달 모델인가요?
현재 Novita AI 엔드포인트에서는 그렇지 않습니다. 호스팅된 리스팅은 텍스트 입력 및 텍스트 출력을 보여줍니다.
Ling-3.0-flash가 Qwen3.5-122B-A10B보다 더 나은가요?
일반적인 품질 주장을 하기에는 검증된 공개 증거가 충분하지 않습니다. Ling-3.0-flash는 현재 무료이며 토큰당 더 적은 파라미터를 활성화하는 반면, Qwen3.5-122B-A10B는 Novita AI에서 비전, 구조화된 출력 및 더 높은 최대 출력 제한을 지원합니다. 워크로드별 평가를 통해 선택하십시오.
