Passo 3.7 Flash na Novita AI: Guia Rápido Multimodal

O Step 3.7 Flash está disponível na Novita AI como um LLM Serverless com o ID de modelo stepfun/step-3.7-flash, chat/completions compatível com OpenAI, suporte a entrada de texto, imagem e vídeo, saída de texto, function calling, saídas estruturadas e raciocínio listados na página do modelo. Este guia rápido foca no fluxo de trabalho do desenvolvedor: como chamar a API, quais padrões de requisição são seguros para usar hoje, quais campos de preço considerar no orçamento e onde ter cuidado antes de integrar comportamento multimodal ou de raciocínio em produção. Para uma visão mais ampla dos recursos e posicionamento do modelo, veja a Visão geral da API Step 3.7 Flash.

O que você precisa antes de chamar a API?

Comece com três itens de configuração:

Item	Valor
Chave de API	Crie e armazene uma chave de API da Novita AI em uma variável de ambiente como NOVITA_API_KEY.
URL base compatível com OpenAI	https://api.novita.ai/openai
Endpoint de chat completions	POST https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions
ID do modelo	stepfun/step-3.7-flash

O índice de documentação da Novita AI lista a URL base compatível com OpenAI, e a referência da API de chat completions documenta os campos de requisição e resposta para POST https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions.

Mantenha a chave de API fora do controle de versão. No desenvolvimento local, exporte-a no seu terminal. Em produção, carregue-a do seu gerenciador de segredos:

export NOVITA_API_KEY="your_api_key"

Se sua aplicação já usa chat completions compatível com OpenAI, o caminho de migração geralmente é pequeno: aponte o cliente para a URL base da Novita AI, defina o token bearer de Autorização e use o ID do modelo Step 3.7 Flash.

Quais fatos do Step 3.7 Flash importam para a implementação?

Use o ID exato do modelo no código e o nome de exibição na interface do usuário. A página atual do modelo na Novita lista o Step 3.7 Flash como um modelo de Chat na série StepFun.

Campo	Valor atual na Novita
Nome de exibição	Step 3.7 Flash
ID do modelo na API	stepfun/step-3.7-flash
Família de modelo mostrada pela Novita	StepFun
Tipo de hospedagem	LLM Serverless
Endpoint	chat/completions
Modalidades de entrada	Texto, imagem, vídeo
Modalidades de saída	Texto
Janela de contexto	262.144 tokens
Máx. tokens de saída	256.000
Recursos listados	Serverless, function calling, saídas estruturadas, raciocínio
Rótulos listados	MoE, >100B, NOVO, Destaque
Limite de taxa T1 padrão listado	30 RPM e 50.000.000 TPM

Em 18 de junho de 2026, a Novita lista estes preços de token para stepfun/step-3.7-flash:

Tipo de token	Preço listado
Tokens de entrada	$0,20 por 1M de tokens
Tokens de saída	$1,15 por 1M de tokens
Tokens de entrada lidos em cache	$0,04 por 1M de tokens

Preços, disponibilidade do modelo, limites de taxa e parâmetros de requisição suportados podem mudar. Verifique a página do modelo Step 3.7 Flash e a página de preços da Novita AI antes da revisão de compras, lançamento em produção ou qualquer compromisso de preço voltado ao cliente.

Como chamar o Step 3.7 Flash com cURL?

Para o primeiro teste de fumaça, mantenha a requisição apenas com texto. Isso confirma autenticação, roteamento do modelo, análise da resposta e geração básica antes de adicionar ferramentas, esquemas, imagens ou vídeo.

curl "https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${NOVITA_API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "stepfun/step-3.7-flash",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "Você é um assistente técnico conciso."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Crie uma lista de verificação de quatro etapas para testar um bot de suporte multimodal antes do lançamento."
      }
    ],
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.2
  }'

Uma resposta bem-sucedida segue a estrutura de chat completions documentada pela Novita AI: um array choices, uma mensagem com content gerado, metadados created/model e um objeto usage quando o uso é retornado. Para respostas em streaming, a referência da API observa que o uso aparece no último fragmento da resposta.

Use este teste de fumaça para verificar:

• A chave de API é válida.
• O ID do modelo é aceito.
• Seu cliente consegue analisar choices[0].message.content.
• Seu registro captura o prompt, a conclusão e o uso total de tokens sem armazenar segredos.
• Sua política de timeout e repetição é adequada ao tamanho do prompt.

Como chamar o Step 3.7 Flash a partir do Python?

O padrão do SDK Python da OpenAI funciona com a Novita AI quando você define a URL base da Novita. Instale e fixe a versão do SDK no seu próprio projeto de acordo com sua política de dependências.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="stepfun/step-3.7-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Você é um assistente técnico conciso."},
        {
            "role": "user",
            "content": "Resuma os riscos de lançamento para um fluxo de trabalho de suporte ao cliente que aceita capturas de tela e tickets de texto longo.",
        },
    ],
    max_tokens=512,
    temperature=0.2,
)

print(response.choices[0].message.content)

Para código de aplicação, encapsule isso em um pequeno gateway de modelo em vez de espalhar chamadas brutas de API pela base de código. Um gateway permite impor limites de token padrão, definir timeouts por rota, normalizar erros e trocar modelos para avaliação sem alterar a lógica de negócio.

Um wrapper de produção prático deve capturar:

• model, prompt_tokens, completion_tokens e total_tokens.
• Latência da requisição e contagem de repetições.
• Status HTTP e categoria de erro da API.
• Se ferramentas, esquema JSON, entrada de imagem ou entrada de vídeo foram usados.
• Um resumo de requisição editado que exclua chaves de API e conteúdo sensível do usuário.

Essa telemetria é importante porque o Step 3.7 Flash tem uma grande janela de contexto e um alto limite máximo de saída. Esses limites são úteis, mas sistemas em produção ainda devem definir max_tokens explícito, rejeitar uploads de usuário superdimensionados antes da chamada do modelo e monitorar o comprimento da saída.

Como lidar com entrada multimodal?

A Novita lista texto, imagem e vídeo como modalidades de entrada para o Step 3.7 Flash e texto como modalidade de saída. Trate isso como o limite de capacidade suportado e, em seguida, verifique a forma exata do payload na documentação ou console atual da Novita antes de enviar uma integração multimodal.

Para um início rápido, use esta ordem:

1. Execute o teste de fumaça apenas com texto.
2. Adicione uma entrada de imagem usando o formato de mensagem chat da Novita atualmente documentado.
3. Valide a qualidade da resposta e a forma da resposta na sua tarefa real.
4. Adicione lotes maiores de imagem ou vídeo somente depois de confirmar o formato da requisição, limites de tamanho, latência e comportamento de custo.

Não presuma que toda forma de payload multimodal compatível com OpenAI é aceita por todo modelo hospedado pela Novita. A página do modelo Step 3.7 Flash verifica suporte a entrada de imagem e vídeo, mas exemplos de requisição de vídeo são mais sensíveis ao tratamento de arquivos, acesso a URL, duração, tamanho e formatação específica do modelo. Se a documentação atual ou exemplo do console não mostrar a forma exata do payload de vídeo que você precisa, evite codificar um a partir da documentação de outro provedor.

Bons primeiros casos de uso de imagem incluem:

• Resumir uma captura de tela de suporte junto com o texto do ticket do usuário.
• Extrair o estado da interface de uma captura de tela de produto para um assistente de triagem interno.
• Revisar uma imagem de QA visual e produzir uma lista de verificação em texto.

O vídeo deve ser testado de forma mais conservadora. Comece com clipes curtos, registre a forma exata da requisição que funciona, capture latência e uso de tokens, e defina um comportamento de fallback quando a entrada de vídeo for rejeitada, muito grande ou muito lenta para sua rota.

Como function calling e saídas estruturadas se encaixam?

O Step 3.7 Flash é listado com function calling e saídas estruturadas. Na API de chat completions, o function calling é exposto através de tools, e as saídas estruturadas são expostas através de response_format.

Use function calling quando o modelo deve escolher uma ferramenta e retornar argumentos JSON em vez de responder diretamente ao usuário. A referência da API documenta function tools com um type de function, um function.name, uma description, parameters de JSON Schema e uma configuração strict opcional.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "create_support_ticket",
            "description": "Criar um ticket de suporte interno a partir de um problema relatado pelo usuário.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "summary": {"type": "string"},
                    "priority": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["low", "medium", "high"],
                    },
                    "needs_human_review": {"type": "boolean"},
                },
                "required": ["summary", "priority", "needs_human_review"],
            },
        },
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="stepfun/step-3.7-flash",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "A página de configurações de pagamento retorna um erro 500 depois que eu faço upload de uma captura de tela.",
        }
    ],
    tools=tools,
    temperature=0.1,
)

Use saídas estruturadas quando sua aplicação precisar de uma resposta JSON validada e nenhuma chamada de ferramenta externa for necessária. A referência da API de chat completions da Novita documenta response_format com json_schema e observa que o modo strict suporta um subconjunto do JSON Schema. Mantenha os esquemas iniciais pequenos, evite recursos de esquema exóticos e falhe de forma segura quando a resposta do modelo não validar.

Para raciocínio, distinga a capacidade do modelo do comportamento da requisição. A página do modelo Step 3.7 Flash lista raciocínio como um recurso, enquanto a referência da API de chat completions documenta parâmetros relacionados a raciocínio com notas de suporte específicas do modelo. Antes de confiar em um campo de raciocínio em um analisador de produção, execute um teste de API com stepfun/step-3.7-flash e lide com a forma exata da resposta que sua conta receber.

Como as equipes devem fazer orçamento e testar antes da produção?

Use os preços de token listados para estimar o primeiro orçamento e, em seguida, valide com logs de uso reais. O Step 3.7 Flash tem preços diferentes para entrada, saída e leituras de cache, então prompts longos, saídas verbosas e contexto repetido têm perfis de custo diferentes. Se você está comparando a Novita AI com outros provedores de API LLM, o guia melhores provedores de API LLM 2026 cobre níveis de preço, limites de taxa e trade-offs entre provedores. Para equipes ainda avaliando qual provedor de inferência se adequa a uma carga de trabalho de agente, escolhendo um provedor de inferência para agentes de IA percorre os principais critérios de avaliação.

Por exemplo, uma aplicação que envia grandes transcrições de suporte pode gastar a maior parte do seu orçamento em tokens de entrada. Um agente que solicita planos longos pode gastar mais em tokens de saída. Um fluxo de trabalho de recuperação ou memória que reutiliza contexto pode se beneficiar do preço de leitura de cache se o comportamento de cache se aplicar ao padrão de requisição implantado.

Antes da produção, execute um conjunto de avaliação que inclua:

• Prompts curtos apenas com texto para latência e qualidade de resposta de base.
• Prompts de contexto longo próximos ao seu limite superior esperado, não à janela de contexto máxima.
• Prompts de imagem que correspondam à sua fonte de upload real e tratamento de arquivos.
• Prompts de chamada de ferramenta onde o comportamento correto é chamar uma função.
• Prompts de esquema JSON que testem intencionalmente campos inválidos, ausentes e de borda.
• Casos de falha para entrada superdimensionada, mídia ausente, chaves de API inválidas e timeouts.

Não direcione todo o tráfego para um novo modelo baseado apenas em uma lista de recursos. Flags de recurso informam o que está disponível; a avaliação informa se o modelo segue suas instruções, esquemas, regras de segurança e orçamento de latência na sua carga de trabalho.

FAQ

O Step 3.7 Flash está disponível através da Novita AI?

Sim. A Novita lista o Step 3.7 Flash como um LLM Serverless com o ID de modelo na API stepfun/step-3.7-flash.

Qual endpoint devo usar para o Step 3.7 Flash?

Use o endpoint de chat completions compatível com OpenAI: POST https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions.

O Step 3.7 Flash suporta entrada de imagem e vídeo?

A Novita lista texto, imagem e vídeo como modalidades de entrada para o Step 3.7 Flash, com texto como modalidade de saída. Use a documentação atual da Novita ou exemplos do console para verificar a forma exata do payload de imagem ou vídeo antes da produção.

Quanto custa o Step 3.7 Flash?

Em 18 de junho de 2026, a Novita lista stepfun/step-3.7-flash a $0,20 por 1M de tokens de entrada, $1,15 por 1M de tokens de saída e $0,04 por 1M de tokens de entrada lidos em cache.

O Step 3.7 Flash suporta function calling e saídas estruturadas?

Sim. A Novita lista function calling e saídas estruturadas como recursos do Step 3.7 Flash. Use tools para function calling e response_format para saídas estruturadas, depois teste seu esquema e analisador exatos antes da produção.

Devo copiar um payload de vídeo de outro provedor?

Não. Mesmo quando as APIs são compatíveis com OpenAI, o tratamento multimodal de arquivos e URLs pode variar. Use uma forma de payload verificada na documentação atual da Novita, exemplos do console ou seu próprio teste de API bem-sucedido para stepfun/step-3.7-flash.

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