Bağlam uzunluğu
1M token
API giriş (1M token)
$3
API çıkış (1M token)
$15
Kullanıcı planı
Sadece API
Türkçe destek
Orta
Çok modlu
Evet
Hızı
Orta
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Yüksek hacimli kod ajanları ve otomatik refactor işleri
- ✓Uzun tool-calling zincirleri (token maliyeti düşük tutulmak istendiğinde)
- ✓Görsel içeren doküman analizi ve ajan tabanlı raporlama
- ✓Kimi K3 kalitesi isteyip görev başı maliyeti düşürmek istediğin iş akışları
Güçlü Yönler
- ↑Fireworks ölçümüne göre Kimi K3 kalitesinde, yaklaşık %40 daha az token
- ↑1.048.576 token context window
- ↑Kimi K3 ile aynı fiyat: 3 / 15 dolar, cache'li giriş 0,30 dolar
- ↑Ajan iş akışlarında tasarruf her turda birikiyor
- ↑Fireworks ve OpenRouter üzerinden hemen çağrılabiliyor
Dikkat Edilecekler
- ↓Sıfırdan bir model değil — Kimi K3 üzerine post-train; aynı tavan, aynı zayıflıklar
- ↓Research release: iki haftalık serverless penceresi, kalıcılığı topluluk talebine bağlı
- ↓Fiyat Kimi K3'ten farklı değil; tasarruf yalnızca daha az token yazmasından geliyor
- ↓Bağımsız benchmark doğrulaması yok, tüm rakamlar Fireworks'ün kendi ölçümü
- ↓Kapalı kaynak, ağırlıklar indirilemez
Ember-1, Fireworks Research'ün 23 Eylül 2026'da yayınladığı reasoning modeli; Fireworks'ün kendi modeli ve Fireworks Research serisinin ilki. Sıfırdan bir base model değil: Moonshot'ın açık ağırlıklı Kimi K3'ü üzerine Fireworks'ün kendi post-train'i. Amaç tek cümlede özetlenebilir — aynı kaliteyi daha az reasoning token'ıyla almak. Fireworks'ün ölçümüne göre public benchmark'larda reasoning trace'leri %35-50 kısalıyor, genel olarak yaklaşık %40 daha az token harcanıyor. Bir müşteri A/B testinde reasoning token'ı %71,3, toplam token %39 azalmış, kalite skoru ise aynı kalmış (0,751 → 0,753). Mantık şu: Kimi K3 gibi reasoning modelleri ürettikleri token'ın büyük kısmını cevap yerine iç muhakemeye harcıyor. Tek istekte bu pahalı, ajan iş akışlarında ise maliyet her turda birikiyor. Fireworks 50'den fazla eğitim deneyi ve 200'den fazla değerlendirme sonunda gereksiz muhakemeyi atmayı, işe yarayan kısmı korumayı hedeflemiş. Fiyat tarafında sürpriz yok: Kimi K3 ile birebir aynı tarife. 1M giriş 3 dolar, cache'li giriş 0,30 dolar, çıkış 15 dolar. Tasarruf fiyat indiriminden değil, modelin daha az yazmasından geliyor; token %40 azalıyorsa görev başı maliyet de kabaca o oranda düşüyor. Context window 1.048.576 token. Görsel girişi var, function calling destekli, OpenAI uyumlu API. Fireworks'ün yanında OpenRouter üzerinden de çağrılabiliyor. En kritik nokta ömür: bu bir research release. Fireworks yeni araştırma modellerine iki haftalık serverless erişim veriyor ve topluluk talebine göre kalıcı hale getiriyor. Yani 23 Eylül'de başlayan pencere Ekim başında kapanabilir; üretim planı yapmadan önce test et. Açık ağırlık değil, indirilemez. Türkçe kalitesi Kimi K3'ten farklı olması beklenmez ama Ember-1'i ayrıca test etmedik.