SubQ Snap

用于智能体工作流的长上下文决策模型

SubQ Snap 是一款面向 AI Agent 工作流的长上下文决策模型，它不生成文本，而是直接从预设选项中做出选择，例如读取哪个文件、下一步调用哪个工具、判断测试是否通过。单次调用可处理多达 384K tokens 的文本与图像，并在不到一秒内完成 100K tokens 的请求，输入价格仅为每百万 tokens 0.05 美元，输出端免费。目前处于公开预览阶段，名额有限。