Felo 发布 OX Alpha:100 万 Token 上下文推理模型免费试用开启

ADK Felo官方 / ADK编译 2026-08-22 5 分钟 173 次浏览
速览导读 / Summary

Felo 平台正式开放 OX Alpha 模型 API 接口,这是一款拥有 104 万 Token 上下文窗口和 128K 输出能力的“隐身”前沿推理模型。目前以百万 Token 免费试用,专为长程代码开发、复杂代理任务及多模态场景设计。开发者可通过兼容 OpenAI 和 Anthropic 的接口无缝集成,无需特殊邀请即可体验其处理大规模项目上下文的能力。

上下文窗口 1,048,576 tokens 支持整个代码库或研究栈一次性处理
最大输出 128K tokens 单次响应能力
输入支持 Text, Images, Video 多模态输入,输出文本
试用政策 Free per million tokens 限时免费试用,无需邀请

Key Insights / 核心看点

  • 1 OX Alpha 模型现已通过 Felo API 平台开放,提供百万 Token 免费试用服务。
  • 2 支持 104 万 Token 上下文窗口和 128K Token 单次输出,专为长程推理任务设计。
  • 3 完美兼容 OpenAI 和 Anthropic 接口,开发者可无缝集成现有工具链。
  • 4 适用于复杂代码调试、多步骤智能代理及多模态任务处理场景。
  • 5 目前开发者身份匿名,基准测试数据待进一步审计验证。

Felo 发布 OX Alpha:100 万 Token 上下文推理模型免费试用开启

在 AI 产业界,一款被标记为“Stealth(隐身)”的模型突然横空出世,引发了广泛关注。两天前,它以其百万级的上下文窗口和前沿级的规格参数亮相,却刻意隐去了开发者的真实身份。如今,Felo 平台正式将这款名为 OX Alpha 的模型推向市场,并宣布在有限时间内提供百万 Token 免费试用服务。

核心突破:百万级上下文与推理能力

OX Alpha 并非简单的文本补全工具,而是一个专为长程任务(Long-horizon tasks)设计的推理模型。其核心特性包括:

  • 超大上下文窗口:支持 1,048,576 tokens 的输入,足以容纳整个代码库、研究论文栈或数月的项目历史。
  • 强大输出能力:单次响应最大可达 128K tokens
  • 多模态输入:支持文本、图像和视频输入,输出为文本。
  • 显式推理:内置显式推理阶段(Explicit reasoning episodes),针对长程任务进行了专门调优。

该模型的设计初衷是解决传统模型在处理复杂项目时“上下文遗忘”的问题。它能够一次性“记住”上个月写的代码、正在对比的论文以及昨日的堆栈跟踪,并在单次遍历中进行全局推理。

开发者实测:免费接入与快速集成

Felo 致力于降低集成门槛,OX Alpha 通过其统一的 API 平台服务,完美兼容主流开发框架。

1. 免费试用路径

开发者无需特殊邀请或巨额预算,仅需访问 Felo API 平台即可开始:

  • Playground 体验:访问 playground.felo.ai 直接进行对话测试。
  • API 调用:创建 API Key 后,即可在代码中调用。

2. 无缝兼容方案

Felo 平台提供了 OpenAI 兼容和 Anthropic 兼容两种表面(Surface),极大简化了集成流程:

  • OpenAI 兼容表面: 将 OpenAI SDK 的 base_url 设置为 https://openapi.felo.ai/api/v1,即可直接使用 chat/completions 接口。
  • Anthropic 兼容表面: 将 Anthropic 客户端的 base_url 设置为 https://openapi.felo.ai/api,即可使用 messages 接口。
  • Agent 专用表面: 提供 /api/v1/responses 接口,专为 Agent 和 Workflow 客户端设计。

3. 代码示例

以下是一个使用 Python OpenAI SDK 调用 OX Alpha 的最小示例:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openapi.felo.ai/api/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="ox-alpha",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Why is my test flaky?"}
    ]
)

应用场景:长程代码与智能代理

根据官方文档,OX Alpha 最适合以下三类场景:

  1. 一次性解决复杂代码问题:将崩溃日志、失败的测试用例以及修改了相关文件的 Pull Request 全部放入一次请求中。百万级上下文确保模型能理解整个项目的背景,而非依赖模糊的摘要。
  2. 智能代理链(Agentic Chains):支持函数调用(Function calling)和流式工具调用,使其成为构建多步骤 Agent 的理想选择。基于 Claude Code 或 Codex 的代理可通过该平台无缝调用。
  3. 多模态线程处理:在一个上下文中同时处理图像、视频片段和文字规范。例如,当截图显示的内容与文字规范存在矛盾时,模型可据此进行逻辑推演并输出解决方案。

注意事项与未来展望

尽管 OX Alpha 在基准测试中表现优异(如 DeepSWE 代码挑战),但官方也提示开发者注意两点:

  • 基准未审计:目前的基准数据多为非官方验证,生产环境使用前建议自行验证。
  • 匿名开发:模型开发者身份尚未公开,可能是中国实验室、开源模型重命名版或小型团队。

Felo 表示,OX Alpha 不仅可通过 API 用于自动化流水线,也可通过 Felo Search 在浏览器中进行问答交互。未来,随着更多前沿模型通过 Felo 平台统一分发,开发者将享受到更便捷的模型切换体验,无需在不同厂商间切换账号。

"OX Alpha 不仅仅是一个更大的补全模型,它能在脑海中容纳你的整个项目,并在单次遍历中对其进行推理。" —— Felo 官方团队

A model that takes a million tokens at once is not a bigger autocomplete. It holds your entire project in its head: the code you wrote last month, the papers you are comparing, the stack trace from yesterday's crash. Then it reasons over all of it in a single pass.

Felo Official Blog

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