# Arcee AI: Trinity Large Thinking

> Модель рассуждает перед ответом и подходит для многошаговых задач, работы с инструментами и длительных агентных сценариев на текстовых данных.

- **ID для API:** `arcee-ai/trinity-large-thinking`
- **Тип Модели:** Чат-модель
- **Контекст:** 262 144 токенов
- **Максимум на ответ:** 80 000 токенов
- **Вход:** текст → **Выход:** текст

## Описание

#### Суть
Trinity-Large-Thinking — текстовая модель рассуждения от Arcee AI из семейства Trinity-Large. Она обучена для задач, где важно продумывать несколько шагов, сохранять связность диалога и выполнять последовательности действий с инструментами. По описанию разработчика, модель формирует рассуждение в блоке `<think>...</think>` перед итоговым ответом.

#### Сильные стороны
Разработчик выделяет многошаговое использование инструментов, планирование и длительные агентные циклы. По сравнению с Trinity-Large-Preview, Thinking-вариант получил дополнительную настройку с акцентом на рассуждение; Arcee AI также отмечает улучшения в связности между ходами, следовании инструкциям и работе с инструментами в продолжительных сценариях. Веса выпущены по лицензии Apache 2.0.

#### Контекст и модальности
Согласно данным каталога, длина контекста — 262 144 токена, а максимальный объём генерации — 80 000 токенов. На вход модель принимает текст и генерирует текст.

#### Типовые сценарии
Модель можно использовать для построения текстовых агентов, которым нужно планировать действия, обращаться к инструментам и учитывать предыдущие шаги. Другие подходящие задачи — многоходовые диалоги, сложные инструкции и рассуждения, в которых полезно сохранять промежуточный ход решения.

#### Ограничения
Для многоходового использования важно сохранять блоки `<think>` в истории сообщений: документация Arcee AI предупреждает, что их удаление может нарушить работу продолжительного диалога или агентного цикла. Если историю приходится сокращать, разработчик рекомендует удалять более ранние ходы целиком, а не вырезать рассуждения из недавних ответов. Модель работает только с текстовыми входами и выходами.

#### Отличие от соседей по семейству
Trinity-Large-Preview описана Arcee AI как модель с лёгкой инструкционной настройкой. Trinity-Large-Thinking — вариант с явным рассуждением перед ответом и дополнительным акцентом на многошаговое использование инструментов и длинные агентные сценарии. Поэтому он лучше соответствует задачам, где нужны последовательные действия и сохранение контекста между ходами.

## Цены

- Запрос / 1М: 29,58 ₽
- Ответ / 1М: 94,66 ₽
- Чтение кэша / 1М: 7,1 ₽

## Параметры

reasoning, include_reasoning, max_tokens, temperature, top_k, top_p, tools, tool_choice

## Провайдеры

Выбрать Провайдера можно параметром `provider` в запросе.

| Провайдер | Цена | Контекст | Макс. ответ | Данные в РФ | 152-ФЗ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| arcee-ai | Запрос / 1М: 29,58 ₽; Ответ / 1М: 94,66 ₽ | 262 144 | 80 000 | — | — |
| parasail/fp4 | Запрос / 1М: 26,03 ₽; Ответ / 1М: 100,58 ₽ | 262 144 | 235 929 | — | — |
| Venice | Запрос / 1М: 36,98 ₽; Ответ / 1М: 133,12 ₽ | 256 000 | 65 536 | — | — |

## Быстрый старт

```bash
curl https://polza.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $POLZA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "arcee-ai/trinity-large-thinking",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Привет"
    }
  ]
}'
```

## Ссылки

- Страница: https://polza.ai/models/arcee-ai/trinity-large-thinking
- Каталог: https://polza.ai/models