Modell

Arcee AI: Trinity Large Thinking (free)

Leistungs- und Preisüberblick aus den globalen Rankings; die Gesamtwertung entspricht der Model-Tafel auf der Website.

Datenstand:

Datenversion: v20260523T135152Z Datenumfang: 100

Über dieses Modell

Arcee AI: Trinity Large Thinking (free) belegt Platz #17 in unserem globalen Model-Ranking. Es ist als LLM mit 262k ctx und einem typischen Snapshot-Preis von etwa $0.00 pro 1 Mio. Tokens gelistet. Die Tabelle vergleicht Anbieterpreise aus demselben Datenstand; der Code zeigt eine minimale OpenRouter-kompatible Integration.

Du kannst auch mehr Modelle von Arcee Ai entdecken und weitere Optionen aus 🇺🇸 United States ansehen.

Kernkennzahlen

Rang
17
Art
LLM
Kernmetrik
262k ctx
1 Mio. Tokens (Ø)
$0.00
Anbieter / Team
Arcee Ai
Herkunft
🇺🇸 United States
Lizenz
Proprietary
VRAM-Anforderung
API-managed

Hippos Schnellaktion

OpenRouter-Chat-Completions-URL; Authorization und Body laut Dokumentation setzen.

Preisvergleich (Snapshot)

Quelle / Aggregator Preis / 1 Mio. Tokens
OpenRouter $0.00

Werte stammen aus dem importierten Snapshot; Live-Preise koennen sich aendern.

Integration

OpenRouter bietet ein OpenAI-kompatibles Chat-Completions-API. Wechsle unten zwischen verschiedenen Sprachen. Ersetze die Modell-ID ggf. durch die aus der Dokumentation deines Anbieters.

// Node.js 18+ — set OPENROUTER_API_KEY in your environment
const res = await fetch('https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "arcee-ai/trinity-large-thinking:free",
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }],
  }),
});
const data = await res.json();
console.log(data);

API-Schlüssel in Umgebungsvariablen oder einem Secret-Manager speichern — niemals ins Repository committen.

Alternative picks

Wähle im globalen Ranking ein oder zwei weitere Modelle und nutze „Vergleichen“, um sie nebeneinander zu sehen.

Mit Ollama ausführen

In die Konsole einfügen (zuerst Ollama installieren):