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Celeris

Celeris-1 Magnus

Das agentenorientierte Diffusionssprachmodell von Celeris für schnelles Denken, Tool-Schleifen, strukturierte Aktionen und OpenAI-kompatible Integration.

Öffnen Sie die AnbieterdokumenteSehen Sie sich die wichtigsten Fakten anPreise und Vergleiche

Übersicht in einfacher englischer Sprache

Was Celeris-1 Magnus eigentlich ist

Celeris-1 Magnus ist der leistungsfähigere, aufgabenorientiertere Bruder des ursprünglichen Celeris-1. Es ist für Agenten gedacht, die schlussfolgern, Tools aufrufen, mehrere Schritte ausführen und strukturierte Ergebnisse zurückgeben müssen, während sie gleichzeitig die gleiche vertraute API-Form beibehalten.

Sein OpenAI-kompatibler Endpunkt macht erste Tests unkompliziert. Magnus Reasoning ist konfigurierbar und Bildinhaltsteile und JSON-Schemas werden unterstützt, aber Kosten und Latenz hängen immer noch von Ausgabegrenzen, Tool-Schleifen, Reasoning-Aufwand und Region ab.

Gute Passform für

  • Tool-verwendende Agenten mit geringer Latenz
  • Strukturierte Extraktions- und Aktionsworkflows
  • Teams migrieren einen OpenAI-kompatiblen Client

Kategorievergleich

Die Fakten, die für die text-Modelle wichtig sind

Hierbei handelt es sich um vom Anbieter veröffentlichte Spezifikationen, nicht um Cody-Benchmark-Ergebnisse. Folgen Sie den verlinkten Quellen für aktuelle Grenzwerte und endpunktspezifische Ausnahmen.

Kontextfenster
131.072 Token zusammenMaximaler kombinierter Eingabeaufforderungs- und Arbeitskontext, der vom Anbieter dokumentiert wird.
Maximale Leistung
Jeder positive Grenzwert innerhalb des kombinierten KontextsVom Anbieter veröffentlichtes Antwortlimit, sofern verfügbar.
Wissensabbruch
Nicht veröffentlichtNeuestes verlässliches Wissensdatum, das ausdrücklich vom Modellanbieter veröffentlicht wird. Such- und verbundene Tools können neuere Informationen abrufen, ändern jedoch nicht den integrierten Cutoff des Modells.
Eingabepreis
0,20 $ / 1 Mio. aufgeführter Familientarif; Überprüfen Sie MagnusAktueller Standardlistenpreis pro Million Input-Token, sofern nicht anders angegeben.
Ausgabepreis
0,70 $ / 1 Mio. aufgeführter Familientarif; Überprüfen Sie MagnusAktueller Standardlistenpreis pro Million ausgegebener Token, sofern nicht anders angegeben.
Eingaben
Text; Bildinhaltsteile, die von der API unterstützt werdenMedientypen, die vom aufgelisteten Modellendpunkt akzeptiert werden.
Tools und Agenten
Tools, JSON-Schema, Argumentation niedrig/mittel/xhochAusgewählte native Tools und Funktionen zur Agentenerstellung, keine erschöpfende Liste.

Preise und Vergleiche

Kosten schätzen

Geben Sie Ihre Nutzung ein. Die Schätzung wird sofort aktualisiert.

Beispiel: 6.000 Eingabe-Tokens für 10 Seiten und 500 für die Zusammenfassung. Seitenlängen variieren; passen Sie die Werte an.

Ein Durchlauf sendet Ihre Eingabe einmal an das Modell und erhält eine Antwort. Tokens sind Textbausteine: Eingabe ist, was Sie senden; Ausgabe ist die erhaltene Antwort.

Erweiterte Optionen

Celeris-1 Magnus

Celeris

Geschätzte Summe (USD)

Kein geprüfter Preis

Für die angegebene Nutzung · USD · API-Preis, kein Abonnement

So funktioniert die Schätzung

Schätzungen ohne Steuern, Tools, Cache-Speicherung/-Schreiben, Freikontingente und individuelle Rabatte. Bei Bildern zählt nur die Ausgabe, nicht Prompt oder Referenzbilder. Qualitätsmodi unterscheiden sich. Nicht aufgeführte Einstellungen gelten nicht als kostenlos.

API- und Provider-Zugriff

Wo bekomme ich Celeris-1 Magnus?

CelerisCeleris-1 Magnus-ModellseiteOffizielle Modell-ID, Kontext, Werkzeugfokus und OpenAI-kompatibles Setup.Celeris APICeleris-AnfrageleitfadenAnforderungsschema, Argumentationskontrollen, Bildeingaben, strukturierte Ausgabe und Token-Grenzwerte.

Verfügbarkeit

Regionen und Zugriffsphase

Live für Celeris API-Kunden über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt.

Celeris gibt an, dass es in AWS und GCP läuft und eine VPC-Bereitstellung für Unternehmen bietet; Genaue öffentliche Regionen und Kontoverfügbarkeit sollten direkt bestätigt werden.

Überprüfen Sie die Live-Verfügbarkeit

Daten und Schulung

Die Route ist wichtig.

Laut Celeris werden API-Eingaben und -Ausgaben verarbeitet, um den Dienst bereitzustellen und Missbrauch und Zuverlässigkeit zu überwachen. Die öffentliche Bekanntmachung enthält keine feste Aufbewahrungsfrist für Inhalte und keine Zusage, keine Schulungen durchzuführen. Enterprise-VPC-Optionen sind verfügbar.

Hierbei handelt es sich um eine prägnante Lektüre des zitierten Anbietermaterials und nicht um eine Rechtsberatung. Ein Drittanbieter-Gateway kann andere Speicher-, Routing-, Schulungs- und Residenzbedingungen haben als die direkte API des Modellherstellers.

Lesen Sie die Richtlinien des Anbieters

Häufig gestellte Fragen

Celeris-1 Magnus FAQ

Was ist Celeris-1 Magnus?

Das agentenorientierte Diffusionssprachmodell von Celeris für schnelles Denken, Tool-Schleifen, strukturierte Aktionen und OpenAI-kompatible Integration. Celeris-1 Magnus ist der leistungsfähigere, aufgabenorientiertere Bruder des ursprünglichen Celeris-1. Es ist für Agenten gedacht, die schlussfolgern, Tools aufrufen, mehrere Schritte ausführen und strukturierte Ergebnisse zurückgeben müssen, während sie gleichzeitig die gleiche vertraute API-Form beibehalten.

Wann wurde Celeris-1 Magnus veröffentlicht?

Celeris-1 Magnus wurde gemäß den zitierten Anbietermaterialien auf 31. August 2026 veröffentlicht.

Wo kann ich auf Celeris-1 Magnus zugreifen?

Live für Celeris API-Kunden über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Die in diesem Handbuch aufgeführten Zugriffsrouten sind Celeris und Celeris API.

Wie viel kostet Celeris-1 Magnus?

0,20 $ Input · 0,70 $ Output / 1 Mio. gelistete Token für Celeris-1. Auf der öffentlichen Preisseite von Celeris ist der Familienpreis für Celeris-1 aufgeführt, es wird jedoch kein separater Magnus-Preis angegeben. Bestätigen Sie die Magnus-Abrechnung vor der Produktion in der Konsole.

Wo ist Celeris-1 Magnus erhältlich?

Live für Celeris API-Kunden über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Celeris gibt an, dass es in AWS und GCP läuft und eine VPC-Bereitstellung für Unternehmen bietet; Genaue öffentliche Regionen und Kontoverfügbarkeit sollten direkt bestätigt werden.

Werden meine Celeris-1 Magnus-API-Daten für das Training verwendet?

Laut Celeris werden API-Eingaben und -Ausgaben verarbeitet, um den Dienst bereitzustellen und Missbrauch und Zuverlässigkeit zu überwachen. Die öffentliche Bekanntmachung enthält keine feste Aufbewahrungsfrist für Inhalte und keine Zusage, keine Schulungen durchzuführen. Enterprise-VPC-Optionen sind verfügbar. Die Richtlinie gehört zu den Routen- und Kontobedingungen des Anbieters. Überprüfen Sie sie daher vor der produktiven Nutzung erneut.

Preisvergleich

Ein Preis je Modell bei gleichem Eingabe-/Ausgabeverhältnis. Jeder API-Tarif wird nach seinem Anteil an insgesamt einer Million Tokens gewichtet; verwendet wird der günstigste passende geprüfte Zugang. Dies ist ein Vergleichstarif, kein Aufgabenpreis oder Qualitätswert. Tokenisierung, Caching, Reasoning und langer Kontext können die tatsächlichen Kosten ändern.

Gemischte Tokenkostenpro 1 Mio. Tokens insgesamt · USD

75 % Eingabe + 25 % Ausgabe · ohne Cache-Rabatte

  1. 0,20 $
    GPT-6 Luna

    OpenAI

  2. 0,2625 $
    Mistral Small 4

    Mistral AI

  3. 0,45 $
    GPT-5.6 Luna

    OpenAI

  4. 1,50 $
    Gemini 3.8 Flash

    Google

  5. 2,00 $
    Claude Haiku 4.5

    Anthropic

  6. 4,00 $
    GPT-6 Sol

    OpenAI

  7. 4,00 $
    Claude Sonnet 5

    Anthropic

  8. 4,50 $
    GPT-5.6 Terra

    OpenAI

  9. 8,00 $
    Daybreak Blue

    OpenAI

  10. 8,00 $
    Claude Opus 5.5

    Anthropic

  11. 8,00 $
    GPT-5.6 Sol

    OpenAI

  12. 10,00 $
    Claude Opus 5

    Anthropic

  13. 20,00 $
    Claude Fable 5

    Anthropic

  14. 20,00 $
    GPT-6 Astra

    OpenAI

  15. 20,00 $
    Claude Fable 5.1

    Anthropic

Verwandte Vergleiche

Direktvergleiche

Kategorie anzeigen →

  1. Celeris-1 Magnus vs Claude Opus 5.5

    Ein Claude-Modell für umfangreiche Codeänderungen, gründliche Recherchen und mehrstufige Geschäftsaufgaben.

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  2. Celeris-1 Magnus vs GPT-5.6 Terra

    Eine günstigere GPT-5.6-Option für Programmierung, Analyse und Assistenten mit Werkzeugnutzung.

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  3. Celeris-1 Magnus vs GPT-5.6 Luna

    Die günstige GPT-5.6-Klasse für viele kurze, wiederkehrende Aufgaben.

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  4. Celeris-1 Magnus vs Claude Fable 5

    Das ursprüngliche Fable-Modell für komplexe Programmierung und mehrstufige Arbeit, weiterhin für bestehende Integrationen verfügbar.

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  5. Celeris-1 Magnus vs Claude Opus 5

    Ein Claude-Modell für umfangreiche Codeänderungen, Reasoning und mehrstufige Geschäftsabläufe.

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  6. Celeris-1 Magnus vs Claude Sonnet 5

    Eine günstigere Claude-Option für alltägliche Programmierung, Texte und werkzeuggestützte Arbeit.

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  7. Celeris-1 Magnus vs Claude Haiku 4.5

    Ein kompaktes Claude-Modell für schnelle Antworten, Klassifizierung und klar begrenzte Assistenten.

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  8. Celeris-1 Magnus vs GPT-6 Astra

    Das leistungsfähigste Modell von OpenAI für schwierige End-to-End-Arbeiten, das Grenzüberlegungen mit einem Millionen-Token-Kontextfenster und einer breiten Palette von Agententools kombiniert.

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  9. Celeris-1 Magnus vs GPT-5.6 Sol

    Das Flaggschiff-Allgemeinmodell von OpenAI für schwierige Codierung, Analyse und professionelle Arbeit, mit einem sehr großen Kontextfenster und einem breiten nativen Toolset.

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  10. Celeris-1 Magnus vs Claude Fable 5.1

    Das Grenzmodell von Anthropic für ehrgeizige, langwierige Agenten- und Codierungsarbeiten mit starker Vision und Verfügbarkeit auf dem Unternehmensmarkt.

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  11. Celeris-1 Magnus vs Gemini 3.8 Flash

    Das stabile, hocheffiziente multimodale Modell von Google für Agenten, Softwarearbeit und große Mixed-Media-Eingaben zum Einführungspreis der Flash-Stufe.

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  12. Celeris-1 Magnus vs Grok 4.6

    SpaceXAIs grenzüberschreitendes Text- und Bildmodell für Codierung, Agentenaufgaben und Wissensarbeit mit direkten Web-, X- und Code-Tools.

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  13. Celeris-1 Magnus vs Grok 4.20 Multi-Agent Beta

    Ein spezialisiertes Grok-Modell, das mehrere KI-Agenten parallel zur Untersuchung einer schwierigen Frage entsendet und ihre Arbeit dann zu einer recherchierten Antwort zusammenfasst.

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  14. Celeris-1 Magnus vs Inkling

    Das große Open-Weights-Modell von Thinking Machines Lab für anpassbare Argumentations-, Codierungs-, Tools-, Vision- und Audio-Workflows.

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  15. Celeris-1 Magnus vs Mistral Medium 3.5

    Mistrals Open-Weight-Frontier-Modell für anspruchsvolle multimodale Codierungs-, Argumentations- und Agenten-Workflows mit einem 256K-Kontextfenster.

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  16. Celeris-1 Magnus vs Mistral Small 4

    Das kostengünstigere offene Modell von Mistral, das normale Anweisungen, Argumentation, Kodierung, Vision und Agenten-Tools in einem Endpunkt vereint.

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  17. Celeris-1 Magnus vs Qwen3.8 Max

    Das Grenzmodell

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  18. Celeris-1 Magnus vs MiniMax M3

    Das Millionen-Token-multimodale Modell von MiniMax für Codierung, Agenten, Computernutzung und lange Projekte zu einem niedrigen direkten API-Preis.

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  19. Celeris-1 Magnus vs GLM-5.3

    Das offene Argumentationsmodell mit langem Kontext von Z.ai für Codierung, Tools und Agentenarbeit auf selbst gehosteten und verwalteten Routen.

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  20. Celeris-1 Magnus vs Kimi K3

    Moonshot AIs multimodales Grenzmodell für Millionen-Token-Codierung, Argumentation, Wissensarbeit und werkzeuggesteuerte Agenten.

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  21. Celeris-1 Magnus vs Falcon-H1R-7B

    Das kompakte offene Argumentationsmodell von TII für Textaufgaben, lange Kontexte und selbstgehostete Funktionsaufruf-Workflows.

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  22. Celeris-1 Magnus vs Falcon-H1-34B-Instruct

    Das offene 34B-Instruktionsmodell von TII für mehrsprachigen Text, Codierung und kontrollierte selbst gehostete Anwendungen.

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  23. Celeris-1 Magnus vs Muse Spark 1.3

    Metas neuestes multimodales Argumentationsmodell für lang laufende Agenten, Codierung, Tools und komplexe Benutzerzusammenarbeit.

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  24. Celeris-1 Magnus vs NVIDIA Nemotron 3 Ultra

    NVIDIAs größtes Nemotron 3-Argumentationsmodell für komplexe Agenten, Codierung, Planung, Tools, RAG und Millionen-Token-Analyse.

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  25. Celeris-1 Magnus vs NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning

    Das kompakte 30B-Expertenmodell von NVIDIA für effiziente Spezialagenten und Text-Workflows mit hohem Volumen.

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  26. Celeris-1 Magnus vs Qwen3.8-Flash

    Das effiziente multimodale Millionen-Kontext-Modell von Alibaba für schnelle Agenten, Codierung, Dokumentenarbeit, Vision, Videoverständnis und Werkzeugnutzung.

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  27. Celeris-1 Magnus vs DeepSeek-V4-Pro

    DeepSeeks Flaggschiff-Millionen-Kontext-Textmodell für schwierige Argumentation, Codierung, lang laufende Agenten, Tools und sehr große Ausgaben.

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  28. Celeris-1 Magnus vs DeepSeek-V4-Flash

    Das kostengünstigere V4-Modell von DeepSeek für umfangreiche Argumentations-, Codierungs-, Agenten- und Millionen-Token-Text-Workloads.

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