Berget.AI
透過 Mastra 的模型路由器存取 9 個 Berget.AI 模型。系統會自動使用 BERGET_API_KEY 環境變數完成身分驗證。
如需進一步了解,請參閱Berget.AI 文件。
.env
BERGET_API_KEY=your-api-key
src/mastra/agents/my-agent.ts
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
const agent = new Agent({
id: 'my-agent',
name: 'My Agent',
instructions: 'You are a helpful assistant',
model: 'berget/google/gemma-4-31B-it',
})
// Generate a response
const response = await agent.generate('Hello!')
// Stream a response
const stream = await agent.stream('Tell me a story')
for await (const chunk of stream) {
console.log(chunk)
}
資訊
Mastra 使用與 OpenAI 相容的 /chat/completions endpoint。部分 Provider 特有功能可能無法使用,詳情請參閱Berget.AI 文件。
模型「模型」的直接連結
| Model | Context | Tools | Reasoning | Image | Audio | Video | Input $/1M | Output $/1M |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
berget/google/gemma-4-31B-it | 128K | $0.28 | $0.55 | |||||
berget/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct | 128K | $0.99 | $0.99 | |||||
berget/mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B | 262K | $2 | $6 | |||||
berget/mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 | 32K | $0.33 | $0.33 | |||||
berget/moonshotai/Kimi-K2.6 | 262K | $0.83 | $4 | |||||
berget/moonshotai/Kimi-K3 | 328K | $3 | $15 | |||||
berget/openai/gpt-oss-120b | 128K | $0.22 | $0.83 | |||||
berget/zai-org/GLM-4.7 | 128K | $0.77 | $3 | |||||
berget/zai-org/GLM-5.2 | 524K | $2 | $5 |
進階設定「進階設定」的直接連結
自訂標頭「自訂標頭」的直接連結
src/mastra/agents/my-agent.ts
const agent = new Agent({
id: 'custom-agent',
name: 'custom-agent',
model: {
url: 'https://api.berget.ai/v1',
id: 'berget/google/gemma-4-31B-it',
apiKey: process.env.BERGET_API_KEY,
headers: {
'X-Custom-Header': 'value',
},
},
})
動態選擇模型「動態選擇模型」的直接連結
src/mastra/agents/my-agent.ts
const agent = new Agent({
id: 'dynamic-agent',
name: 'Dynamic Agent',
model: ({ requestContext }) => {
const useAdvanced = requestContext.task === 'complex'
return useAdvanced ? 'berget/zai-org/GLM-5.2' : 'berget/google/gemma-4-31B-it'
},
})