iFlow
透過 Mastra 的模型路由器存取 14 個 iFlow 模型。系統會自動使用 IFLOW_API_KEY 環境變數完成身分驗證。
如需進一步了解,請參閱iFlow 文件。
.env
IFLOW_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: 'iflowcn/deepseek-r1',
})
// 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iFlow 文件。
模型「模型」的直接連結
| Model | Context | Tools | Reasoning | Image | Audio | Video | Input $/1M | Output $/1M |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
iflowcn/deepseek-r1 | 128K | — | — | |||||
iflowcn/deepseek-v3 | 128K | — | — | |||||
iflowcn/deepseek-v3.2 | 128K | — | — | |||||
iflowcn/glm-4.6 | 200K | — | — | |||||
iflowcn/kimi-k2 | 128K | — | — | |||||
iflowcn/kimi-k2-0905 | 256K | — | — | |||||
iflowcn/qwen3-235b | 128K | — | — | |||||
iflowcn/qwen3-235b-a22b-instruct | 256K | — | — | |||||
iflowcn/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | 256K | — | — | |||||
iflowcn/qwen3-32b | 128K | — | — | |||||
iflowcn/qwen3-coder-plus | 256K | — | — | |||||
iflowcn/qwen3-max | 256K | — | — | |||||
iflowcn/qwen3-max-preview | 256K | — | — | |||||
iflowcn/qwen3-vl-plus | 256K | — | — |
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://apis.iflow.cn/v1',
id: 'iflowcn/deepseek-r1',
apiKey: process.env.IFLOW_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 ? 'iflowcn/qwen3-vl-plus' : 'iflowcn/deepseek-r1'
},
})