AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor. # SubQ Snap 為結構化 AI 決策帶來 384K 脈絡長度 > SubQ Snap 在公開預覽中提供文字與影像的型別化決策，脈絡長度最高達 384K tokens。其公布的低 token 價格與基準測試提升仍是公司說法，尚待針對實際任務進行獨立測試。 By BIG CHANGE Editorial Published: 2026-10-13T07:42:19.012Z Updated: 2026-10-13T07:42:19.012Z Canonical: https://bigchange.ai/blog/subq-snap-structured-decisions-384k-preview ![Conceptual charcoal illustration of a long film strip with image and text-like frames passing across a light table beside a three-position selector switch.](https://bigchange.ai/api/media/file/subq-snap-long-context-decision-hero-v1.png) AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; no actual SubQ device, interface or tested decision is depicted. Subquadratic 於 10 月 12 日推出了[SubQ Snap](https://subq.ai/introducing-subq-snap)，作為 AI 代理中執行有限範圍決策的模型。它不會撰寫開放式回答，而是根據應用程式定義的問題，評估提供的文字與可選影像。其公開預覽 API 會回傳選項、分數與機率，供軟體直接使用。 對開發者而言，實際變化在於：一次決策呼叫可處理長篇輸入，而代理在每個路由或檢查步驟中不必都生成文字。SubQ 宣稱其脈絡視窗為 393,216 tokens（384K），輸入價格為每百萬 tokens 0.05 美元，輸出不收費。這些是公司目前的預覽條件。容量有限，採先到先得，之後註冊的人可能會進入候補名單。 ## 重大變化 - **變化所在：**Snap 在公開預覽中提供應用程式定義的答案空間，可處理最高 393,216 tokens（384K）的文字與影像脈絡。開發者可以要求它從指定選項中選擇或為結果評分，而不必要求它生成文字。 - **為何重要：**代理建置者會反覆執行有限範圍的呼叫，例如選擇工具和檢查結果。型別化回應可直接交給下一個軟體步驟；生成式模型則仍可用於需要開放式回答的工作。這種分工能否改善實際代理，取決於決策準確度及周邊工作流程。 - **值得觀察：**SubQ 的發布基準在多項決策測試中偏向 Snap，但這些評估由公司自行執行。獨立的任務層級測試與更廣泛的預覽存取，才能顯示其速度、成本與錯誤率在已部署代理工作流程中的表現。 ## Snap 呼叫會回傳什麼 該[決策 API 文件](https://docs.subq.ai/endpoints/decisions-api/)將`subq-snap-preview`為該模型`POST /v1/systemone`。請求會提供一個`state`，可以是文字或結構化資料，以及一個或多個具名問題。*noul*是以「是」的機率表示的肯否判斷。*choice*會從 2 到 255 個具名選項中選擇，並回傳各選項的機率。*score*使用 2 到 10 個有序級別，並回傳加權分數及其機率分布。 這些回應形式比產品名稱更重要。開發者定義允許的答案，並決定應用程式如何處理答案。API 的機率是模型輸出，並非經驗證、代表某項現實決策正確頻率的測量值。SubQ 自己的文件顯示，開發者會套用門檻，並將不確定的案例交回給人處理；文件並未為每種任務建立通用門檻。 Snap 除了 state 外，還可接受最多四張 PNG、JPEG 或 WebP 影像。每張影像解碼後不得超過 4 MiB，合計解碼大小不得超過 8 MiB。API 文件指出，影像 token 與文字共用 393,216-token 脈絡上限。不支援影片；建議的處理方式是抽取不超過四個影格作為影像。這些是預覽 API 的具體輸入限制，並不保證模型能可靠理解每份長文件或影像。 ## 值得留意的基準差距 在[發布評估](https://subq.ai/introducing-subq-snap)中，SubQ 報告 Snap 在 Decision Index 0.2.1 的完整公開套件中得分 61.7，高於 Jev 的 57.9。它也報告，在選定的 16 項企業導向基準中，平均分為 67.6，高於 61.6。Snap 在其中 13 項領先、3 項落後，包括一項測試代理何時應呼叫、詢問、回答或拒絕的評估。這些數字來自 SubQ 的評估；BIG CHANGE 未重現這些結果，也未在代理中測試任一模型。 公司另稱 Snap 在其改編的 Decision RULER 百萬 token 測試中得分 96.3。該結果屬於另一項基準評估。[目前 API 請求上限](https://docs.subq.ai/endpoints/decisions-api/)為 393,216 tokens，文件稱超限請求會失敗。讀者不應把百萬 token 基準測試當成預覽 API 的輸入規格。 SubQ 表示，Snap 可處理 100,000-token 請求，並在約一秒內回傳決策。這項公開說法沒有提供 BIG CHANGE 可觀察到的延遲分布，也未涵蓋不同帳戶、並行流量或不同問題類型。預覽版是否適合取代重大工作流程中的某個步驟，應先依讀者自己的決策集合、錯誤成本與回應時間需求進行評估。 ## 存取、價格與資料處理 該[模型清單](https://docs.subq.ai/using-the-api/models/)將 Snap 標示為支援文字與影像輸入的公開預覽，列出每百萬輸入 token 0.05 美元及免費輸出。發布頁面表示，容量可能使新用戶進入候補名單。兩個來源都沒有證明每個組織都能立即存取或享有特定速率限制。 評估敏感工作用途的團隊，也應先檢查[資料保留政策](https://docs.subq.ai/using-the-api/data-retention/)再傳送文件或影像。文件所述的組織預設設定會保留提示、完成內容及對話歷史，直到刪除為止。SubQ 提供固定天數的保留政策，並可依要求為整個組織啟用零資料保留。該公司表示，即使啟用零資料保留，帳務與支援記錄仍會保留模型、token 計數、時間及中繼資料標籤，但不含提示或完成內容。該組織設定下仍可使用 Decisions 端點。BIG CHANGE 尚未獨立驗證該服務的儲存行為。 SubQ 的貢獻，是提供一種具體 API 形式，以公開的低 token 費率，針對大型脈絡反覆做有限範圍的決策。尚待解答的是，這些決策在組織實際會交由它處理的工作中，究竟有多可靠。答案需要超越發布分數的獨立測試。 ## 來源與延伸閱讀 - [SubQ 於 10 月 12 日發布的公告](https://subq.ai/introducing-subq-snap)說明了預期的代理用途、價格、預覽存取與公司執行的評估。其速度與基準數據是供應商說法；百萬 token 的 Decision RULER 結果與預覽 API 的上限不同。 - [SubQ Decisions API 參考文件](https://docs.subq.ai/endpoints/decisions-api/)記載端點、型別化問題與回應、token 與影像限制，以及錯誤行為。它是現行產品文件，並非已部署工作流程可靠性的證據。 - [SubQ 模型清單](https://docs.subq.ai/using-the-api/models/)提供預覽模型 ID、模態及公布價格。預覽期間的條件與可用性可能改變。 - [SubQ 資料保留文件](https://docs.subq.ai/using-the-api/data-retention/)說明預設政策與可選的組織政策。該政策描述預期的服務行為；BIG CHANGE 未稽核資料儲存或刪除。 ## Sources - [SubQ：推出 SubQ Snap](https://subq.ai/introducing-subq-snap) — 2026 年 10 月 12 日的官方發布公告。說明預期的代理用途、預覽可用性、價格及公司執行的基準測試。速度與基準數據是供應商說法，並非經獨立重現的結果。 - [SubQ Decisions API](https://docs.subq.ai/endpoints/decisions-api/) — 現行官方端點規格，閱讀於 2026 年 10 月 13 日。記載型別化問題與回應、token 與影像限制及錯誤。未證明其在已部署工作中的可靠性。 - [SubQ 模型](https://docs.subq.ai/using-the-api/models/) — 2026 年 10 月 13 日閱讀的現行官方模型清單。提供預覽模型 ID、模態及美元 token 費率。條件可能變動。 - [SubQ 資料保留](https://docs.subq.ai/using-the-api/data-retention/) — 2026 年 10 月 13 日閱讀的現行公司資料政策。說明預設與可選的保留設定。BIG CHANGE 未稽核資料儲存行為。