阶跃星辰Step 5 Preview上线AI Gateway，支持100万Token上下文

阶跃星辰的旗舰模型 Step 5 Preview 正式登陆 Vercel AI Gateway，为开发者提供了一个新的高性能选择。这款模型定位明确——面向智能体编程、专业知识工作与金融分析三大场景。

三大核心场景：从写代码到做研报

Step 5 Preview 的能力覆盖范围相当广。按照官方描述，它可以从构建应用、调试代码，一路延伸到撰写研究报告和分析报表。这种「全链路」的定位意味着它不只是一个代码补全工具，而更像是一个能理解业务语境、处理复杂任务的通用助手。

对于金融分析场景，模型需要理解数字、图表和行业术语，这对上下文长度和推理能力都提出了更高要求。Step 5 Preview 在这方面的适配值得关注。

1M Token 上下文与多模态输入

Step 5 Preview 支持文本和图像输入，上下文窗口达到 100 万 Token。这个量级意味着开发者可以在单次请求中处理大型代码库、成堆的文档，或者同时分析多张截图和图表。

100 万 Token 的上下文在当下的模型竞争中属于第一梯队水平。对于需要跨文件理解代码结构的编程任务，或者需要综合多份材料才能得出结论的分析工作，这个容量能显著减少信息截断带来的问题。

什么是 Token？ Token 是大语言模型处理文本的基本单位，并不严格等同于「字」或「词」。在英文中，一个 Token 大约对应 34 个字符或 0.75 个单词；中文里，一个汉字通常占用 12 个 Token。因此 100 万 Token 的上下文，粗略估算可容纳约 70~75 万个英文单词，或数十万字的混合中英文内容。

上下文窗口为何重要？ 上下文窗口决定了模型在单次请求中能「看到」的全部信息量，包括用户输入、上传的文档图像以及模型自己生成的输出。窗口越大，模型越能在不丢失早期信息的前提下进行跨文件、跨材料的推理。传统模型受限于几万 Token，处理大型代码库时往往需要人工切分和摘要，容易造成信息丢失；而 100 万 Token 级别让整仓库级别的理解和多份研报的横向对比成为可能。需要注意的是，超长上下文也会带来推理成本和延迟的上升，实际使用中仍需权衡。

如何接入：模型名与代码示例

在 AI Gateway 上使用 Step 5 Preview，模型名称为 stepfun/step-5-preview。

如果使用 Vercel AI SDK，代码示例如下：

import { streamText } from 'ai';

const result = streamText({
  model: 'stepfun/step-5-preview',
  prompt: 'Plan a dashboard for analyzing quarterly financial results.',
});

for await (const text of result.textStream) {
  process.stdout.write(text);
}

对于 Claude Code、Codex、Cursor 等编程代理工具，需要先安装最新版 Vercel CLI 并运行配置命令：

npm i -g vercel@latest
vercel ai-gateway setup

配置完成后，在代理中选择 stepfun/step-5-preview 即可使用。

AI Gateway 的平台能力

AI Gateway 本身提供的是一套统一 API 层，开发者可以用它调用不同厂商的模型，同时跟踪用量和成本。平台还支持重试、故障转移和性能优化配置，官方声称这能带来高于单一供应商的可用性。

其他功能包括自定义报表、零数据保留支持、API 密钥预算管理、路由规则等。定价方面，AI Gateway 按供应商原价计费，不加价、不收平台费，BYOK（自带密钥）请求同样适用这一规则。

对于需要灵活切换模型、控制成本的团队来说，这种透明定价策略有一定吸引力。

BYOK（Bring Your Own Key） 指开发者使用自己在模型厂商处申请的 API 密钥，经由 AI Gateway 转发请求。这种方式下，计费和配额仍归开发者与厂商之间的协议，平台只作为代理层，因而通常不收额外费用。对于已经与某家厂商有企业协议或折扣的团队，BYOK 能保留原有价格优势，同时仍然享受网关提供的重试、故障转移和统一用量统计。

路由规则与故障转移 是网关的核心价值之一。开发者可以配置在某个模型超时、限流或返回错误时自动切换到备用模型，从而降低单点故障的影响。结合预算管理，团队还能为不同项目、不同密钥设置额度上限，避免意外超支。这些能力让多模型策略从「手动切换」升级为「策略驱动」，对生产环境的稳定性尤为重要。

模型竞争的新变量

Step 5 Preview 的加入让 AI Gateway 上的模型选择更加丰富。100 万 Token 上下文加上多模态能力，使它在处理复杂任务时具备一定优势。不过，模型的实际表现还需要开发者在具体场景中验证——毕竟上下文长度只是能力的一个维度，推理质量和任务完成度才是决定因素。

感兴趣的开发者可以在 AI Gateway 的模型游乐场中试用 Step 5 Preview，或在完整模型列表中查看其详细信息。

如何评估一个模型是否适合你的场景？ 上下文长度和多模态只是准入门槛，真正决定体验的是推理质量、指令遵循度、工具调用能力和响应速度。开发者可以先用 AI Gateway 的模型游乐场做小样本对照实验：拿同一个复杂任务（例如跨三个文件定位一个 bug，或从一份十页财报中提取关键指标）分别跑 Step 5 Preview 和现有模型，比较输出准确率和 Token 消耗。对于编程代理场景，还应关注模型在多轮工具调用中是否容易「跑偏」或产生幻觉。只有在真实工作流中反复验证，才能判断这个新选项是否值得替换现有方案。