Space Bunny 是一个匿名推理模型，强调大上下文与可调节推理能力。根据官方资料，其核心特点是拥有 100 万 token 的上下文窗口，支持文本、图像和视频输入，并提供可调节的推理强度。
用途方面，Space Bunny 面向需要长上下文推理的实际工作，适用于代码、研究、视觉理解以及智能体（agent）工作流，通过统一的 API 完成。官方描述其用途包括审查代码、跨长文档进行推理，以及就截图、图表或视频提问并以文本回复。
主要能力方面：上下文窗口为 1,000,000 tokens；支持文本、图像和视频输入；提供五个推理级别（low、medium、high、xhigh、max）以匹配任务的速度与深度；支持工具调用，模型可请求函数并以结构化参数返回；提供开发者友好的 API，使用熟悉的 chat completions 格式、可选 JSON 响应和标准用量元数据；同时提供在线 playground 供试用。
使用方式方面，官方给出如下流程：将模型调用保留在自己的服务器上，选择合适的推理强度，以标准聊天格式发送文本或多模态上下文。第一步发送 prompt、长文档、源代码、图片 URL 或兼容的视频 URL，示例为 messages = [{ role: 'user', content }]；第二步设置推理强度，日常任务可从 low 开始，需要更深推理时再提高，示例为 reasoning = { effort: 'low' }；第三步使用响应，可渲染答案、请求 JSON 或连接工具调用，同时应用保留对副作用的控制权，示例为 answer = response.choices[0].message。API 方面为 OpenAI 兼容的 REST 接口，支持流式输出、JSON 和工具调用，API 密钥应保存在服务端，不应暴露在浏览器代码或公开 prompt 中。接入智能体时，使用 Space Bunny 端点并沿用已有客户端理解的聊天请求格式，将 API 密钥保存在服务器环境，仅开放经过批准的工具，并在执行前校验参数和权限。
适用场景方面，官方列出的场景包括：在长文档、大型代码仓库和长时间会话中工作而无需将任务切碎；就源代码、截图、图表或视频提问；为智能体提供更大的思考空间，并按任务选择推理强度；通过 API 连接产品，处理文本、多模态上下文、结构化输出和工具调用。
限制与边界方面，官方明确说明该模型是匿名且处于预览阶段，架构、参数数量、训练细节和知识截止时间均未披露。使用采用基于用量的积分制，积分永久有效，一次性购买，无订阅、无自动续费。
定价与套餐方面，官方列出：可先在 playground 免费试用，之后选择永久积分包；10 万永久积分适合实验、原型和首次集成，包含 10 万积分、无到期、1 个并发请求、文本/图像/视频提示、文本和 JSON 输出、可调推理强度、在线 playground 和 API 密钥管理；100 万永久积分适合常规长上下文、多模态和工具工作流，包含 100 万积分、无到期、无限工作区、3 个并发请求、长上下文对话、用量与请求历史、优先支持；1100 万永久积分（含 10% 额外赠送）适合团队和高负载工作，包含 1100 万积分、无到期（含 10% 额外）、Pro 全部功能、10 个并发请求、专用快速通道、团队工作区与协作、自定义集成支持、安全与权限指导、专属支持、优先生产处理以及产品路线图反馈。
其他信息方面，官方博客提到 Space Bunny LLM 的功能、API 与评估指南，Space Bunny Alpha 模型的实践评估指南，Space Bunny 免费模型的访问、限制与设置指南，以及 Space Bunny Alpha AI 模型的技术规格、API、基准和真实用例等文章。官方 FAQ 条目涵盖 Space Bunny 是什么、能否先试用、支持多少上下文、有哪些推理级别、支持哪些输入和输出、谁构建了该模型以及如何联系团队，但资料未提供这些问题的具体答案内容。
