Perceptron Mk1.5

Цена

Текстовый диалог · вход

18,00 ₽ / 1 млн токенов

Текстовый диалог · выход

180,00 ₽ / 1 млн токенов

Текстовый диалог · вход из кэша

18,00 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Perceptron Mk1.5 — мультимодальная модель рассуждений для визуального анализа и физических агентов. Принимает текст, изображения, видео и аудио, поддерживает вызов инструментов и структурированный вывод, может возвращать пространственные аннотации: точки, рамки, полигоны и треки.

Релиз

Дата не указана

Характеристики

Тип модели

Текст

Вход модели

Текст, Изображения, Видео, Аудио

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели

Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно

36 864 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ

8 192 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции

Текстовый диалог, Понимание изображений

Возможности модели

Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Структурированный ответ, Входное аудио, Входное видео

Контрольные показатели

Для этой версии пока нет сопоставленной проверенной оценки. Результаты других версий сюда не переносятся.

Результат бенчмарка относится к его методике и версии модели. Он не гарантирует качество ответа, скорость или доступность конкретного запроса в Kvantora.

API-запрос

Пример API-запроса подготовлен для этой операции. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "perceptron/perceptron-mk1.5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))

Похожие модели

Загружаем похожие модели…