Source: https://ailoot.ai/models/cs/inception-mercury-3/ Canonical: https://ailoot.ai/models/cs/inception-mercury-3/ Language: cs # Inception: Mercury 3 [Markdown](https://ailoot.ai/models/cs/inception-mercury-3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/cs/inception-mercury-3/facts.json) ## [Inception: Mercury 3](https://ailoot.ai/models/cs/inception-mercury-3/) `inception/mercury-3` InceptionTextVstup 0,0002 US$ / 1KVýstup 0,0007 US$ / 1K Difuzní textový model Inception pro dialogy, práci s velkými dokumenty a navazující intelektuální úlohy. ### Textový model založený na difuzi Mercury 3 je model Inception využívající difuzní přístup ke generování textu. Navazuje na rodinu Mercury, kterou vývojář rozvíjí pro interaktivní aplikace a úlohy s několika postupnými požadavky na model. V popisu Mercury 3 Inception zdůrazňuje konverzační podporu, výuku, práci s daty a vyhledávací agentní scénáře. Difuzní architektura je vlastností modelu. Neurčuje dobu odpovědi konkrétní aplikace: výsledek závisí také na rozsahu požadavku, délce výstupu a podmínkách obsluhy. V Ailoot Mercury 3 přijímá text a vrací text. Takové rozhraní se hodí pro vysvětlování, zpracování dokumentů a přípravu dalšího kroku úlohy podle předaných informací. ### Velký kontext pro související práci Pro Mercury 3 je v Ailoot uveden kontext 1 000 000 tokenů. V jedné diskusi lze shromáždit velkou sadu textových materiálů: popis produktu, pravidla, korespondenci a požadavky na výsledek. Praktická hodnota velkého kontextu se projeví, když odpověď musí zohlednit několik částí zadání současně, například porovnat pokyny podpory s podmínkami smlouvy a připravit odpověď na konkrétní požadavek. U takového požadavku je vhodné označit dokumenty, zachovat jejich názvy a požádat o uvedení materiálu, o který se každý závěr opírá. Má-li úloha několik kroků, určete průběžný výsledek: nejprve seznam relevantních pravidel, poté rozbor případu a následně návrh odpovědi. To usnadňuje ověření výsledku a umožňuje upřesnit jednu etapu bez opakovaného popisu celé úlohy. ### Interaktivní scénáře Ve výukovém dialogu lze Mercury 3 využít k rozboru řešení, přípravě nápovědy nebo vysvětlení pojmu na zadané úrovni. Při práci s daty lze předat popis polí, textový vzorek a otázku a získat vysvětlení zákonitostí nebo plán transformace. Pro podporu lze přiložit pravidla a požádat o srozumitelnou odpověď zohledňující situaci uživatele. Tyto scénáře využívají textový model jako součást pracovního postupu. Samostatné vyhledávání na internetu, ovládání prohlížeče, přístup k podnikovým systémům a hlasová komunikace závisí na připojených nástrojích aplikace. Mercury Voice a Mercury Decide jsou samostatné produkty Inception; jejich specializované možnosti nejsou součástí popisu Mercury 3. ### Dostupné přes Ailoot API Vstup `text` Výstup `text` Kontext V katalogu neuvedeno Max. odpověď V katalogu neuvedeno Vstup 0,0002 US$ */ 1K* Výstup 0,0007 US$ */ 1K* Čtení z mezipaměti 0,00002 US$ */ 1K* Vstup `text` Výstup `text` Kontext V katalogu neuvedeno Max. odpověď V katalogu neuvedeno Vstup 0,0002 US$ */ 1K* Výstup 0,0007 US$ */ 1K* Čtení z mezipaměti 0,00002 US$ */ 1K* Vstup `text` Výstup `text` Kontext V katalogu neuvedeno Max. odpověď V katalogu neuvedeno Vstup 0,0002 US$ */ 1K* Výstup 0,0007 US$ */ 1K* Čtení z mezipaměti 0,00002 US$ */ 1K* Vstup `text` Výstup `text` Kontext V katalogu neuvedeno Max. odpověď V katalogu neuvedeno Vstup 0,0002 US$ */ 1K* Výstup 0,0007 US$ */ 1K* Čtení z mezipaměti 0,00002 US$ */ 1K* `inception/mercury-3` · JSON ``` {"about":"### Textový model založený na difuzi\n\nMercury 3 je model Inception využívající difuzní přístup ke generování textu. Navazuje na rodinu Mercury, kterou vývojář rozvíjí pro interaktivní aplikace a úlohy s několika postupnými požadavky na model. V popisu Mercury 3 Inception zdůrazňuje konverzační podporu, výuku, práci s daty a vyhledávací agentní scénáře.\n\nDifuzní architektura je vlastností modelu. Neurčuje dobu odpovědi konkrétní aplikace: výsledek závisí také na rozsahu požadavku, délce výstupu a podmínkách obsluhy. V Ailoot Mercury 3 přijímá text a vrací text. Takové rozhraní se hodí pro vysvětlování, zpracování dokumentů a přípravu dalšího kroku úlohy podle předaných informací.\n\n### Velký kontext pro související práci\n\nPro Mercury 3 je v Ailoot uveden kontext 1 000 000 tokenů. V jedné diskusi lze shromáždit velkou sadu textových materiálů: popis produktu, pravidla, korespondenci a požadavky na výsledek. Praktická hodnota velkého kontextu se projeví, když odpověď musí zohlednit několik částí zadání současně, například porovnat pokyny podpory s podmínkami smlouvy a připravit odpověď na konkrétní požadavek.\n\nU takového požadavku je vhodné označit dokumenty, zachovat jejich názvy a požádat o uvedení materiálu, o který se každý závěr opírá. Má-li úloha několik kroků, určete průběžný výsledek: nejprve seznam relevantních pravidel, poté rozbor případu a následně návrh odpovědi. To usnadňuje ověření výsledku a umožňuje upřesnit jednu etapu bez opakovaného popisu celé úlohy.\n\n### Interaktivní scénáře\n\nVe výukovém dialogu lze Mercury 3 využít k rozboru řešení, přípravě nápovědy nebo vysvětlení pojmu na zadané úrovni. Při práci s daty lze předat popis polí, textový vzorek a otázku a získat vysvětlení zákonitostí nebo plán transformace. Pro podporu lze přiložit pravidla a požádat o srozumitelnou odpověď zohledňující situaci uživatele.\n\nTyto scénáře využívají textový model jako součást pracovního postupu. Samostatné vyhledávání na internetu, ovládání prohlížeče, přístup k podnikovým systémům a hlasová komunikace závisí na připojených nástrojích aplikace. Mercury Voice a Mercury Decide jsou samostatné produkty Inception; jejich specializované možnosti nejsou součástí popisu Mercury 3.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Inception","canonical_model":"inception/mercury-3","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"inception/mercury-3","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.02,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.2,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.7,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"inception/mercury-3","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.02,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.2,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.7,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"inception/mercury-3","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.02,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.2,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.7,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"inception/mercury-3","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.02,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.2,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.7,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent","request_model_id":"inception/mercury-3","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"inception/mercury-3","request_model_id":"inception/mercury-3","route_label":"Ultra"}],"name":"Inception: Mercury 3","price":{"in":0.2,"in_label":null,"out":0.7,"out_label":null,"sort_in":0.2,"sort_out":0.7,"varies":false},"public_id":"inception/mercury-3","short":"Difuzní textový model Inception pro dialogy, práci s velkými dokumenty a navazující intelektuální úlohy."} ``` ## Otázky Jak vybrat model pro svůj úkol? Nejprve určete požadovaný vstup a výstup: text, obrázek, zvuk nebo video. Poté porovnejte kompatibilní metody API, přesné ID modelu nebo aktuální cílový model aliasu, cenu a účtovací jednotku. GET /v1/models je zdarma a vypíše modely dostupné vašemu klíči. Podporuje každý model všechny metody API a typy médií? Používejte metody API a typy vstupů a výstupů uvedené na kartě modelu. Podpora textu, obrázků, zvuku nebo videa závisí na vybraném modelu a metodě; před odesláním dat si prohlédněte příslušný příklad požadavku. Jaký je rozdíl mezi ID modelu a aliasem? Přesné ID modelu označuje konkrétní model. Alias odkazuje na model a jeho cílový model se může změnit. Aktuální cílový model aliasu ověřte v katalogu; pokud vaše integrace potřebuje konkrétní model, použijte přesné ID. Jak porovnat ceny před odesláním požadavku? Na kartě modelu zkontrolujte cenu a účtovací jednotku pro vybranou metodu API. Porovnávejte stejnou jednotku a stejný typ vstupu a výstupu; historie požadavků uvádí skutečné využití a účtovanou částku. Co poskytuje předplatné? Slevu na nákup tokenů pro pravidelnou práci. Vyberte tarif podle objemu požadavků; podmínky a cena předplatného se zobrazí při objednání. Jak použiji promo kód pro slevu až 50%? Promo kód zadejte při nákupu tokenů. Výsledná částka se přepočítá podle podmínek akce; výše slevy je vidět před platbou. ## Ailoot · Společnost a její portfolio projektů Ailoot staví na dlouhodobých provozních zkušenostech, široké klientské základně, stabilních službách a průběžném sledování KPI. Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách. Ailoot využívá tyto provozní zkušenosti k poskytování přístupu přes API k funkcím AI v produktech zákazníků, agentech, aplikacích a automatizacích.