Inception: Mercury 3

{"about":"### Textmodell auf Diffusionsbasis\n\nMercury 3 ist ein Modell von Inception, das Text mit einem Diffusionsansatz erzeugt. Es setzt die Mercury-Familie fort, die der Entwickler für interaktive Anwendungen und Aufgaben mit mehreren aufeinanderfolgenden Modellaufrufen weiterentwickelt. In der Beschreibung von Mercury 3 hebt Inception dialogbasierte Unterstützung, Lernen, Datenarbeit und agentische Suchanwendungen hervor.\n\nDie Diffusionsarchitektur ist eine Eigenschaft des Modells. Sie legt die Antwortzeit einer konkreten Anwendung nicht fest: Diese hängt auch vom Umfang der Anfrage, der Ergebnislänge und den Bereitstellungsbedingungen ab. In Ailoot nimmt Mercury 3 Text entgegen und liefert Text. Diese Schnittstelle eignet sich für Erklärungen, Dokumentenverarbeitung und die Vorbereitung des nächsten Aufgabenschritts anhand bereitgestellter Informationen.\n\n### Großer Kontext für zusammenhängende Arbeit\n\nFür Mercury 3 ist in Ailoot ein Kontext von 1 000 000 Token angegeben. In einer Diskussion lässt sich eine umfangreiche Sammlung textlicher Materialien zusammenführen: Produktbeschreibung, Regeln, Korrespondenz und Anforderungen an das Ergebnis. Der praktische Nutzen eines großen Kontexts zeigt sich, wenn die Antwort mehrere Aufgabenteile gleichzeitig berücksichtigen muss, etwa eine Supportanleitung mit Vertragsbedingungen abgleichen und eine Antwort auf eine konkrete Anfrage vorbereiten.\n\nBei einer solchen Anfrage sollten Sie die Dokumente kennzeichnen, ihre Namen beibehalten und für jede Schlussfolgerung angeben lassen, auf welches Material sie sich stützt. Besteht die Aufgabe aus mehreren Schritten, definieren Sie Zwischenergebnisse: zuerst eine Liste der relevanten Regeln, dann die Fallanalyse und anschließend einen Antwortentwurf. Dadurch lässt sich das Ergebnis leichter prüfen und eine einzelne Etappe präzisieren, ohne die gesamte Aufgabe erneut zu beschreiben.\n\n### Interaktive Anwendungsfälle\n\nIn einem Lerndialog lässt sich Mercury 3 verwenden, um einen Lösungsweg zu erläutern, einen Hinweis vorzubereiten oder einen Begriff auf einem vorgegebenen Niveau zu erklären. Bei der Datenarbeit können Sie Feldbeschreibungen, einen textlichen Datenausschnitt und eine Frage übergeben, um Muster erläutern oder einen Transformationsplan erstellen zu lassen. Für den Support können Sie Regeln beifügen und eine verständliche Antwort unter Berücksichtigung der Nutzersituation anfordern.\n\nDiese Anwendungsfälle setzen das Textmodell als Teil eines Arbeitsablaufs ein. Eigenständige Internetsuche, Browsersteuerung, Zugriff auf Unternehmenssysteme und Sprachgespräche hängen von den angebundenen Werkzeugen der Anwendung ab. Mercury Voice und Mercury Decide sind separate Produkte von Inception; ihre spezialisierten Funktionen gehören nicht zur Beschreibung von 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":"Diffusionsbasiertes Textmodell von Inception für Dialoge, umfangreiche Dokumente und aufeinanderfolgende anspruchsvolle Denkaufgaben."}