Source: https://ailoot.ai/models/he/inception-mercury-3/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/inception-mercury-3/
Language: he

# Inception: Mercury 3

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/inception-mercury-3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/inception-mercury-3/facts.json)

## [Inception: Mercury 3](https://ailoot.ai/models/he/inception-mercury-3/)

`inception/mercury-3`

Inceptionטקסטקלט ⁦‏0.0002 ‏$⁩ / 1Kפלט ⁦‏0.0007 ‏$⁩ / 1K

מודל טקסט מבוסס דיפוזיה של Inception לשיחות, לעבודה עם מסמכים גדולים ולמשימות חשיבה מתמשכות.

### מודל טקסט המבוסס על דיפוזיה

Mercury 3 הוא מודל של Inception המשתמש בגישת דיפוזיה ליצירת טקסט. זהו המשך למשפחת Mercury, שהיצרן מפתח עבור יישומים אינטראקטיביים ומשימות עם כמה פניות עוקבות למודל. בתיאור Mercury 3 מדגישה Inception תמיכה בשיחה, לימוד, עבודה עם נתונים ותרחישים של סוכני חיפוש.

ארכיטקטורת הדיפוזיה היא תכונה של המודל. היא אינה קובעת את זמן התשובה של יישום מסוים: התוצאה תלויה גם בנפח הבקשה, באורך הפלט ובתנאי השירות. ב־Ailoot Mercury 3 מקבל טקסט ומחזיר טקסט. הממשק מתאים להסברים, לעיבוד מסמכים ולהכנת הצעד הבא במשימה על בסיס המידע שסופק.

### הקשר גדול לעבודה קשורה

ל־Mercury 3 ב־Ailoot מצוין הקשר של ⁦1 000 000⁩ טוקנים. אפשר לרכז בדיון אחד אוסף גדול של חומרי טקסט: תיאור מוצר, כללים, התכתבות ודרישות לתוצאה. הערך המעשי של הקשר גדול מתבטא כשהתשובה צריכה להביא בחשבון כמה חלקי משימה יחד, למשל להשוות הוראת תמיכה לתנאי חוזה ולהכין תשובה לפנייה מסוימת.

בבקשה כזאת כדאי לסמן מסמכים, לשמור על שמותיהם ולבקש לציין על איזה חומר נשענת כל מסקנה. אם המשימה כוללת כמה שלבים, הגדירו תוצאת ביניים: תחילה רשימת כללים רלוונטיים, אחר כך ניתוח המקרה ולבסוף טיוטת תשובה. כך קל יותר לבדוק את התוצאה ולחדד שלב אחד בלי לתאר מחדש את המשימה כולה.

### תרחישים אינטראקטיביים

בשיחה לימודית אפשר להשתמש ב־Mercury 3 לניתוח פתרון, להכנת רמז או להסבר מושג ברמה מוגדרת. בעבודה עם נתונים אפשר להעביר תיאור שדות, מדגם טקסטואלי ושאלה, ולקבל הסבר לדפוסים או תוכנית המרה. בתמיכה אפשר לצרף כללים ולבקש תשובה מובנת המתחשבת במצב המשתמש.

התרחישים האלה משתמשים במודל הטקסט כחלק מתהליך עבודה. חיפוש עצמאי באינטרנט, שליטה בדפדפן, גישה למערכות חברה ושיחה קולית תלויים בכלי היישום המחוברים. Mercury Voice ו־Mercury Decide הם מוצרים נפרדים של Inception; היכולות המתמחות שלהם אינן נכללות בתיאור Mercury 3.

### זמין דרך Ailoot API

סוגי קלט

`text`

סוגי פלט

`text`

הקשר

לא מצוין בקטלוג

אורך תשובה מרבי

לא מצוין בקטלוג

קלט

⁦‏0.0002 ‏$⁩ */ 1K*

פלט

⁦‏0.0007 ‏$⁩ */ 1K*

קריאה מהמטמון

⁦‏0.00002 ‏$⁩ */ 1K*

סוגי קלט

`text`

סוגי פלט

`text`

הקשר

לא מצוין בקטלוג

אורך תשובה מרבי

לא מצוין בקטלוג

קלט

⁦‏0.0002 ‏$⁩ */ 1K*

פלט

⁦‏0.0007 ‏$⁩ */ 1K*

קריאה מהמטמון

⁦‏0.00002 ‏$⁩ */ 1K*

סוגי קלט

`text`

סוגי פלט

`text`

הקשר

לא מצוין בקטלוג

אורך תשובה מרבי

לא מצוין בקטלוג

קלט

⁦‏0.0002 ‏$⁩ */ 1K*

פלט

⁦‏0.0007 ‏$⁩ */ 1K*

קריאה מהמטמון

⁦‏0.00002 ‏$⁩ */ 1K*

סוגי קלט

`text`

סוגי פלט

`text`

הקשר

לא מצוין בקטלוג

אורך תשובה מרבי

לא מצוין בקטלוג

קלט

⁦‏0.0002 ‏$⁩ */ 1K*

פלט

⁦‏0.0007 ‏$⁩ */ 1K*

קריאה מהמטמון

⁦‏0.00002 ‏$⁩ */ 1K*

`inception/mercury-3` · JSON

```
{"about":"### מודל טקסט המבוסס על דיפוזיה\n\nMercury 3 הוא מודל של Inception המשתמש בגישת דיפוזיה ליצירת טקסט. זהו המשך למשפחת Mercury, שהיצרן מפתח עבור יישומים אינטראקטיביים ומשימות עם כמה פניות עוקבות למודל. בתיאור Mercury 3 מדגישה Inception תמיכה בשיחה, לימוד, עבודה עם נתונים ותרחישים של סוכני חיפוש.\n\nארכיטקטורת הדיפוזיה היא תכונה של המודל. היא אינה קובעת את זמן התשובה של יישום מסוים: התוצאה תלויה גם בנפח הבקשה, באורך הפלט ובתנאי השירות. ב־Ailoot Mercury 3 מקבל טקסט ומחזיר טקסט. הממשק מתאים להסברים, לעיבוד מסמכים ולהכנת הצעד הבא במשימה על בסיס המידע שסופק.\n\n### הקשר גדול לעבודה קשורה\n\nל־Mercury 3 ב־Ailoot מצוין הקשר של 1 000 000 טוקנים. אפשר לרכז בדיון אחד אוסף גדול של חומרי טקסט: תיאור מוצר, כללים, התכתבות ודרישות לתוצאה. הערך המעשי של הקשר גדול מתבטא כשהתשובה צריכה להביא בחשבון כמה חלקי משימה יחד, למשל להשוות הוראת תמיכה לתנאי חוזה ולהכין תשובה לפנייה מסוימת.\n\nבבקשה כזאת כדאי לסמן מסמכים, לשמור על שמותיהם ולבקש לציין על איזה חומר נשענת כל מסקנה. אם המשימה כוללת כמה שלבים, הגדירו תוצאת ביניים: תחילה רשימת כללים רלוונטיים, אחר כך ניתוח המקרה ולבסוף טיוטת תשובה. כך קל יותר לבדוק את התוצאה ולחדד שלב אחד בלי לתאר מחדש את המשימה כולה.\n\n### תרחישים אינטראקטיביים\n\nבשיחה לימודית אפשר להשתמש ב־Mercury 3 לניתוח פתרון, להכנת רמז או להסבר מושג ברמה מוגדרת. בעבודה עם נתונים אפשר להעביר תיאור שדות, מדגם טקסטואלי ושאלה, ולקבל הסבר לדפוסים או תוכנית המרה. בתמיכה אפשר לצרף כללים ולבקש תשובה מובנת המתחשבת במצב המשתמש.\n\nהתרחישים האלה משתמשים במודל הטקסט כחלק מתהליך עבודה. חיפוש עצמאי באינטרנט, שליטה בדפדפן, גישה למערכות חברה ושיחה קולית תלויים בכלי היישום המחוברים. Mercury Voice ו־Mercury Decide הם מוצרים נפרדים של Inception; היכולות המתמחות שלהם אינן נכללות בתיאור 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":"מודל טקסט מבוסס דיפוזיה של Inception לשיחות, לעבודה עם מסמכים גדולים ולמשימות חשיבה מתמשכות."}
```

## שאלות

איך בוחרים מודל למשימה?

תחילה הגדירו את הקלט והפלט הנדרשים: טקסט, תמונה, אודיו או וידאו. לאחר מכן השוו בין שיטות API תואמות, ה-ID המדויק של המודל או המודל שאליו הכינוי מצביע כרגע, המחיר ויחידת החיוב. הבקשה GET /v1/models חינמית ומציגה את המודלים הזמינים למפתח שלכם.

האם כל מודל תומך בכל שיטות ה-API וסוגי המדיה?

השתמשו בשיטות ה-API ובסוגי הקלט והפלט המופיעים בכרטיס המודל. התמיכה בטקסט, בתמונות, באודיו או בווידאו תלויה במודל ובשיטה שנבחרו; בדקו את דוגמת הבקשה שלהם לפני שליחת הנתונים שלכם.

מה ההבדל בין ID של מודל לבין כינוי?

ID מדויק של מודל מזהה מודל מסוים. כינוי מצביע על מודל, והמודל שאליו הוא מצביע עשוי להשתנות. בדקו בקטלוג לאיזה מודל הכינוי מצביע כרגע; השתמשו ב-ID המדויק כאשר האינטגרציה שלכם זקוקה למודל מסוים.

איך משווים מחירים לפני שליחת בקשה?

בדקו בכרטיס המודל את המחיר ואת יחידת החיוב של שיטת ה-API שנבחרה. השוו לפי אותה יחידה ואותם סוגי קלט ופלט; היסטוריית הבקשות מציגה את השימוש בפועל ואת הסכום שחויב.

מה המנוי נותן?

הנחה לרכישת אסימונים לעבודה קבועה. בחרו מסלול לפי היקף הבקשות שלכם; התנאים ועלות המנוי מוצגים ברכישה.

איך משתמשים בקוד הנחה עד 50%?

הזינו קוד בזמן רכישת אסימונים. הסכום הסופי מחושב מחדש לפי תנאי המבצע וגובה ההנחה מוצג לפני תשלום.

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.