{
  "aboutHtml": "<h3>Diffúzióra épülő szövegmodell</h3><p>A Mercury 3 az Inception diffúziós szöveggenerálást használó modellje. A Mercury család folytatása, amelyet a fejlesztő interaktív alkalmazásokhoz és több egymás utáni modellhívást igénylő feladatokhoz fejleszt. Leírásában az Inception a párbeszédes támogatást, az oktatást, az adatfeldolgozást és a kereső ügynökfolyamatokat emeli ki.</p><p>A diffúziós architektúra a modell jellemzője. Nem határozza meg egy konkrét alkalmazás válaszidejét: az a kérés méretétől, az eredmény hosszától és a kiszolgálás feltételeitől is függ. Az Ailootban a Mercury 3 szöveget fogad és ad vissza. E felület magyarázatokhoz, dokumentumfeldolgozáshoz és a megadott információkra épülő következő lépés előkészítéséhez használható.</p><h3>Nagy kontextus az összefüggő munkához</h3><p>A Mercury 3 Ailootban megadott kontextusa 1 000 000 token. Egy beszélgetésben nagy szöveganyag gyűjthető össze: termékleírás, szabályok, levelezés és eredménykövetelmények. A nagy kontextus akkor hasznos, ha a válasznak több feladatrészt egyszerre kell figyelembe vennie, például támogatási útmutatót szerződéses feltételekkel összevetnie, majd konkrét megkeresésre válaszolnia.</p><p>Jelölje a dokumentumokat, tartsa meg neveiket, és kérje minden következtetés forrásának megadását. Többlépéses feladatnál határozzon meg köztes eredményt: előbb a releváns szabályok, majd az eset elemzése, végül választervezet. Ez könnyíti az ellenőrzést, és egy szakasz pontosítható a teljes feladat újbóli leírása nélkül.</p><h3>Interaktív felhasználások</h3><p>Tanulási párbeszédben a Mercury 3 megoldást elemezhet, rávezető segítséget készíthet vagy adott szinten fogalmat magyarázhat. Adatfeldolgozáshoz adjon mezőleírást, szöveges mintát és kérdést összefüggések magyarázatához vagy átalakítási tervhez. Ügyféltámogatáshoz mellékeljen szabályokat, és kérjen érthető választ a felhasználó helyzetére.</p><p>E folyamatok a szövegmodellt a munka részeként használják. Az önálló internetes keresés, böngészővezérlés, vállalati rendszerek elérése és hangos beszélgetés az alkalmazás bekapcsolt eszközeitől függ. A Mercury Voice és Mercury Decide külön Inception-termékek; speciális képességeik nem részei a Mercury 3 leírásának.</p>",
  "aboutText": "### Diffúzióra épülő szövegmodell\n\nA Mercury 3 az Inception diffúziós szöveggenerálást használó modellje. A Mercury család folytatása, amelyet a fejlesztő interaktív alkalmazásokhoz és több egymás utáni modellhívást igénylő feladatokhoz fejleszt. Leírásában az Inception a párbeszédes támogatást, az oktatást, az adatfeldolgozást és a kereső ügynökfolyamatokat emeli ki.\n\nA diffúziós architektúra a modell jellemzője. Nem határozza meg egy konkrét alkalmazás válaszidejét: az a kérés méretétől, az eredmény hosszától és a kiszolgálás feltételeitől is függ. Az Ailootban a Mercury 3 szöveget fogad és ad vissza. E felület magyarázatokhoz, dokumentumfeldolgozáshoz és a megadott információkra épülő következő lépés előkészítéséhez használható.\n\n### Nagy kontextus az összefüggő munkához\n\nA Mercury 3 Ailootban megadott kontextusa 1 000 000 token. Egy beszélgetésben nagy szöveganyag gyűjthető össze: termékleírás, szabályok, levelezés és eredménykövetelmények. A nagy kontextus akkor hasznos, ha a válasznak több feladatrészt egyszerre kell figyelembe vennie, például támogatási útmutatót szerződéses feltételekkel összevetnie, majd konkrét megkeresésre válaszolnia.\n\nJelölje a dokumentumokat, tartsa meg neveiket, és kérje minden következtetés forrásának megadását. Többlépéses feladatnál határozzon meg köztes eredményt: előbb a releváns szabályok, majd az eset elemzése, végül választervezet. Ez könnyíti az ellenőrzést, és egy szakasz pontosítható a teljes feladat újbóli leírása nélkül.\n\n### Interaktív felhasználások\n\nTanulási párbeszédben a Mercury 3 megoldást elemezhet, rávezető segítséget készíthet vagy adott szinten fogalmat magyarázhat. Adatfeldolgozáshoz adjon mezőleírást, szöveges mintát és kérdést összefüggések magyarázatához vagy átalakítási tervhez. Ügyféltámogatáshoz mellékeljen szabályokat, és kérjen érthető választ a felhasználó helyzetére.\n\nE folyamatok a szövegmodellt a munka részeként használják. Az önálló internetes keresés, böngészővezérlés, vállalati rendszerek elérése és hangos beszélgetés az alkalmazás bekapcsolt eszközeitől függ. A Mercury Voice és Mercury Decide külön Inception-termékek; speciális képességeik nem részei a Mercury 3 leírásának.",
  "locale": "hu",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>0,0002 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>0,0007 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Gyorsítótár olvasása</dt><dd>0,00002 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "inception/mercury-3",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|inception%2Fmercury-3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>0,0002 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>0,0007 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Gyorsítótár olvasása</dt><dd>0,00002 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "inception/mercury-3",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|inception%2Fmercury-3",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>0,0002 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>0,0007 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Gyorsítótár olvasása</dt><dd>0,00002 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "inception/mercury-3",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|inception%2Fmercury-3",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>0,0002 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>0,0007 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Gyorsítótár olvasása</dt><dd>0,00002 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "inception/mercury-3",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent|inception%2Fmercury-3",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "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_id": "inception/mercury-3",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/inception-mercury-3/",
    "description": "Az Inception diffúziós szövegmodellje párbeszédhez, nagy dokumentumok feldolgozásához és egymásra épülő gondolkodási feladatokhoz.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/inception-mercury-3/index.md",
    "title": "Inception: Mercury 3",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/inception-mercury-3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Diffúzióra épülő szövegmodell\n\nA Mercury 3 az Inception diffúziós szöveggenerálást használó modellje. A Mercury család folytatása, amelyet a fejlesztő interaktív alkalmazásokhoz és több egymás utáni modellhívást igénylő feladatokhoz fejleszt. Leírásában az Inception a párbeszédes támogatást, az oktatást, az adatfeldolgozást és a kereső ügynökfolyamatokat emeli ki.\n\nA diffúziós architektúra a modell jellemzője. Nem határozza meg egy konkrét alkalmazás válaszidejét: az a kérés méretétől, az eredmény hosszától és a kiszolgálás feltételeitől is függ. Az Ailootban a Mercury 3 szöveget fogad és ad vissza. E felület magyarázatokhoz, dokumentumfeldolgozáshoz és a megadott információkra épülő következő lépés előkészítéséhez használható.\n\n### Nagy kontextus az összefüggő munkához\n\nA Mercury 3 Ailootban megadott kontextusa 1 000 000 token. Egy beszélgetésben nagy szöveganyag gyűjthető össze: termékleírás, szabályok, levelezés és eredménykövetelmények. A nagy kontextus akkor hasznos, ha a válasznak több feladatrészt egyszerre kell figyelembe vennie, például támogatási útmutatót szerződéses feltételekkel összevetnie, majd konkrét megkeresésre válaszolnia.\n\nJelölje a dokumentumokat, tartsa meg neveiket, és kérje minden következtetés forrásának megadását. Többlépéses feladatnál határozzon meg köztes eredményt: előbb a releváns szabályok, majd az eset elemzése, végül választervezet. Ez könnyíti az ellenőrzést, és egy szakasz pontosítható a teljes feladat újbóli leírása nélkül.\n\n### Interaktív felhasználások\n\nTanulási párbeszédben a Mercury 3 megoldást elemezhet, rávezető segítséget készíthet vagy adott szinten fogalmat magyarázhat. Adatfeldolgozáshoz adjon mezőleírást, szöveges mintát és kérdést összefüggések magyarázatához vagy átalakítási tervhez. Ügyféltámogatáshoz mellékeljen szabályokat, és kérjen érthető választ a felhasználó helyzetére.\n\nE folyamatok a szövegmodellt a munka részeként használják. Az önálló internetes keresés, böngészővezérlés, vállalati rendszerek elérése és hangos beszélgetés az alkalmazás bekapcsolt eszközeitől függ. A Mercury Voice és Mercury Decide külön Inception-termékek; speciális képességeik nem részei a Mercury 3 leírásának.",
    "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": "Az Inception diffúziós szövegmodellje párbeszédhez, nagy dokumentumok feldolgozásához és egymásra épülő gondolkodási feladatokhoz."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Az Inception diffúziós szövegmodellje párbeszédhez, nagy dokumentumok feldolgozásához és egymásra épülő gondolkodási feladatokhoz.",
  "source": {
    "audit_sha256": "5632a0d63d488fe01eaf2e6475c0c3b44fd049d910a139b46b2b8a17c4fd3059",
    "bridge_map_sha256": "5632a0d63d488fe01eaf2e6475c0c3b44fd049d910a139b46b2b8a17c4fd3059",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "b43dfeecf694656c1f893fe17bc0444a335aab96ac8b409a905f9ecce6e1bbee",
      "renderer_sha256": "fffe8b130fe3c064955f55f084fc28f44f7e0451e0f76477c36801b73c65a989"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "b43dfeecf694656c1f893fe17bc0444a335aab96ac8b409a905f9ecce6e1bbee",
    "renderer_sha256": "fffe8b130fe3c064955f55f084fc28f44f7e0451e0f76477c36801b73c65a989"
  },
  "sourceRevision": "dc53beae5aaa4f8c551b22c82ca913b064d6132e0a147f8b2fc4b1d2b7cbf030"
}