Source: https://ailoot.ai/models/ja/elorian-glimpse/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/elorian-glimpse/ Language: ja # Elorian: Glimpse [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/elorian-glimpse/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/elorian-glimpse/facts.json) ## [Elorian: Glimpse](https://ailoot.ai/models/ja/elorian-glimpse/) `elorian/glimpse` Elorianテキスト入力 $0.0012 / 1K出力 $0.006 / 1K 場面や物理的な出来事について推論するElorianのモデルで、Ailootではテキストの説明や質問を扱います。 ### 出来事と空間についての推論 Glimpseは、物理的な世界の視覚的理解を軸に開発されたElorianのモデルです。動きや視点の変化の中で物体の表現を保ち、行動と結果を結び付け、場面の各部分の関係を分析することを専門とします。公式例では、動きの分析、状態を考慮した物体の計数、出来事の順序の復元が示されています。 Glimpseの特徴的な考え方は、問題を解く途中で視覚的な根拠に立ち戻ることです。Elorianの環境では、必要な領域を再度確認し、観察を比較して最初の解釈を見直せます。単に物体の名前を挙げるだけでは足りず、何が変化し、どの物体が同一で、観察と推測がどう異なるかを理解する課題を重視しています。 ### Ailootでの使い方 AilootのGlimpseは、テキスト入力とテキスト回答に対応しています。場面の説明、観察の時系列、出来事の書き起こし、準備済みのキャプションを渡し、それについて質問できます。画像や動画そのものの処理は、現在のインターフェースには含まれません。 実用的な要求として、誰が何をしたか、時刻、行動の前後に見えたものを記した観察記録を渡せます。時系列の作成、観察された事実と考えられる説明の区別、結論に足りない情報の列挙を求めます。これによりテキストで表した課題を扱い、提供情報と解釈の境界を明示できます。 ### 課題を示す際の注意点 空間に関する質問では、観察位置や物体の相対的な配置を示すと役立ちます。出来事の順序では、時刻と登場人物の一貫した呼び名を保ちます。二つの観察の間も動きが続いていたかが元の文章にない場合は、一つの説明に決めるより、可能な場合分けを検討するよう求めるとよいでしょう。 AilootのGlimpseには262,144トークンのコンテキストが記載されています。大量の説明や議論の履歴を要求に含められます。結果は説明、出来事の表、元資料への質問一覧などのテキストです。Elorianのエージェント環境の視覚ツールやサブタスクの調整機能を、このテキストインターフェースの機能と自動的に見なすことはできません。 ### Ailoot APIで利用可能 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` コンテキスト カタログに記載なし 最大出力 カタログに記載なし 入力 $0.0012 */ 1K* 出力 $0.006 */ 1K* キャッシュ読み取り ≈$0.00012 */ 1K* 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` コンテキスト カタログに記載なし 最大出力 カタログに記載なし 入力 $0.0012 */ 1K* 出力 $0.006 */ 1K* キャッシュ読み取り ≈$0.00012 */ 1K* 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` コンテキスト カタログに記載なし 最大出力 カタログに記載なし 入力 $0.0012 */ 1K* 出力 $0.006 */ 1K* キャッシュ読み取り ≈$0.00012 */ 1K* 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` コンテキスト カタログに記載なし 最大出力 カタログに記載なし 入力 $0.0012 */ 1K* 出力 $0.006 */ 1K* キャッシュ読み取り ≈$0.00012 */ 1K* `elorian/glimpse` · JSON ``` {"about":"### 出来事と空間についての推論\n\nGlimpseは、物理的な世界の視覚的理解を軸に開発されたElorianのモデルです。動きや視点の変化の中で物体の表現を保ち、行動と結果を結び付け、場面の各部分の関係を分析することを専門とします。公式例では、動きの分析、状態を考慮した物体の計数、出来事の順序の復元が示されています。\n\nGlimpseの特徴的な考え方は、問題を解く途中で視覚的な根拠に立ち戻ることです。Elorianの環境では、必要な領域を再度確認し、観察を比較して最初の解釈を見直せます。単に物体の名前を挙げるだけでは足りず、何が変化し、どの物体が同一で、観察と推測がどう異なるかを理解する課題を重視しています。\n\n### Ailootでの使い方\n\nAilootのGlimpseは、テキスト入力とテキスト回答に対応しています。場面の説明、観察の時系列、出来事の書き起こし、準備済みのキャプションを渡し、それについて質問できます。画像や動画そのものの処理は、現在のインターフェースには含まれません。\n\n実用的な要求として、誰が何をしたか、時刻、行動の前後に見えたものを記した観察記録を渡せます。時系列の作成、観察された事実と考えられる説明の区別、結論に足りない情報の列挙を求めます。これによりテキストで表した課題を扱い、提供情報と解釈の境界を明示できます。\n\n### 課題を示す際の注意点\n\n空間に関する質問では、観察位置や物体の相対的な配置を示すと役立ちます。出来事の順序では、時刻と登場人物の一貫した呼び名を保ちます。二つの観察の間も動きが続いていたかが元の文章にない場合は、一つの説明に決めるより、可能な場合分けを検討するよう求めるとよいでしょう。\n\nAilootのGlimpseには262,144トークンのコンテキストが記載されています。大量の説明や議論の履歴を要求に含められます。結果は説明、出来事の表、元資料への質問一覧などのテキストです。Elorianのエージェント環境の視覚ツールやサブタスクの調整機能を、このテキストインターフェースの機能と自動的に見なすことはできません。","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Elorian","canonical_model":"elorian/glimpse","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"elorian/glimpse","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.12,"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":1.2,"input":["text"],"label":"Anthropic 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Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。