models

Inception: Mercury 3

Markdown · JSON

Inception: Mercury 3

inception/mercury-3
InceptionМәтінКіріс 0,0002 $ / 1KШығыс 0,0007 $ / 1K

Диалогқа, үлкен құжаттармен жұмысқа және бірізді зияткерлік міндеттерге арналған Inception диффузиялық мәтін моделі.

Диффузияға негізделген мәтін моделі

Mercury 3 — мәтін генерациясында диффузиялық тәсілді пайдаланатын Inception моделі. Бұл — әзірлеуші интерактивті қолданбаларға және модельге бірнеше рет ретімен жүгінетін міндеттерге арнап дамытатын Mercury тобының жалғасы. Mercury 3 сипаттамасында Inception диалогтық қолдауды, оқытуды, деректермен жұмысты және іздеу агенттерінің сценарийлерін атайды.

Диффузиялық архитектура — модельдің қасиеті. Ол нақты қолданбаның жауап уақытын белгілемейді: нәтиже сұрау көлеміне, жауап ұзындығына және қызмет көрсету шарттарына да байланысты. Ailoot-та Mercury 3 мәтін қабылдап, мәтін қайтарады. Мұндай интерфейс түсіндірме беруге, құжат өңдеуге және берілген мәліметтер бойынша міндеттің келесі қадамын дайындауға жарайды.

Байланысты жұмысқа арналған үлкен контекст

Ailoot-та Mercury 3 үшін 1 000 000 токендік контекст көрсетілген. Бір талқылауға өнім сипаттамасы, ережелер, хат алмасу және нәтижеге талаптар сияқты үлкен мәтіндік жинақты енгізуге болады. Үлкен контекстің практикалық пайдасы жауап міндеттің бірнеше бөлігін қатар ескергенде көрінеді: мысалы, қолдау нұсқаулығын шарт талаптарымен салыстырып, нақты өтінішке жауап дайындау.

Мұндай сұрауда құжаттарды белгілеп, атауларын сақтап, әр қорытындының қандай материалға сүйенгенін көрсетуді сұраған пайдалы. Міндет бірнеше қадамнан тұрса, аралық нәтижені беріңіз: алдымен қатысты ережелер тізімі, кейін жағдайды талдау, содан соң жауап жобасы. Бұл тексеруді жеңілдетіп, бүкіл міндетті қайта сипаттамай бір кезеңді нақтылауға мүмкіндік береді.

Интерактивті сценарийлер

Оқу диалогында Mercury 3-ті шешімді талдауға, ишара дайындауға немесе ұғымды белгіленген деңгейде түсіндіруге пайдалануға болады. Деректермен жұмыс кезінде өріс сипаттамасын, мәтіндік іріктеме мен сұрақ беріп, заңдылықтар түсіндірмесін не түрлендіру жоспарын алуға болады. Қолдау үшін ережелерді қосып, пайдаланушы жағдайын ескеретін түсінікті жауап құруды сұраңыз.

Бұл сценарийлер мәтін моделін жұмыс үдерісінің бөлігі ретінде қолданады. Интернеттен өздігінен іздеу, браузерді басқару, компания жүйелеріне қолжетімділік және дауыстық сөйлесу қолданбаның қосылған құралдарына байланысты. Mercury Voice пен Mercury Decide — бөлек Inception өнімдері; олардың маманданған мүмкіндіктері Mercury 3 сипаттамасына кірмейді.

Ailoot API арқылы қолжетімді

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Кіріс
text
Шығыс
text
Контекст
Каталогта көрсетілмеген
Жауаптың ең көп көлемі
Каталогта көрсетілмеген
Кіріс
0,0002 $ / 1K
Шығыс
0,0007 $ / 1K
Кэшті оқу
0,00002 $ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Кіріс
text
Шығыс
text
Контекст
Каталогта көрсетілмеген
Жауаптың ең көп көлемі
Каталогта көрсетілмеген
Кіріс
0,0002 $ / 1K
Шығыс
0,0007 $ / 1K
Кэшті оқу
0,00002 $ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Кіріс
text
Шығыс
text
Контекст
Каталогта көрсетілмеген
Жауаптың ең көп көлемі
Каталогта көрсетілмеген
Кіріс
0,0002 $ / 1K
Шығыс
0,0007 $ / 1K
Кэшті оқу
0,00002 $ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent
Кіріс
text
Шығыс
text
Контекст
Каталогта көрсетілмеген
Жауаптың ең көп көлемі
Каталогта көрсетілмеген
Кіріс
0,0002 $ / 1K
Шығыс
0,0007 $ / 1K
Кэшті оқу
0,00002 $ / 1K
inception/mercury-3 · JSON
{"about":"### Диффузияға негізделген мәтін моделі\n\nMercury 3 — мәтін генерациясында диффузиялық тәсілді пайдаланатын Inception моделі. Бұл — әзірлеуші интерактивті қолданбаларға және модельге бірнеше рет ретімен жүгінетін міндеттерге арнап дамытатын Mercury тобының жалғасы. Mercury 3 сипаттамасында Inception диалогтық қолдауды, оқытуды, деректермен жұмысты және іздеу агенттерінің сценарийлерін атайды.\n\nДиффузиялық архитектура — модельдің қасиеті. Ол нақты қолданбаның жауап уақытын белгілемейді: нәтиже сұрау көлеміне, жауап ұзындығына және қызмет көрсету шарттарына да байланысты. Ailoot-та Mercury 3 мәтін қабылдап, мәтін қайтарады. Мұндай интерфейс түсіндірме беруге, құжат өңдеуге және берілген мәліметтер бойынша міндеттің келесі қадамын дайындауға жарайды.\n\n### Байланысты жұмысқа арналған үлкен контекст\n\nAiloot-та Mercury 3 үшін 1 000 000 токендік контекст көрсетілген. Бір талқылауға өнім сипаттамасы, ережелер, хат алмасу және нәтижеге талаптар сияқты үлкен мәтіндік жинақты енгізуге болады. Үлкен контекстің практикалық пайдасы жауап міндеттің бірнеше бөлігін қатар ескергенде көрінеді: мысалы, қолдау нұсқаулығын шарт талаптарымен салыстырып, нақты өтінішке жауап дайындау.\n\nМұндай сұрауда құжаттарды белгілеп, атауларын сақтап, әр қорытындының қандай материалға сүйенгенін көрсетуді сұраған пайдалы. Міндет бірнеше қадамнан тұрса, аралық нәтижені беріңіз: алдымен қатысты ережелер тізімі, кейін жағдайды талдау, содан соң жауап жобасы. Бұл тексеруді жеңілдетіп, бүкіл міндетті қайта сипаттамай бір кезеңді нақтылауға мүмкіндік береді.\n\n### Интерактивті сценарийлер\n\nОқу диалогында Mercury 3-ті шешімді талдауға, ишара дайындауға немесе ұғымды белгіленген деңгейде түсіндіруге пайдалануға болады. Деректермен жұмыс кезінде өріс сипаттамасын, мәтіндік іріктеме мен сұрақ беріп, заңдылықтар түсіндірмесін не түрлендіру жоспарын алуға болады. Қолдау үшін ережелерді қосып, пайдаланушы жағдайын ескеретін түсінікті жауап құруды сұраңыз.\n\nБұл сценарийлер мәтін моделін жұмыс үдерісінің бөлігі ретінде қолданады. Интернеттен өздігінен іздеу, браузерді басқару, компания жүйелеріне қолжетімділік және дауыстық сөйлесу қолданбаның қосылған құралдарына байланысты. Mercury Voice пен Mercury Decide — бөлек Inception өнімдері; олардың маманданған мүмкіндіктері Mercury 3 сипаттамасына кірмейді.","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":"Диалогқа, үлкен құжаттармен жұмысқа және бірізді зияткерлік міндеттерге арналған Inception диффузиялық мәтін моделі."}

Сұрақтар

Міндетіме сай модельді қалай таңдаймын?

Алдымен қажетті кіріс пен шығысты анықтаңыз: мәтін, сурет, аудио немесе видео. Содан кейін үйлесімді API әдістерін, модельдің нақты ID мәнін немесе бүркеншік атау қазір сілтейтін модельді, бағаны және есептеу бірлігін салыстырыңыз. GET /v1/models тегін және кілтіңізге қолжетімді модельдер тізімін береді.

Әр модель барлық API әдісін және медиа түрін қолдай ма?

Модель карточкасында көрсетілген API әдістері мен кіріс/шығыс деректерінің түрлерін пайдаланыңыз. Мәтін, сурет, аудио немесе видео қолдауы таңдалған модель мен әдіске байланысты; деректеріңізді жібермес бұрын тиісті сұрау мысалын тексеріңіз.

Модельдің ID мәні мен бүркеншік атаудың айырмашылығы қандай?

Модельдің нақты ID мәні белгілі бір модельді анықтайды. Бүркеншік атау модельге сілтейді және оның нысанасы өзгеруі мүмкін. Каталогтан бүркеншік атаудың қазір қай модельге сілтейтінін тексеріңіз; интеграцияңызға белгілі бір модель қажет болса, нақты ID мәнін пайдаланыңыз.

Сұрау жібермес бұрын бағаларды қалай салыстырамын?

Таңдалған API әдісінің бағасы мен есептеу бірлігін модель карточкасынан қараңыз. Бірдей бірлік пен кіріс/шығыс деректерінің бірдей түрін салыстырыңыз; сұраулар тарихында нақты пайдалану көлемі мен шегерілген сома көрсетіледі.

Жазылым не береді?

Тұрақты жұмысқа токен сатып алу жеңілдігін. Сұрау көлеміне сай тариф таңдаңыз; жазылым шарты мен бағасы рәсімдегенде көрсетіледі.

50% дейінгі промокод жеңілдігін қалай қолданамын?

Токен сатып алғанда промокод енгізіңіз. Соңғы сома науқан шартымен қайта есептеледі; жеңілдік төлемге дейін көрінеді.