{
  "aboutHtml": "<h3>Samprotavimas apie įvykius ir erdvę</h3><p>Glimpse — Elorian modelis, sukurtas fiziniam pasauliui suprasti iš vaizdo. Jo specializacija — išlaikyti objekto reprezentaciją jam judant ir keičiantis rakursui, susieti veiksmą su pasekme ir analizuoti scenos dalių santykius. Oficialiuose pavyzdžiuose kūrėjas rodo judėjimo analizę, objektų skaičiavimą atsižvelgiant į jų būseną ir įvykių tvarkos atkūrimą.</p><p>Išskirtinė Glimpse idėja — sprendžiant grįžti prie vaizdinių įrodymų. Elorian aplinkoje modelis gali iš naujo apžiūrėti reikiamą sritį, palyginti stebėjimus ir patikslinti pradinę interpretaciją. Tai paaiškina jo kryptį į užduotis, kuriose nepakanka įvardyti daiktus: reikia suprasti, kas pasikeitė, kurie objektai liko tie patys ir kuo stebėjimas skiriasi nuo prielaidos.</p><h3>Kaip naudoti Ailoot</h3><p>Ailoot Glimpse prijungtas tekstinei įvesčiai ir tekstiniam atsakymui. Galima pateikti scenos aprašymą, stebėjimų seką, įvykių išrašą ar jau parengtas antraštes ir užduoti klausimą pagal šią medžiagą. Pačių vaizdų ir vaizdo įrašų apdorojimas į dabartinę šio modelio sąsają neįeina.</p><p>Praktinėje užklausoje gali būti stebėjimų žurnalas: kas ir ką padarė, kuriuo metu, kas buvo matoma prieš veiksmą ir po jo. Paprašykite sudaryti chronologiją, atskirti stebėtus faktus nuo galimų paaiškinimų ir išvardyti, kokių detalių trūksta išvadai. Šis formatas leidžia dirbti su tekstine užduoties reprezentacija ir aiškiai išlaikyti ribą tarp pateiktų duomenų bei interpretacijos.</p><h3>Į ką atsižvelgti formuluojant užduotį</h3><p>Erdviniam klausimui naudinga nurodyti stebėjimo tašką ir aprašyti tarpusavio objektų padėtį. Įvykių sekai išsaugokite laiko žymas ir pastovius dalyvių žymėjimus. Jei pradiniame tekste nenurodyta, ar judėjimas tarp dviejų stebėjimų tęsėsi, geriau prašyti modelio aptarti galimus variantus, užuot pasirinkus vienintelį paaiškinimą.</p><p>Glimpse Ailoot nurodytas 262 144 žetonų kontekstas. Jis leidžia į užklausą įtraukti išsamius aprašymus ir diskusijos istoriją. Rezultatas lieka tekstinis: tai gali būti paaiškinimas, įvykių lentelė ar klausimų pradinei medžiagai sąrašas. Elorian agentinės aplinkos galimybių, įskaitant vaizdinius įrankius ir papildomų užduočių koordinavimą, nereikėtų automatiškai priskirti šiai tekstinei sąsajai.</p>",
  "aboutText": "### Samprotavimas apie įvykius ir erdvę\n\nGlimpse — Elorian modelis, sukurtas fiziniam pasauliui suprasti iš vaizdo. Jo specializacija — išlaikyti objekto reprezentaciją jam judant ir keičiantis rakursui, susieti veiksmą su pasekme ir analizuoti scenos dalių santykius. Oficialiuose pavyzdžiuose kūrėjas rodo judėjimo analizę, objektų skaičiavimą atsižvelgiant į jų būseną ir įvykių tvarkos atkūrimą.\n\nIšskirtinė Glimpse idėja — sprendžiant grįžti prie vaizdinių įrodymų. Elorian aplinkoje modelis gali iš naujo apžiūrėti reikiamą sritį, palyginti stebėjimus ir patikslinti pradinę interpretaciją. Tai paaiškina jo kryptį į užduotis, kuriose nepakanka įvardyti daiktus: reikia suprasti, kas pasikeitė, kurie objektai liko tie patys ir kuo stebėjimas skiriasi nuo prielaidos.\n\n### Kaip naudoti Ailoot\n\nAiloot Glimpse prijungtas tekstinei įvesčiai ir tekstiniam atsakymui. Galima pateikti scenos aprašymą, stebėjimų seką, įvykių išrašą ar jau parengtas antraštes ir užduoti klausimą pagal šią medžiagą. Pačių vaizdų ir vaizdo įrašų apdorojimas į dabartinę šio modelio sąsają neįeina.\n\nPraktinėje užklausoje gali būti stebėjimų žurnalas: kas ir ką padarė, kuriuo metu, kas buvo matoma prieš veiksmą ir po jo. Paprašykite sudaryti chronologiją, atskirti stebėtus faktus nuo galimų paaiškinimų ir išvardyti, kokių detalių trūksta išvadai. Šis formatas leidžia dirbti su tekstine užduoties reprezentacija ir aiškiai išlaikyti ribą tarp pateiktų duomenų bei interpretacijos.\n\n### Į ką atsižvelgti formuluojant užduotį\n\nErdviniam klausimui naudinga nurodyti stebėjimo tašką ir aprašyti tarpusavio objektų padėtį. Įvykių sekai išsaugokite laiko žymas ir pastovius dalyvių žymėjimus. Jei pradiniame tekste nenurodyta, ar judėjimas tarp dviejų stebėjimų tęsėsi, geriau prašyti modelio aptarti galimus variantus, užuot pasirinkus vienintelį paaiškinimą.\n\nGlimpse Ailoot nurodytas 262 144 žetonų kontekstas. Jis leidžia į užklausą įtraukti išsamius aprašymus ir diskusijos istoriją. Rezultatas lieka tekstinis: tai gali būti paaiškinimas, įvykių lentelė ar klausimų pradinei medžiagai sąrašas. Elorian agentinės aplinkos galimybių, įskaitant vaizdinius įrankius ir papildomų užduočių koordinavimą, nereikėtų automatiškai priskirti šiai tekstinei sąsajai.",
  "locale": "lt",
  "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>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekstas</dt><dd>Kataloge nenurodyta</dd></div><div><dt>Didžiausias atsakymas</dt><dd>Kataloge nenurodyta</dd></div></dl><dl><div><dt>Įvestis</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd>0,006 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Talpyklos skaitymas</dt><dd>≈0,00012 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "elorian/glimpse",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|elorian%2Fglimpse",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "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 Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "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>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekstas</dt><dd>Kataloge nenurodyta</dd></div><div><dt>Didžiausias atsakymas</dt><dd>Kataloge nenurodyta</dd></div></dl><dl><div><dt>Įvestis</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd>0,006 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Talpyklos skaitymas</dt><dd>≈0,00012 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "elorian/glimpse",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|elorian%2Fglimpse",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.12,
        "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": 1.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "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>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekstas</dt><dd>Kataloge nenurodyta</dd></div><div><dt>Didžiausias atsakymas</dt><dd>Kataloge nenurodyta</dd></div></dl><dl><div><dt>Įvestis</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd>0,006 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Talpyklos skaitymas</dt><dd>≈0,00012 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "elorian/glimpse",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|elorian%2Fglimpse",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.12,
        "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": 1.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "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/elorian/glimpse:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekstas</dt><dd>Kataloge nenurodyta</dd></div><div><dt>Didžiausias atsakymas</dt><dd>Kataloge nenurodyta</dd></div></dl><dl><div><dt>Įvestis</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd>0,006 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Talpyklos skaitymas</dt><dd>≈0,00012 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "elorian/glimpse",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/elorian/glimpse:generateContent",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/elorian/glimpse:generateContent|elorian%2Fglimpse",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.12,
        "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": 1.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/elorian/glimpse:generateContent",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "elorian/glimpse",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/elorian-glimpse/",
    "description": "Elorian modelis samprotavimui apie scenas ir fizinius įvykius; Ailoot naudoja tekstinius aprašymus bei klausimus.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/elorian-glimpse/index.md",
    "title": "Elorian: Glimpse",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/elorian-glimpse/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Samprotavimas apie įvykius ir erdvę\n\nGlimpse — Elorian modelis, sukurtas fiziniam pasauliui suprasti iš vaizdo. Jo specializacija — išlaikyti objekto reprezentaciją jam judant ir keičiantis rakursui, susieti veiksmą su pasekme ir analizuoti scenos dalių santykius. Oficialiuose pavyzdžiuose kūrėjas rodo judėjimo analizę, objektų skaičiavimą atsižvelgiant į jų būseną ir įvykių tvarkos atkūrimą.\n\nIšskirtinė Glimpse idėja — sprendžiant grįžti prie vaizdinių įrodymų. Elorian aplinkoje modelis gali iš naujo apžiūrėti reikiamą sritį, palyginti stebėjimus ir patikslinti pradinę interpretaciją. Tai paaiškina jo kryptį į užduotis, kuriose nepakanka įvardyti daiktus: reikia suprasti, kas pasikeitė, kurie objektai liko tie patys ir kuo stebėjimas skiriasi nuo prielaidos.\n\n### Kaip naudoti Ailoot\n\nAiloot Glimpse prijungtas tekstinei įvesčiai ir tekstiniam atsakymui. Galima pateikti scenos aprašymą, stebėjimų seką, įvykių išrašą ar jau parengtas antraštes ir užduoti klausimą pagal šią medžiagą. Pačių vaizdų ir vaizdo įrašų apdorojimas į dabartinę šio modelio sąsają neįeina.\n\nPraktinėje užklausoje gali būti stebėjimų žurnalas: kas ir ką padarė, kuriuo metu, kas buvo matoma prieš veiksmą ir po jo. Paprašykite sudaryti chronologiją, atskirti stebėtus faktus nuo galimų paaiškinimų ir išvardyti, kokių detalių trūksta išvadai. Šis formatas leidžia dirbti su tekstine užduoties reprezentacija ir aiškiai išlaikyti ribą tarp pateiktų duomenų bei interpretacijos.\n\n### Į ką atsižvelgti formuluojant užduotį\n\nErdviniam klausimui naudinga nurodyti stebėjimo tašką ir aprašyti tarpusavio objektų padėtį. Įvykių sekai išsaugokite laiko žymas ir pastovius dalyvių žymėjimus. Jei pradiniame tekste nenurodyta, ar judėjimas tarp dviejų stebėjimų tęsėsi, geriau prašyti modelio aptarti galimus variantus, užuot pasirinkus vienintelį paaiškinimą.\n\nGlimpse Ailoot nurodytas 262 144 žetonų kontekstas. Jis leidžia į užklausą įtraukti išsamius aprašymus ir diskusijos istoriją. Rezultatas lieka tekstinis: tai gali būti paaiškinimas, įvykių lentelė ar klausimų pradinei medžiagai sąrašas. Elorian agentinės aplinkos galimybių, įskaitant vaizdinius įrankius ir papildomų užduočių koordinavimą, nereikėtų automatiškai priskirti šiai tekstinei sąsajai.",
    "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 Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.12,
        "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": 1.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.12,
        "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": 1.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.12,
        "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": 1.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 6.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/elorian/glimpse:generateContent",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "elorian/glimpse",
        "request_model_id": "elorian/glimpse",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Elorian: Glimpse",
    "price": {
      "in": 1.2,
      "in_label": null,
      "out": 6.0,
      "out_label": null,
      "sort_in": 1.2,
      "sort_out": 6.0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "elorian/glimpse",
    "short": "Elorian modelis samprotavimui apie scenas ir fizinius įvykius; Ailoot naudoja tekstinius aprašymus bei klausimus."
  },
  "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": "Elorian modelis samprotavimui apie scenas ir fizinius įvykius; Ailoot naudoja tekstinius aprašymus bei klausimus.",
  "source": {
    "audit_sha256": "c089494fb783df695a74a2107691138db151678f280bcbc770640c1b127baf04",
    "bridge_map_sha256": "c089494fb783df695a74a2107691138db151678f280bcbc770640c1b127baf04",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "b38917cd7850eb40a3c1153c76a60aec71a1d4ba97a0243e24e0c1895abaa1cd",
      "renderer_sha256": "1d3ba43331c1ce640a925b72c0174bc7be81a0d19a650f9a2b8d71aa48d72002"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "b38917cd7850eb40a3c1153c76a60aec71a1d4ba97a0243e24e0c1895abaa1cd",
    "renderer_sha256": "1d3ba43331c1ce640a925b72c0174bc7be81a0d19a650f9a2b8d71aa48d72002"
  },
  "sourceRevision": "3e6a6b139fc77aa07bfbc76cdd0589d3a09293eda8832cb42a3cfbdde9c79c3b"
}
