{
  "aboutHtml": "<h3>Redeneren over gebeurtenissen en ruimte</h3><p>Glimpse is een Elorian-model dat is ontwikkeld rond visueel begrip van de fysieke wereld. Het is gespecialiseerd in het blijven herkennen van een object bij beweging en een ander gezichtspunt, het verbinden van handelingen met gevolgen en het analyseren van relaties tussen delen van een scène. In officiële voorbeelden toont de ontwikkelaar bewegingsanalyse, het tellen van objecten met aandacht voor hun toestand en het reconstrueren van de volgorde van gebeurtenissen.</p><p>Een onderscheidend idee van Glimpse is dat het tijdens het oplossen terugkeert naar het visuele bewijs. In de Elorian-omgeving kan het model een relevant gebied opnieuw bekijken, waarnemingen vergelijken en de eerste interpretatie bijstellen. Dat verklaart de gerichtheid op taken waarbij het benoemen van voorwerpen niet volstaat: het moet begrijpen wat veranderde, welke objecten dezelfde blijven en wat het verschil is tussen een waarneming en een aanname.</p><h3>Gebruiken in Ailoot</h3><p>In Ailoot is Glimpse aangesloten voor tekstinvoer en tekstuitvoer. Je kunt een scènebeschrijving, een reeks waarnemingen, een verslag van gebeurtenissen of al voorbereide bijschriften meesturen en daar vragen over stellen. Het verwerken van de afbeeldingen en video’s zelf valt buiten de huidige interface van dit model.</p><p>Een praktische aanvraag kan een waarnemingslogboek bevatten: wie deed wat, op welk tijdstip en wat was vóór en na de handeling zichtbaar? Vraag om een chronologie, een onderscheid tussen waargenomen feiten en mogelijke verklaringen, en daarna een lijst van ontbrekende details die nodig zijn voor een conclusie. Met dit formaat werk je met een tekstuele voorstelling van de taak en blijft de grens tussen aangeleverde informatie en interpretatie expliciet.</p><h3>Aandachtspunten voor de opdracht</h3><p>Noem bij ruimtelijke vragen het waarnemingspunt en beschrijf de onderlinge posities van objecten. Behoud bij een reeks gebeurtenissen de tijdstippen en vaste benamingen voor de betrokkenen. Als de brontekst niet vermeldt of de beweging tussen twee waarnemingen doorging, vraag het model dan mogelijke varianten te behandelen in plaats van één verklaring te kiezen.</p><p>Voor Glimpse in Ailoot is een context van 262 144 tokens opgegeven. Daarmee kun je uitgebreide beschrijvingen en gespreksgeschiedenis opnemen. Het resultaat blijft tekst, bijvoorbeeld een uitleg, gebeurtenissentabel of lijst vragen over het bronmateriaal. De mogelijkheden van Elorians agentomgeving, inclusief visuele gereedschappen en coördinatie van deeltaken, gelden niet automatisch voor deze tekstinterface.</p>",
  "aboutText": "### Redeneren over gebeurtenissen en ruimte\n\nGlimpse is een Elorian-model dat is ontwikkeld rond visueel begrip van de fysieke wereld. Het is gespecialiseerd in het blijven herkennen van een object bij beweging en een ander gezichtspunt, het verbinden van handelingen met gevolgen en het analyseren van relaties tussen delen van een scène. In officiële voorbeelden toont de ontwikkelaar bewegingsanalyse, het tellen van objecten met aandacht voor hun toestand en het reconstrueren van de volgorde van gebeurtenissen.\n\nEen onderscheidend idee van Glimpse is dat het tijdens het oplossen terugkeert naar het visuele bewijs. In de Elorian-omgeving kan het model een relevant gebied opnieuw bekijken, waarnemingen vergelijken en de eerste interpretatie bijstellen. Dat verklaart de gerichtheid op taken waarbij het benoemen van voorwerpen niet volstaat: het moet begrijpen wat veranderde, welke objecten dezelfde blijven en wat het verschil is tussen een waarneming en een aanname.\n\n### Gebruiken in Ailoot\n\nIn Ailoot is Glimpse aangesloten voor tekstinvoer en tekstuitvoer. Je kunt een scènebeschrijving, een reeks waarnemingen, een verslag van gebeurtenissen of al voorbereide bijschriften meesturen en daar vragen over stellen. Het verwerken van de afbeeldingen en video’s zelf valt buiten de huidige interface van dit model.\n\nEen praktische aanvraag kan een waarnemingslogboek bevatten: wie deed wat, op welk tijdstip en wat was vóór en na de handeling zichtbaar? Vraag om een chronologie, een onderscheid tussen waargenomen feiten en mogelijke verklaringen, en daarna een lijst van ontbrekende details die nodig zijn voor een conclusie. Met dit formaat werk je met een tekstuele voorstelling van de taak en blijft de grens tussen aangeleverde informatie en interpretatie expliciet.\n\n### Aandachtspunten voor de opdracht\n\nNoem bij ruimtelijke vragen het waarnemingspunt en beschrijf de onderlinge posities van objecten. Behoud bij een reeks gebeurtenissen de tijdstippen en vaste benamingen voor de betrokkenen. Als de brontekst niet vermeldt of de beweging tussen twee waarnemingen doorging, vraag het model dan mogelijke varianten te behandelen in plaats van één verklaring te kiezen.\n\nVoor Glimpse in Ailoot is een context van 262 144 tokens opgegeven. Daarmee kun je uitgebreide beschrijvingen en gespreksgeschiedenis opnemen. Het resultaat blijft tekst, bijvoorbeeld een uitleg, gebeurtenissentabel of lijst vragen over het bronmateriaal. De mogelijkheden van Elorians agentomgeving, inclusief visuele gereedschappen en coördinatie van deeltaken, gelden niet automatisch voor deze tekstinterface.",
  "locale": "nl",
  "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>Invoertypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Uitvoertypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Context</dt><dd>Niet vermeld in de catalogus</dd></div><div><dt>Max. antwoord</dt><dd>Niet vermeld in de catalogus</dd></div></dl><dl><div><dt>Invoer</dt><dd>US$ 0,0012 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Uitvoer</dt><dd>US$ 0,006 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Cache lezen</dt><dd>≈US$ 0,00012 <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>Invoertypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Uitvoertypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Context</dt><dd>Niet vermeld in de catalogus</dd></div><div><dt>Max. antwoord</dt><dd>Niet vermeld in de catalogus</dd></div></dl><dl><div><dt>Invoer</dt><dd>US$ 0,0012 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Uitvoer</dt><dd>US$ 0,006 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Cache lezen</dt><dd>≈US$ 0,00012 <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>Invoertypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Uitvoertypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Context</dt><dd>Niet vermeld in de catalogus</dd></div><div><dt>Max. antwoord</dt><dd>Niet vermeld in de catalogus</dd></div></dl><dl><div><dt>Invoer</dt><dd>US$ 0,0012 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Uitvoer</dt><dd>US$ 0,006 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Cache lezen</dt><dd>≈US$ 0,00012 <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>Invoertypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Uitvoertypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Context</dt><dd>Niet vermeld in de catalogus</dd></div><div><dt>Max. antwoord</dt><dd>Niet vermeld in de catalogus</dd></div></dl><dl><div><dt>Invoer</dt><dd>US$ 0,0012 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Uitvoer</dt><dd>US$ 0,006 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Cache lezen</dt><dd>≈US$ 0,00012 <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/nl/elorian-glimpse/",
    "description": "Elorian-model voor het redeneren over scènes en fysieke gebeurtenissen; in Ailoot werkt het met tekstbeschrijvingen en vragen.",
    "locale": "nl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/nl/elorian-glimpse/index.md",
    "title": "Elorian: Glimpse",
    "url": "https://ailoot.ai/models/nl/elorian-glimpse/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Redeneren over gebeurtenissen en ruimte\n\nGlimpse is een Elorian-model dat is ontwikkeld rond visueel begrip van de fysieke wereld. Het is gespecialiseerd in het blijven herkennen van een object bij beweging en een ander gezichtspunt, het verbinden van handelingen met gevolgen en het analyseren van relaties tussen delen van een scène. In officiële voorbeelden toont de ontwikkelaar bewegingsanalyse, het tellen van objecten met aandacht voor hun toestand en het reconstrueren van de volgorde van gebeurtenissen.\n\nEen onderscheidend idee van Glimpse is dat het tijdens het oplossen terugkeert naar het visuele bewijs. In de Elorian-omgeving kan het model een relevant gebied opnieuw bekijken, waarnemingen vergelijken en de eerste interpretatie bijstellen. Dat verklaart de gerichtheid op taken waarbij het benoemen van voorwerpen niet volstaat: het moet begrijpen wat veranderde, welke objecten dezelfde blijven en wat het verschil is tussen een waarneming en een aanname.\n\n### Gebruiken in Ailoot\n\nIn Ailoot is Glimpse aangesloten voor tekstinvoer en tekstuitvoer. Je kunt een scènebeschrijving, een reeks waarnemingen, een verslag van gebeurtenissen of al voorbereide bijschriften meesturen en daar vragen over stellen. Het verwerken van de afbeeldingen en video’s zelf valt buiten de huidige interface van dit model.\n\nEen praktische aanvraag kan een waarnemingslogboek bevatten: wie deed wat, op welk tijdstip en wat was vóór en na de handeling zichtbaar? Vraag om een chronologie, een onderscheid tussen waargenomen feiten en mogelijke verklaringen, en daarna een lijst van ontbrekende details die nodig zijn voor een conclusie. Met dit formaat werk je met een tekstuele voorstelling van de taak en blijft de grens tussen aangeleverde informatie en interpretatie expliciet.\n\n### Aandachtspunten voor de opdracht\n\nNoem bij ruimtelijke vragen het waarnemingspunt en beschrijf de onderlinge posities van objecten. Behoud bij een reeks gebeurtenissen de tijdstippen en vaste benamingen voor de betrokkenen. Als de brontekst niet vermeldt of de beweging tussen twee waarnemingen doorging, vraag het model dan mogelijke varianten te behandelen in plaats van één verklaring te kiezen.\n\nVoor Glimpse in Ailoot is een context van 262 144 tokens opgegeven. Daarmee kun je uitgebreide beschrijvingen en gespreksgeschiedenis opnemen. Het resultaat blijft tekst, bijvoorbeeld een uitleg, gebeurtenissentabel of lijst vragen over het bronmateriaal. De mogelijkheden van Elorians agentomgeving, inclusief visuele gereedschappen en coördinatie van deeltaken, gelden niet automatisch voor deze tekstinterface.",
    "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-model voor het redeneren over scènes en fysieke gebeurtenissen; in Ailoot werkt het met tekstbeschrijvingen en vragen."
  },
  "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-model voor het redeneren over scènes en fysieke gebeurtenissen; in Ailoot werkt het met tekstbeschrijvingen en vragen.",
  "source": {
    "audit_sha256": "816e30ba409684c8a53832cc3c820462e1ce3451f2b1eb970ed677bfc6259615",
    "bridge_map_sha256": "816e30ba409684c8a53832cc3c820462e1ce3451f2b1eb970ed677bfc6259615",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "9509157c73ba67e7ce1f2989399fe4038b20b47ed79d9f0c95f4e206754091ff",
      "renderer_sha256": "8c7b0c00dc6395d8102829f7b71d6256b49919bc558d6771040320add38a0f9d"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "9509157c73ba67e7ce1f2989399fe4038b20b47ed79d9f0c95f4e206754091ff",
    "renderer_sha256": "8c7b0c00dc6395d8102829f7b71d6256b49919bc558d6771040320add38a0f9d"
  },
  "sourceRevision": "b18678a89184264045068f73943bcb39cbc50c881a854ff2136b0736a8686aad"
}
