{
  "aboutHtml": "<h3>Рассуждение о событиях и пространстве</h3><p>Glimpse — модель Elorian, разработанная вокруг визуального понимания физического мира. Её специализация — сохранять представление об объекте при движении и смене ракурса, связывать действие с последствием и разбирать отношения между частями сцены. В официальных примерах разработчик показывает анализ движения, подсчёт объектов с учётом их состояния и восстановление порядка событий.</p><p>Отличительная идея Glimpse — возвращаться к визуальному свидетельству по ходу решения. В среде Elorian модель может повторно рассматривать нужную область, сопоставлять наблюдения и уточнять первоначальную интерпретацию. Это объясняет её направленность на задачи, где недостаточно назвать предметы: нужно понять, что изменилось, какие объекты остаются теми же и чем наблюдение отличается от предположения.</p><h3>Как использовать в Ailoot</h3><p>В Ailoot Glimpse подключена для текстового ввода и текстового ответа. Можно передать описание сцены, последовательность наблюдений, расшифровку событий или уже подготовленные подписи и задать вопрос по этим материалам. Обработка самих изображений и видео в текущий интерфейс этой модели не входит.</p><p>Практический запрос может содержать журнал наблюдений: кто и что сделал, в какое время, что было видно до и после действия. Попросите составить хронологию, разделить наблюдаемые факты и возможные объяснения, а затем перечислить детали, которых не хватает для вывода. Такой формат позволяет работать с текстовым представлением задачи и явно сохранять границу между предоставленными сведениями и интерпретацией.</p><h3>Что учитывать в постановке задачи</h3><p>Для пространственного вопроса полезно назвать точку наблюдения и описать взаимное положение объектов. Для последовательности событий — сохранить временные отметки и постоянные обозначения участников. Если в исходном тексте не указано, продолжалось ли движение между двумя наблюдениями, лучше попросить модель рассмотреть допустимые варианты вместо выбора единственного объяснения.</p><p>Для Glimpse в Ailoot указан контекст 262 144 токена. Он позволяет включать в запрос объёмные описания и историю обсуждения. Результат остаётся текстовым: это может быть объяснение, таблица событий или перечень вопросов к исходным материалам. Возможности агентной среды Elorian, включая её визуальные инструменты и координацию подзадач, не следует автоматически переносить на этот текстовый интерфейс.</p>",
  "aboutText": "### Рассуждение о событиях и пространстве\n\nGlimpse — модель Elorian, разработанная вокруг визуального понимания физического мира. Её специализация — сохранять представление об объекте при движении и смене ракурса, связывать действие с последствием и разбирать отношения между частями сцены. В официальных примерах разработчик показывает анализ движения, подсчёт объектов с учётом их состояния и восстановление порядка событий.\n\nОтличительная идея Glimpse — возвращаться к визуальному свидетельству по ходу решения. В среде Elorian модель может повторно рассматривать нужную область, сопоставлять наблюдения и уточнять первоначальную интерпретацию. Это объясняет её направленность на задачи, где недостаточно назвать предметы: нужно понять, что изменилось, какие объекты остаются теми же и чем наблюдение отличается от предположения.\n\n### Как использовать в Ailoot\n\nВ Ailoot Glimpse подключена для текстового ввода и текстового ответа. Можно передать описание сцены, последовательность наблюдений, расшифровку событий или уже подготовленные подписи и задать вопрос по этим материалам. Обработка самих изображений и видео в текущий интерфейс этой модели не входит.\n\nПрактический запрос может содержать журнал наблюдений: кто и что сделал, в какое время, что было видно до и после действия. Попросите составить хронологию, разделить наблюдаемые факты и возможные объяснения, а затем перечислить детали, которых не хватает для вывода. Такой формат позволяет работать с текстовым представлением задачи и явно сохранять границу между предоставленными сведениями и интерпретацией.\n\n### Что учитывать в постановке задачи\n\nДля пространственного вопроса полезно назвать точку наблюдения и описать взаимное положение объектов. Для последовательности событий — сохранить временные отметки и постоянные обозначения участников. Если в исходном тексте не указано, продолжалось ли движение между двумя наблюдениями, лучше попросить модель рассмотреть допустимые варианты вместо выбора единственного объяснения.\n\nДля Glimpse в Ailoot указан контекст 262 144 токена. Он позволяет включать в запрос объёмные описания и историю обсуждения. Результат остаётся текстовым: это может быть объяснение, таблица событий или перечень вопросов к исходным материалам. Возможности агентной среды Elorian, включая её визуальные инструменты и координацию подзадач, не следует автоматически переносить на этот текстовый интерфейс.",
  "locale": "ru",
  "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>Входные данные</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>В каталоге не указано</dd></div><div><dt>Макс. ответ</dt><dd>В каталоге не указано</dd></div></dl><dl><div><dt>Вход</dt><dd>0,0012 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Выход</dt><dd>0,006 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Чтение кэша</dt><dd>≈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>Входные данные</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>В каталоге не указано</dd></div><div><dt>Макс. ответ</dt><dd>В каталоге не указано</dd></div></dl><dl><div><dt>Вход</dt><dd>0,0012 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Выход</dt><dd>0,006 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Чтение кэша</dt><dd>≈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>Входные данные</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>В каталоге не указано</dd></div><div><dt>Макс. ответ</dt><dd>В каталоге не указано</dd></div></dl><dl><div><dt>Вход</dt><dd>0,0012 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Выход</dt><dd>0,006 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Чтение кэша</dt><dd>≈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>Входные данные</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>В каталоге не указано</dd></div><div><dt>Макс. ответ</dt><dd>В каталоге не указано</dd></div></dl><dl><div><dt>Вход</dt><dd>0,0012 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Выход</dt><dd>0,006 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Чтение кэша</dt><dd>≈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/ru/elorian-glimpse/",
    "description": "Модель Elorian для рассуждения о сценах и физических событиях; в Ailoot работает с текстовыми описаниями и вопросами.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/elorian-glimpse/index.md",
    "title": "Elorian: Glimpse",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/elorian-glimpse/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Рассуждение о событиях и пространстве\n\nGlimpse — модель Elorian, разработанная вокруг визуального понимания физического мира. Её специализация — сохранять представление об объекте при движении и смене ракурса, связывать действие с последствием и разбирать отношения между частями сцены. В официальных примерах разработчик показывает анализ движения, подсчёт объектов с учётом их состояния и восстановление порядка событий.\n\nОтличительная идея Glimpse — возвращаться к визуальному свидетельству по ходу решения. В среде Elorian модель может повторно рассматривать нужную область, сопоставлять наблюдения и уточнять первоначальную интерпретацию. Это объясняет её направленность на задачи, где недостаточно назвать предметы: нужно понять, что изменилось, какие объекты остаются теми же и чем наблюдение отличается от предположения.\n\n### Как использовать в Ailoot\n\nВ Ailoot Glimpse подключена для текстового ввода и текстового ответа. Можно передать описание сцены, последовательность наблюдений, расшифровку событий или уже подготовленные подписи и задать вопрос по этим материалам. Обработка самих изображений и видео в текущий интерфейс этой модели не входит.\n\nПрактический запрос может содержать журнал наблюдений: кто и что сделал, в какое время, что было видно до и после действия. Попросите составить хронологию, разделить наблюдаемые факты и возможные объяснения, а затем перечислить детали, которых не хватает для вывода. Такой формат позволяет работать с текстовым представлением задачи и явно сохранять границу между предоставленными сведениями и интерпретацией.\n\n### Что учитывать в постановке задачи\n\nДля пространственного вопроса полезно назвать точку наблюдения и описать взаимное положение объектов. Для последовательности событий — сохранить временные отметки и постоянные обозначения участников. Если в исходном тексте не указано, продолжалось ли движение между двумя наблюдениями, лучше попросить модель рассмотреть допустимые варианты вместо выбора единственного объяснения.\n\nДля Glimpse в Ailoot указан контекст 262 144 токена. Он позволяет включать в запрос объёмные описания и историю обсуждения. Результат остаётся текстовым: это может быть объяснение, таблица событий или перечень вопросов к исходным материалам. Возможности агентной среды Elorian, включая её визуальные инструменты и координацию подзадач, не следует автоматически переносить на этот текстовый интерфейс.",
    "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": "Модель Elorian для рассуждения о сценах и физических событиях; в Ailoot работает с текстовыми описаниями и вопросами."
  },
  "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": "Модель Elorian для рассуждения о сценах и физических событиях; в Ailoot работает с текстовыми описаниями и вопросами.",
  "source": {
    "audit_sha256": "b2b0ded2fd7a3bc6df13edfa1156c8d1cc34656863cab5be0bd3ddcf6e21e59b",
    "bridge_map_sha256": "b2b0ded2fd7a3bc6df13edfa1156c8d1cc34656863cab5be0bd3ddcf6e21e59b",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "03aa4478eb4245350090a06457ec52700883a18061f6f6045ef4436a15e0770d",
      "renderer_sha256": "4455185244e767a5972aed0cf12d556d2bd341b0e4ccfcb23a2e044ab9fc9321"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "03aa4478eb4245350090a06457ec52700883a18061f6f6045ef4436a15e0770d",
    "renderer_sha256": "4455185244e767a5972aed0cf12d556d2bd341b0e4ccfcb23a2e044ab9fc9321"
  },
  "sourceRevision": "d38ec171273d67acdfa79e171386b011d1106d252322e987cf7ef3aea27d7a9a"
}
