Source: https://ailoot.ai/models/sk/perceptron-perceptron-mk1/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sk/perceptron-perceptron-mk1/
Language: sk

# Perceptron: Perceptron Mk1

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sk/perceptron-perceptron-mk1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sk/perceptron-perceptron-mk1/facts.json)

## [Perceptron: Perceptron Mk1](https://ailoot.ai/models/sk/perceptron-perceptron-mk1/)

Perceptron Mk1 je model Perceptron na prácu s obrázkami a videom na časové porozumenie, priestorové ukotvenie a stelesnené uvažovanie. Vytvára text a štruktúrované anotácie scén, dokumentov a viditeľných činností s multimodálnym kontextom 32K a voliteľným uvažovaním.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/sk/perceptron-perceptron-mk1/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/sk/perceptron-perceptron-mk1/#method-1)

O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

Perceptron Mk1 je model Perceptron na porozumenie obrázkom a videu a stelesnené uvažovanie. Analyzuje vizuálny zdrojový materiál vo vzťahu k písomnej otázke a vracia text a štruktúrované priestorové alebo časové anotácie. Variant výrobcu má multimodálny kontext 32K a hybridný režim uvažovania, ktorý možno vypnúť pri úlohách nevyžadujúcich stopu premýšľania.

#### Časové uvažovanie a ukotvenie

Výrobca vyvíja Mk1 na vysvetľovanie udalostí v čase, nielen na označenie jednej snímky. Športová sekvencia, ukážka varenia alebo úloha operátora môžu priniesť štruktúrovaný opis toho, čo sa stalo a kedy. Výrobca dokumentuje dynamickú analýzu videa pri najviac dvoch snímkach za sekundu. Tento spôsob vzorkovania sa odlišuje od pôvodnej snímkovej frekvencie zdrojového videa.

Pri úlohe na určenie času udalosti opíšte činnosť a interval, ktorý potrebujete. Ukážkový pokyn znie: „Identifikujte okamihy, keď je predmet položený na policu, vráťte časové intervaly a vysvetlite viditeľné dôkazy pre každý z nich.“ Zdrojové video a časové odkazy uchovávajte spolu, aby sa anotácia klipu alebo interval udalosti dali skontrolovať pred použitím v ďalšej aplikácii.

#### Referenčné príklady a porovnanie

Mk1 podporuje vizuálne učenie v kontexte z referenčného obrázka alebo videa a následné hľadanie zodpovedajúcich výskytov v novom materiáli. Definujte, čím je výskyt relevantný, a zachovajte označenie referencie. Pri porovnaní dodajte obe médiá a uveďte kritériá: objekt, činnosť, podmienku alebo detail dokumentu na porovnanie.

Ide o spôsob prípravy úlohy pomocou dodaných príkladov, nie o predpoklad, že prebehol samostatný proces dotrénovania. Ak sa scény líšia, žiadajte, aby výstup určil, ktorý vstup podporuje každé zistenie. Viditeľná podobnosť má zostať odlíšená od odvodeného záveru o udalosti.

#### Úlohy s obrázkami a dokumentmi

Obrazové schopnosti výrobcu zahŕňajú označovanie bodov, počítanie, rozpoznávanie textu a čítanie analógových alebo digitálnych prístrojov. Pri prístroji zachovajte stupnicu, jednotky a čitateľné značky; pri počítaní definujte oblasť a kategóriu. Mk1 tiež extrahuje zložité dokumenty do HTML, JSON alebo Markdown pri zachovaní vzťahov v rozložení, tabuliek a hierarchie.

Dodajte čitateľný obrázok strany a uveďte polia alebo otázku. Užitočný výsledok zachováva prepojenie so zdrojom a odlišuje extrahované znenie od interpretácie. Drobný text, zakrytie a nejednoznačné dôkazy zo scény treba zohľadniť pri príprave zdroja aj kontrole odpovede.

#### Priestorové prvky a stelesnené úlohy

Výrobca trénuje body, rámčeky, polygóny, trajektórie a klipy ako plnohodnotné štruktúrované výstupy popri texte. Tieto anotácie môžu dodávať ciele, obmedzenia, hranice úloh alebo pozorované informácie o úspechu či neúspechu okolitému robotickému alebo analytickému postupu. Pri úlohe s viacerými kamerami treba označiť pohľady a zachovať prepojenie každej anotácie s jej zdrojom.

Model interpretuje pozorovania a vytvára výsledok ukotvený v podkladoch; aplikácia alebo riadiaci systém rozhoduje, ako ho použiť, a vykonáva akýkoľvek fyzický úkon alebo úkon v rozhraní. Navrhnutý cieľ alebo anotovaný interval sa odlišuje od vykonanej operácie alebo exportovaného mediálneho súboru.

#### Limity a rozsah edície

Reprezentáciu videa, obsah obrázkov, prompt, históriu a generovaný výstup naplánujte v rámci kontextu 32K. Žiadajte konečný výstup a dôkazy, ktoré dokladajú každý výsledok, namiesto očakávania, že nesúvisiaca zbierka zdrojov si sama určí cieľ. Súradnice, časové intervaly a extrahované hodnoty skontrolujte podľa pôvodných médií.

Mk1 si zachováva vlastnú pomenovanú edíciu a vizuálne zameranie. Natívny zvukový vstup, aktuálne obmedzenia požiadaviek Mk1.5 a podrobnosti jeho nového postupu s nástrojmi a sledovaním nemožno predpokladať pre toto staršie vydanie. Užitočným výsledkom je kontrolovateľný opis scény, záznam dokumentu alebo priestorová či časová anotácia naviazaná na dodané vizuálne dôkazy.

Praktická úloha

### Praktická úloha

Technický príklad v angličtine

```
Annotate a transcribed event sequence

Use these written observations from clip C: [00:02] hand grips a cup; [00:05] cup rests on shelf; [00:08] hand releases cup; [00:11] hand leaves frame. Return the interval from shelf contact to release and cite the two observations that bound it. State that you are using notes rather than inspecting video.
```

#### Očakávaný výsledok

```
A textual interval annotation with source timestamps, bounding evidence and the stated notes-only basis.
```

#### Overenie výsledku

```
Check the interval uses contact and release timestamps rather than grip or departure.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1`

[`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=chat)

Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1`

### Úvod

Perceptron Mk1 je model Perceptron na prácu s obrázkami a videom na časové porozumenie, priestorové ukotvenie a stelesnené uvažovanie. Vytvára text a štruktúrované anotácie scén, dokumentov a viditeľných činností s multimodálnym kontextom 32K a voliteľným uvažovaním.

Povolené vstupy

Text

Výsledky

Text

### Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Vstup

`text`

Výstup

`text`

Výstupný formát

json alebo SSE

| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity perceptron/perceptron-mk1 | Predvolené— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
| Pole`provider` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |

Kombinácie vstupných podkladov

**Text** · Text UTF8

`messages[].content`

Parametre a životný cyklus metódy

| Parameter | Špecifikácia |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Špecifikáciaapplication/json |
| Parameter`required` | Špecifikáciamodel, messages |
| Parameter`material_types` | Špecifikáciatext |
| Parameter`messages` | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
| Parameter`file_material` | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
| Parameter`optional_controls` | Špecifikáciastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
| Parameter`output_modalities` | Špecifikáciatext |
| Parameter`hosted_operations` | Špecifikáciafalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Špecifikácianull |

Životný cyklus: `synchronous_or_streamed`

Pošlite presné ID modelu spolu s messages.

Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.

Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.

### Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim

Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim

Režim Flex

Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex

Maximálna úroveň uvažovania

Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

#### Sadzby Ailoot

#### Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny **$0.0003** / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny **$0.003** / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod **—** / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny **$0.0003** / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny **$0.003** / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod **—** / 1K tokenov |

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. [Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/reserve/)

### Príklady požiadaviek

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamovanie v jazyku Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "perceptron/perceptron-mk1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='perceptron/perceptron-mk1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='perceptron/perceptron-mk1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Prijať a uložiť výsledky

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json alebo SSE

##### Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.

##### Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a ďalšie kroky

| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
| --- | --- | --- |
| Odpoveď400 · `invalid_request_error` | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelov

**Ailoot Ultra** [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=chat)

#### Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

#### Súvisiace ID na volanie

[`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1`

[`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=messages)

Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1`

### Úvod

Perceptron Mk1 je model Perceptron na prácu s obrázkami a videom na časové porozumenie, priestorové ukotvenie a stelesnené uvažovanie. Vytvára text a štruktúrované anotácie scén, dokumentov a viditeľných činností s multimodálnym kontextom 32K a voliteľným uvažovaním.

Povolené vstupy

Text

Výsledky

json · sse

### Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Vstup

`text`

Výstup

`json`, `sse`

Výstupný formát

JSON alebo SSE

| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity perceptron/perceptron-mk1 | Predvolené— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |

Kombinácie vstupných podkladov

**Text** · Text UTF-8

`reťazec messages[].content`

Parametre a životný cyklus metódy

| Parameter | Špecifikácia |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Špecifikáciaapplication/json |
| Parameter`required` | Špecifikáciamodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Špecifikáciastream |
| Parameter`material_types` | Špecifikáciatext |
| Parameter`text_file_material` | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |

Životný cyklus: `synchronous_or_streamed`

### Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim

Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim

Režim Flex

Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex

Maximálna úroveň uvažovania

Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

#### Sadzby Ailoot

#### Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny **$0.0003** / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny **$0.003** / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod **—** / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny **$0.0003** / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny **$0.003** / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache **—** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod **—** / 1K tokenov |

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. [Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/reserve/)

### Príklady požiadaviek

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimálne telo požiadavky vo formáte JSONcurl · použite svoj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledok

```json
{
  "model": "perceptron/perceptron-mk1",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'perceptron/perceptron-mk1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'perceptron/perceptron-mk1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Prijať a uložiť výsledky

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON alebo SSE

##### Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.

##### Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a ďalšie kroky

| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
| --- | --- | --- |
| Odpoveď400 · `invalid_request_error` | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelov

**Ailoot Ultra** [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=messages)

#### Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

#### Súvisiace ID na volanie

[`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=messages)

FAQ · Perceptron: Perceptron Mk1

Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

`POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1`: `text` → `json`, `sse`

Aké polia používa požiadavka?

`POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Aké limity platia?

`POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1`: `messages.min_items`: `1`

Pripojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes alebo vlastnej aplikácii.

## Spoločnosť a jej portfólio projektov

Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.

## Nakupujte tokeny so zľavou.

Zľava predplatného na pravidelnú prácu. Promo kódy až 50% na nákup tokenov.

Predplatné

Na pravidelné požiadavky vyberte tarifu so zľavou.

Promo kód až 50%

Pri nákupe zadajte kód. Cena sa prepočíta podľa prebiehajúcej akcie.

Výdavky v histórii

Pri každej požiadavke sa uloží model, tokeny a suma.

[Vybrať predplatné](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/subscriptions/) · [Zobraziť ceny modelov](https://ailoot.ai/models/sk/)

## Pripojte API k produktu, ktorý predávate.

SaaS, aplikácie a boti podľa ponuky a licenčnej zmluvy Ailoot. Na ďalší predaj požiadajte o licenciu predajcu.

Komerčná aplikácia

Začleňte generovanie textu, obrázkov, videa a zvuku do platených funkcií svojej služby.

Licencia pre predajcu

Pošlite popis projektu a spôsob poskytovania prístupu. Vyžiadajte písomné podmienky použitia a ďalšieho predaja.

Dokumenty na webe

Ponuka, licenčná zmluva a zásady spracovania dát sú dostupné pred pripojením.

[Požiadať o licenciu predajcu](mailto:support@ailoot.ai) · [Ponuka a licenčná zmluva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sk)

## Ailoot · Spoločnosť a jej portfólio projektov





Ailoot stavia na dlhodobých prevádzkových skúsenostiach, širokej klientskej základni, stabilných službách a priebežnom sledovaní KPI.





Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.





Ailoot využíva tieto prevádzkové skúsenosti na poskytovanie prístupu cez API k funkciám AI v produktoch zákazníkov, agentoch, aplikáciách a automatizáciách.