{
  "aboutHtml": "<h3>En diffusionsbaserad textmodell</h3><p>Mercury 3 är en modell från Inception som använder en diffusionsbaserad metod för textgenerering. Den fortsätter Mercury-familjen, som utvecklaren bygger för interaktiva applikationer och uppgifter med flera på varandra följande modellanrop. I beskrivningen av Mercury 3 lyfter Inception fram dialogsbaserad support, utbildning, dataarbete och sökande agentflöden.</p><p>Diffusionsarkitekturen är en egenskap hos modellen. Den avgör inte svarstiden i en viss applikation: resultatet beror också på begärans omfattning, svarets längd och driftförhållandena. I Ailoot API tar Mercury 3 emot text och returnerar text. Gränssnittet passar för förklaringar, dokumentbearbetning och framtagning av nästa steg i en uppgift utifrån tillhandahållna uppgifter.</p><h3>Stor kontext för sammanhängande arbete</h3><p>För Mercury 3 i Ailoot API anges en kontext på 1 000 000 token. I en diskussion kan du samla ett stort textunderlag: produktbeskrivning, regler, korrespondens och resultatkrav. Den praktiska nyttan visar sig när svaret måste väga samman flera delar av uppgiften, till exempel jämföra en supportinstruktion med avtalsvillkor och utforma ett svar på ett konkret ärende.</p><p>För en sådan begäran är det bra att märka dokumenten, behålla deras namn och be om att varje slutsats kopplas till sitt underlag. Om uppgiften består av flera steg, ange delresultat: först en lista över relevanta regler, sedan en analys av fallet och därefter ett svarsutkast. Det gör resultatet lättare att kontrollera och låter dig precisera en etapp utan att beskriva hela uppgiften igen.</p><h3>Interaktiva användningsområden</h3><p>I en undervisningsdialog kan Mercury 3 användas för att gå igenom en lösning, ge en ledtråd eller förklara ett begrepp på vald nivå. För dataarbete kan du ange fältbeskrivningar, ett textbaserat dataurval och en fråga för att få en förklaring av mönster eller en omvandlingsplan. För support kan du bifoga reglerna och be om ett begripligt svar som tar hänsyn till användarens situation.</p><p>Arbetsflödena använder textmodellen som en del av processen. Självständig internetsökning, webbläsarstyrning, åtkomst till företagssystem och röstsamtal beror på de verktyg som är anslutna till applikationen. Mercury Voice och Mercury Decide är separata Inception-produkter; deras specialiserade funktioner ingår inte i beskrivningen av Mercury 3.</p>",
  "aboutText": "### En diffusionsbaserad textmodell\n\nMercury 3 är en modell från Inception som använder en diffusionsbaserad metod för textgenerering. Den fortsätter Mercury-familjen, som utvecklaren bygger för interaktiva applikationer och uppgifter med flera på varandra följande modellanrop. I beskrivningen av Mercury 3 lyfter Inception fram dialogsbaserad support, utbildning, dataarbete och sökande agentflöden.\n\nDiffusionsarkitekturen är en egenskap hos modellen. Den avgör inte svarstiden i en viss applikation: resultatet beror också på begärans omfattning, svarets längd och driftförhållandena. I Ailoot API tar Mercury 3 emot text och returnerar text. Gränssnittet passar för förklaringar, dokumentbearbetning och framtagning av nästa steg i en uppgift utifrån tillhandahållna uppgifter.\n\n### Stor kontext för sammanhängande arbete\n\nFör Mercury 3 i Ailoot API anges en kontext på 1 000 000 token. I en diskussion kan du samla ett stort textunderlag: produktbeskrivning, regler, korrespondens och resultatkrav. Den praktiska nyttan visar sig när svaret måste väga samman flera delar av uppgiften, till exempel jämföra en supportinstruktion med avtalsvillkor och utforma ett svar på ett konkret ärende.\n\nFör en sådan begäran är det bra att märka dokumenten, behålla deras namn och be om att varje slutsats kopplas till sitt underlag. Om uppgiften består av flera steg, ange delresultat: först en lista över relevanta regler, sedan en analys av fallet och därefter ett svarsutkast. Det gör resultatet lättare att kontrollera och låter dig precisera en etapp utan att beskriva hela uppgiften igen.\n\n### Interaktiva användningsområden\n\nI en undervisningsdialog kan Mercury 3 användas för att gå igenom en lösning, ge en ledtråd eller förklara ett begrepp på vald nivå. För dataarbete kan du ange fältbeskrivningar, ett textbaserat dataurval och en fråga för att få en förklaring av mönster eller en omvandlingsplan. För support kan du bifoga reglerna och be om ett begripligt svar som tar hänsyn till användarens situation.\n\nArbetsflödena använder textmodellen som en del av processen. Självständig internetsökning, webbläsarstyrning, åtkomst till företagssystem och röstsamtal beror på de verktyg som är anslutna till applikationen. Mercury Voice och Mercury Decide är separata Inception-produkter; deras specialiserade funktioner ingår inte i beskrivningen av Mercury 3.",
  "locale": "sv",
  "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>Indatatyper</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Utdatatyper</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>Inte angivet i katalogen</dd></div><div><dt>Maximalt svar</dt><dd>Inte angivet i katalogen</dd></div></dl><dl><div><dt>Indata</dt><dd>0,0002 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Utdata</dt><dd>0,0007 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Cacheläsning</dt><dd>0,00002 US$ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "inception/mercury-3",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|inception%2Fmercury-3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.02,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.7,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "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>Indatatyper</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Utdatatyper</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>Inte angivet i katalogen</dd></div><div><dt>Maximalt svar</dt><dd>Inte angivet i katalogen</dd></div></dl><dl><div><dt>Indata</dt><dd>0,0002 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Utdata</dt><dd>0,0007 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Cacheläsning</dt><dd>0,00002 US$ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "inception/mercury-3",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|inception%2Fmercury-3",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.02,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.7,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "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>Indatatyper</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Utdatatyper</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>Inte angivet i katalogen</dd></div><div><dt>Maximalt svar</dt><dd>Inte angivet i katalogen</dd></div></dl><dl><div><dt>Indata</dt><dd>0,0002 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Utdata</dt><dd>0,0007 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Cacheläsning</dt><dd>0,00002 US$ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "inception/mercury-3",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|inception%2Fmercury-3",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.02,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.7,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Indatatyper</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Utdatatyper</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>Inte angivet i katalogen</dd></div><div><dt>Maximalt svar</dt><dd>Inte angivet i katalogen</dd></div></dl><dl><div><dt>Indata</dt><dd>0,0002 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Utdata</dt><dd>0,0007 US$ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Cacheläsning</dt><dd>0,00002 US$ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "inception/mercury-3",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent|inception%2Fmercury-3",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.02,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.7,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "inception/mercury-3",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sv/inception-mercury-3/",
    "description": "Inceptions diffusionsbaserade textmodell för dialog, stora dokument och intellektuella uppgifter i flera steg.",
    "locale": "sv",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sv/inception-mercury-3/index.md",
    "title": "Inception: Mercury 3",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sv/inception-mercury-3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### En diffusionsbaserad textmodell\n\nMercury 3 är en modell från Inception som använder en diffusionsbaserad metod för textgenerering. Den fortsätter Mercury-familjen, som utvecklaren bygger för interaktiva applikationer och uppgifter med flera på varandra följande modellanrop. I beskrivningen av Mercury 3 lyfter Inception fram dialogsbaserad support, utbildning, dataarbete och sökande agentflöden.\n\nDiffusionsarkitekturen är en egenskap hos modellen. Den avgör inte svarstiden i en viss applikation: resultatet beror också på begärans omfattning, svarets längd och driftförhållandena. I Ailoot API tar Mercury 3 emot text och returnerar text. Gränssnittet passar för förklaringar, dokumentbearbetning och framtagning av nästa steg i en uppgift utifrån tillhandahållna uppgifter.\n\n### Stor kontext för sammanhängande arbete\n\nFör Mercury 3 i Ailoot API anges en kontext på 1 000 000 token. I en diskussion kan du samla ett stort textunderlag: produktbeskrivning, regler, korrespondens och resultatkrav. Den praktiska nyttan visar sig när svaret måste väga samman flera delar av uppgiften, till exempel jämföra en supportinstruktion med avtalsvillkor och utforma ett svar på ett konkret ärende.\n\nFör en sådan begäran är det bra att märka dokumenten, behålla deras namn och be om att varje slutsats kopplas till sitt underlag. Om uppgiften består av flera steg, ange delresultat: först en lista över relevanta regler, sedan en analys av fallet och därefter ett svarsutkast. Det gör resultatet lättare att kontrollera och låter dig precisera en etapp utan att beskriva hela uppgiften igen.\n\n### Interaktiva användningsområden\n\nI en undervisningsdialog kan Mercury 3 användas för att gå igenom en lösning, ge en ledtråd eller förklara ett begrepp på vald nivå. För dataarbete kan du ange fältbeskrivningar, ett textbaserat dataurval och en fråga för att få en förklaring av mönster eller en omvandlingsplan. För support kan du bifoga reglerna och be om ett begripligt svar som tar hänsyn till användarens situation.\n\nArbetsflödena använder textmodellen som en del av processen. Självständig internetsökning, webbläsarstyrning, åtkomst till företagssystem och röstsamtal beror på de verktyg som är anslutna till applikationen. Mercury Voice och Mercury Decide är separata Inception-produkter; deras specialiserade funktioner ingår inte i beskrivningen av Mercury 3.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Inception",
    "canonical_model": "inception/mercury-3",
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat",
      "gemini",
      "messages",
      "responses"
    ],
    "id": "inception/mercury-3",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": 0.02,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.7,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.02,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.7,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.02,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.7,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.02,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.7,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "inception/mercury-3",
        "request_model_id": "inception/mercury-3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Inception: Mercury 3",
    "price": {
      "in": 0.2,
      "in_label": null,
      "out": 0.7,
      "out_label": null,
      "sort_in": 0.2,
      "sort_out": 0.7,
      "varies": false
    },
    "public_id": "inception/mercury-3",
    "short": "Inceptions diffusionsbaserade textmodell för dialog, stora dokument och intellektuella uppgifter i flera steg."
  },
  "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": "Inceptions diffusionsbaserade textmodell för dialog, stora dokument och intellektuella uppgifter i flera steg.",
  "source": {
    "audit_sha256": "8b547733d84736e4e6f9e1cd4e47e18046a2f37a11b0fbba2e5f653d9ad1a52f",
    "bridge_map_sha256": "8b547733d84736e4e6f9e1cd4e47e18046a2f37a11b0fbba2e5f653d9ad1a52f",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "1e53ef7e59488979af8d64eff790b81c712c945c83f50d49f8683f8e17c7ae8e",
      "renderer_sha256": "3c8da12745c8fd0591f73142a80c170bf269d2a7b808a25154458733f537614e"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "1e53ef7e59488979af8d64eff790b81c712c945c83f50d49f8683f8e17c7ae8e",
    "renderer_sha256": "3c8da12745c8fd0591f73142a80c170bf269d2a7b808a25154458733f537614e"
  },
  "sourceRevision": "4c77c6b5b0ec130b68a8694fae1c04ed829a20d754356bf4f008791b4af1f060"
}