models

Inception: Mercury 3

Markdown · JSON

Inception: Mercury 3

inception/mercury-3
Inceptionข้อความขาเข้า US$0.0002 / 1Kขาออก US$0.0007 / 1K

โมเดลข้อความแบบดิฟฟิวชันของ Inception สำหรับบทสนทนา เอกสารขนาดใหญ่ และงานใช้ความคิดที่ดำเนินหลายขั้นต่อเนื่อง

โมเดลข้อความบนแนวทางดิฟฟิวชัน

Mercury 3 เป็นโมเดลของ Inception ที่ใช้แนวทางดิฟฟิวชันในการสร้างข้อความ เป็นรุ่นต่อเนื่องของตระกูล Mercury ซึ่งผู้พัฒนาพัฒนาสำหรับแอปพลิเคชันโต้ตอบและงานที่เรียกโมเดลหลายครั้งตามลำดับ ในคำอธิบาย Mercury 3 ทาง Inception เน้นการช่วยเหลือผ่านบทสนทนา การเรียนรู้ งานข้อมูล และกรณีเอเจนต์ค้นหา

สถาปัตยกรรมดิฟฟิวชันเป็นคุณสมบัติของโมเดล ไม่ได้กำหนดเวลาตอบของแอปพลิเคชันแต่ละตัว ผลรวมยังขึ้นกับขนาดคำขอ ความยาวผลลัพธ์ และเงื่อนไขการให้บริการ ใน Ailoot Mercury 3 รับข้อความและคืนข้อความ ส่วนติดต่อนี้เหมาะกับคำอธิบาย การประมวลผลเอกสาร และการเตรียมขั้นถัดไปของงานจากข้อมูลที่ให้

บริบทขนาดใหญ่สำหรับงานที่เชื่อมกัน

Mercury 3 ใน Ailoot ระบุบริบทไว้ที่ 1,000,000 โทเคน จึงรวบรวมข้อมูลข้อความชุดใหญ่ในการหารือเดียวได้ เช่น คำอธิบายผลิตภัณฑ์ กฎ การติดต่อ และข้อกำหนดผลลัพธ์ ประโยชน์ของบริบทขนาดใหญ่ปรากฏเมื่อต้องคำนึงถึงหลายส่วนของงานพร้อมกัน เช่น เปรียบเทียบคำแนะนำฝ่ายสนับสนุนกับเงื่อนไขสัญญา แล้วเตรียมคำตอบต่อเรื่องติดต่อหนึ่งโดยเฉพาะ

สำหรับคำขอเช่นนี้ ควรระบุเอกสาร เก็บชื่อไว้ และขอให้แต่ละข้อสรุปบอกว่าอาศัยข้อมูลใด หากงานมีหลายขั้น ให้กำหนดผลลัพธ์ระหว่างทาง: เริ่มจากรายการกฎที่เกี่ยวข้อง ตามด้วยการวิเคราะห์กรณี แล้วจึงร่างคำตอบ วิธีนี้ทำให้ตรวจผลลัพธ์ง่ายขึ้นและปรับขั้นใดขั้นหนึ่งได้โดยไม่ต้องอธิบายงานทั้งหมดใหม่

กรณีใช้งานแบบโต้ตอบ

ในการเรียนรู้ผ่านบทสนทนา ใช้ Mercury 3 วิเคราะห์วิธีแก้ เตรียมคำใบ้ หรืออธิบายแนวคิดตามระดับที่กำหนดได้ ในงานข้อมูล ให้ส่งคำอธิบายฟิลด์ ตัวอย่างข้อมูลแบบข้อความ และคำถาม เพื่อรับคำอธิบายรูปแบบหรือแผนแปลงข้อมูล สำหรับฝ่ายสนับสนุน ให้แนบกฎและขอคำตอบที่เข้าใจง่ายโดยคำนึงถึงสถานการณ์ของผู้ใช้

กรณีเหล่านี้ใช้โมเดลข้อความเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงาน การค้นหาอินเทอร์เน็ตเอง การควบคุมเบราว์เซอร์ การเข้าถึงระบบบริษัท และการสนทนาด้วยเสียง ขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่แอปพลิเคชันเชื่อมไว้ Mercury Voice และ Mercury Decide เป็นผลิตภัณฑ์แยกของ Inception ความสามารถเฉพาะเหล่านั้นไม่รวมอยู่ในคำอธิบาย Mercury 3

ใช้งานได้ผ่าน Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
ขาเข้า
text
ขาออก
text
บริบท
ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
ความยาวคำตอบสูงสุด
ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
ขาเข้า
US$0.0002 / 1K
ขาออก
US$0.0007 / 1K
การอ่านแคช
US$0.00002 / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
ขาเข้า
text
ขาออก
text
บริบท
ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
ความยาวคำตอบสูงสุด
ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
ขาเข้า
US$0.0002 / 1K
ขาออก
US$0.0007 / 1K
การอ่านแคช
US$0.00002 / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
ขาเข้า
text
ขาออก
text
บริบท
ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
ความยาวคำตอบสูงสุด
ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
ขาเข้า
US$0.0002 / 1K
ขาออก
US$0.0007 / 1K
การอ่านแคช
US$0.00002 / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent
ขาเข้า
text
ขาออก
text
บริบท
ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
ความยาวคำตอบสูงสุด
ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก
ขาเข้า
US$0.0002 / 1K
ขาออก
US$0.0007 / 1K
การอ่านแคช
US$0.00002 / 1K
inception/mercury-3 · JSON
{"about":"### โมเดลข้อความบนแนวทางดิฟฟิวชัน\n\nMercury 3 เป็นโมเดลของ Inception ที่ใช้แนวทางดิฟฟิวชันในการสร้างข้อความ เป็นรุ่นต่อเนื่องของตระกูล Mercury ซึ่งผู้พัฒนาพัฒนาสำหรับแอปพลิเคชันโต้ตอบและงานที่เรียกโมเดลหลายครั้งตามลำดับ ในคำอธิบาย Mercury 3 ทาง Inception เน้นการช่วยเหลือผ่านบทสนทนา การเรียนรู้ งานข้อมูล และกรณีเอเจนต์ค้นหา\n\nสถาปัตยกรรมดิฟฟิวชันเป็นคุณสมบัติของโมเดล ไม่ได้กำหนดเวลาตอบของแอปพลิเคชันแต่ละตัว ผลรวมยังขึ้นกับขนาดคำขอ ความยาวผลลัพธ์ และเงื่อนไขการให้บริการ ใน Ailoot Mercury 3 รับข้อความและคืนข้อความ ส่วนติดต่อนี้เหมาะกับคำอธิบาย การประมวลผลเอกสาร และการเตรียมขั้นถัดไปของงานจากข้อมูลที่ให้\n\n### บริบทขนาดใหญ่สำหรับงานที่เชื่อมกัน\n\nMercury 3 ใน Ailoot ระบุบริบทไว้ที่ 1,000,000 โทเคน จึงรวบรวมข้อมูลข้อความชุดใหญ่ในการหารือเดียวได้ เช่น คำอธิบายผลิตภัณฑ์ กฎ การติดต่อ และข้อกำหนดผลลัพธ์ ประโยชน์ของบริบทขนาดใหญ่ปรากฏเมื่อต้องคำนึงถึงหลายส่วนของงานพร้อมกัน เช่น เปรียบเทียบคำแนะนำฝ่ายสนับสนุนกับเงื่อนไขสัญญา แล้วเตรียมคำตอบต่อเรื่องติดต่อหนึ่งโดยเฉพาะ\n\nสำหรับคำขอเช่นนี้ ควรระบุเอกสาร เก็บชื่อไว้ และขอให้แต่ละข้อสรุปบอกว่าอาศัยข้อมูลใด หากงานมีหลายขั้น ให้กำหนดผลลัพธ์ระหว่างทาง: เริ่มจากรายการกฎที่เกี่ยวข้อง ตามด้วยการวิเคราะห์กรณี แล้วจึงร่างคำตอบ วิธีนี้ทำให้ตรวจผลลัพธ์ง่ายขึ้นและปรับขั้นใดขั้นหนึ่งได้โดยไม่ต้องอธิบายงานทั้งหมดใหม่\n\n### กรณีใช้งานแบบโต้ตอบ\n\nในการเรียนรู้ผ่านบทสนทนา ใช้ Mercury 3 วิเคราะห์วิธีแก้ เตรียมคำใบ้ หรืออธิบายแนวคิดตามระดับที่กำหนดได้ ในงานข้อมูล ให้ส่งคำอธิบายฟิลด์ ตัวอย่างข้อมูลแบบข้อความ และคำถาม เพื่อรับคำอธิบายรูปแบบหรือแผนแปลงข้อมูล สำหรับฝ่ายสนับสนุน ให้แนบกฎและขอคำตอบที่เข้าใจง่ายโดยคำนึงถึงสถานการณ์ของผู้ใช้\n\nกรณีเหล่านี้ใช้โมเดลข้อความเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงาน การค้นหาอินเทอร์เน็ตเอง การควบคุมเบราว์เซอร์ การเข้าถึงระบบบริษัท และการสนทนาด้วยเสียง ขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่แอปพลิเคชันเชื่อมไว้ Mercury Voice และ Mercury Decide เป็นผลิตภัณฑ์แยกของ Inception ความสามารถเฉพาะเหล่านั้นไม่รวมอยู่ในคำอธิบาย 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":"โมเดลข้อความแบบดิฟฟิวชันของ Inception สำหรับบทสนทนา เอกสารขนาดใหญ่ และงานใช้ความคิดที่ดำเนินหลายขั้นต่อเนื่อง"}

คำถาม

จะเลือกโมเดลสำหรับงานของฉันได้อย่างไร?

เริ่มจากระบุอินพุตและเอาต์พุตที่ต้องการ ได้แก่ ข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ จากนั้นเปรียบเทียบวิธี API ที่เข้ากันได้ ID โมเดลที่แน่นอนหรือโมเดลที่นามแฝงชี้ไปในปัจจุบัน ราคาและหน่วยคิดค่าบริการ โดย GET /v1/models ใช้งานฟรีและแสดงโมเดลที่คีย์ของคุณเข้าถึงได้

ทุกโมเดลรองรับวิธี API และประเภทสื่อทั้งหมดหรือไม่?

ใช้วิธี API และประเภทอินพุตและเอาต์พุตที่ระบุในหน้าข้อมูลโมเดล การรองรับข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอขึ้นอยู่กับโมเดลและวิธีที่เลือก ตรวจสอบตัวอย่างคำขอที่เกี่ยวข้องก่อนส่งข้อมูล

ID โมเดลต่างจากนามแฝงอย่างไร?

ID ที่แน่นอนระบุโมเดลเฉพาะ นามแฝงชี้ไปยังโมเดลหนึ่งและโมเดลปลายทางอาจเปลี่ยนได้ ตรวจสอบโมเดลที่นามแฝงชี้ไปในปัจจุบันในแค็ตตาล็อก และใช้ ID ที่แน่นอนเมื่อการเชื่อมต่อต้องใช้โมเดลเฉพาะ

จะเปรียบเทียบราคาก่อนส่งคำขอได้อย่างไร?

ตรวจสอบราคาและหน่วยคิดค่าบริการของวิธี API ที่เลือกในหน้าข้อมูลโมเดล เปรียบเทียบด้วยหน่วยและประเภทอินพุตและเอาต์พุตเดียวกัน ประวัติคำขอจะแสดงการใช้งานจริงและยอดเงินที่หัก

สมาชิกให้อะไร?

ส่วนลดซื้อโทเคนสำหรับงานประจำ เลือกแพ็กเกจตามปริมาณคำขอ เงื่อนไขและราคาสมาชิกแสดงตอนสมัคร

ใช้โค้ดส่วนลดสูงสุด 50% อย่างไร?

ใส่โค้ดเมื่อซื้อโทเคน ยอดรวมคำนวณตามโปรโมชั่น และเห็นส่วนลดก่อนจ่าย