Source: https://ailoot.ai/models/th/perceptron-perceptron-mk1-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/th/perceptron-perceptron-mk1-5/
Language: th

# Perceptron: Perceptron Mk1.5

[Markdown](https://ailoot.ai/models/th/perceptron-perceptron-mk1-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/th/perceptron-perceptron-mk1-5/facts.json)

## [Perceptron: Perceptron Mk1.5](https://ailoot.ai/models/th/perceptron-perceptron-mk1-5/)

Perceptron Mk1.5 เข้าใจข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียง สำหรับงานด้านภาพและงานที่เอเจนต์โต้ตอบกับสภาพแวดล้อม โดยส่งกลับข้อความ คำอธิบายกำกับเชิงพื้นที่หรือเวลา เส้นทางติดตามวัตถุ และข้อเสนอการเรียกฟังก์ชัน ผู้ผลิตกำหนดบริบทไว้ที่ 36,864 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 8,192 โทเคน

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/th/perceptron-perceptron-mk1-5/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/th/perceptron-perceptron-mk1-5/#method-1)

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Perceptron Mk1.5 เป็นโมเดลมัลติโมดัลของ Perceptron สำหรับทำความเข้าใจภาพ ระบุตำแหน่งเหตุการณ์ตามเวลา และงานเอเจนต์ที่โต้ตอบกับสภาพแวดล้อม รองรับอินพุตข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียง และส่งกลับข้อความ คำอธิบายกำกับเชิงพื้นที่หรือเวลา คำตอบแบบมีโครงสร้าง และเนื้อหาการเรียกฟังก์ชัน ข้อกำหนดปัจจุบันของผู้พัฒนาระบุบริบท 36,864 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 8,192 โทเคน ซึ่งเป็นค่าที่เจาะจงกว่าคำอธิบายโดยประมาณ 32K ในบทความเปิดตัว

#### วิดีโอและการติดตามวัตถุ

ความสามารถสำคัญที่เพิ่มเข้ามาคือการติดตามวัตถุผ่านวิดีโอเป็นข้อมูลรูปทรงพร้อมประทับเวลา อธิบายเป้าหมายให้ชัดเจน และระบุว่าต้องการให้ผลลัพธ์บอกอะไร เช่น สิ่งของเข้ามาในฉากเมื่อใด เคลื่อนที่ไปที่ไหน หรือการกระทำที่ระบุเกิดขึ้นในช่วงใด สำหรับภาพจากมุมมองบุคคลที่หนึ่ง ผู้ผลิตเน้นการติดตามมือและการแบ่งงานเป็นงานย่อย ซึ่งมีประโยชน์ในการวิเคราะห์ว่าผู้ปฏิบัติงานกำลังทำอะไรในแต่ละช่วงเวลา

เอาต์พุตที่ระบุในเอกสารประกอบด้วยจุด กรอบ และรูปหลายเหลี่ยมสำหรับระบุตำแหน่งเชิงพื้นที่ คลิปสำหรับช่วงเวลา และคอนเทนเนอร์ track สำหรับการเคลื่อนที่ของวัตถุ Track เป็นคอนเทนเนอร์ในมาร์กอัปคำอธิบายกำกับที่สร้างขึ้น ไม่ใช่ค่ารูปแบบคำอธิบายกำกับอีกชนิดหนึ่ง จุดอ้างอิงตามเส้นทาง track อาจมีไม่หนาแน่น การได้รับ track ไม่ได้รับประกันว่าจะมีกรอบสำหรับทุกเฟรมของต้นฉบับ หรือจะมองเห็นวัตถุอย่างต่อเนื่อง เก็บสื่อต้นฉบับและความสัมพันธ์กับพิกัดหรือประทับเวลาไว้ เพื่อให้ตรวจผลลัพธ์กับฉากจริงได้

#### เสียงและหลักฐานหลายรูปแบบ

Mk1.5 เพิ่มการทำความเข้าใจเสียงโดยตรง ครอบคลุมการถอดเสียง การตรวจจับเหตุการณ์เสียง การสรุป และการตอบคำถามเกี่ยวกับการบันทึกเสียง ผู้ผลิตรองรับ WAV, MP3 และ FLAC จำกัดเสียงแต่ละรายการไว้ที่ 16,384 โทเคนเสียง หรือประมาณ 21.8 นาที ตามอัตราที่ระบุในเอกสารราว 750 โทเคนต่อนาที เสียงใช้บริบทร่วมกับอินพุตอื่นและงบเอาต์พุต ดังนั้นคำขออาจใช้บริบทเต็มก่อนถึงข้อจำกัดต่อรายการนั้น

สำหรับวิดีโอที่เสียงประกอบมีความสำคัญ ขั้นตอนของผู้พัฒนาจะเปิดใช้เสียงในวิดีโออย่างชัดเจน ระบุว่างานเกี่ยวข้องกับคำพูด เหตุการณ์เสียง ฉากที่มองเห็น หรือความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเหล่านี้ เอาต์พุตเป็นข้อความและเนื้อหาแบบมีโครงสร้าง Mk1.5 ไม่ได้สร้างเสียงพูด สำหรับการถอดเสียง ให้คงภาษาและความสัมพันธ์กับเวลาที่ร้องขอ แทนการถือว่าคำบรรยายภาพเป็นบทถอดเสียง

#### หลายสื่อและคำตอบแบบมีโครงสร้าง

ผู้ผลิตรองรับการเปรียบเทียบข้ามอินพุตสื่อ ติดป้ายกำกับแต่ละรายการและรักษาความสัมพันธ์กับสื่อไว้ asset\_idx ซึ่งเป็นตัวเลือกเสริม ใช้ระบุการปรากฏของสื่อที่ใช้ได้ ณ จุดนั้นในบทสนทนา ไม่ใช่ตัวระบุไฟล์ถาวร หากไม่มีตัวเลือกที่ระบุไว้โดยตรงหรือสืบทอดมา คำอธิบายกำกับจะอ้างถึงสื่อล่าสุดที่ใช้ได้ในขณะสร้างคำตอบ ข้อตกลงเหล่านี้สำคัญเมื่องานเปรียบเทียบกล้องสองตัว หน้าสองหน้า หรือการบันทึกสองชุด ผู้ผลิตจำกัดคำขอไว้ที่ 256 หน่วยสื่อ แต่ละเฟรมในกลุ่ม video\_frames นับรวมในข้อจำกัดนั้น แม้ว่าทั้งกลุ่มจะใช้ asset index เดียว การเปิดเสียงประกอบของวิดีโอไม่เพิ่มสื่ออีกหนึ่งรายการ

ผู้พัฒนารองรับคำตอบสุดท้ายที่บังคับตาม JSON Schema หรือ regex กำหนดฟิลด์หรือรูปแบบ และตรวจทานค่าที่ส่งกลับกับต้นฉบับ นอกจากนี้ยังมีเอกสาร Multilook สำหรับพรอมป์ต์อิสระที่ใช้บริบทร่วมกัน ซึ่งเป็นขั้นตอนของผู้ผลิตที่แยกจากแชตแบบสร้างคำตอบเดียวตามปกติ

#### ฟังก์ชันและการให้เหตุผล

Mk1.5 เลือกใช้ฟังก์ชันที่ส่งให้ได้ โดยอธิบายด้วยชื่อ วัตถุประสงค์ และ JSON Schemas แอปพลิเคชันเป็นผู้ดำเนินการเรียกที่เสนอ และส่งข้อสังเกตกลับมา กำหนดการกระทำที่อนุญาตและเกณฑ์เสร็จสิ้นสำหรับงานที่โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมหรืออินเทอร์เฟซ จากนั้นใช้สถานะภาพใหม่หรือผลลัพธ์เครื่องมือเป็นหลักฐานสำหรับขั้นตอนถัดไป ระดับความพยายามในการให้เหตุผลปรับได้ในโปรไฟล์ของผู้ผลิต

ไม่สามารถประกาศเครื่องมือฟังก์ชันในคำขอเดียวกับเอาต์พุตที่บังคับตาม JSON Schema หรือ regex ได้ ผู้พัฒนาแนะนำให้ขอคำตอบสุดท้ายที่บังคับรูปแบบหลังจบวงรอบเครื่องมือ ตรวจสอบเหตุผลที่จบการสร้างก่อนใช้ผลลัพธ์ เพราะการจบเนื่องจากความยาวอาจหมายถึงเอาต์พุตไม่ครบ

ผลงานที่มีประโยชน์คือคำอธิบายฉากที่อิงหลักฐาน บทถอดเสียงพร้อมเวลา คำอธิบายกำกับวัตถุ หรือข้อเสนอการกระทำที่มีหลักฐานรองรับ ตรวจรูปทรงกับสื่อ แยกรายละเอียดที่สังเกตได้ออกจากการตีความ และเก็บความสามารถที่แน่นอนด้านเสียง การติดตาม และเครื่องมือของ Mk1.5 แยกจากรุ่น Mk1 ก่อนหน้า

งานตัวอย่างจริง

### งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

```
Summarize a timed handling sequence

Use these written frame notes, not unseen footage: 00:02 operator picks up a red box; 00:05 places it on scale; 00:08 removes it; 00:11 places it on shelf. Return the ordered subtasks and the observed interval when the box is on the scale. State the sampling limitation instead of claiming exact continuous motion between notes.
```

#### ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

```
An ordered subtask list and a scale interval explicitly bounded by the supplied observations.
```

#### ตรวจสอบผลลัพธ์

```
Timestamps stay attached to their notes, and the answer does not invent intermediate geometry or continuous visibility.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1.5`

[`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/th/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=chat)

Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1.5`

### เริ่มต้น

Perceptron Mk1.5 เข้าใจข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียง สำหรับงานด้านภาพและงานที่เอเจนต์โต้ตอบกับสภาพแวดล้อม โดยส่งกลับข้อความ คำอธิบายกำกับเชิงพื้นที่หรือเวลา เส้นทางติดตามวัตถุ และข้อเสนอการเรียกฟังก์ชัน ผู้ผลิตกำหนดบริบทไว้ที่ 36,864 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 8,192 โทเคน

อินพุตที่รองรับ

ข้อความ

ผลลัพธ์

ข้อความ

### ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

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

ขาเข้า

`text`

ขาออก

`text`

รูปแบบเอาต์พุต

json หรือ SSE

| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด perceptron/perceptron-mk1.5 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages` | ประเภท`message[]` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].role` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].content` | ประเภท`string\|content_part[]\|null` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].tool_calls` | ประเภท`tool_call[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].tool_call_id` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].name` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].reasoning_content` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].reasoning_details` | ประเภท`object\|array` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`max_tokens` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`max_completion_tokens` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stream` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
| ฟิลด์`stream_options.include_usage` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`temperature` | ประเภท`number` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`top_p` | ประเภท`number` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stop` | ประเภท`string\|string[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools` | ประเภท`function_tool[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].type` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด function ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].function.name` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้ | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].function.description` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].function.parameters` | ประเภท`JSON_schema` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tool_choice` | ประเภท`string\|object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`parallel_tool_calls` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`response_format` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`reasoning_effort` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`reasoning` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`service_tier` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`instructions` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้ | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`functions` | ประเภท`function[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`function_call` | ประเภท`string\|object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`prompt_cache_options` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`modalities` | ประเภท`string[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด text | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`provider` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`cache_control.ttl` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h | ค่าเริ่มต้น— |

ชุดผสมของสื่ออินพุต

**ข้อความ** · ข้อความ UTF8

`messages[].content`

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
| --- | --- |
| พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json |
| พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, messages |
| พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`messages` | ข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content |
| พารามิเตอร์`file_material` | ข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์ |
| พารามิเตอร์`optional_controls` | ข้อกำหนดstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| พารามิเตอร์`control_scope` | ข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้ |
| พารามิเตอร์`output_modalities` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`hosted_operations` | ข้อกำหนดfalse |
| พารามิเตอร์`multimodal_input_binding` | ข้อกำหนดnull |

วงจรการทำงาน: `synchronous_or_streamed`

ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages

ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์

ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง

### ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว

อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว

โหมดยืดหยุ่น

อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex

ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

ระดับการใช้เหตุผล · สูง

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง

ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ

ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง

ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด

ระดับการใช้เหตุผล · ไม่ใช้

อัตรามาตรฐาน เมื่อไม่ได้ใช้การให้เหตุผล

#### อัตราค่าบริการ Ailoot

#### ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.0003** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.003** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.0003** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.003** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น |

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย [วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/)

### ตัวอย่างคำขอ

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKสตรีมด้วย 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-mk1.5", "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-mk1.5',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-mk1.5',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")
```

### รับและบันทึกผลลัพธ์

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json หรือ SSE

##### เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย

##### เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้

ฟิลด์การตอบกลับ

| ฟิลด์ | ประเภท |
| --- | --- |
| ฟิลด์`choices[].index` | ประเภทinteger |
| ฟิลด์`choices[].message.content` | ประเภทstring\|null |
| ฟิลด์`choices[].message.tool_calls` | ประเภทtool\_call\[\] |
| ฟิลด์`choices[].message.reasoning_content` | ประเภทstring |
| ฟิลด์`choices[].message.reasoning_details` | ประเภทobject\|array |
| ฟิลด์`choices[].finish_reason` | ประเภทstring\|null |
| ฟิลด์`usage` | ประเภทobject |

ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป

| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
| --- | --- | --- |
| การตอบกลับ400 · `invalid_request_error` | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |

### ชื่ออื่น

#### ชื่ออื่นของโมเดล

**Ailoot Ultra** [`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/th/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=chat)

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/th/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1.5`

[`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/th/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=messages)

Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1.5`

### เริ่มต้น

Perceptron Mk1.5 เข้าใจข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียง สำหรับงานด้านภาพและงานที่เอเจนต์โต้ตอบกับสภาพแวดล้อม โดยส่งกลับข้อความ คำอธิบายกำกับเชิงพื้นที่หรือเวลา เส้นทางติดตามวัตถุ และข้อเสนอการเรียกฟังก์ชัน ผู้ผลิตกำหนดบริบทไว้ที่ 36,864 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 8,192 โทเคน

อินพุตที่รองรับ

ข้อความ

ผลลัพธ์

json · sse

### ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

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

ขาเข้า

`text`

ขาออก

`json`, `sse`

รูปแบบเอาต์พุต

JSON หรือ SSE

| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด perceptron/perceptron-mk1.5 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages` | ประเภท`message[]` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].role` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด user, assistant | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].content` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`max_tokens` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stream` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |

ชุดผสมของสื่ออินพุต

**ข้อความ** · ข้อความ UTF-8

`สตริง messages[].content`

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
| --- | --- |
| พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json |
| พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, messages, max\_tokens |
| พารามิเตอร์`optional_controls` | ข้อกำหนดstream |
| พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`text_file_material` | ข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ |

วงจรการทำงาน: `synchronous_or_streamed`

### ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว

อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว

โหมดยืดหยุ่น

อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex

ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

ระดับการใช้เหตุผล · สูง

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง

ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ

ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง

ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด

ระดับการใช้เหตุผล · ไม่ใช้

อัตรามาตรฐาน เมื่อไม่ได้ใช้การให้เหตุผล

#### อัตราค่าบริการ Ailoot

#### ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.0003** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.003** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.0003** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.003** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น |

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย [วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/)

### ตัวอย่างคำขอ

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

เนื้อหาคำขอ JSON ขั้นต่ำที่ครบถ้วนcurl · ใช้เอกสาร UTF-8 ของคุณPython · บันทึกผลลัพธ์ให้ครบถ้วน

```json
{
  "model": "perceptron/perceptron-mk1.5",
  "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-mk1.5', '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-mk1.5', '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))
```

### รับและบันทึกผลลัพธ์

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON หรือ SSE

##### เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด

##### เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้

ฟิลด์การตอบกลับ

| ฟิลด์ | ประเภท |
| --- | --- |
| ฟิลด์`id` | ประเภทstring |
| ฟิลด์`model` | ประเภทstring |
| ฟิลด์`content[]` | ประเภทtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| ฟิลด์`stop_reason` | ประเภทstring\|null |
| ฟิลด์`usage` | ประเภทobject |

ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป

| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
| --- | --- | --- |
| การตอบกลับ400 · `invalid_request_error` | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |

### ชื่ออื่น

#### ชื่ออื่นของโมเดล

**Ailoot Ultra** [`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/th/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=messages)

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/th/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=messages)

FAQ · Perceptron: Perceptron Mk1.5

มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

`POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `text` → `json`, `sse`

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

`POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

`POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `messages.min_items`: `1`

เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ

## บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

## ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด

ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50%

สมาชิก

เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ

โค้ดลดสูงสุด 50%

ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้

รายจ่ายในประวัติ

เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ

[เลือกสมาชิก](https://ailoot.ai/docs/th/billing/subscriptions/) · [ดูราคาโมเดล](https://ailoot.ai/models/th/)

## เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์

ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ

ใบอนุญาตรีเซลเลอร์

ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร

เอกสารบนเว็บไซต์

อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

[ขอใบอนุญาตขายต่อ](mailto:support@ailoot.ai) · [ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=th)

## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท





Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง





บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.





Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ