mô hình

Inception: Mercury 3

Markdown · JSON

Inception: Mercury 3

inception/mercury-3
InceptionVăn bảnĐầu vào 0,0002 US$ / 1KĐầu ra 0,0007 US$ / 1K

Mô hình văn bản khuếch tán của Inception cho hội thoại, tài liệu lớn và tác vụ trí tuệ tuần tự.

Mô hình văn bản dựa trên khuếch tán

Mercury 3 là mô hình Inception dùng phương pháp khuếch tán để tạo văn bản. Đây là phần tiếp nối họ Mercury được phát triển cho ứng dụng tương tác và tác vụ gọi mô hình nhiều lượt liên tiếp. Mô tả Mercury 3 của Inception nhấn mạnh hỗ trợ qua hội thoại, giáo dục, làm việc với dữ liệu và quy trình tác tử tìm kiếm.

Kiến trúc khuếch tán là đặc tính mô hình, không xác định thời gian trả lời của ứng dụng cụ thể: kết quả còn phụ thuộc dung lượng yêu cầu, độ dài đầu ra và điều kiện phục vụ. Trong Ailoot API, Mercury 3 nhận và trả văn bản. Giao diện này phù hợp để giải thích, xử lý tài liệu và chuẩn bị bước tiếp theo dựa trên thông tin được cung cấp.

Ngữ cảnh lớn cho công việc liên quan

Mercury 3 trong Ailoot API có ngữ cảnh 1 000 000 token. Có thể tập hợp nhiều tài liệu văn bản trong một cuộc thảo luận: mô tả sản phẩm, quy tắc, thư từ và yêu cầu kết quả. Giá trị thực tế của ngữ cảnh lớn xuất hiện khi câu trả lời phải xét nhiều phần cùng lúc, chẳng hạn đối chiếu hướng dẫn hỗ trợ với điều khoản hợp đồng rồi soạn trả lời cho yêu cầu cụ thể.

Với yêu cầu đó, nên đánh dấu tài liệu, giữ tên và yêu cầu nêu nguồn làm căn cứ cho từng kết luận. Nếu có nhiều bước, đặt kết quả trung gian: danh sách quy tắc liên quan trước, rồi phân tích trường hợp, sau đó dự thảo câu trả lời. Nhờ vậy dễ kiểm tra kết quả và làm rõ một giai đoạn mà không phải mô tả lại toàn bộ tác vụ.

Tình huống tương tác

Trong hội thoại học tập, có thể dùng Mercury 3 để phân tích lời giải, chuẩn bị gợi ý hoặc giải thích khái niệm ở mức đã đặt. Với dữ liệu, gửi mô tả trường, mẫu dữ liệu dạng văn bản và câu hỏi để nhận giải thích quy luật hoặc kế hoạch chuyển đổi. Với hỗ trợ, đính kèm quy tắc và yêu cầu soạn câu trả lời dễ hiểu theo tình huống người dùng.

Các tình huống này dùng mô hình văn bản như một phần quy trình. Tự tìm trên mạng, điều khiển trình duyệt, truy cập hệ thống doanh nghiệp và hội thoại giọng nói phụ thuộc công cụ của ứng dụng. Mercury Voice và Mercury Decide là sản phẩm riêng của Inception; các khả năng chuyên biệt của chúng không thuộc mô tả Mercury 3.

Có sẵn qua Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0002 US$ / 1K
Đầu ra
0,0007 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,00002 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0002 US$ / 1K
Đầu ra
0,0007 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,00002 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0002 US$ / 1K
Đầu ra
0,0007 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,00002 US$ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/inception/mercury-3:generateContent
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0002 US$ / 1K
Đầu ra
0,0007 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,00002 US$ / 1K
inception/mercury-3 · JSON
{"about":"### Mô hình văn bản dựa trên khuếch tán\n\nMercury 3 là mô hình Inception dùng phương pháp khuếch tán để tạo văn bản. Đây là phần tiếp nối họ Mercury được phát triển cho ứng dụng tương tác và tác vụ gọi mô hình nhiều lượt liên tiếp. Mô tả Mercury 3 của Inception nhấn mạnh hỗ trợ qua hội thoại, giáo dục, làm việc với dữ liệu và quy trình tác tử tìm kiếm.\n\nKiến trúc khuếch tán là đặc tính mô hình, không xác định thời gian trả lời của ứng dụng cụ thể: kết quả còn phụ thuộc dung lượng yêu cầu, độ dài đầu ra và điều kiện phục vụ. Trong Ailoot API, Mercury 3 nhận và trả văn bản. Giao diện này phù hợp để giải thích, xử lý tài liệu và chuẩn bị bước tiếp theo dựa trên thông tin được cung cấp.\n\n### Ngữ cảnh lớn cho công việc liên quan\n\nMercury 3 trong Ailoot API có ngữ cảnh 1 000 000 token. Có thể tập hợp nhiều tài liệu văn bản trong một cuộc thảo luận: mô tả sản phẩm, quy tắc, thư từ và yêu cầu kết quả. Giá trị thực tế của ngữ cảnh lớn xuất hiện khi câu trả lời phải xét nhiều phần cùng lúc, chẳng hạn đối chiếu hướng dẫn hỗ trợ với điều khoản hợp đồng rồi soạn trả lời cho yêu cầu cụ thể.\n\nVới yêu cầu đó, nên đánh dấu tài liệu, giữ tên và yêu cầu nêu nguồn làm căn cứ cho từng kết luận. Nếu có nhiều bước, đặt kết quả trung gian: danh sách quy tắc liên quan trước, rồi phân tích trường hợp, sau đó dự thảo câu trả lời. Nhờ vậy dễ kiểm tra kết quả và làm rõ một giai đoạn mà không phải mô tả lại toàn bộ tác vụ.\n\n### Tình huống tương tác\n\nTrong hội thoại học tập, có thể dùng Mercury 3 để phân tích lời giải, chuẩn bị gợi ý hoặc giải thích khái niệm ở mức đã đặt. Với dữ liệu, gửi mô tả trường, mẫu dữ liệu dạng văn bản và câu hỏi để nhận giải thích quy luật hoặc kế hoạch chuyển đổi. Với hỗ trợ, đính kèm quy tắc và yêu cầu soạn câu trả lời dễ hiểu theo tình huống người dùng.\n\nCác tình huống này dùng mô hình văn bản như một phần quy trình. Tự tìm trên mạng, điều khiển trình duyệt, truy cập hệ thống doanh nghiệp và hội thoại giọng nói phụ thuộc công cụ của ứng dụng. Mercury Voice và Mercury Decide là sản phẩm riêng của Inception; các khả năng chuyên biệt của chúng không thuộc mô tả 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":"Mô hình văn bản khuếch tán của Inception cho hội thoại, tài liệu lớn và tác vụ trí tuệ tuần tự."}

Câu hỏi

Làm sao chọn mô hình cho tác vụ của tôi?

Trước tiên xác định đầu vào và đầu ra cần thiết: văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video. Sau đó so sánh phương thức API tương thích, ID mô hình chính xác hoặc mô hình đích hiện tại của bí danh, giá và đơn vị tính phí. GET /v1/models miễn phí và liệt kê các mô hình mà khóa của bạn có thể truy cập.

Mỗi mô hình có hỗ trợ mọi phương thức API và loại nội dung không?

Dùng các phương thức API và loại đầu vào, đầu ra được liệt kê trên thẻ mô hình. Việc hỗ trợ văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video phụ thuộc vào mô hình và phương thức đã chọn; xem ví dụ yêu cầu trước khi gửi dữ liệu.

ID mô hình khác bí danh như thế nào?

ID chính xác chỉ một mô hình cụ thể. Bí danh trỏ đến một mô hình và mô hình đích có thể thay đổi. Kiểm tra mô hình đích hiện tại của bí danh trong danh mục; dùng ID chính xác khi tích hợp cần một mô hình cụ thể.

Làm sao so sánh giá trước khi gửi yêu cầu?

Xem giá và đơn vị tính phí của phương thức API đã chọn trên thẻ mô hình. So sánh cùng đơn vị và loại đầu vào, đầu ra; lịch sử yêu cầu hiển thị mức sử dụng thực tế và số tiền đã trừ.

Thuê bao mang lại gì?

Giảm giá mua token cho nhu cầu thường xuyên. Chọn gói theo khối lượng yêu cầu; điều khoản và giá thuê bao hiển thị khi đăng ký.

Làm sao áp dụng mã giảm đến 50%?

Nhập mã khuyến mãi khi mua token. Tổng tiền được tính lại theo điều kiện chương trình; mức giảm hiển thị trước khi thanh toán.