نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.

Inference.net: Schematron V2 Small

inference-net/schematron-v2-small
نصالإدخال: text128Kأُضيف في 12‏/09‏/2026

جرّب Inference.net: Schematron V2 Small الآن

يعمل من رصيدك بالأسعار أعلاه. تبدأ الحسابات الجديدة باستخدام مجاني.

API واحدة. كل النماذج.

تبقّى 5 من 5 رسالة مجانية اليوم، يمنحك الحساب المجاني استخدامًا مجانيًا إضافيًا ومفتاح API.أنشئ حسابًا مجانيًاتسجيل الدخول

تكلفة الجلسة ‏0.00 US$

Inference.net: Schematron V2 Small في لمحة

  • سعر الإدخال أقل بنسبة 89% من متوسط 434 نموذج في فئة نص.
  • نافذة سياق من 128,000 رمز، تكفي للمستندات الطويلة والمحادثات متعددة الأدوار.
  • يدعم مخرجات JSON منظّمة وفق مخطط.
  • يكلّف الطلب المعتاد (1,000 رمز إدخال / 500 رمز إخراج) نحو ‏0.000578 US$.

حول Inference.net: Schematron V2 Small

Inference.net: Schematron V2 Small هو نموذج نصي من Inference.net. وهو نموذج لاستخراج HTML إلى JSON بعدد معاملات 3B، ويصفه المزود بأنه يعطي الأولوية لجودة الاستخراج للمخططات المعقدة والصفحات الطويلة. وهو يقع في فئة النصوص، لذا فهو موجه للعمل على اللغة ومعالجة المستندات بدلا من الصور أو الصوت أو الوسائط الأخرى.

يأخذ النموذج النص كمدخل ويعيد النص كمخرج. نافذة السياق لديه هي 128,000 رمز، وهذا ما يسمح له بالعمل عبر صفحات طويلة في طلب واحد، والحد الأقصى لمخرجه هو 4,096 رمزا. ويشير المزود إلى أن تعليمات الاستخراج يجب تقديمها عبر مخطط JSON، لذا فإن المخطط هو الآلية التي تخبر النموذج بما يجب استخراجه من HTML وكيفية تشكيل النتيجة.

تشير هذه الخصائص إلى مجموعة محددة إلى حد ما من الاستخدامات. الاستخدام الواضح هو تحويل صفحات HTML إلى JSON منظم، على سبيل المثال استخراج تفاصيل المنتجات أو القوائم أو بيانات المقالات الوصفية أو حقول متكررة أخرى من صفحات تختلف في تخطيطها. ولأن النموذج مصمم لمخططات معقدة، فهو يناسب الحالات التي يكون فيها الهيكل المستهدف يحتوي على كائنات متداخلة أو حقول كثيرة بدلا من قيمتين مسطحتين. تساعد السياق الطويل عندما يكون المحتوى ذو الصلة مدفونا في أسفل الصفحة أو عندما تحتوي صفحة واحدة على سجلات كثيرة لاستخراجها. وهو نموذج نص إلى نص، لذا فهو يناسب خطوط المعالجة التي يتم فيها جلب HTML من مكان آخر وتسليمه إلى النموذج لتحليله.

يمكنك استدعاؤه عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI الخاصة بـ api14 باستخدام معرف النموذج "inference-net/schematron-v2-small". معاملات الطلب التي يدعمها هي frequency_penalty و logit_bias و max_tokens و min_p و presence_penalty و repetition_penalty و response_format و seed و stop و structured_outputs و temperature و top_k و top_p. بالنسبة لعمل الاستخراج، فإن response_format و structured_outputs هما المعاملان الأكثر ارتباطا مباشرا بالحصول على JSON بالشكل الذي طلبته، بينما يساعد seed عندما تريد نتائج قابلة للتكرار عبر التشغيلات. تتيح لك عناصر التحكم في أخذ العينات مثل temperature و top_p و top_k و min_p المقايضة بين التنوع والاتساق، ويحد max_tokens من طول JSON المعاد.

ضع حد المخرجات في اعتبارك: 4,096 رمزا هو السقف في استجابة واحدة، لذا قد تحتاج مهام الاستخراج الكبيرة جدا إلى التقسيم عبر استدعاءات متعددة حتى مع أن جانب الإدخال يمكنه استيعاب 128,000 رمز. النموذج أيضا نصي فقط، لذا ستحتاج الصفحات التي تعتمد على الصور أو التخطيط المعروض إلى المعالجة قبل وصولها إليه. إذا كانت مهمتك محادثة عامة أو استدلالا أو توليدا بدلا من استخراج مدفوع بالمخطط من HTML، فإن نموذج نصي عام الأغراض يكون على الأرجح خيارا أفضل.

كيف تستدعي Inference.net: Schematron V2 Small API

  1. أنشئ مفتاح API في لوحة التحكم.
  2. ثبّت حزمة openai SDK الرسمية للغتك.
  3. اضبط baseURL على https://api14.com/api/v1 وmodel على "inference-net/schematron-v2-small".
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "inference-net/schematron-v2-small",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

المعلمات المدعومة

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_p

المواصفات

طول السياق
128,000
الحد الأقصى للإخراج
4,096
الإدخال
text
الإخراج
text

الطلبات على api14 · آخر 7 أيام

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

Inference.net: Schematron V2 Small: الأسئلة الشائعة

كم تكلفة Inference.net: Schematron V2 Small API؟
تكلفة Inference.net: Schematron V2 Small هي الإدخال ‏0.18 US$ / مليون رمز. تُخصم من رصيدك بالدولار للطلبات الناجحة فقط؛ أما الطلبات الفاشلة فمجانية.
ما نافذة السياق في Inference.net: Schematron V2 Small؟
يقرأ Inference.net: Schematron V2 Small حتى 128,000 رمز في الطلب الواحد، الموجّه والسجل والمستندات معًا. ويكتب حتى 4,096 رمز إخراج في كل استجابة.
ماذا يستطيع Inference.net: Schematron V2 Small أن يفعل؟
يقبل Inference.net: Schematron V2 Small text ويعيد text. ويدعم مخرجات JSON منظّمة.
كيف أستدعي Inference.net: Schematron V2 Small من الكود الخاص بي؟
وجّه أي OpenAI SDK إلى https://api14.com/api/v1 واضبط model على "inference-net/schematron-v2-small"، دون أي تغييرات أخرى في الكود. انسخ مثالًا جاهزًا من لوحة الكود في هذه الصفحة.
ما بدائل Inference.net: Schematron V2 Small؟
نماذج نص مماثلة بسعر قريب: Mistral: Mistral Small 3.2 24B, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423, Poolside: Laguna S 2.1. تعمل جميعها بمفتاح API نفسه، فالتبديل مجرد تغيير سلسلة واحدة.

مجتمع Inference.net: Schematron V2 Small

موضوع جديد

لا توجد مواضيع في هذا المجتمع بعد. افتح أول موضوع عن Inference.net: Schematron V2 Small.