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Inference.net: Schematron V2 Small
inference-net/schematron-v2-smallInference.net: Schematron V2 Small अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Inference.net: Schematron V2 Small एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 89% कम है।
- 1,28,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000578 है।
Inference.net: Schematron V2 Small के बारे में
Inference.net: Schematron V2 Small, Inference.net का एक टेक्स्ट मॉडल है। यह 3B-पैरामीटर वाला HTML-to-JSON एक्सट्रैक्शन मॉडल है, और प्रोवाइडर इसे जटिल स्कीमा और लंबे पेजों के लिए एक्सट्रैक्शन गुणवत्ता को प्राथमिकता देने वाला बताता है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए इसका उद्देश्य भाषा और दस्तावेज़ प्रसंस्करण कार्य है, न कि छवियाँ, ऑडियो या अन्य मोडलिटी।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 128,000 टोकन है, जो इसे एक ही अनुरोध में लंबे पेजों पर काम करने की सुविधा देता है, और इसका अधिकतम आउटपुट 4,096 टोकन है। प्रोवाइडर नोट करता है कि एक्सट्रैक्शन निर्देश JSON स्कीमा के माध्यम से दिए जाने चाहिए, इसलिए स्कीमा वह तंत्र है जो मॉडल को बताता है कि HTML से क्या निकालना है और परिणाम को कैसे आकार देना है।
ये विशेषताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। स्पष्ट उपयोग HTML पेजों को संरचित JSON में बदलना है, उदाहरण के लिए उन पेजों से उत्पाद विवरण, लिस्टिंग, लेख मेटाडेटा या अन्य दोहराए जाने वाले फ़ील्ड निकालना जिनका लेआउट बदलता रहता है। चूँकि मॉडल जटिल स्कीमा के लिए बनाया गया है, यह उन मामलों के लिए उपयुक्त है जहाँ लक्ष्य संरचना में नेस्टेड ऑब्जेक्ट या कई फ़ील्ड हों, न कि कुछ सपाट मान। लंबा कॉन्टेक्स्ट तब मदद करता है जब प्रासंगिक सामग्री पेज में काफी नीचे दबी हो या जब एक ही पेज में निकालने के लिए कई रिकॉर्ड हों। यह टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट मॉडल है, इसलिए यह उन पाइपलाइनों में फिट बैठता है जहाँ HTML कहीं और से लाया जाता है और पार्सिंग के लिए मॉडल को दिया जाता है।
आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "inference-net/schematron-v2-small" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k और top_p। एक्सट्रैक्शन कार्य के लिए, response_format और structured_outputs वे पैरामीटर हैं जो आपके माँगे गए आकार में JSON वापस पाने से सबसे सीधे संबंधित हैं, जबकि seed तब मदद करता है जब आप रनों के बीच दोहराने योग्य परिणाम चाहते हैं। temperature, top_p, top_k और min_p जैसे सैंपलिंग नियंत्रण आपको विविधता के बदले निरंतरता का चयन करने देते हैं, और max_tokens लौटाए गए JSON की लंबाई को सीमित करता है।
आउटपुट सीमा को ध्यान में रखें: 4,096 टोकन एकल प्रतिक्रिया की ऊपरी सीमा है, इसलिए बहुत बड़े एक्सट्रैक्शन कार्यों को कई कॉल में विभाजित करने की आवश्यकता हो सकती है, भले ही इनपुट पक्ष 128,000 टोकन धारण कर सकता हो। मॉडल केवल टेक्स्ट है, इसलिए जो पेज छवियों या रेंडर किए गए लेआउट पर निर्भर करते हैं, उन्हें मॉडल तक पहुँचने से पहले संभालना होगा। यदि आपका कार्य HTML से स्कीमा-संचालित एक्सट्रैक्शन के बजाय सामान्य चैट, रीज़निंग या जनरेशन है, तो सामान्य प्रयोजन वाला टेक्स्ट मॉडल संभवतः अधिक उपयुक्त होगा।
Inference.net: Schematron V2 Small API कैसे कॉल करें
- अपने dashboard में API key बनाएं।
- अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
- baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "inference-net/schematron-v2-small" पर सेट करें।
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);
समर्थित parameters
frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 1,28,000
- अधिकतम आउटपुट
- 4,096
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Inference.net: Schematron V2 Small: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Inference.net: Schematron V2 Small API की कीमत कितनी है?
- Inference.net: Schematron V2 Small की कीमत इनपुट $0.18 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Inference.net: Schematron V2 Small की context window कितनी है?
- Inference.net: Schematron V2 Small हर request में 1,28,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 4,096 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Inference.net: Schematron V2 Small क्या कर सकता है?
- Inference.net: Schematron V2 Small text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह structured JSON output सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Inference.net: Schematron V2 Small कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "inference-net/schematron-v2-small" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Inference.net: Schematron V2 Small के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Mistral: Mistral Small 3.2 24B, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423, Poolside: Laguna S 2.1। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Inference.net: Schematron V2 Small कम्युनिटी
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