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Perceptron: Perceptron Mk1

perceptron/perceptron-mk1

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoReasoning33K12 मई 2026 को जोड़ा गया

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Perceptron: Perceptron Mk1 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% कम है।
32,768 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00315 है।

Perceptron: Perceptron Mk1 के बारे में

Perceptron Mk1, जिसे Mark One भी कहा जाता है, प्रदाता Perceptron का एक टेक्स्ट मॉडल है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और इसके निर्माता द्वारा इसे वीडियो और embodied reasoning के लिए Perceptron का सर्वोच्च गुणवत्ता वाला विज़न-लैंग्वेज मॉडल बताया गया है। इसे प्रदाता द्वारा 12 May 2026 को जारी किया गया था। यदि आप ऐसे प्रोजेक्ट के लिए मॉडलों का मूल्यांकन कर रहे हैं जिसमें भाषा के साथ दृश्य इनपुट भी शामिल है, तो यह वह मॉडल है जिसे Perceptron अपनी श्रेणी में सबसे ऊपर रखता है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है और केवल टेक्स्ट लौटाता है। यह संयोजन इसे शुद्ध टेक्स्ट जनरेटर के बजाय विज़न-लैंग्वेज मॉडल बनाता है: आप इमेज या वीडियो को प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों के साथ जोड़ सकते हैं और विस्तृत दृश्य समझ प्राप्त कर सकते हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 32768 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 8192 टोकन है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, structured_outputs, temperature, top_k और top_p हैं। reasoning और include_reasoning की उपस्थिति से संकेत मिलता है कि मॉडल एक reasoning मोड प्रदर्शित कर सकता है, और structured_outputs आपको प्रतिक्रिया का स्वरूप सीमित करने देता है।

ये क्षमताएँ उपयोग के काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों के साथ जोड़ा गया वीडियो और इमेज की समझ ऐसे कार्यों में फिट बैठती है जैसे दृश्य सामग्री का वर्णन या सारांश बनाना, किसी क्लिप में क्या होता है इसके बारे में प्रश्नों का उत्तर देना, और embodied reasoning, जहाँ मॉडल केवल स्थिर टेक्स्ट के बजाय दृश्यों और भौतिक स्थितियों पर तर्क करता है। चूँकि आउटपुट टेक्स्ट है, मॉडल एक विश्लेषण परत के रूप में अच्छी तरह काम करता है: आप दृश्य सामग्री और एक प्रश्न डालते हैं, और आपको लिखित उत्तर मिलता है। Structured outputs इसे ऐसी पाइपलाइनों में उपयोगी बनाते हैं जहाँ परिणाम को किसी स्कीमा में फिट होना होता है, और reasoning पैरामीटर ऐसी समस्याओं के लिए उपयुक्त हैं जहाँ आप चाहते हैं कि मॉडल उत्तर देने से पहले किसी प्रश्न पर काम करे।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "perceptron/perceptron-mk1" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI प्रारूप का पालन करता है, आप एक मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 पर इंगित कर सकते हैं और उस आईडी को model फ़ील्ड में पास कर सकते हैं। अनुरोध बॉडी ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर स्वीकार करती है: frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, structured_outputs, temperature, top_k और top_p। 8192 टोकन की आउटपुट सीमा के भीतर प्रतिक्रिया को सीमित करने के लिए max_tokens का उपयोग करें, और सैंपलिंग नियंत्रित करने के लिए temperature, top_p और top_k का उपयोग करें।

प्रतिबद्ध होने से पहले दो बाधाओं की जाँच करना उचित है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 32768 टोकन है, जो मध्यम है, इसलिए बहुत लंबे वीडियो, लंबे ट्रांसक्रिप्ट या बड़े दस्तावेज़ सेट को फिट होने से पहले विभाजित या सारांशित करने की आवश्यकता हो सकती है। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए मॉडल इमेज या वीडियो उत्पन्न नहीं कर सकता। यदि आपका वर्कलोड केवल टेक्स्ट है और उसमें कोई दृश्य घटक नहीं है, तो शुद्ध टेक्स्ट मॉडल अधिक सरल विकल्प हो सकता है; Mk1 सबसे उपयोगी तब होता है जब इनपुट का हिस्सा इमेज या वीडियो हों।

Perceptron: Perceptron Mk1 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 "perceptron/perceptron-mk1" 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": "perceptron/perceptron-mk1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningstructured_outputstemperaturetop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 32,768
अधिकतम आउटपुट: 8,192
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Perceptron: Perceptron Mk1: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Perceptron: Perceptron Mk1 API की कीमत कितनी है?: Perceptron: Perceptron Mk1 की कीमत इनपुट $0.52 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Perceptron: Perceptron Mk1 की context window कितनी है?: Perceptron: Perceptron Mk1 हर request में 32,768 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 8,192 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Perceptron: Perceptron Mk1 क्या कर सकता है?: Perceptron: Perceptron Mk1 text, image, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Perceptron: Perceptron Mk1 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "perceptron/perceptron-mk1" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Perceptron: Perceptron Mk1 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Perceptron: Perceptron Mk1.5, Thinking Machines: Inkling Small, Qwen2.5 Coder 32B Instruct। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Perceptron: Perceptron Mk1 कम्युनिटी

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