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Perceptron: Perceptron Mk1.5

perceptron/perceptron-mk1.5

टेक्स्टइनपुट: text · image · video · audioToolsReasoning37K25 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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Perceptron: Perceptron Mk1.5 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% कम है।
36,864 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
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 Mk1.5 के बारे में

Perceptron Mk1.5, Perceptron का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी perceptron/perceptron-mk1.5 के तहत सूचीबद्ध है। Perceptron इसे भौतिक एजेंटों के लिए एक सन्निहित तर्क मॉडल के रूप में वर्णित करता है, जो इसे उस बाजार खंड में रखता है जो उन प्रणालियों से संबंधित है जिन्हें केवल लिखित भाषा के बजाय भौतिक दुनिया की व्याख्या करनी होती है। इसे प्रदाता ने 25 सितंबर 2026 को जारी किया था।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, छवि, वीडियो और ऑडियो स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। यह संयोजन पहली नज़र में जितना लगता है उससे अधिक मायने रखता है: एक ही अनुरोध में एक लिखित निर्देश के साथ कैमरा फ्रेम, एक रिकॉर्डेड क्लिप या एक बोली गई कमांड हो सकती है, और मॉडल इन सभी पर एक साथ तर्क करता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 36,864 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 8,192 टोकन है। सादे टेक्स्ट उत्तरों के अलावा, प्रदाता वैकल्पिक संरचित एनोटेशन जैसे पॉइंट, बॉक्स, पॉलीगॉन और ट्रैक का वर्णन करता है, जो मॉडल को स्थानों और गतियों को ऐसे रूप में व्यक्त करने देता है जिसे कोई प्रोग्राम सीधे उपभोग कर सके।

ये क्षमताएं उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। रोबोटिक्स और सन्निहित एजेंट कार्य स्पष्ट रूप से एक है, जहां एक मॉडल को भाषा को इससे जोड़ना होता है कि सेंसर क्या दिखा रहा है और फिर एक अनुच्छेद के बजाय निर्देशांक या क्षेत्र उत्पन्न करने होते हैं। वीडियो और ऑडियो इनपुट निरीक्षण और निगरानी कार्यों के लिए भी उपयुक्त हैं, जहां प्रश्न यह होता है कि किसी दृश्य या रिकॉर्डिंग में क्या हो रहा है और उसमें प्रासंगिक घटना कहां होती है। चूंकि आउटपुट संरचित हो सकता है, परिणाम बिना बीच में किसी पार्सिंग लेयर के एक डाउनस्ट्रीम प्लानर, एक लेबलिंग पाइपलाइन या एक इंटरफेस को फीड कर सकते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी perceptron/perceptron-mk1.5 का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ बेस URL और मॉडल नाम बदलने के साथ काम करती हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट दोनों उपलब्ध हैं, जो एनोटेशन उपयोग मामले में फिट बैठता है, और reasoning पैरामीटर आपको यह नियंत्रित करने देते हैं कि उत्तर देने से पहले मॉडल कितना आंतरिक विचार-विमर्श करता है।

योजना बनाते समय ध्यान रखने वाली मुख्य बाधा 36,864 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है, जो वीडियो या ऑडियो शामिल होने पर मामूली हो जाती है, क्योंकि मीडिया इनपुट उस बजट का हिस्सा खर्च करता है। 8,192 टोकन की आउटपुट सीमा भी एक ही कॉल में बहुत लंबे उत्पन्न दस्तावेज़ों को असंभव बनाती है। यदि आपका कार्य लंबाई में शुद्ध टेक्स्ट जनरेशन है, या इसके लिए बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता है, तो बड़ी विंडो वाला केवल-टेक्स्ट मॉडल संभवतः आपकी बेहतर सेवा करेगा। Perceptron Mk1.5 तब मजबूत विकल्प है जब इनपुट वास्तव में बहुविध हो और उत्तर को स्थान, समय या दोनों में आधारित होने की आवश्यकता हो।

Perceptron: Perceptron Mk1.5 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-mk1.5" 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-mk1.5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 36,864
अधिकतम आउटपुट: 8,192
इनपुट: text, image, video, audio
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Perceptron: Perceptron Mk1.5: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Perceptron: Perceptron Mk1.5 API की कीमत कितनी है?: Perceptron: Perceptron Mk1.5 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 Mk1.5 की context window कितनी है?: Perceptron: Perceptron Mk1.5 हर request में 36,864 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 8,192 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Perceptron: Perceptron Mk1.5 क्या कर सकता है?: Perceptron: Perceptron Mk1.5 text, image, video, audio स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Perceptron: Perceptron Mk1.5 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "perceptron/perceptron-mk1.5" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Perceptron: Perceptron Mk1.5 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Perceptron: Perceptron Mk1, Thinking Machines: Inkling Small, Qwen2.5 Coder 32B Instruct। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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