हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

ScaleDown: Extract

scaledown/extract

टेक्स्टइनपुट: text · image · file1M13 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

playground में खोलें ScaleDown: Extract के लिए API key पाएं

ScaleDown: Extract अभी आज़माएं

ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।

एक API. हर मॉडल.

आज 5 में से 5 मुफ्त मैसेज बाकी, मुफ्त अकाउंट से अतिरिक्त मुफ्त उपयोग और API key मिलती है।मुफ्त अकाउंट बनाएं साइन इन

सेशन लागत $0.00

ScaleDown: Extract एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 91% कम है।
10,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000140 है।

ScaleDown: Extract के बारे में

ScaleDown: Extract, ScaleDown का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे खास तौर पर विवरण-आधारित इकाई निष्कर्षण के लिए बनाया गया है। यह आपको इकाई प्रकारों के एक तय सेट में से चुनने के लिए मजबूर करने के बजाय, आपको अपने इच्छित फ़ील्ड सरल अंग्रेज़ी में वर्णित करने देता है। यह इसे एक सामान्य चैट मॉडल से अलग तरह का उपकरण बनाता है: इसका काम आपके द्वारा दिए गए किसी भी इनपुट से संरचित जानकारी निकालना है, जिसका मार्गदर्शन आपके द्वारा लक्षित फ़ील्ड के अपने विवरण से होता है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, छवियाँ और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 900,000 टोकन है। बहुत बड़ी इनपुट विंडो और बड़ी आउटपुट सीमा का यह संयोजन意味着 आप इसे लंबे दस्तावेज़ या मिश्रित मीडिया दे सकते हैं और फिर भी एक ही कॉल में पर्याप्त निष्कर्षित परिणाम वापस पा सकते हैं। समर्थित पैरामीटर सूची जानबूझकर छोटी है: केवल max_tokens उपलब्ध है, जो ऐसे मॉडल के अनुकूल है जिसका व्यवहार मुख्य रूप से आपके द्वारा दिए गए इकाई विवरण से नियंत्रित होता है, न कि सैंपलिंग नॉब्स के एक विस्तृत सेट से।

व्यावहारिक उपयोग के मामले सीधे उन क्षमताओं से निकलते हैं। यदि आपके पास अनुबंध, चालान, रिपोर्ट या स्कैन किए गए कागज़ात हैं और आपको विशिष्ट फ़ील्ड निकालने हैं, तो आप उन फ़ील्ड का वर्णन करते हैं और मॉडल को उन्हें खोजने देते हैं। चूँकि टेक्स्ट के साथ छवियाँ और फ़ाइलें भी स्वीकार की जाती हैं, एक ही कॉल में PDF, स्क्रीनशॉट या सादा टेक्स्ट डंप शामिल किया जा सकता है, बिना हर फ़ॉर्मैट के लिए अलग पाइपलाइन बनाए। मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट तब उपयोगी होता है जब प्रासंगिक विवरण एक लंबे दस्तावेज़ में बिखरे हुए हों और आप इसे स्वयं चंक नहीं करना चाहते। बड़ी आउटपुट सीमा तब मदद करती है जब निष्कर्षण परिणाम स्वयं लंबा हो, जैसे कई इकाइयों की सूची या तालिका जैसी संरचना।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "scaledown/extract" का उपयोग करके कॉल करते हैं। एकमात्र समर्थित अनुरोध पैरामीटर max_tokens है, इसलिए अपने अनुरोध का स्वरूप सरल रखें और फ़ील्ड विवरण वहाँ रखें जहाँ प्रदाता उनकी अपेक्षा करता है, provider.options.scaledown.entities के अंतर्गत। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, मौजूदा क्लाइंट और SDK आम तौर पर मॉडल आईडी और एंडपॉइंट बदलने के साथ काम करते हैं, और आप अपने वर्कलोड के लिए प्रतिक्रिया की लंबाई सीमित करने के लिए max_tokens सेट कर सकते हैं।

मॉडल चुनते समय संकीर्ण पैरामीटर सतह पर ध्यान देना उचित है। यदि आपके कार्य के लिए रचनात्मक जनरेशन, बहु-चरणीय संवाद, या सैंपलिंग व्यवहार पर सूक्ष्म नियंत्रण चाहिए, तो एक सामान्य प्रयोजन वाला टेक्स्ट मॉडल बेहतर फिट होगा। Extract का लक्ष्य एक ही काम है, और वह यह काम कई ट्यूनिंग विकल्प उपलब्ध कराकर नहीं, बल्कि आपके फ़ील्ड विवरण को पढ़कर करता है। ऐसे निष्कर्षण कार्यों के लिए जहाँ फ़ील्ड को स्कीमा के रूप में व्यक्त करने की तुलना में शब्दों में वर्णित करना आसान होता है, यह पहले आज़माने के लिए एक उचित डिफ़ॉल्ट है।

ScaleDown: Extract 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 "scaledown/extract" 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": "scaledown/extract",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

max_tokens

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 9,00,000
इनपुट: text, image, file
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

ScaleDown: Extract: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

ScaleDown: Extract API की कीमत कितनी है?: ScaleDown: Extract की कीमत इनपुट $0.14 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
ScaleDown: Extract की context window कितनी है?: ScaleDown: Extract हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 9,00,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
ScaleDown: Extract क्या कर सकता है?: ScaleDown: Extract text, image, file स्वीकार करता है और text लौटाता है।
अपने कोड से ScaleDown: Extract कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "scaledown/extract" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
ScaleDown: Extract के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: ScaleDown: Summarize, Mistral: Mistral Nemo, Recursive: Flint (free)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

ScaleDown: Extract कम्युनिटी

नया टॉपिक

इस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। ScaleDown: Extract के बारे में पहला टॉपिक खोलें।