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Inference.net: Schematron V2 Small

inference-net/schematron-v2-small

テキスト入力: text128K2026/09/12に追加

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セッション費用 $0.00

Inference.net: Schematron V2 Smallの概要

入力料金はテキストモデル434件の中央値より89%安くなっています。
コンテキストウィンドウは128,000トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。
スキーマを使った構造化JSON出力に対応しています。
一般的なリクエスト（入力1,000 / 出力500トークン）の費用は約$0.000578です。

Inference.net: Schematron V2 Smallについて

Inference.net: Schematron V2 Small は Inference.net のテキストモデルです。3B パラメータの HTML から JSON への抽出モデルであり、プロバイダーは複雑なスキーマと長いページに対する抽出品質を優先すると説明しています。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、その他のモダリティではなく、言語およびドキュメント処理の作業を対象としています。

このモデルはテキストを入力として受け取り、テキストを出力として返します。コンテキストウィンドウは 128,000 トークンで、これにより 1 回のリクエストで長いページを処理でき、最大出力は 4,096 トークンです。プロバイダーは、抽出指示は JSON スキーマを通じて提供する必要があると述べており、スキーマが HTML から何を抽出し、結果をどのように整形するかをモデルに伝える仕組みです。

これらの特性は、かなり特定の用途群を示しています。明らかな用途は HTML ページを構造化 JSON に変換することです。たとえば、レイアウトが異なるページから商品詳細、リスティング、記事メタデータ、その他の反復フィールドを抽出する場合です。このモデルは複雑なスキーマ向けに作られているため、対象構造にネストされたオブジェクトや多数のフィールドがある場合に適しており、少数のフラットな値だけの場合には向いていません。長いコンテキストは、関連するコンテンツがページのかなり下の方にある場合や、1 つのページに抽出対象のレコードが多数含まれる場合に役立ちます。テキスト入力、テキスト出力のモデルであるため、HTML を別の場所で取得し、解析のためにモデルに渡すパイプラインに適しています。

モデル id "inference-net/schematron-v2-small" を使用して、api14 の OpenAI 互換 API 経由で呼び出します。サポートされるリクエストパラメータは frequency_penalty、logit_bias、max_tokens、min_p、presence_penalty、repetition_penalty、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、top_k、top_p です。抽出作業では、response_format と structured_outputs が、要求した形で JSON を返すために最も直接的に関連するパラメータであり、seed は実行間で再現可能な結果を得たい場合に役立ちます。temperature、top_p、top_k、min_p などのサンプリング制御により、ばらつきと一貫性をトレードオフできます。また、max_tokens は返される JSON の長さを制限します。

出力制限に注意してください。4,096 トークンが 1 回の応答の上限であるため、入力側で 128,000 トークンを保持できても、非常に大きな抽出ジョブは複数の呼び出しに分割する必要がある場合があります。また、このモデルはテキスト専用であるため、画像やレンダリングされたレイアウトに依存するページは、モデルに到達する前に処理する必要があります。タスクが HTML からのスキーマ駆動型抽出ではなく、一般的なチャット、推論、生成である場合、汎用テキストモデルの方が適している可能性があります。

Inference.net: Schematron V2 Small APIの呼び出し方

ダッシュボードでAPIキーを作成します。
お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"inference-net/schematron-v2-small"に設定します。

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);

対応パラメーター

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_p

仕様

コンテキスト長: 128,000
最大出力: 4,096
入力: text
出力: text

api14でのリクエスト数 · 過去7日間

Inference.net: Schematron V2 Small：よくある質問

Inference.net: Schematron V2 Small APIの料金は？: Inference.net: Schematron V2 Smallの料金は入力 $0.18 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
Inference.net: Schematron V2 Smallのコンテキストウィンドウは？: Inference.net: Schematron V2 Smallは1リクエストあたり最大128,000トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大4,096トークンを出力します。
Inference.net: Schematron V2 Smallで何ができますか？: Inference.net: Schematron V2 Smallはtextを入力として受け付け、textを返します。構造化JSON出力に対応しています。
コードからInference.net: Schematron V2 Smallを呼び出すには？: 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"inference-net/schematron-v2-small"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
Inference.net: Schematron V2 Smallの代替モデルは？: 同程度の料金のテキストモデル：Mistral: Mistral Small 3.2 24B, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423, Poolside: Laguna S 2.1。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。

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