Inference.net: Schematron V2 Turbo

Schematron V2 Turbo は Inference.net のテキストモデルで、api14 にモデル ID inference-net/schematron-v2-turbo として掲載されています。これは 3B パラメータの HTML から JSON への抽出モデルであり、Inference.net はこれを高ボリュームの抽出ワークロード向けのスループット優先の選択肢として位置付けています。プロバイダーのリリース日は 2026-09-12 です。Web ページや HTML フラグメントを構造化レコードに変換するパイプラインを構築しているなら、これがそのモデルファミリーに属します。

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、最大出力は 8,192 トークンです。その特徴的な動作は、抽出指示を自由形式の文章ではなく response_format 内の JSON スキーマを通じて指定しなければならないことです。この制約がプロンプトの与え方を形作ります。つまり、欲しいフィールドを自然言語で説明する代わりに、それらをスキーマとして宣言し、モデルが与えられた HTML からそのスキーマを埋めます。大きなコンテキストウィンドウにより、1 回のリクエストで相当な分量のドキュメントを渡せます。一方、8,192 トークンの出力上限は、1 回の呼び出しで返せる構造化データの量を制限します。

実用的なユースケースは、この設計から直接導かれます。高ボリュームの HTML から JSON への抽出が主な用途です。商品リスティングのスクレイピング、マークアップとしてレンダリングされた請求書やレシートの解析、リスティングページからのフィールド抽出、半構造化ドキュメントをアプリケーションが保存できるレコードに正規化する作業などです。このモデルは小さく、スループット向けに調整されているため、同じスキーマを数千ページにわたって実行し、自由な推論よりも一貫したスキーマ準拠の出力を重視するバッチジョブに適しています。テキスト専用モデルであるため、画像や音声は受け付けず、テキスト以外は生成しません。

呼び出しは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル ID inference-net/schematron-v2-turbo を使用して行います。インターフェースが OpenAI 互換であるため、既存の OpenAI SDK やクライアントはベース URL とモデル ID を変更するだけで動作します。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。実際には、JSON スキーマを渡すために response_format と structured_outputs に頼り、返されるレコードを制限するために max_tokens を、バッチ全体で再現可能な抽出を行いたい場合には seed や temperature を使用することになるでしょう。

主に計画すべき点はスキーマ要件です。タスクが自由な生成、要約、または会話的な推論であり、固定された形への抽出でない場合は、汎用テキストモデルの方が適しています。同様に、画像や音声の入力が必要な場合、このモデルはそれをサポートしていません。ただし、想定されたニッチの中では、128,000 トークンのコンテキストウィンドウ、8,192 トークンの出力制限、スキーマ駆動の出力という組み合わせにより、スループットが重要となる大規模な HTML から JSON へのジョブにとって妥当な選択肢となります。