Glimpse API
Elorian stellt mit Glimpse sein erstes Modell vor: ein auf visuelles Schlussfolgern spezialisiertes Modell, das Bilder und Videos direkt verarbeitet und mit einem visuellen Notizbereich unsichere Details erneut prüft.
Elorian: Glimpse ist das erste Modell des Unternehmens Elorian und wurde am 16. Oktober 2026 als Forschungsvorschau mit API-Zugang und einer Chat-Oberfläche veröffentlicht, die nur über eine Warteliste zugänglich ist. Es verarbeitet Text-, Bild- und Videoeingaben und gibt Text aus. Der Kontext umfasst 262K Tokens. Glimpse ist auf visuelles Schlussfolgern spezialisiert und nutzt einen visuellen Notizbereich, um während des Schlussfolgerns auf die tatsächlichen Bilder und Videos zurückzugreifen. Es kann in Bildecken hineinzoomen, Videos für die Prüfung verlangsamen, ein bestimmtes Objekt über mehrere Frames hinweg verfolgen und mehrere Bilder vergleichen. Zudem unterstützt es Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben.
Das Modell zielt auf Aufgaben ab, bei denen visuelle Genauigkeit und großvolumige Analyse gefragt sind. Dazu gehören die Kennzeichnung synthetischer Daten und die übergeordnete Planung in der Robotik, die Videoüberprüfung auf Bau- und Fertigungsstellen, dichte Videobeschreibungen für Medienarchive, präzises Objektzählen auf Baustellen, die Überprüfung von Videos mit Zeitstempeln sowie Anwendungen mit häufiger und umfangreicher visueller Analyse. Elorian zufolge schließt Glimpse eine Lücke, da führende Allzweckmodelle für visuelle Arbeitslasten entweder nicht genau genug oder zu teuer sind. Das Modell überprüft unsichere visuelle Details erneut, anstatt sich auf einen verlustbehafteten ersten Eindruck zu verlassen, und meldet, wenn es ein Objekt nicht identifizieren kann.
In unabhängigen praktischen Tests übertrifft Glimpse GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 nicht bei jeder Aufgabe. GPT-6 Astra bleibt stärker bei feinen visuellen Puzzles und dichten Videobeschreibungen, Claude Opus 5.5 ist etwas besser beim Lesen wissenschaftlicher Diagramme. Zudem kann Glimpse in langen, mehrteiligen Antworten früheren eigenen Aussagen widersprechen und ist daher nicht vollständig selbstkonsistent. In offiziellen Demos und praktischen Tests zeigte es jedoch starke visuelle Aufmerksamkeit: Es erkannte ein 7-sekündiges Video mit einer Bleistiftskizze als Lindy-Hop-Partner-Swing-Two-Step und beschrieb die Bewegungen nach Zeitsegmenten, erkannte eine physikalische Inkonsistenz in einem Video mit zwei fahrenden Zügen und wies optische Inkonsistenzen wie ein sichtbares Wasserzeichen, eine stationäre Staubwolke und ungleichmäßige Dunstflecken nach.
Aktualisiert:
MODELL-ID
glimpse- Kontext
- 262.144K
- Max. Ausgabe
- 256K
- Empfohlene API
- messages
- Eingabe
- text / image / video
- Ausgabe
- text
Highlights
- Erstes Modell von Elorian
- Spezialisiert auf visuelles Schlussfolgern
- Visueller Notizbereich für erneute Prüfung
- Zoom in Bildecken möglich
- Video verlangsamen und Objekte verfolgen
- Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben
Anbieter
Vergleichen Sie die API-Preise verschiedener Anbieter. Wählen Sie einen Anbieter aus, um alle Kosten und Bedingungen zu sehen.
| $0.6 | $3 | $0.06 |
Was man für $10 bekommt
- Eingabe
- 16,7 Mio. Token
- Ausgabe
- 3,3 Mio. Token
Geschätzt anhand der aktuellen Eingabe- und Ausgabepreise, vor Rabatten.
Schlussfolgern
- Immer aktiviert
- Nein
Schnellstart
Direkt einsetzbarer Code, um dieses Modell über die kompatiblen APIs der Felo API Platform aufzurufen. Testen Sie Prompts im Playground, bevor Sie Code schreiben.
API-Schlüssel hinterlegen
Erstellen Sie einen Schlüssel in Ihrem Konto bei der Felo API Platform und legen Sie ihn als Umgebungsvariable ab.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Erste Anfrage senden
Verwenden Sie diese Modell-ID mit dem Endpoint der Felo API Platform. Optionale Anfrage-Header wie X-Request-Id helfen bei der Fehlersuche.
glimpseDieses Modell kann schlussfolgern. Wenn das gewählte Protokoll und die Modellroute Reasoning-Steuerungen bereitstellen, behalten Sie die zurückgegebenen Reasoning-Metadaten bei, wenn Sie das Gespräch fortsetzen.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "glimpse",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Drittanbieter-SDKs verwenden
Setzen Sie in kompatiblen SDKs baseURL auf https://openapi.felo.ai/api/v1. Für Clients im Claude-Stil verwenden Sie die Anthropic-kompatible Basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.
Streaming aktivieren
Fügen Sie stream: true hinzu, um Antworten als Server-Sent Events zu erhalten.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glimpse",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Die Felo API Platform stellt kompatible Oberflächen für Modellaufrufe bereit. Wählen Sie die Oberfläche, die Ihre App oder Ihr Agent-Client bereits unterstützt.
Messages
Anthropic-kompatible Nachrichten für Clients im Claude-Stil.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameter
modelstringglimpseÖffentliche Modell-ID, die aufgerufen wird.max_tokensinteger—Maximale Anzahl generierter Tokens.messagesarray—Gesprächsnachrichten für Chat Completions.stop———min_p———toolsarray—Tool-Calling-Definitionen nach kompatiblem Schema.top_k———top_p———logprobs———reasoning———logit_bias———temperaturenumber—Steuert die Vielfalt der Antworten, wenn unterstützt.tool_choicestring or object—Steuert, ob ein Tool aufgerufen werden soll.top_logprobs———response_formatobject—Fordert strukturierte Ausgabe an, wenn unterstützt.presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———Häufige Fragen
Was ist Glimpse?
Elorian: Glimpse ist das erste Modell des Unternehmens Elorian und wurde am 16. Oktober 2026 als Forschungsvorschau mit API-Zugang und einer Chat-Oberfläche veröffentlicht, die nur über eine Warteliste zugänglich ist. Es verarbeitet Text-, Bild- und Videoeingaben und gibt Text aus. Der Kontext umfasst 262K Tokens. Glimpse ist auf visuelles Schlussfolgern spezialisiert und nutzt einen visuellen Notizbereich, um während des Schlussfolgerns auf die tatsächlichen Bilder und Videos zurückzugreifen. Es kann in Bildecken hineinzoomen, Videos für die Prüfung verlangsamen, ein bestimmtes Objekt über mehrere Frames hinweg verfolgen und mehrere Bilder vergleichen. Zudem unterstützt es Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben. Das Modell zielt auf Aufgaben ab, bei denen visuelle Genauigkeit und großvolumige Analyse gefragt sind. Dazu gehören die Kennzeichnung synthetischer Daten und die übergeordnete Planung in der Robotik, die Videoüberprüfung auf Bau- und Fertigungsstellen, dichte Videobeschreibungen für Medienarchive, präzises Objektzählen auf Baustellen, die Überprüfung von Videos mit Zeitstempeln sowie Anwendungen mit häufiger und umfangreicher visueller Analyse. Elorian zufolge schließt Glimpse eine Lücke, da führende Allzweckmodelle für visuelle Arbeitslasten entweder nicht genau genug oder zu teuer sind. Das Modell überprüft unsichere visuelle Details erneut, anstatt sich auf einen verlustbehafteten ersten Eindruck zu verlassen, und meldet, wenn es ein Objekt nicht identifizieren kann. In unabhängigen praktischen Tests übertrifft Glimpse GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 nicht bei jeder Aufgabe. GPT-6 Astra bleibt stärker bei feinen visuellen Puzzles und dichten Videobeschreibungen, Claude Opus 5.5 ist etwas besser beim Lesen wissenschaftlicher Diagramme. Zudem kann Glimpse in langen, mehrteiligen Antworten früheren eigenen Aussagen widersprechen und ist daher nicht vollständig selbstkonsistent. In offiziellen Demos und praktischen Tests zeigte es jedoch starke visuelle Aufmerksamkeit: Es erkannte ein 7-sekündiges Video mit einer Bleistiftskizze als Lindy-Hop-Partner-Swing-Two-Step und beschrieb die Bewegungen nach Zeitsegmenten, erkannte eine physikalische Inkonsistenz in einem Video mit zwei fahrenden Zügen und wies optische Inkonsistenzen wie ein sichtbares Wasserzeichen, eine stationäre Staubwolke und ungleichmäßige Dunstflecken nach.
Wie wird die Nutzung abgerechnet?
Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.
Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt Glimpse?
Glimpse verarbeitet Text-, Bild- und Videoeingaben und gibt Text aus. Es verarbeitet Bilder und Videos direkt und antwortet in Textform.
Wie groß ist der Kontext von Glimpse?
Glimpse unterstützt einen Kontext von 262K Tokens. Ein separates Ausgabelimit wird im Faktenblatt nicht genannt.
Für welche Aufgaben ist Glimpse geeignet?
Glimpse ist auf visuelles Schlussfolgern spezialisiert und eignet sich für Aufgaben wie die Kennzeichnung synthetischer Daten, die übergeordnete Planung in der Robotik, die Videoüberprüfung auf Bau- und Fertigungsstellen, dichte Videobeschreibungen für Medienarchive, präzises Objektzählen, die Überprüfung von Videos mit Zeitstempeln und die Analyse mehrerer Bilder.
Was unterscheidet Glimpse von GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5?
In unabhängigen praktischen Tests übertrifft Glimpse GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 nicht bei jeder Aufgabe. GPT-6 Astra bleibt stärker bei feinen visuellen Puzzles und dichten Videobeschreibungen, Claude Opus 5.5 ist etwas besser beim Lesen wissenschaftlicher Diagramme. Elorian zufolge übertrifft Glimpse GPT-6 Astra bei wissenschaftlichem Diagrammverständnis, offener Objekterkennung, kurzen Videobeschreibungen und dem Verständnis von Manipulationsereignissen und gleicht bei verkörpertem Schlussfolgern gleich, ohne dass Punktzahlen genannt werden.
Wie geht Glimpse mit unsicheren visuellen Details um?
Glimpse nutzt einen visuellen Notizbereich, um tatsächliche Bilder und Videos während des Schlussfolgerns erneut zu betrachten. Es kann in Bildecken hineinzoomen, Videos verlangsamen, Objekte über mehrere Frames verfolgen und meldet, wenn es ein Objekt nicht identifizieren kann.
Wo liegen die Grenzen von Glimpse?
Glimpse kann in langen, mehrteiligen Antworten früheren eigenen Aussagen widersprechen und ist daher nicht vollständig selbstkonsistent. Zudem übertrifft es GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 nicht bei jeder Aufgabe in unabhängigen praktischen Tests.