Glimpse API
Elorian: Glimpse es el primer modelo de Elorian, especializado en razonamiento visual con imágenes y vídeos, capaz de revisar detalles y responder en texto.
Elorian: Glimpse es el primer modelo de Elorian, lanzado el 16 de octubre de 2026 como una vista previa de investigación con acceso a través de API y una interfaz de chat solo por lista de espera. Está diseñado para el razonamiento visual: procesa imágenes y vídeos directamente y responde en texto. A diferencia de los modelos que dependen de una primera impresión, Glimpse utiliza un espacio de trabajo visual para revisar las imágenes y los vídeos reales durante el razonamiento. Puede hacer zoom en las esquinas de una imagen para inspeccionar detalles, ralentizar un vídeo a una tasa de fotogramas más alta para su revisión y rastrear un objeto específico a lo largo de múltiples fotogramas. También informa cuando no puede identificar un elemento, lo que ayuda a evitar respuestas inventadas. Con una ventana de contexto de 262K tokens, admite entradas de texto, imagen y vídeo, y salidas de solo texto. Además, soporta el uso de herramientas y salidas estructuradas.
El modelo está pensado para tareas que requieren un análisis visual preciso y frecuente. Los casos de uso incluyen el etiquetado de datos sintéticos y la planificación de alto nivel en robótica, la revisión de vídeos en obras de construcción y plantas de fabricación, la descripción densa de vídeos para archivos multimedia, el conteo preciso de objetos en obras, aplicaciones que realizan análisis visuales de gran volumen, la revisión de vídeos con marcas de tiempo y la comparación de múltiples imágenes. Elor ian afirma que Glimpse llena un vacío donde los modelos generales de vanguardia no son lo suficientemente precisos o resultan demasiado caros para cargas de trabajo visuales.
Entre sus fortalezas, Glimpse vuelve a examinar detalles visuales inciertos en lugar de confiar en una primera impresión con pérdida de información, muestra una gran atención a los detalles finos en el razonamiento con múltiples imágenes y se dirige tanto a casos de uso del mundo físico como de medios. En pruebas prácticas independientes, no supera a GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5 en todas las tareas; GPT-6 Astra sigue siendo más fuerte en tareas de rompecabezas visuales finos y en la descripción densa de vídeos, mientras que Claude Opus 5.5 es ligeramente mejor leyendo gráficos científicos. Además, puede contradecir sus propias afirmaciones anteriores dentro de respuestas largas de varias partes, por lo que no es completamente autoconsistente.
Actualizado:
ID DEL MODELO
glimpse- Contexto
- 262.144K
- Salida máx.
- 256K
- API recomendada
- messages
- Entrada
- text / image / video
- Salida
- text
Aspectos destacados
- Razonamiento visual con revisión de imágenes reales
- Zoom en esquinas para inspeccionar detalles
- Ralentización de vídeo para su revisión
- Seguimiento de objetos en múltiples fotogramas
- Informa cuando no puede identificar un elemento
- Soporta herramientas y salidas estructuradas
Proveedores
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| $0.6 | $3 | $0.06 |
Qué puedes comprar con $10
- Entrada
- 16,7 M tokens
- Salida
- 3,3 M tokens
Estimado a partir de los precios actuales de entrada y salida, antes de descuentos.
Razonamiento
- Siempre activado
- No
Inicio rápido
Código listo para llamar a este modelo con las APIs compatibles de Felo API Platform. Empieza en el Playground si quieres probar prompts antes de escribir código.
Configura tu clave de API
Crea una clave en tu cuenta de Felo API Platform y configúrala como variable de entorno.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Haz tu primera solicitud
Usa este ID de modelo con el endpoint de Felo API Platform. Las cabeceras opcionales como X-Request-Id ayudan a diagnosticar problemas.
glimpseEste modelo puede razonar. Si el protocolo seleccionado y la ruta del modelo exponen controles de razonamiento, conserva los metadatos de razonamiento devueltos al continuar la conversación.
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());Usar SDK de terceros
En los SDK compatibles, define baseURL como https://openapi.felo.ai/api/v1. Para clientes de estilo Claude, usa la URL base compatible con Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Activa el streaming
Añade stream: true para recibir respuestas como server-sent events.
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
Felo API Platform expone superficies compatibles para llamar a modelos. Elige la superficie que tu app o cliente de agente ya admite.
Messages
Mensajes compatibles con Anthropic para clientes de estilo Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParámetros
modelstringglimpseID público del modelo que se va a llamar.max_tokensinteger—Número máximo de tokens generados.messagesarray—Mensajes de la conversación para Chat Completions.stop———min_p———toolsarray—Definiciones de tool calling según el esquema compatible.top_k———top_p———logprobs———reasoning———logit_bias———temperaturenumber—Controla la variedad de las respuestas cuando es compatible.tool_choicestring or object—Controla si se debe llamar a una herramienta.top_logprobs———response_formatobject—Solicita salida estructurada cuando es compatible.presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———Preguntas frecuentes
¿Qué es Glimpse?
Elorian: Glimpse es el primer modelo de Elorian, lanzado el 16 de octubre de 2026 como una vista previa de investigación con acceso a través de API y una interfaz de chat solo por lista de espera. Está diseñado para el razonamiento visual: procesa imágenes y vídeos directamente y responde en texto. A diferencia de los modelos que dependen de una primera impresión, Glimpse utiliza un espacio de trabajo visual para revisar las imágenes y los vídeos reales durante el razonamiento. Puede hacer zoom en las esquinas de una imagen para inspeccionar detalles, ralentizar un vídeo a una tasa de fotogramas más alta para su revisión y rastrear un objeto específico a lo largo de múltiples fotogramas. También informa cuando no puede identificar un elemento, lo que ayuda a evitar respuestas inventadas. Con una ventana de contexto de 262K tokens, admite entradas de texto, imagen y vídeo, y salidas de solo texto. Además, soporta el uso de herramientas y salidas estructuradas. El modelo está pensado para tareas que requieren un análisis visual preciso y frecuente. Los casos de uso incluyen el etiquetado de datos sintéticos y la planificación de alto nivel en robótica, la revisión de vídeos en obras de construcción y plantas de fabricación, la descripción densa de vídeos para archivos multimedia, el conteo preciso de objetos en obras, aplicaciones que realizan análisis visuales de gran volumen, la revisión de vídeos con marcas de tiempo y la comparación de múltiples imágenes. Elor ian afirma que Glimpse llena un vacío donde los modelos generales de vanguardia no son lo suficientemente precisos o resultan demasiado caros para cargas de trabajo visuales. Entre sus fortalezas, Glimpse vuelve a examinar detalles visuales inciertos en lugar de confiar en una primera impresión con pérdida de información, muestra una gran atención a los detalles finos en el razonamiento con múltiples imágenes y se dirige tanto a casos de uso del mundo físico como de medios. En pruebas prácticas independientes, no supera a GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5 en todas las tareas; GPT-6 Astra sigue siendo más fuerte en tareas de rompecabezas visuales finos y en la descripción densa de vídeos, mientras que Claude Opus 5.5 es ligeramente mejor leyendo gráficos científicos. Además, puede contradecir sus propias afirmaciones anteriores dentro de respuestas largas de varias partes, por lo que no es completamente autoconsistente.
¿Cómo se cobra el uso?
Tu factura depende del proveedor que uses, de sus precios y de tu uso. Las entradas más largas u otras condiciones pueden tener precios distintos.
¿Qué modalidades de entrada admite Elorian: Glimpse?
Admite entradas de texto, imagen y vídeo, y genera salidas de solo texto.
¿Cuál es la ventana de contexto de Glimpse?
Tiene una ventana de contexto de 262K tokens.
¿Para qué tareas está diseñado Glimpse?
Está especializado en razonamiento visual. Es adecuado para el etiquetado de datos sintéticos, la planificación en robótica, la revisión de vídeos en obras y fábricas, la descripción densa de vídeos, el conteo de objetos y la comparación de múltiples imágenes.
¿Cómo se diferencia Glimpse de GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5?
Según Elorian, Glimpse supera a GPT-6 Astra en razonamiento con gráficos científicos, conteo de objetos de vocabulario abierto, descripción de vídeos cortos y comprensión de eventos de manipulación, y lo iguala en razonamiento encarnado. Sin embargo, en pruebas prácticas independientes, GPT-6 Astra sigue siendo más fuerte en rompecabezas visuales finos y descripción densa de vídeos, mientras que Claude Opus 5.5 es ligeramente mejor leyendo gráficos científicos.
¿Glimpse es completamente autoconsistente en sus respuestas?
No. Puede contradecir sus propias afirmaciones anteriores dentro de respuestas largas de varias partes, por lo que no es completamente autoconsistente.