Glimpse API
Elorian का पहला मॉडल Glimpse, दृश्य तर्क के लिए एक शोध पूर्वावलोकन है जो छवियों और वीडियो की पुनः जाँच करता है।
Elorian: Glimpse एक दृश्य तर्क मॉडल है जो छवियों और वीडियो को सीधे संसाधित करके पाठ में उत्तर देता है। यह अपने तर्क के दौरान वास्तविक छवियों और वीडियो को फिर से देखने के लिए एक दृश्य स्क्रैच स्पेस का उपयोग करता है, छवि के कोनों में ज़ूम कर सकता है, वीडियो को उच्च फ्रेम दर पर धीमा कर सकता है, और कई फ्रेमों में किसी वस्तु को ट्रैक कर सकता है।
यह मॉडल विशेष रूप से उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ दृश्य विवरणों की सटीकता महत्वपूर्ण है, जैसे रोबोटिक्स में उच्च-स्तरीय योजना और सिंथेटिक डेटा लेबलिंग, निर्माण और विनिर्माण स्थलों पर वीडियो समीक्षा, मीडिया अभिलेखागार के लिए सघन वीडियो कैप्शनिंग, सटीक वस्तु गणना, और टाइमस्टैम्प वाली वीडियो समीक्षा। यह कई छवियों की तुलना और बड़ी मात्रा में लगातार दृश्य विश्लेषण करने वाले अनुप्रयोगों के लिए भी लक्षित है।
Elorian के अनुसार, Glimpse उस अंतराल को भरता है जहाँ अग्रणी सामान्य मॉडल दृश्य कार्यभार के लिए या तो अपर्याप्त रूप से सटीक हैं या बहुत महंगे हैं। हालाँकि, स्वतंत्र परीक्षण में यह हर कार्य में GPT-6 Astra और Claude Opus 5.5 से आगे नहीं निकलता।
अपडेट किया गया:
मॉडल ID
glimpse- कॉन्टेक्स्ट
- 262.144K
- अधिकतम आउटपुट
- 256K
- अनुशंसित API
- messages
- इनपुट
- text / image / video
- आउटपुट
- text
मुख्य बातें
- दृश्य स्क्रैच स्पेस के साथ दृश्य तर्क
- छवि कोनों में ज़ूम और वीडियो धीमा करने की क्षमता
- कई फ्रेमों में वस्तु ट्रैकिंग
- अनिश्चित विवरणों की पुनः जाँच
- टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट का समर्थन
प्रदाता
प्रदाताओं के बीच API कीमतों की तुलना करें। सभी शुल्क और शर्तें देखने के लिए किसी प्रदाता को चुनें।
| $0.6 | $3 | $0.06 |
$10 में क्या मिलता है
- इनपुट
- 1.7 क॰ token
- आउटपुट
- 33.3 लाख token
मौजूदा इनपुट और आउटपुट कीमतों से अनुमानित, छूट से पहले।
रीज़निंग
- हमेशा सक्षम
- नहीं
त्वरित शुरुआत
Felo API Platform के संगत API के साथ इस मॉडल को कॉल करने के लिए तैयार कोड। कोड लिखने से पहले प्रॉम्प्ट आज़माना हो तो Playground में शुरू करें।
अपनी API key लें
अपने Felo API Platform खाते से एक key बनाएँ और उसे environment variable के रूप में सेट करें।
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"अपना पहला अनुरोध भेजें
इस मॉडल ID को Felo API Platform endpoint के साथ इस्तेमाल करें। X-Request-Id जैसे वैकल्पिक रिक्वेस्ट हेडर समस्या हल करने में मदद कर सकते हैं।
glimpseयह मॉडल रीज़निंग में सक्षम है। अगर आपका चुना हुआ प्रोटोकॉल और मॉडल रूट रीज़निंग कंट्रोल उपलब्ध कराते हैं, तो बातचीत जारी रखते समय लौटाए गए रीज़निंग मेटाडेटा को सुरक्षित रखें।
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());थर्ड-पार्टी SDK इस्तेमाल करना
संगत SDK में baseURL को इस पर सेट करें https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत base URL इस्तेमाल करें। https://openapi.felo.ai/api.
स्ट्रीमिंग चालू करें
रिस्पॉन्स को server-sent events के रूप में पाने के लिए stream: true जोड़ें।
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 संगत मॉडल-कॉलिंग सतहें उपलब्ध कराता है। वह सतह चुनें जिसे आपका ऐप या एजेंट क्लाइंट पहले से समर्थन करता है।
Messages
Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत मैसेज।
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesपैरामीटर
modelstringglimpseकॉल करने के लिए सार्वजनिक मॉडल ID।max_tokensinteger—जनरेट किए जाने वाले अधिकतम token।messagesarray—Chat Completions के लिए बातचीत के मैसेज।stop———min_p———toolsarray—संगत schema का पालन करने वाली tool calling परिभाषाएँ।top_k———top_p———logprobs———reasoning———logit_bias———temperaturenumber—समर्थित होने पर रिस्पॉन्स की विविधता नियंत्रित करता है।tool_choicestring or object—नियंत्रित करता है कि कोई tool कॉल किया जाना चाहिए या नहीं।top_logprobs———response_formatobject—समर्थित होने पर स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का अनुरोध करता है।presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मॉडल परिचय: Glimpse?
Elorian: Glimpse एक दृश्य तर्क मॉडल है जो छवियों और वीडियो को सीधे संसाधित करके पाठ में उत्तर देता है। यह अपने तर्क के दौरान वास्तविक छवियों और वीडियो को फिर से देखने के लिए एक दृश्य स्क्रैच स्पेस का उपयोग करता है, छवि के कोनों में ज़ूम कर सकता है, वीडियो को उच्च फ्रेम दर पर धीमा कर सकता है, और कई फ्रेमों में किसी वस्तु को ट्रैक कर सकता है। यह मॉडल विशेष रूप से उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ दृश्य विवरणों की सटीकता महत्वपूर्ण है, जैसे रोबोटिक्स में उच्च-स्तरीय योजना और सिंथेटिक डेटा लेबलिंग, निर्माण और विनिर्माण स्थलों पर वीडियो समीक्षा, मीडिया अभिलेखागार के लिए सघन वीडियो कैप्शनिंग, सटीक वस्तु गणना, और टाइमस्टैम्प वाली वीडियो समीक्षा। यह कई छवियों की तुलना और बड़ी मात्रा में लगातार दृश्य विश्लेषण करने वाले अनुप्रयोगों के लिए भी लक्षित है। Elorian के अनुसार, Glimpse उस अंतराल को भरता है जहाँ अग्रणी सामान्य मॉडल दृश्य कार्यभार के लिए या तो अपर्याप्त रूप से सटीक हैं या बहुत महंगे हैं। हालाँकि, स्वतंत्र परीक्षण में यह हर कार्य में GPT-6 Astra और Claude Opus 5.5 से आगे नहीं निकलता।
उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?
आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं।
Glimpse किन इनपुट का समर्थन करता है?
Glimpse पाठ, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है और पाठ में आउटपुट देता है।
इसका संदर्भ आकार क्या है?
इसका संदर्भ 262K टोकन तक है।
क्या Glimpse टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट का समर्थन करता है?
हाँ, यह टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट दोनों का समर्थन करता है।
Glimpse किस प्रकार के कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त है?
यह दृश्य तर्क, सिंथेटिक डेटा लेबलिंग, रोबोटिक्स योजना, वीडियो समीक्षा, सघन वीडियो कैप्शनिंग, सटीक वस्तु गणना और कई छवियों की तुलना के लिए उपयुक्त है।
Glimpse और GPT-6 Astra में क्या अंतर है?
Elorian का दावा है कि Glimpse वैज्ञानिक चार्ट तर्क, ओपन-वोकैबुलरी वस्तु गणना, लघु वीडियो कैप्शनिंग और जोड़तोड़ घटना समझ में GPT-6 Astra से आगे निकलता है, और सन्निहित तर्क में बराबरी करता है। हालाँकि, स्वतंत्र परीक्षण में GPT-6 Astra सूक्ष्म दृश्य पहेली कार्यों और सघन वीडियो कैप्शनिंग में अधिक मजबूत बना हुआ है।
क्या Glimpse की कोई सीमा है?
स्वतंत्र परीक्षण में यह हर कार्य में GPT-6 Astra और Claude Opus 5.5 से आगे नहीं निकलता। यह लंबे बहु-भाग वाले उत्तरों में अपने ही पूर्व कथनों का खंडन कर सकता है, इसलिए यह पूरी तरह से आत्म-संगत नहीं है।