Glimpse API
Elorian: Glimpse è un modello di ragionamento visivo di Elorian che analizza immagini e video con uno spazio di lavoro visivo, superando GPT-6 Astra in alcuni compiti e supportando tool calling e output strutturati.
Elorian: Glimpse è il primo modello di Elorian, pubblicato il 16 ottobre 2026 come anteprima di ricerca con accesso API e interfaccia chat su lista d'attesa. Con una finestra di contesto di 262K token, accetta input testuali, immagini e video e restituisce output testuali. La sua caratteristica distintiva è lo spazio di lavoro visivo: durante il ragionamento il modello può tornare a esaminare le immagini e i video reali, ingrandire gli angoli delle immagini per controllare i dettagli, rallentare i video a un frame rate più alto, seguire un oggetto specifico attraverso più fotogrammi e indicare quando non riesce a identificare un elemento. Questo approccio mira a evitare di affidarsi a una prima impressione lossy e a prestare grande attenzione ai dettagli visivi fini nel ragionamento su più immagini.
Il modello è pensato per compiti di analisi visiva frequente e su larga scala, sia nel mondo fisico sia nei media. Secondo Elorian, colma una lacuna dove i modelli generali di frontiera sono o insufficientemente accurati o troppo costosi per carichi di lavoro visivi. Tra i casi d'uso indicati figurano l'etichettatura di dati sintetici e la pianificazione di alto livello nella robotica, la revisione video in cantieri e stabilimenti manifatturieri, la didascalia densa di video per archivi mediali, il conteggio accurato di oggetti nei cantieri, la revisione video con timestamp e il confronto tra immagini.
Nelle prove pratiche riportate, Glimpse ha identificato correttamente un video di 7 secondi di una danza a matita come un lindy hop in stile two-step partner swing, descrivendo i movimenti per segmento temporale. Ha inoltre riconosciuto in un video un uomo che faceva la spaccata tra due treni generati dall'AI in movimento, segnalando l'incoerenza fisica data dal fatto che i treni non si muovevano rispetto all'uomo o ai binari. Ha rilevato incongruenze ottiche come una filigrana visibile, una colonna di polvere stazionaria e chiazze di foschia incoerenti. Su filmati reali non modificati ha tracciato i movimenti delle mani, contato monitor e microfoni e misurato la coerenza dell'illuminazione.
Aggiornato:
ID MODELLO
glimpse- Contesto
- 262.144K
- Output max
- 256K
- API consigliata
- messages
- Input
- text / image / video
- Output
- text
In evidenza
- Spazio di lavoro visivo per rivedere immagini e video reali
- Ingrandimento degli angoli delle immagini
- Rallentamento dei video a frame rate più alto
- Tracciamento di oggetti attraverso più fotogrammi
- Supporto a tool calling e output strutturati
- Finestra di contesto di 262K token
Fornitori
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Cosa acquisti con $10
- Input
- 16,7 Mln token
- Output
- 3,3 Mln token
Stima basata sui prezzi attuali di input e output, esclusi gli sconti.
Ragionamento
- Sempre attivo
- No
Avvio rapido
Codice pronto all'uso per chiamare questo modello con le API compatibili di Felo API Platform. Inizia nel Playground se vuoi testare i prompt prima di scrivere codice.
Imposta la chiave API
Crea una chiave dal tuo account Felo API Platform e impostala come variabile d'ambiente.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Invia la prima richiesta
Usa questo ID modello con l'endpoint Felo API Platform. Le intestazioni facoltative come X-Request-Id aiutano nella risoluzione dei problemi.
glimpseQuesto modello è in grado di ragionare. Se il protocollo selezionato e la route del modello espongono controlli di ragionamento, conserva i metadati di ragionamento restituiti quando continui la conversazione.
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());Usare SDK di terze parti
Negli SDK compatibili imposta baseURL su https://openapi.felo.ai/api/v1. Per i client in stile Claude, usa la base URL compatibile con Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Attiva lo streaming
Aggiungi stream: true per ricevere le risposte come 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 espone superfici compatibili per le chiamate ai modelli. Scegli la superficie che la tua app o il tuo client agente già supporta.
Messages
Messaggi compatibili con Anthropic per i client in stile Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParametri
modelstringglimpseID pubblico del modello da chiamare.max_tokensinteger—Numero massimo di token generati.messagesarray—Messaggi della conversazione per Chat Completions.stop———min_p———toolsarray—Definizioni di tool calling secondo lo schema compatibile.top_k———top_p———logprobs———reasoning———logit_bias———temperaturenumber—Controlla la varietà delle risposte quando supportato.tool_choicestring or object—Controlla se uno strumento deve essere chiamato.top_logprobs———response_formatobject—Richiede output strutturato quando supportato.presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———Domande frequenti
Cos'è Glimpse?
Elorian: Glimpse è il primo modello di Elorian, pubblicato il 16 ottobre 2026 come anteprima di ricerca con accesso API e interfaccia chat su lista d'attesa. Con una finestra di contesto di 262K token, accetta input testuali, immagini e video e restituisce output testuali. La sua caratteristica distintiva è lo spazio di lavoro visivo: durante il ragionamento il modello può tornare a esaminare le immagini e i video reali, ingrandire gli angoli delle immagini per controllare i dettagli, rallentare i video a un frame rate più alto, seguire un oggetto specifico attraverso più fotogrammi e indicare quando non riesce a identificare un elemento. Questo approccio mira a evitare di affidarsi a una prima impressione lossy e a prestare grande attenzione ai dettagli visivi fini nel ragionamento su più immagini. Il modello è pensato per compiti di analisi visiva frequente e su larga scala, sia nel mondo fisico sia nei media. Secondo Elorian, colma una lacuna dove i modelli generali di frontiera sono o insufficientemente accurati o troppo costosi per carichi di lavoro visivi. Tra i casi d'uso indicati figurano l'etichettatura di dati sintetici e la pianificazione di alto livello nella robotica, la revisione video in cantieri e stabilimenti manifatturieri, la didascalia densa di video per archivi mediali, il conteggio accurato di oggetti nei cantieri, la revisione video con timestamp e il confronto tra immagini. Nelle prove pratiche riportate, Glimpse ha identificato correttamente un video di 7 secondi di una danza a matita come un lindy hop in stile two-step partner swing, descrivendo i movimenti per segmento temporale. Ha inoltre riconosciuto in un video un uomo che faceva la spaccata tra due treni generati dall'AI in movimento, segnalando l'incoerenza fisica data dal fatto che i treni non si muovevano rispetto all'uomo o ai binari. Ha rilevato incongruenze ottiche come una filigrana visibile, una colonna di polvere stazionaria e chiazze di foschia incoerenti. Su filmati reali non modificati ha tracciato i movimenti delle mani, contato monitor e microfoni e misurato la coerenza dell'illuminazione.
Come viene addebitato l'utilizzo?
La fattura dipende dal fornitore che usi, dai suoi prezzi e dal tuo utilizzo. Input più lunghi o altre condizioni possono avere prezzi diversi.
Quali input supporta Elorian: Glimpse?
Accetta input testuali, immagini e video. Restituisce output testuali.
Qual è la lunghezza del contesto?
La finestra di contesto è di 262K token. Il limite di output non è specificato nei materiali disponibili.
Per quali compiti è adatto?
È pensato per l'analisi visiva frequente e su larga scala, inclusi etichettatura di dati sintetici, pianificazione nella robotica, revisione video in cantieri e stabilimenti, didascalia densa di video, conteggio di oggetti e confronto tra immagini.
Come si differenzia dai modelli della stessa famiglia?
Secondo Elorian, Glimpse supera GPT-6 Astra nel ragionamento su grafici scientifici, nel conteggio di oggetti con vocabolario aperto, nella didascalia di video brevi e nella comprensione di eventi di manipolazione, mentre eguaglia GPT-6 Astra nel ragionamento incarnato. Tuttavia, in prove pratiche indipendenti non supera GPT-6 Astra e Claude Opus 5.5 su ogni compito: GPT-6 Astra resta più forte nei puzzle visivi fini e nella didascalia densa di video, e Claude Opus 5.5 è leggermente migliore nella lettura di grafici scientifici.
Quali sono i principali limiti?
Può contraddire le proprie affermazioni precedenti all'interno di risposte lunghe e articolate, quindi non è pienamente coerente. Inoltre, non eccelle su tutti i compiti rispetto a GPT-6 Astra e Claude Opus 5.5.
Supporta tool calling e output strutturati?
Sì, supporta sia il tool calling sia gli output strutturati.