Glimpse API
Elorian의 첫 모델 Glimpse는 이미지와 영상을 직접 처리하고 시각적 스크래치 공간을 활용해 세밀한 시각 추론을 수행하는 연구 프리뷰 모델입니다.
Elorian: Glimpse는 Elorian의 첫 모델로, 시각적 추론에 특화되어 있습니다. 이미지와 영상을 직접 입력받아 텍스트로 답변하며, 추론 과정에서 실제 이미지와 영상을 다시 확인하는 시각적 스크래치 공간을 사용합니다. 이를 통해 이미지 모서리를 확대해 세부를 검사하거나, 영상의 프레임 속도를 높여 느리게 검토하고, 특정 객체를 여러 프레임에 걸쳐 추적할 수 있습니다. 또한 도구 호출과 구조화된 출력을 지원합니다.
이 모델은 불확실한 시각적 세부를 손실된 첫인상에 의존하지 않고 재확인하며, 항목을 식별할 수 없을 때 이를 보고합니다. 여러 이미지 추론에서 미세한 시각적 세부에 강한 주의를 보이며, 로보틱스의 합성 데이터 라벨링과 상위 수준 계획, 건설 및 제조 현장의 영상 검토, 미디어 아카이브용 밀집 영상 캡셔닝, 건설 현장의 정확한 객체 계수 등 물리적 세계와 미디어 사용 사례를 모두 목표로 합니다. Elorian은 이 모델이 프론티어 범용 모델이 시각 작업에 충분히 정확하지 않거나 너무 비싼 영역을 채운다고 밝혔습니다.
다만 독립적인 실사용 테스트에서 모든 작업에서 GPT-6 Astra와 Claude Opus 5.5를 능가하지는 못했습니다. GPT-6 Astra는 미세한 시각 퍼즐 작업과 밀집 영상 캡셔닝에서 더 강하며, Claude Opus 5.5는 과학 차트 읽기에서 약간 더 우수합니다. 또한 긴 다중 답변 내에서 이전 발언과 모순될 수 있어 완전한 자기 일관성을 보장하지는 않습니다.
업데이트:
모델 ID
glimpse- 컨텍스트
- 262.144K
- 최대 출력
- 256K
- 권장 API
- messages
- 입력
- text / image / video
- 출력
- text
주요 특징
- 시각적 스크래치 공간으로 이미지와 영상을 재확인
- 이미지 모서리 확대 및 영상 프레임 속도 조절 가능
- 여러 프레임에 걸친 객체 추적 지원
- 도구 호출 및 구조화된 출력 지원
- 불확실한 시각적 세부를 재검토
- 식별 불가 항목을 보고
제공 업체
제공 업체별 API 요금을 비교하세요. 공급자를 선택하면 전체 요금과 적용 조건을 확인할 수 있습니다.
| $0.6 | $3 | $0.06 |
10달러로 얼마나 쓸 수 있나
- 입력
- 1666.7만 토큰
- 출력
- 333.3만 토큰
현재 입력·출력 요금으로 계산한 추정치이며 할인은 포함하지 않습니다.
추론
- 항상 활성화
- 아니요
Quick Start
Felo API Platform 호환 API로 이 모델을 호출하는 코드입니다. 코드를 작성하기 전에 Playground에서 prompt를 테스트할 수 있습니다.
API key 설정
Felo API Platform 계정에서 key를 만들고 환경 변수로 설정하세요.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"첫 요청 보내기
이 모델 ID를 Felo API Platform endpoint와 함께 사용하세요. X-Request-Id 같은 선택 요청 헤더는 문제 해결에 도움이 됩니다.
glimpse이 모델은 reasoning을 지원합니다. 선택한 protocol과 모델 라우트가 reasoning controls를 제공하는 경우 대화를 이어갈 때 반환된 reasoning metadata를 보존하세요.
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());타사 SDK 사용
호환 SDK에서는 baseURL을 다음으로 설정합니다 https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-style clients에는 Anthropic-compatible base URL을 사용하세요. https://openapi.felo.ai/api.
Streaming 활성화
stream: true를 추가하면 server-sent events로 응답을 받을 수 있습니다.
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 Platform은 호환 가능한 모델 호출 surface를 제공합니다. 앱이나 Agent client가 이미 지원하는 surface를 선택하세요.
Messages
Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameters
modelstringglimpse호출할 공개 모델 ID.max_tokensinteger—생성할 최대 tokens.messagesarray—Chat Completions의 대화 메시지.stop———min_p———toolsarray—호환 schema를 따르는 tool calling definitions.top_k———top_p———logprobs———reasoning———logit_bias———temperaturenumber—지원되는 경우 응답 다양성을 제어합니다.tool_choicestring or object—tool 호출 여부를 제어합니다.top_logprobs———response_formatobject—지원 시 structured output을 요청합니다.presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———자주 묻는 질문
모델 소개: Glimpse?
Elorian: Glimpse는 Elorian의 첫 모델로, 시각적 추론에 특화되어 있습니다. 이미지와 영상을 직접 입력받아 텍스트로 답변하며, 추론 과정에서 실제 이미지와 영상을 다시 확인하는 시각적 스크래치 공간을 사용합니다. 이를 통해 이미지 모서리를 확대해 세부를 검사하거나, 영상의 프레임 속도를 높여 느리게 검토하고, 특정 객체를 여러 프레임에 걸쳐 추적할 수 있습니다. 또한 도구 호출과 구조화된 출력을 지원합니다. 이 모델은 불확실한 시각적 세부를 손실된 첫인상에 의존하지 않고 재확인하며, 항목을 식별할 수 없을 때 이를 보고합니다. 여러 이미지 추론에서 미세한 시각적 세부에 강한 주의를 보이며, 로보틱스의 합성 데이터 라벨링과 상위 수준 계획, 건설 및 제조 현장의 영상 검토, 미디어 아카이브용 밀집 영상 캡셔닝, 건설 현장의 정확한 객체 계수 등 물리적 세계와 미디어 사용 사례를 모두 목표로 합니다. Elorian은 이 모델이 프론티어 범용 모델이 시각 작업에 충분히 정확하지 않거나 너무 비싼 영역을 채운다고 밝혔습니다. 다만 독립적인 실사용 테스트에서 모든 작업에서 GPT-6 Astra와 Claude Opus 5.5를 능가하지는 못했습니다. GPT-6 Astra는 미세한 시각 퍼즐 작업과 밀집 영상 캡셔닝에서 더 강하며, Claude Opus 5.5는 과학 차트 읽기에서 약간 더 우수합니다. 또한 긴 다중 답변 내에서 이전 발언과 모순될 수 있어 완전한 자기 일관성을 보장하지는 않습니다.
사용 요금은 어떻게 계산되나요?
이용하는 제공 업체의 요금과 실제 사용량에 따라 비용이 결정됩니다. 긴 입력 등에는 다른 요금이 적용될 수 있습니다.
Glimpse는 어떤 입력을 지원하나요?
텍스트, 이미지, 비디오 입력을 지원하며 텍스트로 출력합니다.
컨텍스트 길이는 얼마인가요?
262K 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.
어떤 작업에 적합한가요?
로보틱스의 합성 데이터 라벨링과 상위 수준 계획, 건설 및 제조 현장 영상 검토, 미디어 아카이브용 밀집 영상 캡셔닝, 건설 현장 객체 계수, 타임스탬프 영상 검토, 다중 이미지 비교 등에 적합합니다.
GPT-6 Astra와 비교하면 어떤가요?
Elorian은 Glimpse가 과학 차트 추론, 개방 어휘 객체 계수, 짧은 영상 캡셔닝, 조작 이벤트 이해에서 GPT-6 Astra를 능가한다고 보고했습니다. 다만 구현체 추론에서는 GPT-6 Astra와 동등하다고 밝혔습니다.
Claude Opus 5.5와의 차이는 무엇인가요?
독립적인 실사용 테스트에서 Claude Opus 5.5가 과학 차트 읽기에서 약간 더 우수한 것으로 나타났습니다.
Glimpse의 한계는 무엇인가요?
독립적인 실사용 테스트에서 모든 작업에서 GPT-6 Astra와 Claude Opus 5.5를 능가하지는 못했습니다. 긴 다중 답변 내에서 이전 발언과 모순될 수 있어 완전한 자기 일관성을 보장하지 않습니다.