Glimpse API
Elorian'ın ilk modeli Glimpse, görselleri ve videoları doğrudan işleyerek görsel akıl yürütme için görsel bir çalışma alanı kullanan bir araştırma önizlemesidir.
Elorian: Glimpse, Elorian tarafından 16 Ekim 2026'da araştırma önizlemesi olarak sunulan ilk modeldir. 262K token bağlam penceresine sahiptir ve metin, görsel ile video girdilerini işleyerek metin çıktısı üretir. Görsel akıl yürütme konusunda uzmanlaşır; akıl yürütme sırasında gerçek görsellere ve videolara geri dönmek için görsel bir çalışma alanı kullanır. Görselleri yakınlaştırarak inceleyebilir, videoyu daha yüksek kare hızında yavaşlatabilir ve belirli bir nesneyi kareler boyunca takip edebilir. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktıları destekler.
Model, belirsiz görsel ayrıntıları ilk izlenime güvenmek yerine yeniden inceleyerek daha güvenilir sonuçlar hedefler. Bir öğeyi tanımlayamadığında bunu bildirir ve çoklu görsel akıl yürütmede ince ayrıntılara güçlü dikkat gösterir. Hem fiziksel dünya hem de medya kullanım senaryolarına yönelir. Elorian'a göre model, öncü genel modellerin görsel iş yükleri için ya yeterince doğru ya da çok pahalı olduğu boşluğu doldurur.
Glimpse; robotikte sentetik veri etiketleme ve üst düzey planlama, inşaat ve üretim sahalarında video incelemesi, medya arşivleri için yoğun video açıklamalama, inşaat sahalarında doğru nesne sayımı, sık ve büyük hacimli görsel analiz gerektiren uygulamalar, zaman damgalı video incelemesi ve birden fazla görselin karşılaştırılması gibi görevler için uygundur. Resmi demoda 7 saniyelik kurşun kalem eskiz dans videosunu doğru şekilde lindy hop partner swing tarzı two-step olarak tanımlamış ve hareketleri zaman bölümlerine göre açıklamıştır. Bağımsız uygulamalı testlerde ise her görevde GPT-6 Astra ve Claude Opus 5.5'ten daha iyi performans göstermediği, GPT-6 Astra'nın ince görsel bulmacalarda ve yoğun video açıklamamada, Claude Opus 5.5'in ise bilimsel grafikleri okumada biraz daha güçlü olduğu belirtilmiştir.
Güncellendi:
MODEL ID
glimpse- Bağlam
- 262.144K
- Maks. çıktı
- 256K
- Önerilen API
- messages
- Giriş
- text / image / video
- Çıkış
- text
Öne çıkanlar
- Görsel akıl yürütme uzmanı
- Görsel çalışma alanıyla yeniden inceleme
- Görsel ve video girdisi
- 262K token bağlam
- Araç çağırma desteği
- Yapılandırılmış çıktı desteği
Sağlayıcılar
Sağlayıcılar arasındaki API fiyatlarını karşılaştırın. Tüm ücretleri ve koşulları görmek için bir sağlayıcı seçin.
| $0.6 | $3 | $0.06 |
$10 ile neler alınır
- Giriş
- 16,7 Mn token
- Çıkış
- 3,3 Mn token
Güncel giriş ve çıkış fiyatlarına göre tahmin, indirimler hariç.
Akıl yürütme
- Her zaman etkin
- Hayır
Hızlı başlangıç
Bu modeli Felo API Platform uyumlu API'lerle çağırmak için hazır kod. Kod yazmadan önce istemleri test etmek isterseniz Playground'da başlayın.
API anahtarınızı alın
Felo API Platform hesabınızdan bir anahtar oluşturun ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"İlk isteğinizi yapın
Bu model kimliğini Felo API Platform endpoint'iyle kullanın. X-Request-Id gibi isteğe bağlı istek başlıkları sorun gidermeye yardımcı olabilir.
glimpseBu model akıl yürütme yeteneğine sahiptir. Seçtiğiniz protokol ve model rotası akıl yürütme kontrolleri sunuyorsa, konuşmaya devam ederken döndürülen akıl yürütme üst verilerini koruyun.
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());Üçüncü taraf SDK'ları kullanma
baseURL'yi şu adrese ayarlayarak uyumlu SDK'ları kullanın: https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu temel URL'yi kullanın. https://openapi.felo.ai/api.
Akışı etkinleştirin
Yanıtları server-sent events olarak almak için stream: true ekleyin.
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 uyumlu model çağırma yüzeyleri sunar. Uygulamanızın veya ajan istemcinizin zaten desteklediği yüzeyi seçin.
Messages
Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu mesajlar.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParametreler
modelstringglimpseÇağrılacak herkese açık model kimliği.max_tokensinteger—Oluşturulacak maksimum token sayısı.messagesarray—Chat Completions için konuşma mesajları.stop———min_p———toolsarray—Uyumlu şemayı izleyen araç çağırma tanımları.top_k———top_p———logprobs———reasoning———logit_bias———temperaturenumber—Desteklendiğinde yanıt çeşitliliğini kontrol eder.tool_choicestring or object—Bir aracın çağrılıp çağrılmayacağını kontrol eder.top_logprobs———response_formatobject—Desteklendiğinde yapılandırılmış çıktı ister.presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———Sık sorulan sorular
Model tanıtımı: Glimpse?
Elorian: Glimpse, Elorian tarafından 16 Ekim 2026'da araştırma önizlemesi olarak sunulan ilk modeldir. 262K token bağlam penceresine sahiptir ve metin, görsel ile video girdilerini işleyerek metin çıktısı üretir. Görsel akıl yürütme konusunda uzmanlaşır; akıl yürütme sırasında gerçek görsellere ve videolara geri dönmek için görsel bir çalışma alanı kullanır. Görselleri yakınlaştırarak inceleyebilir, videoyu daha yüksek kare hızında yavaşlatabilir ve belirli bir nesneyi kareler boyunca takip edebilir. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktıları destekler. Model, belirsiz görsel ayrıntıları ilk izlenime güvenmek yerine yeniden inceleyerek daha güvenilir sonuçlar hedefler. Bir öğeyi tanımlayamadığında bunu bildirir ve çoklu görsel akıl yürütmede ince ayrıntılara güçlü dikkat gösterir. Hem fiziksel dünya hem de medya kullanım senaryolarına yönelir. Elorian'a göre model, öncü genel modellerin görsel iş yükleri için ya yeterince doğru ya da çok pahalı olduğu boşluğu doldurur. Glimpse; robotikte sentetik veri etiketleme ve üst düzey planlama, inşaat ve üretim sahalarında video incelemesi, medya arşivleri için yoğun video açıklamalama, inşaat sahalarında doğru nesne sayımı, sık ve büyük hacimli görsel analiz gerektiren uygulamalar, zaman damgalı video incelemesi ve birden fazla görselin karşılaştırılması gibi görevler için uygundur. Resmi demoda 7 saniyelik kurşun kalem eskiz dans videosunu doğru şekilde lindy hop partner swing tarzı two-step olarak tanımlamış ve hareketleri zaman bölümlerine göre açıklamıştır. Bağımsız uygulamalı testlerde ise her görevde GPT-6 Astra ve Claude Opus 5.5'ten daha iyi performans göstermediği, GPT-6 Astra'nın ince görsel bulmacalarda ve yoğun video açıklamamada, Claude Opus 5.5'in ise bilimsel grafikleri okumada biraz daha güçlü olduğu belirtilmiştir.
Kullanım nasıl faturalandırılır?
Faturanız kullandığınız sağlayıcıya, fiyatlarına ve kullanımınıza bağlıdır. Daha uzun girişler veya başka koşullar farklı fiyatlara tabi olabilir.
Glimpse hangi girdi türlerini destekler?
Metin, görsel ve video girdilerini işleyerek metin çıktısı üretir. Görselleri ve videoları doğrudan işler.
Bağlam penceresi ne kadar?
262K token bağlam penceresine sahiptir. Çıktı sınırına ilişkin bir bilgi paylaşılmamıştır.
Görsel akıl yürütmede nasıl bir yaklaşım izler?
Akıl yürütme sırasında gerçek görsellere ve videolara geri dönmek için görsel bir çalışma alanı kullanır. Görselleri yakınlaştırabilir, videoyu yavaşlatabilir ve nesneleri kareler boyunca takip edebilir.
Hangi görevler için uygundur?
Robotikte sentetik veri etiketleme ve planlama, inşaat ve üretim sahalarında video incelemesi, medya arşivleri için yoğun video açıklamalama, nesne sayımı ve çoklu görsel karşılaştırma gibi görevler için uygundur.
GPT-6 Astra ve Claude Opus 5.5 ile karşılaştırması nasıldır?
Elorian, Glimpse'in bilimsel grafik akıl yürütme, açık sözlü nesne sayımı, kısa video açıklamalama ve manipülasyon olayı anlama konularında GPT-6 Astra'yı geçtiğini, gömülü akıl yürütmede ise eşleştiğini bildirir. Ancak bağımsız testlerde her görevde bu modellerden daha iyi olmadığı belirtilmiştir.