hubris
P

Perceptron: Perceptron Mk1.5

perceptron/perceptron-mk1.5
perceptron
Выпущена 25 сентября 2026 г.|37К контекст|18,94 ₽/М вход|189,35 ₽/М выход

Perceptron Mk1.5 — это воплощенная модель рассуждений Perceptron для физических агентов. Она принимает текстовые, графические, видео- и аудиовходы и отвечает текстом с опциональными структурированными аннотациями: точками, рамками, полигонами, треками и клипами. Модель поддерживает градуированные рассуждения с помощью стандартных элементов управления рассуждениями, вызова инструмента-функции и структурированных выводов через JSON Schema. Структурированные аннотации встраиваются в текст только по запросу через параметр annotation_format («point», «box» или «polygon» для пространственной локализации на изображениях, «clip» для временных сегментов в видео). Звуковые дорожки видео анализируются только при явном включении для каждого запроса.

Провайдер для Perceptron: Perceptron Mk1.5

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

perceptron
Контекст
37К
токенов
Макс. ответ
8К
токенов
Вход
18,94 ₽
за 1М токенов
Выход
189,35 ₽
за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстИзображенияВидеоАудиоВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.

Perceptron
18,94 ₽189,35 ₽——100,0 %

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Другие модели от perceptron

Perceptron: Perceptron Mk1

Perceptron Mk1 (Mark One) — это высококачественная визуально-языковая модель Perceptron для видео и воплощенного мышления. Она принимает изображения и видео в сочетании с запросами на естественном языке и выдает подробные ответы с визуальным пониманием, как структурированные, так и на естественном языке. Она превосходно справляется с задачами понимания видео, такими как QA по видео, суммаризация и обнаружение событий. Для входных изображений она улучшает привязку «точка-по-примеру» из мультимодальных prompt'ов, OCR и анализ документов на сложных реальных данных, обнаружение и подсчет объектов с открытым словарем, а также оценку позы рук. Рассуждения могут быть включены по запросу, чтобы обменять задержку на более глубокий анализ сложных задач. Структурированные аннотации выдаются в тексте только при явном запросе через параметр annotationformat (передайте "point", "box" или "polygon" для пространственной локализации на изображениях или "clip" (метки времени начала/конца) для временных сегментов в видео). Без annotationformat модель возвращает только текст на естественном языке.

33К контекст·от 18,94 ₽/М