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Schematron V2 Small
API 模型名称: schematron-v2-small
Schematron V2 Small 是 Inference.net 的聊天模型,通过 Api.Airforce 统一 API 提供服务。 它的定价为每百万输入 tokens ¥0.40,每百万输出 tokens ¥1.74。 这低于供应商 ¥0.33 的官方输入费率。 通过 OpenAI 兼容 API 使用一个密钥即可访问它,以及 Api.Airforce 上的 100+ 其他模型。
价格
Api.Airforce 价格与供应商官方费率对比。
规格参数
- 供应商
- Inference.net
- 类型
- 聊天模型
Schematron V2 Small 适用于哪些场景?
- 聊天机器人与助手——对话式 AI、起草、摘要与 Q&A。
Schematron V2 Small 与同类模型对比
| 模型 | 智能 | 上下文 | 输入 / 1M | 输出 / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Schematron V2 Small | — | — | ¥0.40 | ¥1.74 |
| Schematron V2 Turbo | — | — | ¥0.27 | ¥1.14 |
| o1 | 15.2 | — | ¥21.87 | ¥87.30 |
| o1 Mini | 9.8 | — | ¥7.83 | ¥31.37 |
价格为 Api.Airforce 按量计费费率,单位为每 1M token。上下文为最大输入长度。
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Schematron V2 Small — 常见问题
- Schematron V2 Small 的费用是多少?
- Schematron V2 Small 按量计费:输入 ¥0.40 / 1M token,输出 ¥1.74 / 1M token。无需订阅,仅按实际用量收费。
- Schematron V2 Small 具备哪些能力?
- Schematron V2 Small 是 Inference.net 的聊天模型,可通过 Api.Airforce API 访问。
- Schematron V2 Small 是否免费使用?
- Schematron V2 Small 是付费按量计费模型——无需订阅,仅按用量收费。
- 如何通过 API 使用 Schematron V2 Small?
- Schematron V2 Small 兼容 OpenAI 接口。将任意 OpenAI SDK 的请求地址指向 https://api.airforce/v1,传入模型 ID schematron-v2-small 及您的 Api.Airforce API 密钥即可。
- Schematron V2 Small 由谁开发?
- Schematron V2 Small 是 Inference.net 的聊天模型,通过 Api.Airforce 统一网关提供服务,接入 100+ 款其他模型。
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通过 API 使用 Schematron V2 Small
OpenAI 兼容 —— 将任意 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1 并传入 schematron-v2-small 作为模型。
cURL
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "schematron-v2-small",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="schematron-v2-small",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)JavaScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
model: "schematron-v2-small",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);