Ile kosztuje Schematron V2 Turbo?

Schematron V2 Turbo jest rozliczany w modelu pay-as-you-go: 0,16 zł za 1M tokenów wejściowych i 0,66 zł za 1M tokenów wyjściowych. Bez subskrypcji — płacisz tylko za to, czego używasz.

Co potrafi Schematron V2 Turbo?

Schematron V2 Turbo to model czatu od Inference.net, dostępny przez API Api.Airforce.

Czy Schematron V2 Turbo jest bezpłatny?

Schematron V2 Turbo to model płatny w modelu pay-as-you-go — bez subskrypcji, opłata naliczana wyłącznie za użycie.

Jak używać Schematron V2 Turbo przez API?

Schematron V2 Turbo jest kompatybilny z OpenAI. Skieruj dowolne SDK OpenAI na https://api.airforce/v1 i podaj ID modelu schematron-v2-turbo wraz z kluczem API Api.Airforce.

Kto stworzył Schematron V2 Turbo?

Schematron V2 Turbo to model czatu od Inference.net, udostępniany przez ujednoliconą bramę Api.Airforce obok ponad 100 innych modeli.

Inference.netPłatnyDziała

Schematron V2 Turbo

Nazwa modelu API: schematron-v2-turbo

Schematron V2 Turbo to model czatu od Inference.net, udostępniany w ujednoliconym API Api.Airforce. Kosztuje 0,16 zł za milion tokenów wejściowych i 0,66 zł za milion tokenów wyjściowych. To poniżej oficjalnej stawki dostawcy za wejście wynoszącej 0,12 zł. Uzyskaj do niego dostęp przez zgodne z OpenAI API za pomocą jednego klucza, obok ponad 100 innych modeli na Api.Airforce.

Uzyskaj klucz API Zobacz cennik

Cennik

Wejście / 1M tokenów

≈ 0,16 zł

Wyjście / 1M tokenów

≈ 0,66 zł

Odczyt z pamięci podręcznej / 1M tokenów

≈ 0,155265 zł

Zapis do pamięci podręcznej / 1M tokenów

≈ 0,194081 zł

Oficjalna stawka za wejście

≈ 0,12 zł

Oficjalna stawka za wyjście

≈ 0,58 zł

Cena Api.Airforce w porównaniu z oficjalną stawką dostawcy.

Specyfikacja

Dostawca: Inference.net
Typ: model czatu

Do czego służy Schematron V2 Turbo?

Chatboty i asystenci — konwersacyjna AI, szkicowanie, streszczanie i Q&A.

Schematron V2 Turbo a podobne modele

Model	Inteligencja	Kontekst	Wejście / 1M	Wyjście / 1M
Schematron V2 Turbo	—	—	0,16 zł	0,66 zł
Schematron V2 Small	—	—	0,23 zł	1,01 zł
DeepSeek V3.1	13.7	131K	5,47 zł	16,42 zł
DeepSeek V3.1 Terminus	14.8	—	0,85 zł	3,38 zł

Ceny to stawki pay-as-you-go Api.Airforce za 1M tokenów. Kontekst to maksymalna długość wejścia.

Powiązane modele

Schematron V2 Turbo — często zadawane pytania

Ile kosztuje Schematron V2 Turbo?: Schematron V2 Turbo jest rozliczany w modelu pay-as-you-go: 0,16 zł za 1M tokenów wejściowych i 0,66 zł za 1M tokenów wyjściowych. Bez subskrypcji — płacisz tylko za to, czego używasz.
Co potrafi Schematron V2 Turbo?: Schematron V2 Turbo to model czatu od Inference.net, dostępny przez API Api.Airforce.
Czy Schematron V2 Turbo jest bezpłatny?: Schematron V2 Turbo to model płatny w modelu pay-as-you-go — bez subskrypcji, opłata naliczana wyłącznie za użycie.
Jak używać Schematron V2 Turbo przez API?: Schematron V2 Turbo jest kompatybilny z OpenAI. Skieruj dowolne SDK OpenAI na https://api.airforce/v1 i podaj ID modelu schematron-v2-turbo wraz z kluczem API Api.Airforce.
Kto stworzył Schematron V2 Turbo?: Schematron V2 Turbo to model czatu od Inference.net, udostępniany przez ujednoliconą bramę Api.Airforce obok ponad 100 innych modeli.

Wszystkie modele·Szybki start·Dokumentacja Chat API

Korzystaj z Schematron V2 Turbo przez API

Zgodny z OpenAI — skieruj dowolny SDK OpenAI na https://api.airforce/v1 i przekaż schematron-v2-turbo jako model.

cURL

curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "schematron-v2-turbo",
    "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-turbo",
    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-turbo",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);