Perceptron付費運作正常
Perceptron Mk1
API 模型名稱: perceptron-mk1
Perceptron Mk1 是 Perceptron 的聊天模型，於 Api.Airforce 統一 API 上提供服務。 功能包括 視覺。 它的定價為每百萬輸入 tokens TWD 5.51，每百萬輸出 tokens TWD 53.48。 這低於供應商 TWD 4.86 的官方輸入費率。 透過 OpenAI 相容 API 以單一金鑰存取它，並可一併使用 Api.Airforce 上 65 種以上的其他模型。
定價
Api.Airforce 價格與供應商官方費率的比較。
規格
- 供應商
- Perceptron
- 類型
- 聊天模型
功能
視覺
Perceptron Mk1 有哪些使用情境？
- 聊天機器人與助理 — 對話式 AI、起草文稿、摘要與問答。
- 圖像理解 — 分析照片、螢幕截圖、圖表與掃描文件。
Perceptron Mk1 與相似模型比較
| 模型 | 智慧 | 脈絡長度 | 輸入 / 1M | 輸出 / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Perceptron Mk1 | — | — | TWD 5.51 | TWD 53.48 |
| Perceptron Mk1.5 | — | — | TWD 5.51 | TWD 53.48 |
| Gemini 3.5 Flash Lite | 22.2 | — | TWD 8.10 | TWD 66.77 |
| Gemini 3.6 Flash | 34.0 | — | TWD 39.87 | TWD 199.98 |
價格為 Api.Airforce 依用量計費的每 1M token 費率。脈絡長度為最大輸入長度。
相關模型
Perceptron Mk1.5Perceptron · TWD 5.51 / 1MGemini 3.5 Flash LiteGoogle · TWD 8.10 / 1MGemini 3.6 FlashGoogle · TWD 39.87 / 1MGemini 3.7 FlashGoogle · TWD 11.67 / 1MGemini 3.8 FlashGoogle · TWD 2.59 / 1MGemini 4 ArgonGoogle · TWD 65.15 / 1MGemini Embedding 001Google · TWD 2.92 / 1MGemini Embedding 2Google · TWD 3.24 / 1MGemini Embedding 2 PreviewGoogle · TWD 6.48 / 1MGemini FlashGoogleGemini Flash LatestGoogle · TWD 12.32 / 1MGemini Flash Lite LatestGoogle · TWD 4.21 / 1M
Perceptron Mk1 — 常見問題
- Perceptron Mk1 的費用是多少？
- Perceptron Mk1 採依用量計費，輸入 token 為每 1M TWD 5.51，輸出 token 為每 1M TWD 53.48。無需訂閱 — 僅需為實際用量付費。
- Perceptron Mk1 具備哪些能力？
- Perceptron Mk1 支援 視覺。
- Perceptron Mk1 可以免費使用嗎？
- Perceptron Mk1 為付費依用量計費模型 — 無需訂閱，僅依實際用量收費。
- 如何透過 API 使用 Perceptron Mk1？
- Perceptron Mk1 相容於 OpenAI。將任何 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1，並傳入模型 ID perceptron-mk1 及您的 Api.Airforce API 金鑰即可。
- Perceptron Mk1 由誰開發？
- Perceptron Mk1 是 Perceptron 的聊天模型，透過 Api.Airforce 統一閘道提供服務，涵蓋 100+ 個其他模型。
正在載入即時指標…
正在載入即時指標…
正在載入即時指標…
透過 API 使用 Perceptron Mk1
OpenAI 相容 — 將任何 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1，並以 perceptron-mk1 作為模型。
cURL
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "perceptron-mk1",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="perceptron-mk1",
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: "perceptron-mk1",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);