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Model Square es el lugar principal para elegir modelos y comprender precios. La facturación maneja el saldo y las recargas; El uso maneja la solución de problemas por solicitud.

Modelos de filtro

Busque por proveedor, etiqueta y palabra clave.

Comparar precios

Revise los precios de entrada, salida, caché, por llamada o dinámicos.

Copiar nombres de modelos

Copie el nombre exacto del modelo que se muestra en Model Square para el campo model.

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Información de la página

Model Square suele mostrar:
  • Nombre del modelo: el valor exacto a utilizar en el campo API model.
  • Proveedor: de donde proviene el modelo o canal compatible.
  • Etiquetas: etiquetas cortas para búsqueda y agrupación aproximada.
  • Precios: entrada, salida, caché, por llamada o precios dinámicos.

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Nombres de modelos

Utilice el nombre exacto del modelo que se muestra en Model Square para el campo model. Los nombres pueden distinguir entre mayúsculas y minúsculas y pueden incluir puntuación, barras o guiones.

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fragmentos de API

Los fragmentos de API en Model Square son plantillas de solicitud generales para llamadas OpenAI, Anthropic o compatibles con Google. No significan que cada modelo tenga un estilo de API único. Cuando utilice un fragmento, concéntrese en tres cosas: Para su primera llamada externa, utilice los ejemplos directos de HTTP o SDK en Inicio rápido.

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Fichas y precios

La tokenización depende del modelo. El chino, el inglés, la puntuación, el código, JSON y los espacios en blanco pueden producir diferentes recuentos de tokens. El uso real se informa en los campos API usage y en los registros de uso. Tipos de precios comunes: Para modelos basados en tokens:
Los precios suelen mostrarse por millón de tokens. Los precios dinámicos y los precios basados ​​en tareas deben confirmarse en las notas de precios de la página y en los registros de uso finales.

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Guía de selección

  • Clasificación, resumen y formato básicos: comience con modelos rápidos de menor costo.
  • Razonamiento, codificación y análisis extenso: elija modelos de contexto o razonamiento más sólidos.
  • Comprensión de la imagen: no confíe únicamente en las etiquetas; cargue una muestra en Conversación para confirmar la compatibilidad con la entrada de imágenes.
  • Control de calidad del documento: verifique la longitud del contexto, la compatibilidad con PDF y los precios.
  • Datos estructurados: elija modelos que admitan el modo JSON o llamadas a herramientas de manera confiable.

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Controles de costos

  • Mantenga solo el historial y el contexto de la conversación necesarios.
  • Establecer max_tokens cuando la longitud de salida debe estar limitada.
  • Utilice el almacenamiento en caché de mensajes cuando un modelo admita prefijos repetidos.
  • Cree claves API separadas con límites de cuota por proyecto.
  • Revisar llamadas de alto costo en Uso.

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Próximos pasos