SCALEDOWN · КАТАЛОГ МОДЕЛЕЙ
Extract
Extract — модель ScaleDown для поиска сущностей в неструктурированном тексте по описанию нужных полей. Её стоит оценивать как этап подготовки данных, а не как автоматическое подтверждение истинности документа. Извлечённая дата может присутствовать в исходнике, но относиться к другому событию. Схема полей, проверка значения и решение о записи в систему остаются отдельными этапами.
ExtractScaleDown- Контекст
- 1 000 000токенов
- Результат
- Текстформат ответа
- Стоимость
- Тариф уточняетсяусловия — в блоке подключения
ПОДКЛЮЧЕНИЕ
От модели к первому запросу
Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.
const response = await client.chat.completions.create({
model: "scaledown/extract",
messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР
Возможности модели
Контекст каталожного маршрута: 1 000 000 токенов; max_completion_tokens: 900 000.
Вход: text, image, file; выход: text.
Опишите сущность и её роль
Вместо общего поля «дата» задайте, какое именно событие требуется: подписание, начало действия или окончание срока. Добавьте условия выбора, если в документе несколько похожих значений. Документация разработчика описывает извлечение по словесному определению сущностей. Для приёмки используйте примеры с отсутствующим значением, несколькими кандидатами и одинаковыми именами. Проверяйте не только найденный текст, но и соответствие смысловой роли.
Сверьте параметры интеграции
В описании маршрута поля задаются через provider.options.scaledown.entities, тогда как прямой API имеет собственную схему. Не считайте эти способы взаимозаменяемыми без адаптера. В supported_parameters каталога только max_tokens; наличие в прямой документации confidence или offsets не подтверждает их передачу любым шлюзом. Уточните ожидаемую структуру ответа до внедрения и отдельно обработайте ошибку неподдерживаемого параметра вместо повторной отправки похожего запроса.
Проверка документа и значения
Каталог допускает text/image/file, но конкретный способ загрузки скана или PDF определяется интерфейсом. Разделите ошибку чтения и ошибку извлечения: неверно распознанный символ может выглядеть как корректный номер договора. Сверяйте контрольные поля с оригиналом. Если нужного значения нет, результат должен оставаться отсутствующим, а не дополняться вероятной догадкой. Перед сохранением проверяйте типы, диапазоны и связь полей прикладным кодом.
Очередь ручного просмотра
Определите, какие неоднозначные случаи направляются человеку, и сохраняйте контекст для проверки. В документации ScaleDown есть оценки уверенности, но их нельзя автоматически трактовать как проверенную вероятность ошибки на ваших документах. Порог требует размеченных примеров и анализа пропущенных сущностей. Снимок даёт контекст 1 000 000 и max completion 900 000; это предел обслуживания, не обещание заполненного результата. Тарифы и provider не изменяются, собственных платных проверок не выполнялось.
Вопросы и ответы
Extract гарантирует правильные реквизиты?
Нет. Он помогает найти значения, но роль и корректность реквизита проверяются по исходному документу и правилам приложения.
Можно передать параметры прямого API без изменения?
Контракт маршрута может отличаться. Проверяйте поддерживаемую схему, особенно entities и формат ответа; не переносите extra_body по аналогии.
Уверенность заменяет ручную проверку?
Оценка полезна после калибровки на собственном наборе. Высокое число само по себе не подтверждает правильность значения.
Это универсальный агент с функциями?
В снимке не перечислены tools и tool_choice. Специализированное извлечение не следует объявлять поддержкой произвольных инструментов.