SCALEDOWN · КАТАЛОГ МОДЕЛЕЙ
Summarize
Summarize — специализированная модель ScaleDown для краткого пересказа текста и документов. Она может быть кандидатом для обзора длинного материала или подготовки контекста следующему этапу. Полезность такого сжатия определяется сохранением важных условий: короткий и гладкий ответ может пропустить исключение, дату или несогласованное мнение. Приёмка должна сравнивать пересказ с исходником, а не только считать сокращение объёма.
SummarizeScaleDown- 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/summarize",
messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР
Возможности модели
Контекст каталожного маршрута: 1 000 000 токенов; max_completion_tokens: 4 000.
Вход: text, image, file; выход: text.
Задайте цель пересказа
Опишите читателя, нужный формат и вопросы, которые должны остаться после сокращения. Для стенограммы отдельно перечислите решения, спорные вопросы и поручения. Для регламента попросите сохранять условия применения и исключения. Документация ScaleDown описывает управление фокусом, языком и длиной через system message. При этом ваш набор тестов должен включать длинный документ, где существенное ограничение находится далеко от основного тезиса.
Проверяйте сохранение смысла
Модель создаёт пересказ своими словами, а не просто выбирает готовые предложения. Поэтому проверяйте отрицания, субъект действия, числа и степень уверенности. Слова «обсуждали» и «решили» не взаимозаменяемы. Сохраните ссылку на исходный материал рядом с итогом, чтобы редактор мог проверить спорное место. Не используйте пересказ как единственное доказательство при принятии существенного решения или автоматическом изменении записи.
Ограничения специализированного маршрута
В каталоге контекст 1 000 000, max completion 4 000, вход text/image/file и текстовый выход. Из управляемых параметров перечислен только max_tokens; sampling в прямой документации фиксирован. Не обещайте temperature, вызов функций или JSON Schema по аналогии с универсальным чат-LLM. Файловый вход требует проверки фактического формата передачи. Поле и лимит прямого API нельзя автоматически считать поддержанным вашим шлюзом.
Сжатие перед поиском и ответом
Если сокращённый текст идёт в RAG, проверьте вопросы, где ответ зависит от редкого термина или исключения. Удалённая при сжатии деталь уже не попадёт в следующий вызов. Сравните ответы по оригиналу и пересказу на одних задачах; экономия токенов без сохранения нужной информации не является успехом. Карточка не обещает универсальный коэффициент сжатия, скорость, розничную цену или активный provider. Платных запусков для неё не было.
Вопросы и ответы
Пересказ всегда сохраняет все факты?
Нет гарантии отсутствия пропусков. Проверяйте важные условия по оригиналу и заранее определите допустимую потерю деталей.
Можно управлять temperature?
В снимке supported_parameters перечислен только max_tokens. Документация описывает фиксированный sampling; свободное управление им не обещается.
Может заменить исходный архив?
Нет. Пересказ не является полной копией документа. Для проверки и повторного анализа сохраняйте разрешённый исходник отдельно.
Нулевой output-rate означает бесплатную работу в Tokenmost?
Нет. Закупочные поля внешнего каталога не устанавливают розничную цену. Доступ и тариф проверяются отдельно.