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詳細を見る ↗**An open Thai + English "System One" decision model.** It does not generate text. Given a *state* (any text or JSON) and typed *questions*, it returns calibrated probabilities over the options in **one forward pass**: The request/response contract mirrors TypeSafe's `POST /v1/systemone` so code written for the TypeSafe SDK can be pointed at this model unchanged. Typical uses: ticket routing, moderation, intent detection, RAG relevance judging, LLM-output verification, and **computer-use / browser-agent action selection** (which element to click, which tool to call). Ollama 0.35 serves System One models locally at `POST /v1/systemone`, with the same Jev-style contract. OpenThai-SystemOne has an **Ollama build**: `iapp/openthai-systemone` on ollama.com (tags `0.8b` = `0.8b-q8_0`, `0.8b-q4_K_M`, `0.8b-bf16`), also as GGUF on Hugging Face: `iapp/OpenThai-SystemOne-Ollama`. No API key; nothing leaves your machine.
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iarfmooseThis model takes a question answer pair as an input and outputs a value representing its prediction about whether the input was a valid question and answer pair or not. The model is a pretrained BERT-base-cased with a sequence classification head. The QA evaluator was originally designed to be used with the t5-base-question-generator for evaluating the quality of generated questions. The input for the QA evaluator follows the format for `BertForSequenceClassification`, but using the question and answer as the two sequences. Inputs should take the following format:
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iarfmooseThis model is a sequence-to-sequence question generator which takes an answer and context as an input, and generates a question as an output. It is based on a pretrained `t5-base` model. The model is trained to generate reading comprehension-style questions with answers extracted from a text. The model performs best with full sentence answers, but can also be used with single word or short phrase answers. The model takes concatenated answers and context as an input sequence, and will generate a full question sentence as an output sequence. The max sequence length is 512 tokens. Inputs should be organised into the following format:
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COST EXPLORER
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月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。