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Perceptron: Perceptron Mk1

perceptron/perceptron-mk1

Vergleich

Perceptron Mk1 (Mark One) is Perceptron's highest-quality vision-language model for video and embodied reasoning.** It accepts image and video inputs paired with natural language queries, and produces detailed visual understanding responses, either structured or natural language. It excels at video understanding tasks like video QA, summarization, and event detection. On image inputs, it advances point-by-example grounding from multimodal prompts, OCR and document parsing on messy real-world inputs, open vocabulary object detection and counting, and hand pose estimation.

Reasoning can be enabled per request to trade latency for deeper analysis on harder tasks. Structured annotations are emitted inline with text only when explicitly requested via the annotation_format parameter (pass "point", "box", or "polygon" for spatial localization on images, or "clip" (start/end timestamps) for temporal segments in video). Without annotation_format, the model returns natural-language text only.

Modalitäten
Eingabe- / Ausgabepreis
0,15 $ / 1,50 $pro 1 Mio.
Kontext
33K
Veröffentlicht
12. Mai 2026
Vergleich
AnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitAppsAktivitätFAQEntdecken

Anbieter

Dieses Modell wird von einem einzigen Anbieter gehostet. OpenRouter leitet jede Anfrage direkt an ihn weiter – es sind keine Routing-Entscheidungen erforderlich.

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

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KI-Modelle mit Bildverarbeitung: Multimodale LLMs für das BildverständnisSammlungKI-ModellranglistenRangliste
Latenz / Durchsatz
0,15 $1,50 $1,84s9 tps
100,00 %
Durchsatz
9Token/s

P50, bester Wert über alle Anbieter hinweg

Latenz
1,83s

P50, bester Anbieter

Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
99,98 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 99,98 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
99,95 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://keytags.app/
keytags
neu
55,6MToken
2.
Favicon für https://hellohaven.ai/
Hello Haven
neu
3,57MToken
3.
Favicon für https://toolsie.ru/
Toolsie / Tulsi
neu
991KToken
4.
Favicon für https://ai.leadmagicx.com/
LeadMagicX
neu
666KToken
5.
Favicon für https://betarena.ai/
ChartAI Predictions
neu
607KToken

Häufig gestellte Fragen

Perceptron Mk1 (Mark One) is Perceptron's highest-quality vision-language model for video and embodied reasoning.** It accepts image and video inputs paired with natural language queries, and produces detailed visual understanding responses, either structured or natural language. It excels at video understanding tasks like video QA, summarization, and event detection.

Perceptron Mk1 kostet 0,15 $/M Eingabe-Token und 1,50 $/M Ausgabe-Token.

Perceptron Mk1 hat ein Kontextfenster von 32.768 Token. Es unterstützt bis zu 8.192 Completion-Token.

Nein. Perceptron Mk1 akzeptiert tools nicht, daher sind Funktionsaufrufe nicht verfügbar. Es unterstützt auch strukturierte Ausgaben über ein JSON-Schema in response_format.

Perceptron Mk1 akzeptiert Text, Bilder und Video als Eingabe und gibt Text zurück.

Perceptron Mk1.5 ist ein weiteres Text-Modell von Perceptron.

Perceptron Mk1 wurde am 12. Mai 2026 veröffentlicht.

Weitere Modelle von perceptron

Perceptron Mk1.5

Perceptron Mk1.5 is Perceptron's embodied reasoning model for physical agents. It accepts text, image, video, and audio input, and answers with text plus optional structured annotations: points, boxes, polygons, tracks, and clips.

It supports graded reasoning through the standard reasoning controls, function tool calling, and structured outputs via JSON Schema. Structured annotations are emitted inline with text only when requested via the annotation_format parameter ("point", "box", or "polygon" for spatial localization on images, "clip" for temporal segments in video). Video soundtracks are analyzed only when enabled per request via provider.options.perceptron.enable_audio_in_video: true.

Text37K Kontext0,15 $ / 1,50 $