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Perceptron: Perceptron Mk1.5

perceptron/perceptron-mk1.5

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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.

Modalidades
Precio de entrada / salida
0,15 US$ / 1,50 US$por 1M
Contexto
37K
Publicado
25 sept 2026
Comparar
ProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadAplicacionesActividadPreguntas frecuentesExplorar

Proveedores

Este modelo está alojado por un único proveedor. OpenRouter le reenvía todas las solicitudes directamente, sin necesidad de tomar decisiones de enrutamiento.

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. La API de OpenRouter es compatible con OpenAI: la mayoría de los SDK funcionan con solo cambiar la URL base. Lo único que cambia entre modelos es el identificador del modelo que aparece a continuación.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Explorar más modelos

Modelos de IA con visión: LLM multimodales para la comprensión de imágenesColecciónClasificaciones de modelos de IAClasificación
Latencia / rendimiento
0,15 US$1,50 US$0,64s96 tps
100,00 %
Rendimiento
96tok/s

P50, el mejor entre los proveedores

Latencia
0,64s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
99,93 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 99,93 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,76 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

1.
Favicon de https://github.com/vladyslavkrasov/ClipFactory
ClipFactory Video Scoring
nuevo
42,6Mtókenes
2.
Favicon de https://richpanel-portal-production.up.railway.app/
AYBL Support Portal
nuevo
22,9Mtókenes
3.
Favicon de https://orbio.so/
Orbio
nuevo
4,31Mtókenes
4.
Favicon de https://pi.dev/
pi
There are many coding agents, but this one is yours.
3,78Mtókenes
5.
Favicon de https://hellohaven.ai/
Hello Haven
nuevo
3,44Mtókenes

Preguntas frecuentes

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.

Perceptron Mk1.5 cuesta 0,15 US$/M de tokens de entrada y 1,50 US$/M de tókenes de salida.

Perceptron Mk1.5 tiene una ventana de contexto de 36.864 tókenes. Admite hasta 8192 tókenes de respuesta.

Sí. Perceptron Mk1.5 admite tools y tool_choice para llamadas a funciones. También admite salidas estructuradas mediante un esquema JSON en response_format.

Perceptron Mk1.5 acepta texto, imágenes, vídeo y audio como entrada y devuelve texto.

Perceptron Mk1 es otro modelo de texto de Perceptron.

Perceptron Mk1.5 se lanzó el 25 de septiembre de 2026.

Más modelos de perceptron

Perceptron Mk1

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.

TextoContexto de 33K0,15 US$ / 1,50 US$

Perceptron Mk1.5 cuesta 0,15 US/Mdetokensdeentraday1,50 US/M de tokens de entrada y 1,50 US/Mdetokensdeentraday1,50 US/M de tókenes de salida.