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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.

Modalités
Prix en entrée / sortie
0,15 $US / 1,50 $USpar 1M
Contexte
37K
Publié
25 sept. 2026
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FournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéApplicationsActivitéFAQExplorer

Fournisseurs

Ce modèle est hébergé par un seul fournisseur. OpenRouter lui transmet directement chaque requête — aucune décision de routage à prendre.

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. L’API d’OpenRouter est compatible avec OpenAI — la plupart des SDK fonctionnent en remplaçant simplement l’URL de base. Seul le slug du modèle ci-dessous change d’un modèle à l’autre.

Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional

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Modèles d’IA avec vision : LLM multimodaux pour la compréhension d’imagesCollectionClassements des modèles d’IAClassement
Latence / débit
0,15 $US1,50 $US0,64s96 tps
100,00 %
Débit
96jetons/s

P50, meilleur résultat tous fournisseurs confondus

Latence
0,64s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
100,00 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
99,93 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 99,93 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability
99,76 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

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

Questions fréquentes

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 coûte 0,15 $US/M de jetons d’entrée et 1,50 $US/M de jetons de sortie.

Perceptron Mk1.5 dispose d’une fenêtre de contexte de 36 864 jetons. Il prend en charge jusqu’à 8 192 jetons de complétion.

Oui. Perceptron Mk1.5 accepte tools et tool_choice pour l’appel de fonctions. Il prend également en charge les sorties structurées via un schéma JSON dans response_format.

Perceptron Mk1.5 accepte texte, images, vidéo et audio en entrée et renvoie texte.

Perceptron Mk1 est un autre modèle texte de Perceptron.

Perceptron Mk1.5 est sorti le 25 septembre 2026.

Autres modèles 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.

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