milliseconds.ai

專做「判斷題」的小模型 API:丟文字或圖片進去,直接拿回是非、分類、分數或結構化欄位

免費或付費
一句話介紹:專做「判斷題」的小模型 API:丟文字或圖片進去,直接拿回是非、分類、分數或結構化欄位

milliseconds.ai 是最近上 Product Hunt 的模型 API,口號是「Small model. Big decisions.」。它不是聊天模型,而是一顆專門回答「應用程式需要的那個答案」的小模型:你送進文字或圖片,它回傳標籤、欄位、分數或是非答案,全部是結構化資料,不會先來一段「當然!讓我們深入探討……」。

API 端點切得很細,每個都有實例。/yes-no 判斷敘述是否成立,例如「客人表達了急迫性」回傳 true 與機率;/classify 從你給的標籤裡選一個,像把「這個月被重複扣款」分到 billing 佇列並附各標籤分數;/rate 把客人情緒打成可排序的分數;/answer 從文字中抽出答案片段並附原文位置;/extract 依你的 JSON Schema 抽出發票號碼、廠商、金額、幣別;/entities 辨識人名、組織、理賠編號與日期;另外還有 verify 與 classify-tree。提供 REST、SDK 與 CLI,官網也有給 AI 代理用的 skills。

功能特色與適用場景:價格是最大賣點,每百萬輸入 token 只要 0.04 美元、輸出免費,測試金鑰每月還送 1.25 億 token。很適合台灣的客服系統、電商後台、保險理賠或會計軟體,把「分流信件、讀發票欄位、比對退貨是否符合政策」這類高頻、低複雜度的判斷從大模型搬過來省錢。官網沒有說明中文準確度,正式上線前請用自己的中文資料驗證。

TheAI學院 編輯建議

編輯實測後的真心話

很多團隊用最貴的模型做最簡單的分類,這是 AI 預算最常見的浪費。milliseconds.ai 把判斷題獨立出來、價格壓到很低,對高流量後台系統是很實際的選擇。

— theai 編輯團隊

主要功能

  • /yes-no、/classify、/rate 等判斷端點,回傳機率與信心分數
  • /extract 依 JSON Schema 抽取欄位,/entities 辨識實體
  • /answer 抽取答案片段並附原文位置
  • 同時支援文字與圖片輸入
  • REST、SDK、CLI 與 AI 代理 skills
  • 分級速率限制,依累計付費自動升級

如何使用 milliseconds.ai

  1. 申請 milliseconds.ai 的 API。
  2. 丟文字或圖片進去做判斷題(是非、分類、分數)。
  3. 取得結構化欄位的結果。
  4. 把判斷整合進你的流程。
  5. 依用量計費。
  6. 依場景調整。
  7. 關鍵判斷仍要抽樣人工核對。

適用場景

  • 客服系統自動把來信分到帳務、物流、技術佇列
  • 會計軟體從發票文字抽出號碼、廠商與金額
  • 電商後台判斷退貨申請是否符合政策
  • 保險理賠從通話紀錄辨識人名、理賠編號與日期
  • 社群平台依情緒分數排序待處理的抱怨

milliseconds.ai 的優點與缺點

優點

  • 輸入 token 單價極低,輸出免費
  • 回應全是結構化資料,接進程式很直接
  • 測試額度大方,免信用卡

缺點

  • 官網未說明中文的準確度
  • 不適合需要長篇推理或生成的任務
  • 正式環境需先購買 10 美元以上點數

價格方案

測試金鑰每月 1.25 億免費輸入 token、免信用卡;正式環境每百萬輸入 token 0.04 美元、輸出 token 免費,需先購買至少 10 美元點數;圖片依解析度另計

milliseconds.ai 常見問題

milliseconds.ai 跟一般 LLM API 有何不同?

它是專做判斷、分類與擷取的小模型,只回傳結構化結果,不產生長篇文字,因此便宜且回應快。

價格怎麼算?

正式環境每百萬輸入 token 0.04 美元、輸出免費;測試金鑰每月有 1.25 億免費輸入 token。

可以處理圖片嗎?

可以,圖片依解析度換算 token,例如 yes-no、classify 在預設解析度下每千張約 0.08 美元,以官網為準。

使用者評價

還沒有足夠評價,搶先分享你的使用心得!

寫下你的評價

評論將經審核後公開。

milliseconds.ai 的替代方案

查看相似的 AI 工具 →

相關 AI 工具

猜你也想看的AI 開發者工具

前往官網 ↗