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
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。
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
- 申請 milliseconds.ai 的 API。
- 丟文字或圖片進去做判斷題(是非、分類、分數)。
- 取得結構化欄位的結果。
- 把判斷整合進你的流程。
- 依用量計費。
- 依場景調整。
- 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
milliseconds.ai 的替代方案
查看相似的 AI 工具 →相關 AI 工具
Claude
Anthropic 的 AI 助理,長文件與寫作品質是它的主場。
Pidgeon
一次 API 呼叫就給 AI 代理一個真正能收發信的地址,收進來的每封信先過「防火牆」標出隱藏指令,資料全程放在歐盟
TheySaid
在 Claude Code、Cursor、Lovable 裡直接叫出「用你的客戶資料訓練的合成測試員」試用設計,幾分鐘拿到放聲思考錄影與修正提示詞
Revix AI
不用先寫規則手冊:Revix 讀你的 repo 歸納團隊慣例,再用這些規則審查每一個 pull request
ContextGem
用描述取代提示詞的 Python 文件抽取框架,1.0 版加入「決策模型」,是非題與分類題改用機率回答,又快又省
Yardlet
原生 Swift 寫的 Mac App,把 Codex、Claude Code 等 CLI 代理放進同一個視窗,還能讓它們互相派工、互相審查