Какое основное назначение Schematron V2 Turbo на alltokens?

Модель специально разработана для задач парсинга и извлечения данных из HTML-документов с последующим преобразованием их в формат JSON.

Поддерживает ли модель работу с длинными документами?

Да, модель обладает внушительным контекстным окном в 128 000 токенов, что позволяет обрабатывать даже очень объемные веб-страницы целиком.

Как обеспечить корректность вывода данных?

Для получения точного результата необходимо передавать инструкции по извлечению через JSON-схему в параметре response_format, что гарантирует структурированный ответ.

Inference.net: Schematron V2 Turbo

INInference-netОбновлено: 12 сентября 2026 г.

Schematron V2 Turbo — это специализированная модель с 3 миллиардами параметров, оптимизированная для сверхбыстрого преобразования HTML в структурированный JSON. Она ориентирована на высокую пропускную способность при обработке больших объемов данных с использованием JSON-схем.

Использовать через API

Метрики

Вход

4 ₽/M

Выход

19 ₽/M

Контекст

128k tokens

Параметры

Релиз

12 сентября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_p

Технический обзор

Schematron V2 Turbo — это модель извлечения данных из HTML в JSON с 3 миллиардами параметров от Inference.net. Она оптимизирована для высокой пропускной способности при обработке больших объемов данных. Инструкции по извлечению должны предоставляться в формате JSON-схемы через параметр response_format.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Inference.net: Schematron V2 TurboТекущая

Для чего

Контекст

128k

Цена ₽

4 / 19

Inference.net: Schematron V2 TurboТекущая

128k

4 / 19

Модель

Poolside: Laguna XS 2.1

Для чего

Обе модели относятся к классу компактных решений, ориентированных на высокую скорость работы и эффективность в узких задачах.

Контекст

262k

Цена ₽

8 / 15

Poolside: Laguna XS 2.1

262k

8 / 15

Модель

ibm-granite/granite-4.1-8b

Для чего

Модели предназначены для корпоративных сценариев обработки данных, где важна точность следования структуре и высокая производительность.

Контекст

—

Цена ₽

— / —

ibm-granite/granite-4.1-8b

—

— / —

Когда выбирать

Необходима массовая экстракция данных из HTML-кода в структурированный формат JSON
Требуется высокая скорость обработки при работе с большими объемами веб-страниц
Используется строгая валидация ответов через JSON-схемы в параметре response_format