Extract può essere eseguito localmente o offline?

No. Extract è un modello solo API di ScaleDown; i pesi non sono pubblici e non c'è opzione di auto-ospitazione.

Quanto costa Extract e quanto è grande la sua finestra di contesto?

ScaleDown addebita $0,04 per milione di token in input con token di output gratuiti, e la finestra di contesto è di un milione di token.

In cosa differisce Extract da un LLM generalista per compiti di estrazione?

Extract è costruito appositamente per l'estrazione entità: descrivi i campi in inglese semplice e restituisce risultati strutturati con punteggi di confidenza, offset di carattere e contesto circostante, più OCR integrato che permette di lavorare con immagini di documenti senza passaggi di preprocessing.

Extract

5298°

#llm #scaledown #visione #estrazione dati #contesto lungo #budget

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ScaleDown | contesto da 1.000.000 token | $0,04/M input, output gratuito. Extract è un modello di estrazione entità guidato da descrizione di ScaleDown. Invece di un set fisso di tipi di entità, i chiamanti descrivono i campi desiderati in inglese semplice tramite provider.options.scaledown.entities, e il modello restituisce ogni intervallo corrispondente con un punteggio di confidenza, offset di carattere e contesto circostante. È adatto per estrarre valori strutturati da contratti, fatture, email e trascrizioni, e include OCR integrato così che immagini scansionate e PDF funzionino senza un passaggio separato. Scopri di più nella documentazione di ScaleDown: https://docs.scaledown.ai/api-reference/extract-overviewOpens in new tab

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Extract è un modello di estrazione entità guidata da descrizione di ScaleDown. Invece di vincolarti a tipi di entità preimpostati, descrivi i campi che vuoi in inglese semplice e restituisce gli span corrispondenti con punteggi di confidenza, offset di carattere e contesto circostante. L'OCR integrato significa che PDF scansionati e immagini vanno direttamente dentro senza preprocessing, rendendolo pratico per contratti, fatture, email e trascrizioni.

Conosciuto per

Estrazione guidata da descrizione: definisci qualsiasi tipo di entità in inglese semplice, senza schema richiesto.
Restituisce punteggi di confidenza e offset di carattere insieme a ogni span estratto.
OCR integrato gestisce immagini e PDF scansionati senza passaggi di pipeline separati.
Finestra di contesto da un milione di token che consente documenti lunghi in una singola chiamata.
Token di output gratuiti mantengono bassi i costi per carichi di lavoro con molta estrazione.

Attenzione a

I pesi non sono pubblici; sei vincolato all'API di ScaleDown senza opzione di auto-ospitazione.
Prezzi e dettagli di contesto oltre quanto pubblicato da ScaleDown non sono verificati indipendentemente.

Ideale per

Prompt da provare

Estrai campi fattura

Ecco una fattura scansionata. Estrai i seguenti campi: nome del fornitore, numero fattura, data fattura, voci con prezzi unitari, subtotale, importo tasse e totale dovuto. Restituisci ogni campo con il punteggio di confidenza e gli offset di carattere dove appare nel documento.

Estrai obblighi contrattuali

Leggi questo contratto ed estrai ogni obbligo, scadenza e termine di pagamento. Per ciascuno, restituisci la parte responsabile, l'obbligo esatto, la data di scadenza se indicata e il punteggio di confidenza. Segnala qualsiasi clausola con confidenza sotto 0,8.

Dati strutturati da thread email

Questa è una conversazione email tra un acquirente e un fornitore. Estrai: tutti i nomi di prodotto menzionati, quantità, prezzi concordati, date di consegna richieste e nome e indirizzo email di ciascuna parte. Restituisci gli offset di carattere per ogni valore estratto.

Confronta con

Summarize
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $0.04/M, output free
Qwen3 VL 8B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.25/M, output $0.75/M
Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.15/M, output $0.60/M
Llama 4 Scout
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,310,720 token · Input $0.18/M, output $0.59/M

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Domande frequenti

Extract può essere eseguito localmente o offline?: No. Extract è un modello solo API di ScaleDown; i pesi non sono pubblici e non c'è opzione di auto-ospitazione.
Quanto costa Extract e quanto è grande la sua finestra di contesto?: ScaleDown addebita $0,04 per milione di token in input con token di output gratuiti, e la finestra di contesto è di un milione di token.
In cosa differisce Extract da un LLM generalista per compiti di estrazione?: Extract è costruito appositamente per l'estrazione entità: descrivi i campi in inglese semplice e restituisce risultati strutturati con punteggi di confidenza, offset di carattere e contesto circostante, più OCR integrato che permette di lavorare con immagini di documenti senza passaggi di preprocessing.

Verdetto del capitano
Se la tua pipeline è sommersa da fatture o contratti, l'approccio guidato da descrizione di Extract e l'OCR integrato eliminano una quantità sorprendente di lavoro di integrazione.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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