Extract
5298°
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ScaleDown | contexto de 1,000,000 tokens | $0.04/M entrada, salida gratuita. Extract es un modelo de extracción de entidades guiado por descripción de ScaleDown. En lugar de un conjunto fijo de tipos de entidad, los llamadores describen los campos que desean en inglés simple a través de provider.options.scaledown.entities, y el modelo devuelve cada fragmento coincidente con una puntuación de confianza, desplazamientos de caracteres y contexto circundante. Es adecuado para extraer valores estructurados de contratos, facturas, correos electrónicos y transcripciones, e incluye OCR incorporado para que imágenes escaneadas y PDFs funcionen sin un paso separado. Aprende más en la documentación de ScaleDown: https://docs.scaledown.ai/api-reference/extract-overviewOpens in new tab
Guías para este modelo
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Extract es un modelo de extracción de entidades guiado por descripción de ScaleDown. En lugar de limitarte a tipos de entidad predefinidos, describes los campos que quieres en inglés simple y devuelve fragmentos coincidentes con puntuaciones de confianza, offsets de caracteres y contexto circundante. OCR incorporado significa que PDFs escaneados e imágenes entran directo sin preprocesamiento, haciéndolo práctico para contratos, facturas, correos y transcripciones.
Conocido por
- Extracción guiada por descripción: define cualquier tipo de entidad en inglés simple, sin esquema requerido.
- Devuelve puntuaciones de confianza y offsets de caracteres junto con cada fragmento extraído.
- OCR incorporado maneja imágenes y PDFs escaneados sin paso de preprocesamiento separado.
- Ventana de contexto de un millón de tokens que acomoda documentos largos en una sola llamada.
- Tokens de salida gratuitos mantienen bajos los costos para cargas de trabajo con mucha extracción.
Cuidado con
- Los pesos no son públicos; estás atado a la API de ScaleDown sin opción de autoalojamiento.
- Los detalles de precios y contexto más allá de lo publicado por ScaleDown no están verificados independientemente.
Prompts para probar
Extraer campos de factura
Aquí hay una factura escaneada. Extrae los siguientes campos: nombre del proveedor, número de factura, fecha de factura, ítems con precios unitarios, subtotal, monto de impuestos y total a pagar. Devuelve cada campo con su puntuación de confianza y los offsets de caracteres donde aparece en el documento.
Extraer obligaciones contractuales
Lee este contrato y extrae cada obligación, fecha límite y término de pago. Para cada uno, devuelve la parte responsable, la obligación exacta, la fecha de vencimiento si está indicada y la puntuación de confianza. Marca cualquier cláusula donde la confianza sea menor a 0.8.
Datos estructurados de hilo de correo
Este es un hilo de correo entre un comprador y un proveedor. Extrae: todos los nombres de productos mencionados, cantidades, precios acordados, fechas de entrega solicitadas y el nombre y correo electrónico de cada parte. Devuelve offsets de caracteres para cada valor extraído.
Comparar con
- SummarizeModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $0.04/M entrada, free salida
- Qwen3 VL 8B InstructModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.25/M entrada, $0.75/M salida
- Qwen3 VL 30B A3B InstructModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.15/M entrada, $0.60/M salida
- Llama 4 ScoutModelo con pesos abiertosContexto de 1,310,720 tokens · $0.18/M entrada, $0.59/M salida
Más modelos de texto de scaledown
Preguntas frecuentes
- ¿Puede Extract ejecutarse localmente o sin conexión?
- No. Extract es un modelo solo API de ScaleDown; los pesos no son públicos y no hay opción de autoalojamiento.
- ¿Cuánto cuesta Extract y qué tamaño de contexto tiene?
- ScaleDown cobra $0.04 por millón de tokens de entrada con tokens de salida gratuitos, y la ventana de contexto es de un millón de tokens.
- ¿En qué se diferencia Extract de un LLM general para tareas de extracción?
- Extract está diseñado específicamente para extracción de entidades: describes campos en inglés simple y devuelve resultados estructurados con puntuaciones de confianza, offsets de caracteres y contexto circundante, además de OCR incorporado para que las imágenes de documentos funcionen sin paso de preprocesamiento.
Veredicto del capitánSi tu flujo de trabajo se ahoga en facturas o contratos, el enfoque guiado por descripción y OCR incorporado de Extract eliminan una cantidad sorprendente de trabajo de infraestructura.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Extract es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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