Extract
Extract 是 ScaleDown 推出的一款描述驱动型实体抽取模型。它不采用固定的实体类型集合，调用方可通过 `provider.options.scaledown.entities` 以纯英语描述自身所需的字段，从而灵活适配不同场景下的实体抽取需求，为各类文本处理任务提供适配性更强的实体信息提取能力。
上下文 1M能看图能读文件
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
整体来看，还能看图一起分析。
- 长文友好：一次塞很多资料也不容易“忘前面”
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
这款模型还没有公开智能指数，评测榜暂时排不上。
去评测榜看其它模型大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.040/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$0.0000/M
模型生成回复的费用，通常更贵
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.02（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本图像文件
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程