使用场景

从餐厅菜单图像中提取菜品名称和价格。

从历史文献中提取关键事件的年份。

从天气报告中提取温度和天气状况。

产品特色

简单易用的Schema优先方法：用户可以通过定义JSON Schema来获取所需的数据结构。

无需提示工程：无需编写复杂的提示或进行多次调用，只需将上下文作为JSON Schema描述。

支持多种LLM模型：用户可以使用任何与OpenAI兼容或Anthropic的模型。

内置缓存功能：通过设置`x-cache-ttl`头，可以将l1m.io用作LLM请求的缓存。

开源：用户无需担心供应商锁定，可以选择使用开源版本或托管版本。

无数据留存：除非使用缓存功能，否则不会存储用户数据。

支持多种编程语言的SDK：提供Node.js、Python和Go等语言的SDK，方便开发者集成。

使用教程

1. 定义所需的JSON Schema，描述你希望从文本或图像中提取的数据结构。

2. 准备输入数据，可以是文本或图像的base64编码。

3. 使用API发送请求，包含输入数据、Schema以及必要的头信息（如LLM模型和提供商URL）。

4. 设置缓存时间（可选），以减少重复请求的开销。

5. 接收返回的结构化JSON数据，根据需要进行进一步处理。