PrismML: Ternary Bonsai 2 9B · Prism Ml
PrismML: Ternary Bonsai 2 9B es un modelo de lenguaje de Prism Ml disponible en ia.gratis. Contexto 262K.
Sobre PrismML: Ternary Bonsai 2 9B
PrismML: Ternary Bonsai 2 9B es un modelo de lenguaje de Prism Ml disponible en ia.gratis. Contexto 262K.
En què destaca: Prism Ml · Chat general · 262K contexto.
Com fer servir PrismML: Ternary Bonsai 2 9B
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1
Escriu o puja
Escriu el que vols al quadre de dalt — o puja l'arxiu si l'eina ho demana.
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2
Genera
Clica al botó principal. Espera 2-30 segons segons el model i la mida de l'input.
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3
Descarrega o comparteix
Descarrega el resultat o comparteix l'enllaç directe. Sense marca d'aigua, llest per fer servir.
Preguntes freqüents
¿Cuánto cuesta usar PrismML: Ternary Bonsai 2 9B?
PrismML: Ternary Bonsai 2 9B es un modelo Pro: cuesta 10 tokens por uso (~$0.05 de costo real para nosotros). Necesitas un plan Pro ($9/mes → 15.000 tokens) o un pack one-shot. Si ya tienes tokens en la cuenta gratis, también puedes gastarlos directamente.
¿Cuántos usos de PrismML: Ternary Bonsai 2 9B entran en el plan Pro?
Pro ($9/mes) te da 15.000 tokens recurrentes. A 10 tokens por uso de PrismML: Ternary Bonsai 2 9B, eso son ~1.500 usos completos por ciclo. Si te quedas corto, los packs one-shot (5.000 / 25.000 / 80.000 tokens) suman al saldo sin caducar antes de un año.
¿Qué hace especial a PrismML: Ternary Bonsai 2 9B?
Sus puntos fuertes concretos son: prism ml, chat general y 262k contexto. Acepta imágenes como input (multimodal) además de texto — útil para describir capturas, leer gráficas o resolver problemas desde una foto.
¿Qué tan rápido responde PrismML: Ternary Bonsai 2 9B?
PrismML: Ternary Bonsai 2 9B tiene velocidad equilibrada: 5-15 segundos por respuesta — ni el más rápido ni el más lento del catálogo. El tiempo real depende también de la longitud del prompt y de la carga del datacenter — modelos con contexto enorme tardan más cuando metes textos muy largos.
¿Cómo uso PrismML: Ternary Bonsai 2 9B en ia.gratis?
Puedes usar PrismML: Ternary Bonsai 2 9B desde /chat/ seleccionando PrismML: Ternary Bonsai 2 9B en el picker, o vía la API REST con `model=ternary-bonsai-2-9b` en el cuerpo del POST. Resumen rápido: modelo de chat de Prism Ml. El identificador interno del modelo es `ternary-bonsai-2-9b` — útil cuando integres por API.