Foresight 是由 Lightningrod AI 推出的託管式預測模型,能針對任何預測問題回傳校準過的機率估算值。它採用與 OpenAI 相容的 API,開發者只需極少改動就能整合到現有工作流程中。該模型以專利的「Future-as-Label」方法訓練,在已結算的 Polymarket 問題上,其 Brier Skill Score 優於通用前沿模型。針對預測任務,它比標準 LLM 更便宜、也更準確。
預測市場機器人
擷取即時市場,根據校準機率為每個合約定價,並在邊際機會出現時執行交易。
造市者
圍繞校準後的公允價值對市場雙邊報價,並隨局勢變化重新定價。
預測代理
透過 OpenAI 相容介面,將「預測未來」工具嵌入任何代理系統。
風險預測器
輸入新聞或申報文件,取得供應鏈衝擊、政策行動與地緣政治的機率。
量化訊號追蹤器
將校準機率作為特徵,用於獲利驚喜、SEC 風險實現與排名變動。
事件監控器
追蹤關注清單中的事件,隨新聞更新即時取得每個事件的機率。
校準機率輸出
Foresight 回傳精確機率(例如「Fed 會在 2026 年 3 月降息嗎?」→ 0.72),而非泛泛的文字。
OpenAI 相容 API
使用你已在生產環境中使用的同一客戶端與介面,只需更改 `base_url`。
自動研究能力
設定 `"research": True`,模型會在產生預測前自動收集相關背景資訊。
自動答案類型
使用 `"answer_type": "auto"`,無需手動設定即可取得校準後的機率答案。
更便宜的推論
定價為每 1M 輸出代幣 $6 美元,比 GPT-5 便宜 1.7 倍,比 Opus 4.6 便宜 4.2 倍。
Future-as-Label 訓練方法
模型從真實世界結果學習,而非僅從合理的文字學習,從而提升預測準確度。
Brier Skill Score 領先
在已結算的 Polymarket 問題上,表現優於 GPT-5、Gemini 3.1 Pro 與 Opus 4.6 等前沿模型。
需要可靠、校準機率預測以輔助決策的企業團隊、政府機構與新創公司。同樣適合開發預測市場機器人、造市者、預測代理、風險預測器、量化訊號追蹤器與事件監控器的開發者。
https://api.lightningrod.ai/v1/openai 並帶入你的 API 金鑰。research 與 answer_type 參數。 標籤內的校準機率。定價明確:Foresight 每 1M 輸出代幣 $6 美元,對比 GPT-5 為 $10 美元、Gemini 3.1 Pro 為 $12 美元、GPT-5.4 為 $15 美元、Opus 4.6 為 $25 美元。未提及免費試用或免費方案。
Foresight 的價值主張非常明確:在預測任務上,它比領先的前沿模型更準確、也更便宜。OpenAI 相容的 API 讓已在生產環境使用 LLM 的團隊能輕鬆整合。模型具備自動研究與輸出校準機率的能力,消除了機率預測中的猜測成分。對於任何正在建構預測市場、風險分析或事件監控工具的人來說,Foresight 提供了專為此設計、且具成本效益的通用 AI 模型替代方案。
Foresight by Lightningrod AI 提供符合 OpenAI 規格的託管預測模型 API,可產出校準後的機率估算,適用於各種預測需求。
Category:API 服務
Visit Link:https://www.lightningrod.ai/models
Tags:機率預測、預測API、校準預測、AI預測、託管模型