Қидирув генератори
Тижорат мақсадларида фойдаланиш мумкин
380+ моделлар
Сув белгиси йўқ
Қўшилиш талаб этилмайди
Модель:
+ GPT-5, Claude, Gemini
12 хил манбалар (китоб, журнал мақоласи, веб-сайт, янгиликлар, журнал, конференция мақоласи, диссертация, ҳукумат ҳисоботи, видео, подкаст, ижтимоий медиа, интервью, маълумотлар тўплами) бўйича 9 хил услубда (APA 7, MLA 9, Chicago / Turabian 17, Harvard, IEEE, AMA, Vancouver, ASA, ACS) иқтибослар яратиш. Ҳам манбалар рўйхатини, ҳам матндаги иқтибосни, шунингдек, BibTeX экспортини ва кучли фойдаланувчилар учун нусха кўчириш мумкин бўлган Zotero JSON фрагментини чиқаради.
Олдинги параметрлар
Натижа
Токенлар тугади.
Яна теги олиш
❤️ Free.aiни севасанми? Дўстларингга айт!
Реферал ҳавола олиш ва ҳар бир дўст учун 25,000 токен олиш учун рўйхатдан ўтинг.
Яна кўпроқ хоҳлайсанми?
30K tokens/day + 10K bonus учун бепул рўйхатдан ўтинг
Бепул рўйхатдан ўтиш
Сизнинг илтимосингиз ишланмоқда...
Ўзингизнинг эркин AI. APA, MLA, Chicago ва Harvard форматларингиз билан иқтибослар яратинг.
Қўллаш усули Қидирув генератори
1
Ўзингизнинг киритмани киритинг
Матн ёзинг, файл юкланг ёки нимани хоҳлаётганингизни айтинг. Ҳисоб керак эмас.
2
Юклаб олишни босинг
Бизнинг ИИ сизнинг талабингизни энг яхши очиқ манбали моделларни қўллаган ҳолда сониялар ичида ишлайди.
3
Юклаб олиш ва улаш
Натижаларни юклаб олиш, нусха кўчириш ёки ўртоқлашиш. Шахсий ва бизнес мақсадлар учун бепул.
Бу асбобни API орқали ишлатиш
Бу асбобни ўз кодингиздан автоматлаштиринг. OpenAI-га мос келувчи REST охирги нуқтаси, Bearer-token аутентификацияси, қўшимча SDK талаб этилмайди. Токен қиймати веб интерфейсига мос келади.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement for a 5-year-old."}]}'Қидирув генератори — FAQ
14 хил манбалар (китоб, китоб боблари, журнал мақолалари, веб-сайт, янгиликлар, журнал, конференция мақолалари, диссертация, ҳукумат ҳисоботи, видео/фильм/YouTube, подкаст, ижтимоий медиа пост, интервью, маълумотлар тўплами/программа) бўйича 9 хил (APA 7, MLA 9, Chicago 17, Harvard, IEEE, AMA 11, Vancouver, ASA 6, ACS) тўғри шаклланган иқтибосларни яратади. Мақола рўйхатига кириш, матндаги иқтибослар мисолларини (қўнғироқча + биринчи иқтибос + кейинги), қўшимча BibTeX киритиш ва кучли фойдаланувчилар учун Zotero CSL-JSON'ни чиқаради.
Citation Machine ва EasyBib (иккаласи ҳам Chegg'га тегишли) реклама билан бепул + тўловли Plus даражалари ($9.95/mo ҳар бири). Zotero бепул очиқ манбали, аммо иш столи дастурини талаб қилади. Mendeley (Elsevier) бепул, тўловли сақлаш билан. MyBib реклама билан бепул. Барчаси метамаълумотлар мавжуд бўлганда иқтибослар ишлаб чиқаради. Free.ai'нинг асбоби 100% бепул, рекламасиз, бошқа услубда кўчирилган иқтибосни ташлашингиз ёки хом манба матнини жойлаштиришингиз ва у қайта форматлашни қўллаб-қувватлайди - қўл билан майдон киритишни тежаш. Плюс 9 услуб ва BibTeX / CSL-JSON экспорти.
Ҳа — Qwen 3 30B бизнинг GPUларда. Бир марталик APA 7 иқтибоси 250 токенга тушади. Бепул рўйхатдан ўтиш 10,000 токенни олади — ~40 иқтибос. Бач режим (бир вақтда кўплаб манбалар) иқтибос учун самаралироқ.
9 та услуб: APA 7 (психология / ижтимоий фанлар), MLA 9 (гуманитар фанлар / инглиз тили), Chicago 17 notes-bibliography (тарих / санъат тарихи), Harvard (UK / Австралия университетлари), IEEE (инженерия / CS), AMA 11 (тиббиёт / JAMA), Vancouver (биомедицинал / NLM), ASA 6 (социология), ACS (химия). Ҳар бири расмий сўнгги нашр қоидаларига риоя қилади.
Модел [Not known year] / [Author n.d.] / [Publisher missing] каби қоғозчалар ичида жой эгаларини қўллайди — ҳеч қачон маълумотларни яратмайди. Билганингизни тўлдиринг, жой эгаси нима кераклигини кўрсатади. Чоп этиш санаси бўлмаган веб-сайтлар учун APA 7 '(n.d.)' ни қўллайди, бу сиз кўрадиган нарса.
Қисқача — URL, DOI ёки бошқа услубда кўчирилган иқтибосни Ўраш тугмасига жойланг ва модел ўзи аниқлай оладиган библиографик майдонларни ажратади. ҚИСТОМИЙ БОШҚАРИШ: модел URL'ларни жонли қабул қила олмайди (тахмин қилиш вақтида интернетга кириш йўқ), шунинг учун бошқа маълумотсиз оддий URL кўп ўрин эгалловчи киритишни ҳосил қилади. Энг яхши натижалар учун, манбанинг бош саҳифасини ёки абстракт блокни, фақат URL'ни эмас, жойланг.
Ҳа — "Also output BibTeX entry"ни ёқиш/ёқмаслаш. Сиз.bib файлингизга жойлаштириш учун тайёр `@article{key, author={...}, title={...},...}` блокини оласиз. LaTeX / Overleaf / Zotero учун ишлайди. Тип-теги (@article / @book / @inproceedings / @misc) манба тури бўйича автоматик равишда аниқланади.
Ҳа — "Алло Zotero CSL-JSON"ни ишга туширинг. CSL-JSON блоки Zotero'га тўғридан-тўғри жойланиши мумкин (Идентификатор бўйича қўшиш > JSON жойлаш) ёки CSL'ни қўллаб-қувватловчи бошқа манба бошқарувчисига. Маълумот базасидан тоза импорт қилинмаган бирор ноодатий манба бўлса, бу жуда фойдали.
Ҳа — санаш танловчисида Batch га ўтиш + Ўраш тугмасидаги бўш сатрлар ёки рақамланган рўйхатлар билан ажратилган кўплаб манбаларни жойлаштириш. Модел ҳар бир манба учун бир тўлиқ шаклланган киритишни, алфави тартибда (ёки IEEE / Vancouver учун рақамли тартибда) тартибга келтиради. Word ҳужжати ярми форматланган манбалар билан тўлиб кетганда фойдали.
Йўқ — биринчи сессия бепул. 10K токенлар, яратиш тарихи, премиум моделлар учун рўйхатдан ўтинг. Ҳар бир рўйхатдан ўтиш учун ~40 цитация.
Ҳа — манба сарлавҳаларини уларнинг асл тилида (алманча, японча ва ҳоказо) жойлаштириш. Эслатма киритилиши сарлавҳанинг асл тилида сақланиб қолади; матн ичида келтирилган манбалар муаллифнинг исми лотин алифбосида кўрсатилганда ишлатилади. Баъзи стиллар қўлланмалари [қўнғиротлар] ичида таржималарни талаб қилади — модел буларни ҳар бир стил учун киритади.
Ҳа — /v1/chat/га POST қилиш, цитировка тизими талаби билан (шаблон манбасида). Академик-асбоблар плагинлари, LMS интеграциялари ёки тадқиқот-ташкилотлар учун фойдали. Бёрер аутентификацияси, ойлик чегаралар. Ҳужжатлар /api/ да.
Бу асбобни қандай баҳолайсиз?