Açar söz çıxart
Ticari istifadə OK
579 modelləri
Su işarəsiz
Qeydiyyat tələb edilmir
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Əlavə seçimlər
Nəticə
Tokenlər azalır.
Daha çox Token
❤️ Free.ai sevmirəm? Dostlarına deyin!
Referal link almaq və dost başına 30,000 token qazanmaq üçün -ə qeyd olun.
Daha çox istəyirsiniz?
Pulsuz qeydiyyat: 30,000 token/gün
Qeyd Et
İstəyinizi işlədin...
Pulsuz AI ilə hər hansı bir mətndən açar sözlər çıxarın. SEO və məzmun analizi asanlaşdırılmışdır.
İstifadəsi Açar söz çıxart
1
Girişinizi daxil edin
Mətn yazın, fayl yükləyin, ya da istədiyinizi təsvir edin. Hesab lazım deyil.
2
Quraşdır
Bizim AI ən yaxşı açıq mənbə modelləri istifadə edərək sizin istəyinizi saniyələr ərzində işləyir.
3
Endirilənlər
Nəticənizi yükləyin, kopyalayın və ya paylaşın. Şəxsi və kommersiya istifadəsi üçün pulsuzdur.
Bu vasitəni API vasitəsilə istifadə et
Bu aləti öz kodunuzdan avtomatlaşdırın. OpenAI-ya uyğun REST son nöqtəsi, Bearer-token auth, əlavə SDK tələb olunmur. Token xərcləri veb interfeysinə uyğundur.
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": "Summarize this: ..."}]}'Bağlantılı Pulsuz AI Vasitələri
Açar söz çıxart - FAQ
Hər hansı uzun mətndən (məqalə, blog yazısı, transkript, məhsul təsviri) ən mənalı söz və ifadələri çıxarır. Beş çıxarma üsulu: (1) axtarış məqsədi ilə təqvimlənmiş SEO açar sözləri, (2) yüksək səviyyəli mövzular + mövzular, (3) adlandırılmış obyektlər - insanlar/yerlər/təşkilatlar, (4) təqvim-stil kiçik hərf-düzgünlük-birləşmiş təqvimlər, (5) akademik indeks terminləri. TF-IDF, xam tezlik, ya da semantik əhəmiyyətli nəticələr 0-100 arasındadır. CSV, TXT, ya da JSON olaraq ixrac et.
Bəli - 1,500 sözlük məqalə Qwen 3 30B modelində ~350 tokendə çıxarılır, 6,000 anonim və ya 30,000 qeydiyyatlı gündəlik hovuzun içində rahat. İlk çıxarış üçün qeydiyyat tələb olunmur.
Bu alətlər onlara verdiyiniz açar sözlər üçün canlı axtarış-volume məlumatlarını çıxarır ($99 + / ay). Bu alət əksinə edir - sizin məzmununuzdan namizəd açar sözləri çıxarır və axtarış məqsədlərini sıralayır. İş axını: məqalənin artıq vurğuladığı cümlələri tapmaq üçün istifadə edin, sonra aylıq axtarış həcmini yoxlamaq üçün Ahrefs / Semrush-a yapışdırın. Özlərinin pulsuz açar söz-çətinlik balları ilə gözəl birləşir.
Üç qiymətləndirmə üsulu: (1) TF-IDF (öncəki) sözləri həm bu sənəddə tez-tez, həm də ümumi ingilis dilində nadir sözlər kimi qiymətləndirir - SEO üçün ən yaxşı, çünki bunlar fərqləndirmə terminləridir. (2) Təbii tez-tezlik təkrarlanmaları doğru hesablayır - ən çox nə dediyinizi görmək istədiyiniz zaman ən yaxşı. (3) Semantik uyğunluq sənədin əsas tezisi ilə yaxınlığı ilə qiymətləndirir, hətta bir cümlə yalnız bir dəfə görünsə də - mövzuya uyğunluq üçün ən yaxşı.
N-gram N sözlərin birləşmiş ardıcıllığıdır. "climate change" 2-gramdır. "artificial intelligence model" 3-gramdır. Yalnız 1-gram ("photosynthesis" kimi tək sözlər), 2-gram ("carbon footprint" kimi baş cümlələr), ya da 3-gram ("carbon footprint calculator" kimi uzun-qulaqlı) çıxarmaq üçün çipləri dəyişdirin. SEO iş axınlarının çoxu 2+3-gram istəyir - tək sözlər çox ümumidir.
Bəli - ön qurğulu dayanma siyahısı 14 dildə "the", "and", "of", "is", və s. sözləri silməkdədir. "İçəridən çıxarılacaq sözlər" sahəsindən istifadə edərək özəl dayanma sözlərini əlavə edə bilərsiniz - öz marka adınızı, məhsul kodlarınızı və ya nəticələrdə üstünlük təşkil edəcək qanuni sözləri silmək üçün faydalıdır.
Google istifadəçi məqsədinə görə sorğuları qruplaşdırır: məlumatlı ("X nədir"), navigasiyalı ("nike rəsmi mağazası"), kommersiyalı ("2026 ən yaxşı qaçış ayaqqabıları"), əməliyyatlı ("air max online satın al"). Alət çıxarılan açar sözlərinizi mümkün məqsədlə etiketləyir, beləliklə məqalənin araşdırıcılar, alış-verişçilər və ya doğrudan-trafik axtarışları üçün sıralanmasını bilirsiniz. SERP xüsusiyyətlərinə uyğun məzmun üçün vacibdir.
99 dil əsas Qwen 2.5 modeli vasitəsilə. İngilis, İspan, Fransız, Portuqaliya, Alman, Çin, Yapon dillərində ən yüksək keyfiyyət. Aşağı resurs dilləri işləyir, lakin 3-gram çıxarış daha az etibarlı ola bilər - ərəb, hindi, türk və s. üçün 1+2-grama geri dönün.
UI bir anda bir mətni işləyir. Toplu çıxarma üçün /v1/chat/ API Python skripti ilə bağlanır - CMS ixracınız üzərində təkrarlayın, hər məqalənin bədənini POST edin, JSON-u boşalt. Bearer auth, 1,000 calls/hour on free accounts, higher limits on pro. Docs at /api/.
RAKE və YAKE klassik leksikal algoritmlərdir - sürətli, lakin semantik nüanslarda zəifdir (sənəddə "tech" deyil, "technology" yazılırsa "tech start"-ı itirirlər). KeyBERT BERT embeddings-dən istifadə edir - semantik keyfiyyət daha yaxşıdır, lakin yavaş və quraşdırma tələb edir. TextRank qrafika əsaslıdır. Bizim yanaşmamız 7B-parametr LLM-dən istifadə edir ki, bu da yuxarıda göstərilən bütün zero-shot və axtarış-istəyən sinifləndirməni yerinə yetirir - çağırış başına daha yavaş, lakin sıfır qurğu, pulsuz və ML mühəndisliyi tələb olunmur.
Frekans və TF-IDF rejimlərində, hə - hər bir açar söz mənbə mətnindən sözdə və ya minimal fleks dəyişikliyi ilə çıxarıla bilər. Semantiklik-bağlılıq rejimində model idarə olunan-sözlük versiyasını qaytara bilər ("pulmonologiya" mətniniz "pulmonologiya həkimi ziyarəti" desə belə). Akademik-terminlər rejimi idarə olunan sözlük versiyasını məqsədli olaraq üstün tutur.
Bəli - /v1/chat/-ə bu səhifənin inşa etdiyi eyni sistem sorğusu ilə POST et (düzgün sorğu üçün şablon mənbəyini yoxlayın). Quruluşlu JSON geri qaytarır. Məzmun strategiyası idarə panelləri və ya CMS plaginləri üçün yaxşıdır. Göndərənin tanınması, aylıq limitlər. /api/-də sənədlər.
Bu aləti necə qiymətləndirirsiniz?