Açar söz çıxart
Ticari istifadə üçün OK
380+ modellər
Su işarəsiz
Qeydiyyat tələb edilmir
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Ətraflı seçimlər
Nəticə
Tokenlər tükənir.
Get More Tokens
❤️ Free.ai-i sevirsiniz? Dostlarınıza deyin!
Sign up to get a referral link and earn 25,000 tokens per friend.
Daha çox istəyirsiniz?
Sign up free for 10,000 tokens
Qeydiyyatdan keç
İstəyinizi işləyirik...
Pulsuz AI ilə hər hansı bir mətndən açar sözlər çıxarın. SEO və məzmun analizi asanlaşdırılmışdır.
Necə istifadə edilməlidir 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 modellərini istifadə edərək sizin istəyinizi saniyələr ərzində işləyir.
3
Endirilənlər
Nəticənizi yükləyin, kopyalayın və ya paylaşın. Şəxsi və kommersiya istifadəsi üçün pulsuzdur.
Bu aləti API vasitəsilə istifadə et
Bu aləti öz kodunuzdan avtomatlaşdırın. OpenAI-ə uyğun REST son nöqtəsi, Bearer-token təsdiqi, əlavə SDK tələb olunmur. Token xərcləri veb interfeysi ilə 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: ..."}]}'Əlaqədar 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 modu: (1) axtarış məqsədi ilə etiketlənmiş SEO açar sözləri, (2) yüksək səviyyəli mövzular + mövzular, (3) adlandırılmış obyektlər - insanlar/yerlər/təşkilatlar, (4) etiket-stil kiçik hərf-köçürmə-birləşmiş etiketlər, (5) akademik indeks terminləri. TF-IDF, xam tezlik, ya da semantik əhəmiyyətli nəticələr 0-100 arasındadır. CSV, TXT, ya da JSON olaraq ixrac edin.
Bəli — 1500 sözlük məqalə Qwen 2.5 7B modelində ~350 tokendə çıxarılır, 2500 anonim və ya 10000 qeydiyyatlı gündəlik hovuzun içində rahatdır. İlk çıxarış üçün qeydiyyat tələb olunmur.
Bu alətlər onlara verdiyiniz açar sözlər üçün canlı axtarış-volume məlumatlarını çıxarır ($ 99 + / ay). Bu alət əksinə edir - 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. Onların pulsuz açar söz-çətinlik balları ilə gözəl birləşir.
Üç qiymətləndirmə üsulu: (1) TF-IDF (öncəki) sözlərin həm bu sənəddə tez-tez, həm də ümumi ingilis dilində nadir hallarda istifadə edildiyini qiymətləndirir - SEO üçün ən yaxşıdır, çünki bunlar fərqləndirmə terminləridir. (2) Raw tez-tezliyi təkrarlanmaları doğru hesablayır - ən çox nə dediyinizi görmək istədiyiniz zaman ən yaxşıdır. (3) Semantiklik əhəmiyyətliliyi sənədin əsas tezisi ilə yaxınlığı ilə qiymətləndirir, hətta bir cümlə yalnız bir dəfə meydana çıxsa da - mövzuya uyğunluq üçün ən yaxşıdır.
N-gram N sözdən ibarət bir sıradır. "climate change" 2-gramdır. "artificial intelligence model" 3-gramdır. Yalnız 1-gramları ("photosynthesis" kimi tək sözlər), 2-gramları ("carbon footprint" kimi baş cümlələr) və ya 3-gramları ("carbon footprint calculator" kimi uzun-qulaqlı cümlələr) çıxarmaq üçün çipləri dəyişdirin. SEO iş axınlarının çoxu 2+3-gramları istəyir - tək sözlər çox ümumidir.
Bəli — ön qurğulu dayandırma siyahısı 14 dildə "the", "and", "of", "is", və s. sözləri silmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. "İçəridən çıxarılacaq sözlər" sahəsindən istifadə edərək özəl dayandırma sözlərini əlavə edə bilərsiniz — öz marka adınızı, məhsul kodlarınızı və ya nəticələrdə üstünlük təşkil edəcək standart hüquqi terminləri silmək üçün faydalıdır.
Google sorğuları istifadəçi məqsədinə görə qruplaşdırır: məlumatlı ("X nədir"), navigasiya ("nike rəsmi mağazası"), kommersiya ("2026-cı ilin ən yaxşı ayaqqabıları"), əməliyyat ("air max online satın al"). Alət çıxarılmış açar sözlərinizi ehtimal olunan məqsədlə etiketləyir, beləliklə məqalənin araşdırmaçılar, alış-verişçilər və ya doğrudan-trafik axtarışları üçün sıralanmasını bilirsiniz. SERP xüsusiyyətlərinə uyğun məzmun üçün vacibdir.
Qwen 2.5 modeli vasitəsilə 99 dil. İngilis, İspan, Fransız, Portuqaliya, Alman, Çin, Yapon dillərində ən yüksək keyfiyyət. Az resurslu dillər işləsə də 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-ni Python skriptinə bağlayın - CMS ixracınız üzərində təkrarlayın, hər məqalə bədənini POST edin, JSON-u boşaltmaq. Göndərənin təsdiqi, pulsuz hesablarda saatda 1000 zəng, /api/-də pro. Docs-da daha yüksək limitlər.
RAKE və YAKE klassik leksikal algoritmlərdir - sürətli, lakin semantik nüanslarda zəifdir (sənəddə "tech" deyil, "technology startup" yazılırsa, onlar "tech"-i itirirlər). KeyBERT BERT embeddings-dən istifadə edir - daha yaxşı semantik keyfiyyət, lakin yavaş və quraşdırma tələb edir. TextRank qrafika əsaslıdır. Bizim yanaşmamız yuxarıda göstərilən bütün sıfır-şot və axtarış-istifadəçi sinifləndirməni yerinə yetirən 7B-parametr LLM-dən istifadə edir - zəng 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 alına bilər. Semantik-münasibiyyətli rejimdə model idarə olunan-sözlük versiyası (mətniniz "ağciyər həkiminin ziyarəti" desə belə "pulmonologiya") qaytara bilər. Akademik-terminlər rejimi məqsədli olaraq idarə olunan sözlükləri üstün tutur.
Bəli — Bu səhifənin yaratdığı eyni sistem sorğusu ilə /v1/chat/-ə POST göndər (təsdiq sorğusu üçün şablon mənbəyini yoxlayın). Quruluşlu JSON geri qaytarır. Məzmun-strategiya idarə panelləri və ya CMS plaginləri üçün yaxşıdır. Göndərənin tanınması, aylıq limitlər. /api/-də sənədlər.
Bu aləti necə qiymətləndirirsiniz?