କିବୋର୍ଡ଼ କାଢ଼ିବାName
ବାଣିଜ୍ୟିକ ବ୍ୟବହାର ଠିକ ଅଛି
380+ ନମୁନା
କୌଣସି ପାନୀୟ ଚିହ୍ନ ନାହିଁ
କୌଣସି ସଦସ୍ୟତା ଆବଶ୍ୟକ ନାହିଁ
ଆକାର:
+ GPT-5, Claude, Gemini
କାଢ଼ିବା ପାଇଁ କିଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକ
ଉନ୍ନତ ବିକଳ୍ପଗୁଡ଼ିକ
ଫଳାଫଳ
ଟୋକନଗୁଡିକ କମ୍ ହୋଇଯାଉଛି।
Get More Tokens
❤️ Free.aiକୁ ଭଲପାଆନ୍ତି କି? ଆପଣଙ୍କ ବନ୍ଧୁମାନଙ୍କୁ ଜଣାଇ ଦିଅନ୍ତୁ!
ସଂଯୋଗ ପଠାଇବା ପାଇଁ ସଦସ୍ୟ ହୁଅନ୍ତୁ ଏବଂ ପ୍ରତି ବନ୍ଧୁ ପାଇଁ 25,000 ଟୋକନ ଆୟ କରନ୍ତୁ।
ଅଧିକ ଚାହୁଁଛନ୍ତି କି?
Sign up free for 10,000 tokens
ମୁକ୍ତ ଭାବରେ ପଞ୍ଜୀକୃତ ହୁଅନ୍ତୁ
ଆପଣଙ୍କର ଅନୁରୋଧକୁ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ କରୁଅଛି...
ମୁକ୍ତ AI ସହିତ ଯେକୌଣସି ପାଠ୍ୟରୁ କିବୋର୍ଡ଼ଗୁଡ଼ିକୁ ବାହାର କରନ୍ତୁ। SEO ଏବଂ ବିଷୟବସ୍ତୁ ବିଶ্লেଷଣ ସହଜରେ କରାଯାଇଥାଏ।
କିପରି ବ୍ୟବହାର କରିବେ କିବୋର୍ଡ଼ କାଢ଼ିବାName
1
ଆପଣଙ୍କର ନିବେଶ ଭରଣ କରନ୍ତୁ
ପାଠ୍ୟ ଟାଇପ କରନ୍ତୁ, ଗୋଟିଏ ଫାଇଲକୁ ଅଦ୍ୟତନ କରନ୍ତୁ, କିମ୍ବା ଆପଣ ଯାହା ଚାହୁଁଛନ୍ତି ତାହା ବର୍ଣ୍ଣନା କରନ୍ତୁ। କୌଣସି ଖାତା ଆବଶ୍ୟକ ନାହିଁ।
2
ନିର୍ମାଣ କରନ୍ତୁ
ଆମର ଏଆଇ ଶ୍ରେଷ୍ଠ ମୁକ୍ତ ଉତ୍ସ ମଡେଲ ବ୍ୟବହାର କରି ଆପଣଙ୍କ ଅନୁରୋଧକୁ ସେକେଣ୍ଡରେ ପ୍ରକ୍ରିୟା କରିଥାଏ ।
3
ଆହରଣ କରନ୍ତୁ ଏବଂ ଭାଗିଦାରୀ କରନ୍ତୁ
ଆପଣଙ୍କର ଫଳାଫଳକୁ ଆହରଣ କରନ୍ତୁ, ନକଲ କରନ୍ତୁ, କିମ୍ବା ବଣ୍ଟନ କରନ୍ତୁ । ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ଏବଂ ବାଣିଜ୍ୟିକ ବ୍ୟବହାର ପାଇଁ ମୁକ୍ତ ।
API ମାଧ୍ୟମରେ ଏହି ସାଧନକୁ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ
ଏହି ସାଧନକୁ ଆପଣଙ୍କର ନିଜ କୋଡରୁ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କରନ୍ତୁ। OpenAI-ସଂଗତି REST ଶେଷ ବିନ୍ଦୁ, ଧାରକ-ଟୋକେନ ପ୍ରମାଣପତ୍ର, କୌଣସି ଅତିରିକ୍ତ SDK ଆବଶ୍ୟକ ନାହିଁ। ଟୋକେନ ମୂଲ୍ୟ ୱେବ ଅନ୍ତରାପୃଷ୍ଠ ସହିତ ମେଳ ଖାଉଛି।
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: ..."}]}'ସମ୍ବନ୍ଧିତ ମୁକ୍ତ AI ସାଧନଗୁଡ଼ିକName
କିବୋର୍ଡ଼ କାଢ଼ିବାName — FAQ
କୌଣସି ଲମ୍ବା-ଫର୍ମ ପାଠ୍ୟରୁ ସବୁଠାରୁ ଅଧିକ ଅର୍ଥପୂର୍ଣ୍ଣ ଶବ୍ଦ ଏବଂ ବାକ୍ୟଗୁଡିକୁ ବାହାର କରିଥାଏ (ଲେଖନ, ବ୍ଲଗ ପୋଷ୍ଟ, ଟ୍ରାନସକ୍ରିପସନ, ଉତ୍ପାଦ ବର୍ଣ୍ଣନା)। ପାଞ୍ଚଟି ବାହାର କରିବା ଅବସ୍ଥା: (1) SEO କିବୋର୍ଡ଼ଗୁଡ଼ିକ ସନ୍ଧାନ-ଅଭିପ୍ରାୟ ଟ୍ୟାଗିଂ ସହିତ, (2) ଉଚ୍ଚ-ସ୍ତରୀୟ ବିଷୟ + ପ୍ରସଙ୍ଗ, (3) ନାମିତ ବିଷୟଗୁଡ଼ିକ - ଲୋକ/ସ୍ଥାନ/ସଂସ୍ଥାନ, (4) ଟ୍ୟାଗ-ଶୈଳୀ କ୍ଷୁଦ୍ର-ହାଇଫନ-ଯୋଡିତ ଟ୍ୟାଗ, (5) ଶିକ୍ଷାଗତ ଅନୁକ୍ରମଣିକା ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକ। TF-IDF, କାର୍ବ ଅଭ୍ୟାସ, କିମ୍ବା ଅର୍ଥଗତ ସମ୍ବନ୍ଧ ଦ୍ୱାରା 0-100 ସ୍କୋର କରାଯାଇଥିବା ଫଳାଫଳ। CSV, TXT, କିମ୍ବା JSON ରୂପେ ରପ୍ତାନି କରନ୍ତୁ।
ହଁ — ଗୋଟିଏ 1,500-ଶବ୍ଦ ଲେଖା ~350 ଟୋକନ ରେ ପୂର୍ବନିର୍ଦ୍ଧାରିତ Qwen330B ମଡେଲରେ ବାହାର କରିଥାଏ, 2,500 ଅଜ୍ଞାତ କିମ୍ବା 10,000 ସଦସ୍ୟତା-ଅପ ଦୈନିକ ପୁଲ ଅନ୍ତର୍ଗତ ସୁବିଧାରେ। ଆପଣଙ୍କର ପ୍ରଥମ ବାହାର କରିବା ପାଇଁ କୌଣସି ସଦସ୍ୟତା ଆବଶ୍ୟକ ନାହିଁ।
ସେହି ସାଧନଗୁଡ଼ିକ ଆପଣ ସେମାନଙ୍କୁ ଦେଇଥିବା କିବୋର୍ଡଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ସକ୍ରିୟ ସନ୍ଧାନ-ବହୁଳତା ତଥ୍ୟକୁ ଆଣିଥାଏ ($99+/ମାସ). ଏହି ସାଧନଟି ବିପରୀତ କାମ କରେ - ଏହା ଆପଣଙ୍କର ବିଷୟବସ୍ତୁରୁ ପ୍ରାର୍ଥୀ କିବୋର୍ଡଗୁଡ଼ିକୁ ବାହାର କରିଥାଏ ଏବଂ ସେମାନଙ୍କର ସନ୍ଧାନ ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟକୁ ଶ୍ରେଣୀବିଭକ୍ତ କରେ। କାର୍ଯ୍ଯ ପ୍ରବାହ: ଆପଣଙ୍କର ଲେଖା ପୂର୍ବରୁ ଗୁରୁତ୍ୱାରୋପ କରୁଥିବା ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକୁ ଖୋଜିବାକୁ ଏହାକୁ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ, ତା'ପରେ Ahrefs / Semrush ରେ ମାସିକ ସନ୍ଧାନ ପରିମାଣ ଯାଞ୍ଚ କରିବା ପାଇଁ ସେହିମାନଙ୍କୁ ପକାଇଦିଅନ୍ତୁ। ସେମାନଙ୍କର ମୁକ୍ତ କିବୋର୍ଡ-କଷ୍ଟସହ ଭଲ ଭାବରେ ଯୋଡି ହୁଏ।
ତିନୋଟି ସ୍କୋରିଂ ଅବସ୍ଥା: (1) TF-IDF ( ପୂର୍ବନିର୍ଦ୍ଧାରିତ) ଏହି ଦଲିଲରେ ଏବଂ ସାଧାରଣ ଇଂରାଜୀରେ ଅଳ୍ପ ଶବ୍ଦକୁ ପୁରସ୍କାର ଦେଇଥାଏ - SEO ପାଇଁ ସବୁଠାରୁ ଭଲ କାରଣ ଏଗୁଡ଼ିକ ଭିନ୍ନ ଭିନ୍ନ ଶବ୍ଦ । (2) କଠିନ ଅଧିବେଶନ ସଠିକ ଭାବରେ ଘଟୁଥିବା ଘଟଣାଗୁଡ଼ିକୁ ଗଣନା କରିଥାଏ - ସବୁଠାରୁ ଭଲ ଯେତେବେଳେ ଆପଣ ସବୁଠାରୁ ଅଧିକ କହିବାକୁ ଚାହୁଁଛନ୍ତି । (3) ଦଲିଲ ମୁଖ୍ୟ ବିଷୟବସ୍ତୁ ସହିତ ପାଖାପାଖି ଥିବା ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକ ଦ୍ୱାରା ସ୍କୋରିତ ଅର୍ଥାତ୍ ଯଦି ଗୋଟିଏ ବାକ୍ୟ କେବଳ ଥରେ ଦେଖାଯାଏ - ପ୍ରସଙ୍ଗଗତ ସମନ୍ୱୟ ପାଇଁ ସବୁଠାରୁ ଭଲ ।
ଗୋଟିଏ n-ଗ୍ରାମ N ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକର ଏକ ସଂଲଗ୍ନ ଅନୁକ୍ରମ। "ଜଳବାୟୁ ପରିବର୍ତ୍ତନ" ଗୋଟିଏ2-ଗ୍ରାମ। "କୃତ୍ରିମ ବୁଦ୍ଧିମତା ମଡେଲ" ଗୋଟିଏ3-ଗ୍ରାମ। କେବଳ 1-ଗ୍ରାମକୁ ବାହାର କରିବା ପାଇଁ ଚିପଗୁଡ଼ିକୁ ପରିବର୍ତ୍ତନ କରନ୍ତୁ (ଯେପରିକି "ଫୋଟୋସାଇନ୍ଥେସିସ" ଭଳି ଏକକ ଶବ୍ଦ),2-ଗ୍ରାମ (ଯେପରିକି "କାରବନ ଫୁଟପ୍ରିଣ୍ଟ" ଭଳି ମୂଳ ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକ), କିମ୍ବା3-ଗ୍ରାମ (ଯେପରିକି "କାରବନ ଫୁଟପ୍ରିଣ୍ଟ କାଲକୁଲେଟର" ଭଳି ଲମ୍ବା-ତାଳ)। ଅଧିକାଂଶ SEO କାର୍ଯ୍ୟ ପ୍ରବାହ2+3-ଗ୍ରାମ ଚାହାନ୍ତି - ଏକକ ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକ ବହୁତ ସାଧାରଣ।
ହଁ - ପୂର୍ବନିର୍ଦ୍ଧାରିତ ବନ୍ଦ ତାଲିକା 14ଟି ଭାଷାରେ "the", "and", "of", "is", ଇତ୍ୟାଦିକୁ ହଟାଇଥାଏ। ଆପଣ "ବନ୍ଦ କରିବା ପାଇଁ ଶବ୍ଦ" କ୍ଷେତ୍ର ମାଧ୍ୟମରେ ଇଚ୍ଛାରୂପୀ ବନ୍ଦ ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକୁ ଯୋଗ କରିପାରିବେ - ଆପଣଙ୍କର ନିଜ ବ୍ରାଣ୍ଡ ନାମ, ଉତ୍ପାଦ ସଂକେତ, କିମ୍ବା ବୋୟଲପ୍ଲାଟ ଲିଗାଲେଜକୁ ଦମନ କରିବା ପାଇଁ ଉପଯୋଗୀ ଯାହାକି ଅନ୍ୟଥା ଫଳାଫଳକୁ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ କରିଥାଏ।
Google ଚାଳକ ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟ ଦ୍ୱାରା ପ୍ରଶ୍ନକୁ ଶ୍ରେଣୀବିଭକ୍ତ କରେ: ସୂଚନାଗତ ("X କଣ"), ନେଭିଗେସନାଲ ("ନାଇକ ଅଫିସିଆଲ ଷ୍ଟୋର"), ବାଣିଜ୍ୟ ("ସର୍ବୋତ୍ତମ ଚଳାଚଳ ଜୁତା 2026"), କାରବାର ("ଏୟାର ମେକ୍ସ ଅନ୍ ଲାଇନ କିଣନ୍ତୁ"). ସାଧନଟି ସମ୍ଭାବ୍ୟ ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟ ସହିତ ଆପଣଙ୍କର ଉତ୍ତୋଳିତ କିଶୋର ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକୁ ଟ୍ୟାଗ କରେ, ତେଣୁ ଆପଣ ଜାଣନ୍ତି ଯେ ଆପଣଙ୍କର ଲେଖା ଗବେଷକ, କିଣିବା, କିମ୍ବା ସିଧାସଳଖ-ଟ୍ରାଫିକ୍ ଖୋଜିବାକୁ ରେଙ୍କ୍ କରିବା ଉଚିତ କି ନାହିଁ। SERP ବିଶେଷତ୍ୱଗୁଡ଼ିକ ସହିତ ବିଷୟବସ୍ତୁକୁ ସମାନ କରିବା ପାଇଁ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ।
99 ଭାଷା ମାଧ୍ୟମରେ ଅନ୍ତର୍ନିହିତ Qwen 2.5 ନମୁନା. ଇଂରାଜୀ, ସ୍ପେନିସ, ଫ୍ରେଞ୍ଚ, ପୋର୍ତ୍ତୁଗାଲି, ଜର୍ମାନ, ଚାଇନିଜ, ଜାପାନୀରେ ସର୍ବାଧିକ ଗୁଣବତ୍ତା। ନିମ୍ନ-ସମ୍ପଦ ଭାଷାଗୁଡିକ କାମ କରିଥାଏ କିନ୍ତୁ3-ଗ୍ରାମ ଉତ୍ତୋଳନ କମ୍ ବିଶ୍ୱାସଯୋଗ୍ୟ ହୋଇପାରେ - ଆରବୀ, ହିନ୍ଦୀ, ତୁର୍କୀ, ଇତ୍ୟାଦି ପାଇଁ 1+2-ଗ୍ରାମକୁ ଫେରନ୍ତୁ।
UI ଗୋଟିଏ ସମୟରେ ଗୋଟିଏ ପାଠ୍ୟ ଚଲାଏ। ବୃହତ ଉତ୍ତୋଳନ ପାଇଁ /v1/chat/ APIକୁ Python ସ୍କ୍ରିପ୍ଟକୁ ୱାଇରେଲ କରନ୍ତୁ - ଆପଣଙ୍କର CMS ରପ୍ତାନୀ ଉପରେ ପୁନଃପ୍ରତିକ୍ରିୟା କରନ୍ତୁ, ପ୍ରତ୍ୟେକ ଲେଖା ଶରୀରକୁ POST କରନ୍ତୁ, JSONକୁ ଡମ୍ପ କରନ୍ତୁ। ଧାରକ ପ୍ରାଧିକରଣ, ମୁକ୍ତ ଖାତାଗୁଡ଼ିକରେ 1,000 କଲ/ଘଣ୍ଟା, /api/ ରେ ପ୍ରୋ. ଡକ୍ସ ଉପରେ ଉଚ୍ଚ ସୀମା।
RAKE ଏବଂ YAKE ହେଉଛି କ୍ଲାସିକ ଲେକ୍ସିକାଲ ଆଲଗୋରିଦମ - ଦ୍ରୁତ କିନ୍ତୁ ଶବ୍ଦମାଳାରେ ଦୁର୍ବଳ (ଯଦି ଦଲିଲ "ପ୍ରଯୁକ୍ତି ବିଦ୍ୟା ଆରମ୍ଭ" କହିଥାଏ କିନ୍ତୁ "ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା" ଏକାଠି ନୁହେଁ ତେବେ ସେମାନେ "ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଆରମ୍ଭ"କୁ ଭୁଲିଯାଆନ୍ତି)। KeyBERT BERT embeddings ବ୍ୟବହାର କରେ - ଭଲ ଶବ୍ଦମାଳା ଗୁଣବତ୍ତା କିନ୍ତୁ ଧିରେ ଏବଂ ସ୍ଥାପନ ଆବଶ୍ୟକ। TextRank ଗ୍ରାଫ-ଆଧାରିତ। ଆମର ପଦ୍ଧତି ଗୋଟିଏ 7B-ମାପକ LLM ବ୍ୟବହାର କରେ ଯାହାକି ଉପର ସବୁ ଶୂନ୍ୟ-ଶୂନ୍ୟ ଶତକ ଏବଂ ସନ୍ଧାନ-ମନସ୍କ ଶ୍ରେଣୀବିଭାଜନକୁ କରେ - ପ୍ରତି କଲରେ ଧିରେ କିନ୍ତୁ ଶୂନ୍ୟ ସେଟଅପ, ମୁକ୍ତ, ଏବଂ କୌଣସି ML ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ଆବଶ୍ୟକ କରେ ନାହିଁ।
ଆବର୍ଜନା ଏବଂ TF-IDF ଅବସ୍ଥାରେ, ହଁ - ପ୍ରତ୍ୟେକ ଶବ୍ଦଖଣ୍ଡ ଉତ୍ସ ପାଠ୍ୟରୁ ବାକ୍ୟବଦ୍ଧ ଭାବରେ କିମ୍ବା ସର୍ବନିମ୍ନ ଅନ୍ତରାପୃଷ୍ଠ ପରିବର୍ତ୍ତନ ସହିତ ନିର୍ଗତ ହୋଇଥାଏ। ଶବ୍ଦଗୁଡ଼ିକ-ସମ୍ପର୍କିତ ଅବସ୍ଥାରେ ଆକାରଟି ନିୟନ୍ତ୍ରିତ-ଶବ୍ଦକୋଷ ସଂସ୍କରଣକୁ ଫେରାଇ ଦେଇପାରେ ("ପୁଲମୋନୋଲୋଜି" ଯଦି ଆପଣଙ୍କର ପାଠ୍ୟ "ପୁଲମୋନ ଡକ୍ଟର ଭ୍ରମଣ" କହିଥାଏ)। ଶିକ୍ଷାଗତ-ଶବ୍ଦ ଅବସ୍ଥା ନିୟନ୍ତ୍ରିତ ଶବ୍ଦକୋଷକୁ ଇଚ୍ଛାମୂଳକ ଭାବରେ ପସନ୍ଦ କରିଥାଏ।
ହଁ — /v1/chat/ କୁ ସେହି ତନ୍ତ୍ର ପ୍ରୋମୋଟ ସହିତ POST କରନ୍ତୁ ଯାହାକି ଏହି ପୃଷ୍ଠା ନିର୍ମାଣ କରିଥାଏ (ସତ୍ୟ ପ୍ରୋମୋଟ ପାଇଁ ନମୂନା ଉତ୍ସକୁ ଯାଞ୍ଚ କରନ୍ତୁ) । ଢାଞ୍ଚାଗତ JSONକୁ ଫେରାଇଥାଏ । ବିଷୟବସ୍ତୁ-ରଣନୀତି ଡେସ୍କଟପ କିମ୍ବା CMS ପ୍ଲଗଇନଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଭଲ । ଧାରକ ପ୍ରାଧିକରଣ, ମାସିକ ସୀମା । /api/ ରେ ଡକ୍ଟ ।
ଆପଣ ଏହି ଉପକରଣକୁ କିପରି ମାନ ଦେବେ?