按实际用量计费
人民币Token + Compute
- 输入 Token
- ¥40/ 百万 Token
- 缓存读取 Token
- ¥20/ 百万 Token
- 输出 Token
- ¥80/ 百万 Token
- 计算资源
- ¥1/ 核时
缓存写入按输入 Token 单价计算；算力按实际使用的 CPU 核数 × 运行时长计算。
面向科研的 AI 公司
从一句研究需求，到一份可复核的结果。
THE AIR 会理解问题，也会理解真正想抵达的地方。它会搜集证据、设计方案，组织专家智能体协同推进；图表、脚本、方法和运行记录最终会一并交付。过程没有黑箱，每一步都清晰可见。
- 提出需求
- 理解
- 搜集证据
- 设计方案
- 计算验证
- 交付
研究需求
比较这三个候选标志物在四个队列中的稳定性，结论要能支撑下一轮实验选型。
- 提出需求4 个数据集 · 3 个候选标志物
- 理解沟通对齐方向，确认需求
- 搜集证据18 篇文献 · 3 条既有流程
- 设计方案跨队列标准化 + 敏感性检验
- 计算验证4 节点 · 128 核 · 运行中
- 交付图表 / 脚本 / 方法 / 运行记录
交付物图表 · 脚本 · 方法 · 运行记录
愿景
好奇心就是全部从任何你想到的地方开始
科学源自朴素的好奇心，研究也可以从一个刚刚出现的 idea 开始。我们希望让每一个值得探索的想法，都能从想到它的地方直接出发：专家方法、可靠证据、科研软件与算力随时就绪，方向由研究者掌握，过程清晰可见，结果经得起复核。
首款产品
THE AIR
一支研究团队，随时就绪。
THE AIR 围绕一个研究目标，把专业智能体、科研软件和算力资源协同起来。问题怎么定义、决策怎么推进、结果怎么交付，决定权始终在研究者手中。
进入 THE AIR研究工作区
比较这三个候选标志物在不同队列中的稳定性。
分析正在推进
跨队列标准化已完成，正在复核批次与样本构成的敏感性。
打开浏览器即可开始，适合轻量访问与持续协作。
服务与价格
知道买的是什么，也知道每一笔怎么计算。
THE AIR 是按需使用的科研协作服务：从研究问题出发，完成证据检索、方案设计、专业智能体协作、科研软件与算力执行，并交付可复核的图表、脚本、方法和运行记录。无需订阅，按实际 Token 与算力用量结算。
你获得的服务
- 01理解与设计
澄清研究目标，检索证据，形成可确认、可修改的分析方案。
- 02执行与验证
协调专业智能体、科研软件与计算资源执行任务，并检查结果的稳健性。
- 03完整交付
交付结论及其图表、脚本、方法、引用来源和运行记录，便于复核与重跑。
充值档位
1 元 = 10 credits
- ¥10100 credits
- ¥50500 credits
- ¥1001,000 credits
- ¥5005,000 credits
充值不赠送额外 credits，各档兑换比例完全一致；余额按上述 Token 与算力单价据实扣减。
进入 THE AIR专业不是标签，而是一套工作方法。
500 多个专业智能体、900 多项技能，覆盖 26 个学科大类——从基因组到宇宙学，从有限元到计量经济。每一项都源自这个学科真实的做法，不是一个通用模型换个提示词。
LIFE · 100 个专业智能体
从原始测序数据到可解释的证据。
- 基因组与变异
- GWAS
- 单细胞与空间
- ATAC / ChIP-seq
- Hi-C
- CRISPR 筛选
- 冷冻电镜
- 分子对接
- 流式细胞
- 临床试验
- 流行病学
- 育种基因组
- 神经影像 fMRI
- 脑电与磁脑电
- 电生理
- 钙成像
- 连接组
- 生物工程与合成代谢
能力版图仍在持续扩展。想确认某个方向？可以在能力地图中按领域、智能体或技能搜索当前可用能力。
查看能力地图六步，从研究需求到可以交付的结果。
每一步都停得下来、看得见、改得动。任何一步都可以随时接手。
- 01
提出需求
用日常语言说清想弄明白什么、数据在哪、结论要支撑哪个决策。船长只需掌舵。
- 02
理解
遇到可能改变方向的选择，会第一时间提出并共同确认，等方向明确后再继续推进。
- 03
搜集证据
检索这个领域的文献与既有方法，把用到的出处一条条列出来，让判断有据可查，不是凭印象。
- 04
设计方案
写出分析路线：用什么方法、为什么这么选、怎么验证。方案先确认，得到许可后才开始计算。
- 05
计算验证
调度算力把方案跑完，并做敏感性与稳健性检查。结果不稳就退回上一步改方案，不会交付尚不确定的结论。
- 06
交付
图、表、脚本、方法描述和运行记录一起交付。可以直接写进论文，也可以被别人复核和重跑。
关于领域智识
我们希望做出真正理解各自学科的专业模型。
这是一个长期方向。今天，我们先把专家方法沉淀为可靠的智能体，把它们与科研软件和算力连接起来，并从每一个真实研究工作流中持续学习。
科学源自朴素的好奇心，我们需要的也只是一个idea。
一个想法出现在哪里，研究就可以从哪里开始。
领域优先
从学科真实工作方式出发，而不是套用通用 AI 模板。
证据可见
尽量让来源、中间过程和最终产出，随时都能被检查。
方向始终在手中
遇到会改变方向或意义的关键时刻，始终由研究者说了算。
我们正在招人
查看职位→两个方向：把领域方法沉淀成智能体的资深专家，和为各专业做轻量科研模型的人。