Command A هو نموذج Cohere النصي الصادر في مارس 2025 لوكلاء المؤسسات والإجابات المعزّزة بالاسترجاع والعمل متعدد اللغات. يضم هذا الإصدار المحدّد 111 مليار معلمة، ويقبل النص وينتج النص. يبلغ سياق النموذج لدى الشركة 256K رمز، مع حد أقصى للمخرجات يبلغ 8,000 رمز في ملف الخدمة المنشور. وهو مستقل عن Command A Vision وCommand A Reasoning وإصدار A+ متعدد الوسائط اللاحق.
تصف الشركة نموذج Transformer ذاتي الانحدار بانتباه محلي ذي نافذة منزلقة وانتباه شامل دوري. تستخدم ثلاث طبقات محلية نافذة من 4,096 رمزًا مع ترميز موضعي دوراني؛ وتستخدم طبقة رابعة انتباهًا شاملًا دون تضمينات موضعية. يشكّل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتدريب على التفضيلات سلوكًا محادثيًا مفيدًا ومركّزًا على المهمة. دُرّب النموذج على 23 لغة، ويدعم مهام عابرة للغات مثل الترجمة أو الإجابة عن سؤال حول مادة مكتوبة بلغة أخرى.
حدّد لغة الإجابة واحتفظ بالمصطلحات المطلوبة. في مساعد معرفة متعدد اللغات، أعطِ المقاطع المصدرية أسماء خاصة واطلب شرحًا يحافظ على أسماء المنتجات ومعرّفات الشيفرة والصياغة المقتبسة. تحدّد الإجابة النهائية المفيدة المصدر وراء الاستنتاج، بدل أن تطمس الترجمة فرقًا مهمًا للمهمة.
Command A محادثي افتراضيًا، وكثيرًا ما يضيف مقدمة وأسئلة متابعة وتنسيق Markdown أو تنسيقًا رياضيًا. في الاستخراج أو التصنيف أو التلخيص أو الترجمة، استخدم نهج تعليمات النظام لدى الشركة لطلب الإجابة المطلوبة وحدها، وحدّد ما إذا كان Markdown أو أسوار الشيفرة ينتمي إلى المخرجات. يجنّب ذلك معاملة المقدمة المحادثية الودودة كجزء من سجل بيانات لاحق.
تصف بطاقة النموذج وضعي سلامة سياقي وصارم، مع الوضع السياقي افتراضيًا لدى الشركة. هذه إعدادات سلوك موثّقة لملف الشركة، مستقلة عن التنسيق المطلوب للمهمة. عرّف سياق المهمة ذا الصلة والمخرج المرغوب بوضوح.
دُرّب Command A على خطوة توليد الإجابة في التوليد المعزّز بالاسترجاع. تجمع المدخلات المحادثة ومقتطفات المستندات المقدّمة، عادةً بنحو 100–400 كلمة لكل جزء، ممثّلة بمفاتيح وصفية قصيرة وقيم نصية أو شبه منظمة. وتشجّع الشركة أيضًا مقارنة هذا التنسيق المتخصص بوضع المستندات ذات الصلة مباشرة في رسالة المستخدم.
في مقارنة سياسات أو مقارنة تقنية، سمِّ كل مقتطف واطلب استنتاجًا يدعمه المقطع المناسب. في تنسيق الشركة الذي يفعّل الاستشهادات، تربط المخرجات أجزاء الإجابة بالمصادر الداعمة. احتفظ بمعرّفات المستندات المسترجعة حتى تبقى تلك المراجع قابلة للفهم. يشير الاستشهاد إلى المادة المقدّمة التي تدعم الجزء المولّد؛ أما الاسترجاع الفعلي فيوفّره النظام المحيط.
تدرّب الشركة Command A على استخدام الأدوات داخل المحادثة عبر أوصاف دوال بمخطط JSON. يستطيع النموذج توليد خطة واستدعاءات مختارة، وينفّذ التطبيق تلك الاستدعاءات، وتعود نتائجها في صورة قواميس إلى المحادثة مع معرّف استدعاء الأداة المطابق. ثم يستخدم النموذج تلك الملاحظات لإنتاج إجابة، مع إمكان إسناد مقاطع من الإجابة إلى المصادر الواردة في نتائج الأدوات.
تشمل المهام البرمجية توليد SQL وشرح الشيفرة وترجمتها أو إعادة كتابتها. قدّم المخطط أو التنفيذ ذا الصلة والسلوك المطلوب الحفاظ عليه. توصي الشركة بدرجة حرارة منخفضة، بما يشمل فك الترميز الجشع حيث يلائم، لتعليمات توليد الشيفرة. راجع SQL أو الشيفرة المولّدة قبل التنفيذ، وأعِد ملاحظات التحقّق الفعلية عند مراجعة الناتج.
تذكر بطاقة النموذج فرقًا عمليًا في السياق: يدعم النموذج 256K، بينما تضبط تهيئة Hugging Face المنشورة على 128K ويمكن تعديلها. حافظ على تهيئة السياق الفعلية للمسار المختار، واحجز مساحة للإجابة. النتيجة المفيدة هي النص أو المخرج البرمجي المطلوب، مع أدلة يمكن تتبّعها إلى المصادر المقدّمة وملاحظات الأدوات.
", "aboutText": "Command A هو نموذج Cohere النصي الصادر في مارس 2025 لوكلاء المؤسسات والإجابات المعزّزة بالاسترجاع والعمل متعدد اللغات. يضم هذا الإصدار المحدّد 111 مليار معلمة، ويقبل النص وينتج النص. يبلغ سياق النموذج لدى الشركة 256K رمز، مع حد أقصى للمخرجات يبلغ 8,000 رمز في ملف الخدمة المنشور. وهو مستقل عن Command A Vision وCommand A Reasoning وإصدار A+ متعدد الوسائط اللاحق.\n\n### تفاصيل النموذج واللغة\n\nتصف الشركة نموذج Transformer ذاتي الانحدار بانتباه محلي ذي نافذة منزلقة وانتباه شامل دوري. تستخدم ثلاث طبقات محلية نافذة من 4,096 رمزًا مع ترميز موضعي دوراني؛ وتستخدم طبقة رابعة انتباهًا شاملًا دون تضمينات موضعية. يشكّل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتدريب على التفضيلات سلوكًا محادثيًا مفيدًا ومركّزًا على المهمة. دُرّب النموذج على 23 لغة، ويدعم مهام عابرة للغات مثل الترجمة أو الإجابة عن سؤال حول مادة مكتوبة بلغة أخرى.\n\nحدّد لغة الإجابة واحتفظ بالمصطلحات المطلوبة. في مساعد معرفة متعدد اللغات، أعطِ المقاطع المصدرية أسماء خاصة واطلب شرحًا يحافظ على أسماء المنتجات ومعرّفات الشيفرة والصياغة المقتبسة. تحدّد الإجابة النهائية المفيدة المصدر وراء الاستنتاج، بدل أن تطمس الترجمة فرقًا مهمًا للمهمة.\n\n### المحادثة والمخرجات المركّزة على المهمة\n\nCommand A محادثي افتراضيًا، وكثيرًا ما يضيف مقدمة وأسئلة متابعة وتنسيق Markdown أو تنسيقًا رياضيًا. في الاستخراج أو التصنيف أو التلخيص أو الترجمة، استخدم نهج تعليمات النظام لدى الشركة لطلب الإجابة المطلوبة وحدها، وحدّد ما إذا كان Markdown أو أسوار الشيفرة ينتمي إلى المخرجات. يجنّب ذلك معاملة المقدمة المحادثية الودودة كجزء من سجل بيانات لاحق.\n\nتصف بطاقة النموذج وضعي سلامة سياقي وصارم، مع الوضع السياقي افتراضيًا لدى الشركة. هذه إعدادات سلوك موثّقة لملف الشركة، مستقلة عن التنسيق المطلوب للمهمة. عرّف سياق المهمة ذا الصلة والمخرج المرغوب بوضوح.\n\n### توليد مستند إلى المصادر\n\nدُرّب Command A على خطوة توليد الإجابة في التوليد المعزّز بالاسترجاع. تجمع المدخلات المحادثة ومقتطفات المستندات المقدّمة، عادةً بنحو 100–400 كلمة لكل جزء، ممثّلة بمفاتيح وصفية قصيرة وقيم نصية أو شبه منظمة. وتشجّع الشركة أيضًا مقارنة هذا التنسيق المتخصص بوضع المستندات ذات الصلة مباشرة في رسالة المستخدم.\n\nفي مقارنة سياسات أو مقارنة تقنية، سمِّ كل مقتطف واطلب استنتاجًا يدعمه المقطع المناسب. في تنسيق الشركة الذي يفعّل الاستشهادات، تربط المخرجات أجزاء الإجابة بالمصادر الداعمة. احتفظ بمعرّفات المستندات المسترجعة حتى تبقى تلك المراجع قابلة للفهم. يشير الاستشهاد إلى المادة المقدّمة التي تدعم الجزء المولّد؛ أما الاسترجاع الفعلي فيوفّره النظام المحيط.\n\n### الأدوات والشيفرة\n\nتدرّب الشركة Command A على استخدام الأدوات داخل المحادثة عبر أوصاف دوال بمخطط JSON. يستطيع النموذج توليد خطة واستدعاءات مختارة، وينفّذ التطبيق تلك الاستدعاءات، وتعود نتائجها في صورة قواميس إلى المحادثة مع معرّف استدعاء الأداة المطابق. ثم يستخدم النموذج تلك الملاحظات لإنتاج إجابة، مع إمكان إسناد مقاطع من الإجابة إلى المصادر الواردة في نتائج الأدوات.\n\nتشمل المهام البرمجية توليد SQL وشرح الشيفرة وترجمتها أو إعادة كتابتها. قدّم المخطط أو التنفيذ ذا الصلة والسلوك المطلوب الحفاظ عليه. توصي الشركة بدرجة حرارة منخفضة، بما يشمل فك الترميز الجشع حيث يلائم، لتعليمات توليد الشيفرة. راجع SQL أو الشيفرة المولّدة قبل التنفيذ، وأعِد ملاحظات التحقّق الفعلية عند مراجعة الناتج.\n\nتذكر بطاقة النموذج فرقًا عمليًا في السياق: يدعم النموذج 256K، بينما تضبط تهيئة Hugging Face المنشورة على 128K ويمكن تعديلها. حافظ على تهيئة السياق الفعلية للمسار المختار، واحجز مساحة للإجابة. النتيجة المفيدة هي النص أو المخرج البرمجي المطلوب، مع أدلة يمكن تتبّعها إلى المصادر المقدّمة وملاحظات الأدوات.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.cohere/command-aCommand A هو نموذج Cohere النصي بحجم 111B لوكلاء المؤسسات متعددي اللغات والإجابات المستندة إلى المستندات والعمل الموجّه بالأدوات. يجمع سياق 256K والاستشهاد بالمصادر والمساعدة البرمجية والتدريب على 23 لغة، وينتج نصًا من التعليمات المكتوبة والأدلة المقدّمة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Command A هو نموذج Cohere النصي الصادر في مارس 2025 لوكلاء المؤسسات والإجابات المعزّزة بالاسترجاع والعمل متعدد اللغات. يضم هذا الإصدار المحدّد 111 مليار معلمة، ويقبل النص وينتج النص. يبلغ سياق النموذج لدى الشركة 256K رمز، مع حد أقصى للمخرجات يبلغ 8,000 رمز في ملف الخدمة المنشور. وهو مستقل عن Command A Vision وCommand A Reasoning وإصدار A+ متعدد الوسائط اللاحق.
تصف الشركة نموذج Transformer ذاتي الانحدار بانتباه محلي ذي نافذة منزلقة وانتباه شامل دوري. تستخدم ثلاث طبقات محلية نافذة من 4,096 رمزًا مع ترميز موضعي دوراني؛ وتستخدم طبقة رابعة انتباهًا شاملًا دون تضمينات موضعية. يشكّل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتدريب على التفضيلات سلوكًا محادثيًا مفيدًا ومركّزًا على المهمة. دُرّب النموذج على 23 لغة، ويدعم مهام عابرة للغات مثل الترجمة أو الإجابة عن سؤال حول مادة مكتوبة بلغة أخرى.
حدّد لغة الإجابة واحتفظ بالمصطلحات المطلوبة. في مساعد معرفة متعدد اللغات، أعطِ المقاطع المصدرية أسماء خاصة واطلب شرحًا يحافظ على أسماء المنتجات ومعرّفات الشيفرة والصياغة المقتبسة. تحدّد الإجابة النهائية المفيدة المصدر وراء الاستنتاج، بدل أن تطمس الترجمة فرقًا مهمًا للمهمة.
Command A محادثي افتراضيًا، وكثيرًا ما يضيف مقدمة وأسئلة متابعة وتنسيق Markdown أو تنسيقًا رياضيًا. في الاستخراج أو التصنيف أو التلخيص أو الترجمة، استخدم نهج تعليمات النظام لدى الشركة لطلب الإجابة المطلوبة وحدها، وحدّد ما إذا كان Markdown أو أسوار الشيفرة ينتمي إلى المخرجات. يجنّب ذلك معاملة المقدمة المحادثية الودودة كجزء من سجل بيانات لاحق.
تصف بطاقة النموذج وضعي سلامة سياقي وصارم، مع الوضع السياقي افتراضيًا لدى الشركة. هذه إعدادات سلوك موثّقة لملف الشركة، مستقلة عن التنسيق المطلوب للمهمة. عرّف سياق المهمة ذا الصلة والمخرج المرغوب بوضوح.
دُرّب Command A على خطوة توليد الإجابة في التوليد المعزّز بالاسترجاع. تجمع المدخلات المحادثة ومقتطفات المستندات المقدّمة، عادةً بنحو 100–400 كلمة لكل جزء، ممثّلة بمفاتيح وصفية قصيرة وقيم نصية أو شبه منظمة. وتشجّع الشركة أيضًا مقارنة هذا التنسيق المتخصص بوضع المستندات ذات الصلة مباشرة في رسالة المستخدم.
في مقارنة سياسات أو مقارنة تقنية، سمِّ كل مقتطف واطلب استنتاجًا يدعمه المقطع المناسب. في تنسيق الشركة الذي يفعّل الاستشهادات، تربط المخرجات أجزاء الإجابة بالمصادر الداعمة. احتفظ بمعرّفات المستندات المسترجعة حتى تبقى تلك المراجع قابلة للفهم. يشير الاستشهاد إلى المادة المقدّمة التي تدعم الجزء المولّد؛ أما الاسترجاع الفعلي فيوفّره النظام المحيط.
تدرّب الشركة Command A على استخدام الأدوات داخل المحادثة عبر أوصاف دوال بمخطط JSON. يستطيع النموذج توليد خطة واستدعاءات مختارة، وينفّذ التطبيق تلك الاستدعاءات، وتعود نتائجها في صورة قواميس إلى المحادثة مع معرّف استدعاء الأداة المطابق. ثم يستخدم النموذج تلك الملاحظات لإنتاج إجابة، مع إمكان إسناد مقاطع من الإجابة إلى المصادر الواردة في نتائج الأدوات.
تشمل المهام البرمجية توليد SQL وشرح الشيفرة وترجمتها أو إعادة كتابتها. قدّم المخطط أو التنفيذ ذا الصلة والسلوك المطلوب الحفاظ عليه. توصي الشركة بدرجة حرارة منخفضة، بما يشمل فك الترميز الجشع حيث يلائم، لتعليمات توليد الشيفرة. راجع SQL أو الشيفرة المولّدة قبل التنفيذ، وأعِد ملاحظات التحقّق الفعلية عند مراجعة الناتج.
تذكر بطاقة النموذج فرقًا عمليًا في السياق: يدعم النموذج 256K، بينما تضبط تهيئة Hugging Face المنشورة على 128K ويمكن تعديلها. حافظ على تهيئة السياق الفعلية للمسار المختار، واحجز مساحة للإجابة. النتيجة المفيدة هي النص أو المخرج البرمجي المطلوب، مع أدلة يمكن تتبّعها إلى المصادر المقدّمة وملاحظات الأدوات.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود cohere/command-a | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring|content_part[]|null | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_calls | النوعtool_call[] | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_call_id | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].name | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_content | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_details | النوعobject|array | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_completion_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلstream_options.include_usage | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop | النوعstring|string[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools | النوعfunction_tool[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].type | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.name | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.description | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.parameters | النوعJSON_schema | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtool_choice | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلparallel_tool_calls | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلresponse_format | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning_effort | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلservice_tier | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلinstructions | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunctions | النوعfunction[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunction_call | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلprompt_cache_options | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmodalities | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
الحقلcache_control.ttl | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |
النص · نص UTF8
messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةmessages | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
المعلمةfile_material | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
المعلمةcontrol_scope | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
المعلمةoutput_modalities | المواصفاتtext |
المعلمةhosted_operations | المواصفاتfalse |
المعلمةmultimodal_input_binding | المواصفاتnull |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.
طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.
يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.02 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.02 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/command-a", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='cohere/command-a',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='cohere/command-a',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson أو SSE
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلchoices[].index | النوعinteger |
الحقلchoices[].message.content | النوعstring|null |
الحقلchoices[].message.tool_calls | النوعtool_call[] |
الحقلchoices[].message.reasoning_content | النوعstring |
الحقلchoices[].message.reasoning_details | النوعobject|array |
الحقلchoices[].finish_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
cohere/command-aCommand A هو نموذج Cohere النصي بحجم 111B لوكلاء المؤسسات متعددي اللغات والإجابات المستندة إلى المستندات والعمل الموجّه بالأدوات. يجمع سياق 256K والاستشهاد بالمصادر والمساعدة البرمجية والتدريب على 23 لغة، وينتج نصًا من التعليمات المكتوبة والأدلة المقدّمة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Command A هو نموذج Cohere النصي الصادر في مارس 2025 لوكلاء المؤسسات والإجابات المعزّزة بالاسترجاع والعمل متعدد اللغات. يضم هذا الإصدار المحدّد 111 مليار معلمة، ويقبل النص وينتج النص. يبلغ سياق النموذج لدى الشركة 256K رمز، مع حد أقصى للمخرجات يبلغ 8,000 رمز في ملف الخدمة المنشور. وهو مستقل عن Command A Vision وCommand A Reasoning وإصدار A+ متعدد الوسائط اللاحق.
تصف الشركة نموذج Transformer ذاتي الانحدار بانتباه محلي ذي نافذة منزلقة وانتباه شامل دوري. تستخدم ثلاث طبقات محلية نافذة من 4,096 رمزًا مع ترميز موضعي دوراني؛ وتستخدم طبقة رابعة انتباهًا شاملًا دون تضمينات موضعية. يشكّل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتدريب على التفضيلات سلوكًا محادثيًا مفيدًا ومركّزًا على المهمة. دُرّب النموذج على 23 لغة، ويدعم مهام عابرة للغات مثل الترجمة أو الإجابة عن سؤال حول مادة مكتوبة بلغة أخرى.
حدّد لغة الإجابة واحتفظ بالمصطلحات المطلوبة. في مساعد معرفة متعدد اللغات، أعطِ المقاطع المصدرية أسماء خاصة واطلب شرحًا يحافظ على أسماء المنتجات ومعرّفات الشيفرة والصياغة المقتبسة. تحدّد الإجابة النهائية المفيدة المصدر وراء الاستنتاج، بدل أن تطمس الترجمة فرقًا مهمًا للمهمة.
Command A محادثي افتراضيًا، وكثيرًا ما يضيف مقدمة وأسئلة متابعة وتنسيق Markdown أو تنسيقًا رياضيًا. في الاستخراج أو التصنيف أو التلخيص أو الترجمة، استخدم نهج تعليمات النظام لدى الشركة لطلب الإجابة المطلوبة وحدها، وحدّد ما إذا كان Markdown أو أسوار الشيفرة ينتمي إلى المخرجات. يجنّب ذلك معاملة المقدمة المحادثية الودودة كجزء من سجل بيانات لاحق.
تصف بطاقة النموذج وضعي سلامة سياقي وصارم، مع الوضع السياقي افتراضيًا لدى الشركة. هذه إعدادات سلوك موثّقة لملف الشركة، مستقلة عن التنسيق المطلوب للمهمة. عرّف سياق المهمة ذا الصلة والمخرج المرغوب بوضوح.
دُرّب Command A على خطوة توليد الإجابة في التوليد المعزّز بالاسترجاع. تجمع المدخلات المحادثة ومقتطفات المستندات المقدّمة، عادةً بنحو 100–400 كلمة لكل جزء، ممثّلة بمفاتيح وصفية قصيرة وقيم نصية أو شبه منظمة. وتشجّع الشركة أيضًا مقارنة هذا التنسيق المتخصص بوضع المستندات ذات الصلة مباشرة في رسالة المستخدم.
في مقارنة سياسات أو مقارنة تقنية، سمِّ كل مقتطف واطلب استنتاجًا يدعمه المقطع المناسب. في تنسيق الشركة الذي يفعّل الاستشهادات، تربط المخرجات أجزاء الإجابة بالمصادر الداعمة. احتفظ بمعرّفات المستندات المسترجعة حتى تبقى تلك المراجع قابلة للفهم. يشير الاستشهاد إلى المادة المقدّمة التي تدعم الجزء المولّد؛ أما الاسترجاع الفعلي فيوفّره النظام المحيط.
تدرّب الشركة Command A على استخدام الأدوات داخل المحادثة عبر أوصاف دوال بمخطط JSON. يستطيع النموذج توليد خطة واستدعاءات مختارة، وينفّذ التطبيق تلك الاستدعاءات، وتعود نتائجها في صورة قواميس إلى المحادثة مع معرّف استدعاء الأداة المطابق. ثم يستخدم النموذج تلك الملاحظات لإنتاج إجابة، مع إمكان إسناد مقاطع من الإجابة إلى المصادر الواردة في نتائج الأدوات.
تشمل المهام البرمجية توليد SQL وشرح الشيفرة وترجمتها أو إعادة كتابتها. قدّم المخطط أو التنفيذ ذا الصلة والسلوك المطلوب الحفاظ عليه. توصي الشركة بدرجة حرارة منخفضة، بما يشمل فك الترميز الجشع حيث يلائم، لتعليمات توليد الشيفرة. راجع SQL أو الشيفرة المولّدة قبل التنفيذ، وأعِد ملاحظات التحقّق الفعلية عند مراجعة الناتج.
تذكر بطاقة النموذج فرقًا عمليًا في السياق: يدعم النموذج 256K، بينما تضبط تهيئة Hugging Face المنشورة على 128K ويمكن تعديلها. حافظ على تهيئة السياق الفعلية للمسار المختار، واحجز مساحة للإجابة. النتيجة المفيدة هي النص أو المخرج البرمجي المطلوب، مع أدلة يمكن تتبّعها إلى المصادر المقدّمة وملاحظات الأدوات.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود cohere/command-a | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.02 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.02 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "cohere/command-a",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-a', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-a', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON أو SSE
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.