inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
يضيف Ling-3.0-flash-VL فهم الصور والفيديو إلى نموذج inclusionAI للاستدلال الهجين. يدعم التحليل البصري والاستدلال المستند إلى الأدلة ومسارات الواجهات، مع ١٢٤ مليار معامل إجمالًا و٥٫٥ مليار معامل نشط وسياق يصل إلى 256K رمز.
- Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
POST /v1/chat/completionsinclusionai/ling-3.0-flash-vl - Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
POST /v1/messagesinclusionai/ling-3.0-flash-vl
عن النموذج
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Ling-3.0-flash-VL هو امتداد inclusionAI الأصلي متعدد الوسائط لنموذج Ling-3.0-flash. يجمع قدرات اللغة والاستدلال والسياق الطويل للنموذج الأساسي مع فهم الصور والفيديو. ينظّم المصنّع نطاق مهامه البصرية في الفهم والاستدلال والفعل: قراءة معلومات بصرية معقدة، واستخدامها دليلًا، وترجمة الملاحظات إلى إجراءات في تطبيق داعم. تكون استجابة النموذج نصًا أو تمثيل استدعاء الأدوات الذي يستخدمه ذلك التطبيق.
تحتوي البنية المنشورة على ١٢٤ مليار معامل إجمالي و٥٫٥ مليار معامل منشّط لكل رمز. يستخرج محوّل رؤية ميزات الصور والفيديو، ويوائمها مسقط من طبقتين مع التمثيل اللغوي. يحمل VideoRoPE المواضع المكانية والترتيب الزمني معًا. يتناوب العمود الفقري الهجين ذو ٤٢ طبقة بين Kimi Delta Attention وMulti-head Latent Attention المُبوّب بنمط 5:1، مع توجيه خبراء متناثر. يصف المطوّر سياقًا حتى 256K رمز وينشر وصفة سياق ممدد تبلغ ٢٦٢٬١٤٤ رمزًا.
للفهم البصري، قدّم صورة مقروءة وحدد الملاحظة المطلوبة. يدرج المطوّر عدّ الأشياء والتخطيطات المعقدة والمخططات ومحتوى المستندات ضمن المهام. يمكن لطلب مستند مفيد طلب جدول حقول مع الصفحة أو المنطقة المرئية الداعمة، بينما يمكن لطلب مخطط السؤال عن السلسلة التي تدعم مقارنة معينة. احتفظ بالمادة البصرية الأصلية حتى يمكن فحص الأرقام والتسميات والتفاصيل الصغيرة. ينبغي أن تظل المنطقة غير الواضحة غير واضحة في النتيجة، بدل أن تتحول إلى قيمة مخمّنة.
للاستدلال بالأدلة البصرية، قدّم السؤال والافتراضات ذات الصلة والدقة اللازمة في الإجابة النهائية. يستطيع النموذج ربط مخطط أو رسم توضيحي أو لقطة شاشة بحساب واستدلال متعدد الخطوات. اطلب أن يحدد الاستنتاج الملاحظات التي يعتمد عليها. إذا شمل المسار أدوات حساب أو استرجاع معلومات، فاحتفظ بنتائجها الفعلية وافصلها عن تفسير النموذج. العلاقة البصرية والقياس المُعاير نوعان مختلفان من الأدلة.
للفيديو، حافظ على ترتيب المادة وركّز السؤال على حدث أو تغير أو فترة. يحدد المطوّر تحديد موقع الأحداث وأسئلة الفيديو الطويل ومسارات تحرير المقاطع كتطبيقات لتمثيله الزمني. يمكن أن تكون النتيجة التحريرية العملية قائمة قصّات مقترحة تشرح اللحظات المطلوب إبقاؤها وسبب ذلك. أبقِ الاقتراح مرتبطًا بالخط الزمني للمصدر؛ فالتطبيق المحيط للتحرير ينفذ التغييرات وينتج الوسائط المحررة. لا يجعل فهم الفيديو الإجابة النصية للنموذج بحد ذاته ملف فيديو جديدًا.
لمهام الواجهات، أدرج لقطة الشاشة الحالية والهدف والإجراءات المتاحة للتطبيق. يستطيع Ling-3.0-flash-VL تفسير واجهات الويب أو البرمجيات واقتراح تسلسل إجراءات من المعلومات البصرية. أعد الحالة المرصودة بعد كل عملية عندما تعتمد عليها الخطوة التالية. يُظهر سجل إنجاز مفيد ما تغيّر في الواجهة وهل النتيجة المطلوبة مرئية، بدل معاملة نقرة مقترحة كإجراء منفّذ.
يكون التفكير مفعّلًا افتراضيًا في قالب محادثة المطوّر، ويمكن تعطيله لكل طلب في تنفيذه الموثق بضبط enable_thinking على false. توصي وصفة العميل والتوليد بـtemperature 1.0 وtop_p 0.95 وtop_k 20؛ وتستخدم ملاحظات تقييم منفصلة إعداداتها الخاصة. اختر شكل الإجابة النهائية صراحة واترك مساحة لسياق الوسائط ذي الصلة والنص المولّد معًا. تصف إعدادات المنتج هذه وصفة النموذج المنشور، ولا تعد بعناصر تحكم متاحة في كل تطبيق.
احتفظ بهوية VL عند تسجيل نتيجة: تميّز مدخلاته من الصور والفيديو عن Ling-3.0-flash الذي يركز على النص وعن إصدار Fin المتخصص في التمويل. راجع الصياغة المستخرجة والأعداد والمواضع الزمنية وإجراءات الواجهة المقترحة مقابل المادة المصدرية. المخرج النهائي المفيد تحليل بصري أو اقتراح إجراء يحافظ على قابلية فحص أدلته وتفاصيله غير المحسومة.
مهمة عملية
مهمة عملية
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Create a cut list from scene notes
Use these transcribed scene notes: 00:00–00:06 unopened package; 00:06–00:18 hands assemble the stand; 00:18–00:25 stand holds a tablet; 00:25–00:35 repeated assembly close-up. Propose a 15-second instructional cut using only these intervals. Preserve the assembly-to-use order and explain any shortened or omitted segment.النتيجة المتوقعة
An ordered cut list with source intervals, chosen durations and a short editorial rationale.التحقق من النتيجة
Check that selected durations total 15 seconds and that tablet use follows the retained assembly step.Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions inclusionai/ling-3.0-flash-vl
inclusionai/ling-3.0-flash-vlالبداية
يضيف Ling-3.0-flash-VL فهم الصور والفيديو إلى نموذج inclusionAI للاستدلال الهجين. يدعم التحليل البصري والاستدلال المستند إلى الأدلة ومسارات الواجهات، مع ١٢٤ مليار معامل إجمالًا و٥٫٥ مليار معامل نشط وسياق يصل إلى 256K رمز.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- النص
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions
- الإدخال
text- الإخراج
text- صيغة الإخراج
- json أو SSE
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود inclusionai/ling-3.0-flash-vl | 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— |
تركيبات مواد الإدخال
النص · نص UTF8
messages[].content
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| 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.
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
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 $0.00012 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00036 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.000024 / 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 $0.00012 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00036 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.000024 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "inclusionai/ling-3.0-flash-vl", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='inclusionai/ling-3.0-flash-vl',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='inclusionai/ling-3.0-flash-vl',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
json أو SSE
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
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.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
حقول الاستجابة
| 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 |
الأخطاء والخطوات التالية
| 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. |
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.0-flash-vl
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages inclusionai/ling-3.0-flash-vl
inclusionai/ling-3.0-flash-vlالبداية
يضيف Ling-3.0-flash-VL فهم الصور والفيديو إلى نموذج inclusionAI للاستدلال الهجين. يدعم التحليل البصري والاستدلال المستند إلى الأدلة ومسارات الواجهات، مع ١٢٤ مليار معامل إجمالًا و٥٫٥ مليار معامل نشط وسياق يصل إلى 256K رمز.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- json · sse
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages
- الإدخال
text- الإخراج
json,sse- صيغة الإخراج
- JSON أو SSE
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود inclusionai/ling-3.0-flash-vl | 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 |
تركيبات مواد الإدخال
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| 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
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
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 $0.00012 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00036 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.000024 / 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 $0.00012 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00036 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.000024 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
{
"model": "inclusionai/ling-3.0-flash-vl",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'inclusionai/ling-3.0-flash-vl', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'inclusionai/ling-3.0-flash-vl', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
JSON أو SSE
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
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.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
حقول الاستجابة
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
الأخطاء والخطوات التالية
| 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. |
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.0-flash-vl
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
FAQ · inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
- ما المدخلات والنتائج المتاحة؟
POST /v1/chat/completions·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:text→textPOST /v1/messages·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:text→json,sse- ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟
POST /v1/chat/completions·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:model,messages,max_tokens,stream- ما الحدود المطبقة؟
POST /v1/chat/completions·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:messages.min_items:1