النماذج

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

Markdown · JSON

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

LFM2.5-24B-A2B هو نموذج LiquidAI للاستدلال النصي للوكلاء العاملين بالأدوات، ويضم 24B معلمة إجمالًا و2.45B معلمة نشطة. يستدل قبل الإجابة، ويدعم استدعاء الأدوات والمخرجات الموجهة بسكيما، وينشر بسياق يبلغ 128,000 رمز وحد لتوليد الإجابة يبلغ 8,192 رمزًا.

عن النموذج

يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.

LFM2.5-24B-A2B هو نموذج مزيج خبراء من LiquidAI للاستدلال القائم على النص والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات. يضم 24 مليار معلمة إجمالًا، مع 2.45 مليار معلمة نشطة لكل رمز. الاستدلال جزء من كل إجابة، لذا ينبغي أن تحدد المهمة الهدف والأدلة المطلوب استخدامها والنتيجة التي يحتاج إليها التطبيق.

امنح الوكيل هدفًا محدود النطاق

يناسب النموذج مسارات العمل التي يختار فيها نموذج لغة خطوة تالية، ويقرأ الملاحظة الناتجة، ثم يواصل التقدم نحو ناتج مطلوب. حدد الهدف بصيغة يستطيع التطبيق التحقق منها: العثور على السجل ذي الصلة، أو مقارنة تهيئتين، أو إعداد مقترح تغيير، أو إنتاج تقييم منظم.

قدم أدوات ذات أغراض واضحة واحتفظ بالملاحظات التي تعيدها في سياق المهمة. ينشر النموذج دعمًا لاستدعاء الأدوات، بما في ذلك اختيار أداة عندما توفر الواجهة تلك القدرة. التنفيذ مسؤولية التطبيق الذي يتحكم في تلك الأدوات. افصل الملاحظة المعادة عن تعليمة كتبها النموذج، خاصةً عندما تعتمد خطوة لاحقة على نتيجة بحث أو استعلام.

الاسترجاع للعمل الكثيف المعرفة

يوصي الناشر بالاسترجاع أو البحث على الويب للمهام التي تعتمد على معرفة خارجية مفصلة. أدرج خطوة الأدلة في سير العمل بدل مطالبة النموذج باختراع حقائق لم يتلقها. حدد الفقرات المسترجعة واطلب من الإجابة ربط استنتاجاتها بتلك الفقرات.

لسير عمل دعم، يمكن أن يعني ذلك العثور على السياسة ذات الصلة وشرح كيفية انطباقها على الحالة المقدمة. ولمهمة تقنية، يمكن أن يعني مقارنة التوثيق والتهيئة قبل اقتراح تغيير. احتفظ بالمحتوى المهم المسترجع في السياق حتى يمكن التحقق من الإجابة النهائية من دون تكرار كل عملية بحث.

الإجابات المنظمة وخيارات أخذ العينات

يدعم النموذج المنشور مخرجات منظمة موجهة بسكيما. حدد شكل نتيجة صغيرًا حول ما يستهلكه التطبيق، مثل فئة مختارة وشرح ومراجع أدلة وإجراء تالٍ. افصل عملية استدلال النموذج عن الحقول التي يحتاج المكون التالي إلى تخزينها أو عرضها.

تسرد LiquidAI قيم temperature 0.1 وtop_k 50 وrepetition_penalty 1.05 كتوصيات منشورة لأخذ العينات، ويكرر الكتالوج المحفوظ تلك القيم الافتراضية. توفر نقطة بدء قابلة للتكرار لتقييم سير عمل معين. أبق الإعدادات المختارة متسقة عند مقارنة مهام تمثيلية.

السعة واللغة

يسرد سجل الخدمة المنشور نافذة سياق تبلغ 128,000 رمز وحدًا لتوليد الإجابة يبلغ 8,192 رمزًا. أعد مواصفة موجزة للإجابة حتى يناسب الناتج النهائي ذلك الحد. احتفظ بالأدلة ذات الصلة معًا واترك مساحة كافية للمخرجات المطلوبة.

يسرد المنتج مجموعة متعددة اللغات تشمل الإنجليزية والروسية والصينية والإسبانية والعربية ولغات أخرى. احتفظ بمصطلحات المصدر والأسماء التي يجب الحفاظ عليها عند استخدام النموذج في عمل متعدد اللغات. تستفيد المهمة ذات المفردات الثابتة من مسرد صريح واتفاقيات مخرجات موحدة عبر اللغات.

القدرات

  • استدلال نصي فقط بمزيج خبراء: 24B معلمة إجمالًا و2.45B معلمة نشطة.
  • استدلال إلزامي قبل الإجابة النهائية.
  • أدوات منشورة واختيار أدوات ومخرجات منظمة وفق JSON-schema.
  • سير عمل موجه للاسترجاع للمهام المعتمدة على المعرفة.
  • سياق منشور يبلغ 128,000 رمز وحد لتوليد الإجابة يبلغ 8,192 رمزًا.

حالات الاستخدام

  • مساعد مدعوم بالاسترجاع — سؤال وفقرات مسترجعة وتخطيط مطلوب للإجابة. النتيجة: إجابة مرتبطة بالأدلة يمكن التحقق منها بالرجوع إلى الفقرات.
  • فرز الحالات باستخدام الأدوات — حالة محدودة النطاق وأدوات بحث خاضعة للتحكم. النتيجة: تقييم منظم وإجراء تالٍ مقترح.
  • مقارنة التهيئات — التهيئة والتوثيق ومعايير المقارنة ذات الصلة. النتيجة: مجموعة فروق محددة مع أدلة داعمة.
  • تحليل منظم متعدد اللغات — نص مصدر ومسرد وحقول نتائج متسقة. النتيجة: سجلات قابلة للمقارنة تحافظ على المصطلحات المطلوب الحفاظ عليها.

الحدود

  • السياق — نافذة سياق الخدمة المنشورة: 128,000 رمز.
  • الإجابة — حد توليد الإجابة المنشور: 8,192 رمزًا.
  • الاستدلال — يستدل النموذج قبل الإجابة؛ والاستدلال الإلزامي جزء من التهيئة المنشورة.
  • المدخلات/المخرجات — يقبل النموذج المنشور نصًا ويعيد نصًا.
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions liquid/lfm-2.5-24b-a2b

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

LiquidAI /liquid/lfm-2.5-24b-a2b

البداية

LFM2.5-24B-A2B هو نموذج LiquidAI للاستدلال النصي للوكلاء العاملين بالأدوات، ويضم 24B معلمة إجمالًا و2.45B معلمة نشطة. يستدل قبل الإجابة، ويدعم استدعاء الأدوات والمخرجات الموجهة بسكيما، وينشر بسياق يبلغ 128,000 رمز وحد لتوليد الإجابة يبلغ 8,192 رمزًا.

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
الحقلالنوعالمتطلبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية
الحقلmodelالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
القيمة الافتراضية—
الحقلmessagesالنوعmessage[]المتطلبمطلوبالقيم والحدود
الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].roleالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].contentالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
ينطبق عندما: محادثة نصية
القيمة الافتراضية—
الحقلstreamالنوعbooleanالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضيةfalse
تركيبات مواد الإدخال

النص · نص UTF8

messages[].content

معلمات الطريقة ودورة حياتها
المعلمةالمواصفات
المعلمةcontent_typeالمواصفاتapplication/json
المعلمةrequiredالمواصفاتmodel, messages
المعلمةmaterial_typesالمواصفاتtext
المعلمةmessagesالمواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content
المعلمةfile_materialالمواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف
المعلمةoptional_controlsالمواصفاتstream
المعلمةcontrol_scopeالمواصفاتمحادثة نصية؛ stream قيمة منطقية، وقيمتها الافتراضية false.
المعلمةoutput_modalitiesالمواصفاتtext
المعلمةhosted_operationsالمواصفاتfalse
المعلمةmultimodal_input_bindingالمواصفاتnull

الأسماء البديلة للطريقة: /chat/completions

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
غير محدد عند اختيار الوضع السريع
الوضع المرن
غير محدد عند اختيار وضع flex
أقصى جهد للاستدلال
غير محدد 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.

الإعداداتجدول التعرفةرموز السياق، أكثر منرموز السياق، حتى القيمة شاملةًالرسوم
الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموزجدول التعرفةالتعرفة الأساسيةرموز السياق، أكثر من—رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصىالرسوم
الإدخال · رموز الإدخال $0.0001 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.0014 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00005 / 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 الطلبجدول التعرفة—رموز السياق، أكثر من⁦0⁩رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصىالرسوم
الإدخال · رموز الإدخال $0.0001 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.0014 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00005 / 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

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"liquid/lfm-2.5-24b-a2b","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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="liquid/lfm-2.5-24b-a2b", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

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
الحقلالنوع
الحقلchoices[].indexالنوعinteger
الحقلchoices[].message.contentالنوعstring|null
الحقلchoices[].message.tool_callsالنوعtool_call[]
الحقلchoices[].message.reasoning_contentالنوعstring
الحقلchoices[].message.reasoning_detailsالنوعobject|array
الحقلchoices[].finish_reasonالنوعstring|null
الحقلusageالنوعobject
الأخطاء والخطوات التالية
الاستجابةالشرطالخطوة التالية
الاستجابة⁦400⁩ · invalid_request_errorالشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحةالخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.

الأسماء البديلة

الأسماء البديلة للنموذج

Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

/chat/completions

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages liquid/lfm-2.5-24b-a2b

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

LiquidAI /liquid/lfm-2.5-24b-a2b

البداية

LFM2.5-24B-A2B هو نموذج LiquidAI للاستدلال النصي للوكلاء العاملين بالأدوات، ويضم 24B معلمة إجمالًا و2.45B معلمة نشطة. يستدل قبل الإجابة، ويدعم استدعاء الأدوات والمخرجات الموجهة بسكيما، وينشر بسياق يبلغ 128,000 رمز وحد لتوليد الإجابة يبلغ 8,192 رمزًا.

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
الحقلالنوعالمتطلبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية
الحقلmodelالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
القيمة الافتراضية—
الحقلmessagesالنوعmessage[]المتطلبمطلوبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].roleالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
user, assistant
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].contentالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmax_tokensالنوعintegerالمتطلبمطلوبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلstreamالنوعbooleanالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضيةfalse
تركيبات مواد الإدخال

النص · نص UTF-8

سلسلة نصية messages[].content

معلمات الطريقة ودورة حياتها
المعلمةالمواصفات
المعلمةcontent_typeالمواصفاتapplication/json
المعلمةrequiredالمواصفاتmodel, messages, max_tokens
المعلمةoptional_controlsالمواصفاتstream
المعلمةmaterial_typesالمواصفاتtext
المعلمةtext_file_materialالمواصفاتاقرأ 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
غير محدد عند اختيار الوضع السريع
الوضع المرن
غير محدد عند اختيار وضع flex
أقصى جهد للاستدلال
غير محدد 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.

الإعداداتجدول التعرفةرموز السياق، أكثر منرموز السياق، حتى القيمة شاملةًالرسوم
الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموزجدول التعرفةالتعرفة الأساسيةرموز السياق، أكثر من—رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصىالرسوم
الإدخال · رموز الإدخال $0.0001 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.0014 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00005 / 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 الطلبجدول التعرفة—رموز السياق، أكثر من⁦0⁩رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصىالرسوم
الإدخال · رموز الإدخال $0.0001 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.0014 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00005 / 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

جسم طلب JSON مكتمل بالحد الأدنىcurl · استخدم مستندك بترميز UTF-8Python · احفظ النتيجة كاملة
{
  "model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
  "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': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', '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': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', '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
الحقلالنوع
الحقلidالنوعstring
الحقلmodelالنوعstring
الحقلcontent[]النوعtext|thinking|tool_use|other content block
الحقلstop_reasonالنوعstring|null
الحقلusageالنوعobject
الأخطاء والخطوات التالية
الاستجابةالشرطالخطوة التالية
الاستجابة⁦400⁩ · invalid_request_errorالشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحةالخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.

الأسماء البديلة

الأسماء البديلة للنموذج

Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

/chat/completions

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

POST /v1/chat/completions · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: text → text

POST /v1/messages · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: text → json, sse

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

POST /v1/chat/completions · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: model, messages, stream

POST /v1/messages · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: model, messages, max_tokens, stream

ما الحدود المطبقة؟

POST /v1/chat/completions · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: messages.min_items: 1

المزيد من التفاصيل

اربط Ailoot بخدمة Claude Code أوOpenCode أوHermes أوتطبيقك.

الشركة ومحفظة مشاريعها

الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.

اشتر الرموز بخصم.

خصم اشتراك للعمل المنتظم. الرموز الترويجية حتى 50% على شراء الرموز.

الاشتراك
اختر خطة بخصم لطلباتك المنتظمة.
رمز خصم حتى 50%
أدخل الرمز عند الشراء. يعاد حساب السعر وفق العرض الساري.
المصروفات في السجل
يحفظ النموذج والرموز والمبلغ لكل طلب.

اختر اشتراكا · اعرض أسعار النماذج

اربط API بالمنتج الذي تبيعه.

SaaS والتطبيقات والبوتات وفق العرض واتفاقية ترخيص Ailoot. لإعادة البيع، اطلب ترخيص موزع.

تطبيق تجاري
أضف توليد النص والصور والفيديو والصوت إلى ميزات خدمتك المدفوعة.
ترخيص إعادة البيع
أرسل وصف المشروع وطريقة توفير الوصول. اطلب شروط استخدام وإعادة بيع مكتوبة.
المستندات على الموقع
العرض واتفاقية الترخيص وسياسة معالجة البيانات متاحة قبل الربط.

اطلب ترخيص إعادة بيع · العرض واتفاقية الترخيص