النماذج

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Markdown · JSON

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج Meta النصي الأصغر المضبوط بالتعليمات للحوار متعدد اللغات والملخصات والإجابات المشروطة بالمصدر. يبلغ حجمه 8B معلمة، وسياقه المعلن من الشركة المصنّعة 128k، ويستخدم انتباه الاستعلامات المجمّعة وتنسيقات موثقة لاستخدام الأدوات، ويعيد نصًا أو شيفرة.

عن النموذج

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

Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج Meta النصي ذو ثمانية مليارات معلمة للحوار متعدد اللغات والمساعدات القائمة على التعليمات. يقبل المحادثة المكتوبة والمادة المصدرية وينتج نصًا أو شيفرة. وهو إصدار Instruct من الحجم 8B، مستقل عن أساسه المدرّب مسبقًا وعن نموذجي العائلة 70B و405B.

البنية والسياق واللغات

يستخدم النموذج بنية Transformer ذاتية الانحدار مع انتباه الاستعلامات المجمّعة. تستخدم العائلة المضبوطة بالتعليمات الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلّم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية لمواءمة إجابات المحادثة. توثق الشركة المصنّعة سياقًا يبلغ 128k لهذا الإصدار النصي؛ وهو ليس مواصفة الرؤية أو السياق الطويل لنموذج لاحق من Llama 4.

اللغات الثماني المدعومة رسميًا هي الإنجليزية والألمانية والفرنسية والإيطالية والبرتغالية والهندية والإسبانية والتايلاندية. تمتد بيانات التدريب المسبق إلى مجموعة أوسع، تختلف عن اللغات التي تدعمها البطاقة صراحةً. حدد اللغة النهائية وأي أسماء أو معرّفات متغيرات أو مصطلحات ينبغي أن تبقى دون تغيير في ناتج متعدد اللغات.

دُرّبت العائلة مسبقًا على نحو خمسة عشر تريليون توكن، وآخر تاريخ للبيانات هو ديسمبر 2023. يشمل الضبط الدقيق مواد تعليمات وأكثر من خمسة وعشرين مليون مثال اصطناعي. يصف ذلك تدريب النموذج، ولا يعني وصوله إلى قاعدة معرفة خاصة أو معلومات مباشرة عند ورود سؤال جديد.

عمليات نصية محددة

يمكن لطلب موجه للدعم تقديم رسالة المستخدم والمقاطع المرجعية ذات الصلة، ثم طلب الإجابة والشرط الداعم لها. ويمكن لسجل موجز فصل المشكلة والمعلومات المقدمة بالفعل والخطوة التالية المطلوبة. عرّف أسماء الحقول والتعامل مع القيم الناقصة عندما يحتاج تطبيق إلى معالجة تلك النتيجة.

للتلخيص، قدّم المقطع أو التبادل الفعلي وحدد الجمهور والطول والحقائق الواجب الاحتفاظ بها. اطلب القرارات أو الأسئلة غير المحسومة ذات الصلة بموضوع واحد، بدلاً من ملخص غير موجّه لمواد غير مترابطة. يمكن للمتابعة طلب إجابة أقصر أو شرح أوضح لشرط واحد مع الحفاظ على الحقائق المصدرية نفسها.

للتحرير، حدد القارئ والنبرة والمعنى الذي يجب أن يظل دون تغيير. قد تطلب مهمة عملية رسالة أوضح تليها قائمة قصيرة بالتعديلات، أو الرسالة المنقحة وحدها إن كانت ستُستخدم مباشرةً. وينبغي لمهمة تصنيف تقديم التسميات المسموح بها والفرق بينها، بدلاً من الاعتماد على اسم التسمية لتعريف القاعدة.

توليد الشيفرة والأمثلة

يشمل الناتج الموثق الشيفرة أيضًا. قدّم اللغة والمدخلات المطلوبة والنتيجة المتوقعة قبل طلب دالة. وللشرح، قدّم الدالة الحالية ومدخلاً ملموسًا واسأل عن الخطوات التي تحدد القيمة المعادة. وللتصحيح، أدرج الإخفاق المرصود والسلوك المقصود، مع الحفاظ على الواجهة التي يجب أن تبقى متوافقة.

يمكن لناتج مفيد فصل الشيفرة المقترحة وافتراضاتها وأمثلة المدخلات. يجري التطبيق أو المطوّر التجميع أو التنفيذ أو تعديل المستودع الفعلي. الشيفرة المكتوبة مخرج للفحص، وليست عملية خارجية مكتملة لمجرد أن النموذج أعادها.

تدعم العائلة أيضًا استخدام المخرجات المُولّدة لأمثلة اصطناعية وللتقطير. يمكن لطلب نصي محدد إنتاج تنويعات وفق قواعد مقدمة وبتنسيق معين. احتفظ بالقواعد والتسميات كي يمكن فحص كل مثال؛ فالأمثلة المُولّدة لا تثبت مستقلةً صحة مجموعة بيانات تدريب.

أدوار المحادثة واستخدام الأدوات

تعرض بطاقة النموذج قالب دردشة برسائل منفصلة للنظام والمستخدم. عرّف دور المساعد ومتطلبات الإجابة في سياق النظام، ثم قدّم السؤال والمادة المصدرية بوصفهما المهمة. احتفظ بالرسائل السابقة ذات الصلة عند طرح متابعة أو تقديم أدلة جديدة تغيّر النتيجة.

يوثق Llama 3.1 عدة تنسيقات لاستخدام الأدوات. يصف التطبيق دالة، ويولّد النموذج الاستدعاء والوسائط المقترحة، وينفذها التطبيق ويعيد النتيجة بدور الأداة. يمكن للإجابة التالية بعد ذلك استخدام المعلومات المعادة. أبقِ العملية الأصلية والنتيجة مرتبطتين عبر المحادثة.

على سبيل المثال، يمكن لعملية بحث إعادة القيمة المرجعية الحالية الناقصة من مقطع، أو لأداة حساب تقديم النتيجة العددية التي يحتاجها الشرح. يحتاج المساعد المزوّد بالأدوات إلى أن توفر البيئة هذه العمليات. لا ينشئ السلوك النصي للنموذج اتصالاً بمصدر خارجي ولا يُكمل أثرًا جانبيًا بذاته.

حدود عملية

يجب الاحتفاظ بوصف السياق البالغ 128k من الشركة المصنّعة مع إصدار 8B Instruct الدقيق والإعداد المعمول به. مثال التوليد ذي 256 توكن مجرد خيار استخدام؛ ولا تذكر المصادر المقروءة حدًا أقصى صارمًا منفصلاً لسعة الإجابة. ينبغي ألا يرث حجم 8B عدد معلمات عضو آخر أو ضوابط الاستدلال المسماة لعائلة منفصلة.

هذا نموذج نصي فقط. تتطلب المدخلات البصرية وفهم الصوت وتوليد الكلام مكوّنات محددة بصورة منفصلة. عرّف المخرج النهائي قبل تقديم المادة: إجابة موجزة أو سجل مستخرج أو مقطع منقح أو شرح أو اقتراح شيفرة. احتفظ بالمعلومات المصدرية اللازمة لفحص معنى ذلك المخرج وتنسيقه.

مهمة عملية

مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

Translate a delivery notice into German

Translate this customer notice into German: 'Order BN-42 will leave our warehouse on Thursday. Delivery normally takes three business days. We will send tracking details after dispatch.' Preserve BN-42, distinguish dispatch from delivery and use a polite professional tone. Return only the translation; do not turn the normal transit time into a guaranteed arrival date.

النتيجة المتوقعة

One German customer notice preserving the identifier, event sequence and qualified transit time.

التحقق من النتيجة

The translation distinguishes warehouse dispatch from delivery and retains the word's sense of a normal estimate.
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

البداية

Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج Meta النصي الأصغر المضبوط بالتعليمات للحوار متعدد اللغات والملخصات والإجابات المشروطة بالمصدر. يبلغ حجمه 8B معلمة، وسياقه المعلن من الشركة المصنّعة 128k، ويستخدم انتباه الاستعلامات المجمّعة وتنسيقات موثقة لاستخدام الأدوات، ويعيد نصًا أو شيفرة.

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
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
القيمة الافتراضية—
الحقلmessagesالنوعmessage[]المتطلبمطلوبالقيم والحدود
الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].roleالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم 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[].contentالنوعstring|content_part[]|nullالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].tool_callsالنوعtool_call[]المتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].tool_call_idالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].nameالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].reasoning_contentالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].reasoning_detailsالنوعobject|arrayالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmax_tokensالنوعintegerالمتطلباختياريالقيم والحدود
الحد الأدنى: ⁦1⁩
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmax_completion_tokensالنوعintegerالمتطلباختياريالقيم والحدود
الحد الأدنى: ⁦1⁩
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلstreamالنوعbooleanالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضيةfalse
الحقلstream_options.include_usageالنوعbooleanالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtemperatureالنوعnumberالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtop_pالنوعnumberالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلstopالنوعstring|string[]المتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtoolsالنوعfunction_tool[]المتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtools[].typeالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
function
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtools[].function.nameالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة
القيمة الافتراضية—
الحقلtools[].function.descriptionالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلtools[].function.parametersالنوعJSON_schemaالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلtool_choiceالنوعstring|objectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلparallel_tool_callsالنوعbooleanالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلresponse_formatالنوعobjectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلreasoning_effortالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلreasoningالنوعobjectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلservice_tierالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلinstructionsالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
حقل للتوافق
القيمة الافتراضية—
الحقلfunctionsالنوعfunction[]المتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلfunction_callالنوعstring|objectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلprompt_cache_optionsالنوعobjectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmodalitiesالنوعstring[]المتطلباختياريالقيم والحدود
text
القيمة الافتراضية—
الحقلproviderالنوعobjectالمتطلباختياريالقيم والحدود
الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا
القيمة الافتراضية—
الحقلcache_control.ttlالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه
القيمة الافتراضية—
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
المعلمةcontrol_scopeالمواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة
المعلمةoutput_modalitiesالمواصفاتtext
المعلمةhosted_operationsالمواصفاتfalse
المعلمةmultimodal_input_bindingالمواصفاتnull

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.

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 $0.00044 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.00044 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00044 / 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 $0.00044 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.00044 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00044 / 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 SDKالبث باستخدام Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct", "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='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',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='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',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
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 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

البداية

Llama 3.1 8B Instruct هو نموذج Meta النصي الأصغر المضبوط بالتعليمات للحوار متعدد اللغات والملخصات والإجابات المشروطة بالمصدر. يبلغ حجمه 8B معلمة، وسياقه المعلن من الشركة المصنّعة 128k، ويستخدم انتباه الاستعلامات المجمّعة وتنسيقات موثقة لاستخدام الأدوات، ويعيد نصًا أو شيفرة.

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
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
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
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.

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 $0.00044 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.00044 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00044 / 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 $0.00044 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.00044 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00044 / 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": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
  "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': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', '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': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', '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 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

FAQ · Meta: Llama 3.1 8B Instruct
ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → text

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → json, sse

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

ما الحدود المطبقة؟

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: 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