Source: https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Language: ar

# Meta: Llama 3.2 1B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/facts.json)

## [Meta: Llama 3.2 1B Instruct](https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/)

Llama 3.2 1B Instruct هو نموذج Meta النصي الصغير ذو 1.23B معلمة للحوار والتلخيص واسترجاع المعرفة وإعادة صياغة الاستعلامات. تدرج الشركة المصنّعة سياقًا يبلغ 128k للإصدار المعتاد و8k للإصدارات المكمّمة المنفصلة، مع ناتج نصي وبرمجي متعدد اللغات.

- [**Ailoot Ultra · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-1)

عن النموذج

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

Llama 3.2 1B Instruct هو نموذج Meta النصي الصغير المضبوط بالتعليمات، ويبلغ عدد معلماته 1.23 مليار في جدول الشركة المصنّعة. يقبل نصًا متعدد اللغات ويعيد نصًا أو شيفرة. يستهدف الإصدار الحوار واسترجاع المعرفة والتلخيص ومساعدات الكتابة على الأجهزة المحمولة وإعادة صياغة الاستعلامات أو المطالبات، بدلاً من مهام فهم الصور التي تؤديها إصدارات Llama البصرية المنفصلة.

معلومات النموذج والسياق

يستخدم النموذج بنية Transformer ذاتية الانحدار مع انتباه الاستعلامات المجمّعة وتضمينات مشتركة. تميّز Meta بين نماذج 1B و3B المدرّبة مسبقًا والمضبوطة بالتعليمات. هذا الإدراج لنقطة تحقق 1B Instruct، ومهمتها اتباع طلب المستخدم في محادثة بدلاً من العمل كأساس مدرّب مسبقًا.

يوثَّق الإصدار النصي المعتاد بسياق يبلغ 128k. وتسرد الشركة المصنّعة بصورة منفصلة سياقًا يبلغ 8k لنماذجها النصية المكمّمة. يجب إبقاء هذه الإعدادات منفصلة: لا يسمح التكميم بنقل سياق الإصدار المعتاد إلى كل نقطة تحقق ذات تنسيق أصغر، أو باستنتاج السعة المضبوطة لخدمة بعينها.

استخدم السياق للمقاطع والمحادثة ذات الصلة بعملية واحدة محددة. قد يتطلب المستند الطويل رغم ذلك ملخصًا قصيرًا أو استعلام بحث معاد الصياغة أو إجابة تستند إلى المصدر. حدد المادة التي يجب أن تحتفظ بها النتيجة والطول أو الحقول التي تحتاجها خطوة التطبيق التالية.

الاسترجاع والملخصات وإعادة الصياغة

للتلخيص، قدّم المقطع أو المحادثة الفعلية وحدد الجمهور والطول والحقائق الأساسية. يمكن لنتيجة مفيدة فصل المشكلة المحورية والقرارات المذكورة بالفعل والأسئلة المفتوحة. إذا احتوى المصدر على عدة موضوعات، فحدد الموضوع الذي ينبغي للملخص تغطيته بدلاً من طلب اختزال غير موجّه لكل شيء.

لاسترجاع المعرفة، قدّم المقاطع المصدرية المختارة أو المعلومات التي أعادها مكوّن استرجاع. اطلب العبارة التي تجيب عن السؤال والمقطع الذي يدعمها. يمكن لإجابة النموذج النصية شرح المعلومات المسترجعة، بينما يظل البحث في مجموعة خاصة عملاً للتطبيق المتصل. لا يكتسب النموذج تلك المجموعة بمجرد تسمية حالة الاستخدام بالاسترجاع.

لإعادة صياغة الاستعلام، قدّم السؤال الأصلي والغرض من البحث. اطلب إعادة صياغة موجزة تحافظ على الكيان والشرط والمعلومة المطلوبة. يمكن إعادة صياغة استعلام دعم بمصطلح المنتج والإجراء المهمين، دون إضافة حقيقة غير موجودة في رسالة المستخدم. أعد الاستعلام المنقح منفصلاً عن أي شرح إذا كان مكوّن آخر سيستخدمه مباشرةً.

لمساعد كتابة، حدد القارئ والنبرة والحقائق المصدرية قبل طلب رسالة قصيرة أو مقطع منقح. ولمهمة استخراج، عرّف الحقول وكيفية تمثيل المعلومات الغائبة. هذه عمليات ملموسة تربط التركيز النصي الموثق للنموذج الصغير بمخرج يمكن فحصه.

اللغات المدعومة والتدريب

اللغات المدعومة رسميًا هي الإنجليزية والألمانية والفرنسية والإيطالية والبرتغالية والهندية والإسبانية والتايلاندية. تدرّب النموذج على مجموعة لغات أوسع، وهو أمر مختلف عن اللغات الثماني التي تدعمها البطاقة صراحةً. حدد اللغة النهائية وأي مصطلحات أو معرّفات يجب إبقاؤها دون تغيير.

دُرّبت العائلة مسبقًا على ما يصل إلى تسعة تريليونات توكن، وآخر تاريخ للبيانات هو ديسمبر 2023. تستخدم الشركة المصنّعة لنموذجي 1B و3B مخرجات Llama 3.1 8B و70B كأهداف تدريب على مستوى التوكن وتقطير المعرفة بعد التقليم. هذه عملية تدريب؛ ولا تعني أن نموذج 1B المنشور يطلب من تلك النماذج الأكبر الإجابة عن كل سؤال للمستخدم.

تصف البطاقة الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والمواءمة القائمة على التفضيلات، مع جولات بعد التدريب تتضمن أمثلة خاضعة للإشراف وأخذ عينات بالرفض والتحسين المباشر للتفضيلات. تنتج هذه المراحل سلوك Instruct مع الحفاظ على نقطة التحقق المسماة وكونه نموذجًا نصيًا فقط.

المحادثة والإصدارات المكمّمة

توضح الشركة المصنّعة رسائل منفصلة للنظام والمستخدم باستخدام تنسيق المحادثة المطابق. عرّف دور المساعد ومتطلبات الإجابة بصورة منفصلة عن النص المصدري الفعلي. احتفظ بالإجابة السابقة ذات الصلة عندما يطلب المستخدم في متابعة مراجعة أو توضيحًا أو شكلاً مختلفًا للمعلومات نفسها.

يوثق الإصدار أيضًا نسخًا مستقلة خضعت للتدريب الواعي بالتكميم وأخرى مكمّمة بعد التدريب. دقتها وسياقها البالغ 8k يخصان تلك النسخ، وليسَا مواصفة عامة لهذا الإدراج المعتاد من Instruct. استخدم نقطة التحقق والإعداد الدقيقين عند مقارنة مهمة مكررة أو إعداد نشر مشتق.

حدود جوهرية

هذا الإصدار 1B نصي فقط. ينبغي ألا يرث مدخلات الصور من نماذج Llama 3.2 البصرية ذات 11B أو 90B، أو قدرات Llama 4 النصية والبصرية، أو ضوابط جهد الاستدلال المسماة في Muse Spark. مثال التوليد ذي 256 توكن في البطاقة إعداد توضيحي، وليس تصريحًا مستقلاً بأقصى سعة للإجابة.

النتيجة النهائية العملية هي الملخص أو الاستعلام أو السجل المستخرج أو النص المعاد صياغته المطلوب، مع الحفاظ على معنى المصدر ذي الصلة ومعرّفاته. لا تذكر المصادر المقروءة حدًا أقصى صارمًا منفصلاً لتوكنات الناتج. أبقِ المهمة محددة والمادة المدخلة كاملة لتلك العملية والتمييز بين السياق المعتاد والمكمّم صريحًا.

مهمة عملية

### مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

```
Rewrite a retrieval query

Rewrite this customer question as one concise search query for a support knowledge base: “My Atlas Mini still shows the old timezone after I changed it in account settings. Do I need to restart?” Preserve the product, stale timezone symptom and restart question. Return only the query and do not invent a cause.
```

#### النتيجة المتوقعة

```
A single concise retrieval query retaining the product name, symptom and requested information.
```

#### التحقق من النتيجة

```
Check that the query includes Atlas Mini and timezone refresh or restart, without asserting a confirmed defect.
```

**Ailoot Ultra · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

### البداية

Llama 3.2 1B Instruct هو نموذج Meta النصي الصغير ذو 1.23B معلمة للحوار والتلخيص واسترجاع المعرفة وإعادة صياغة الاستعلامات. تدرج الشركة المصنّعة سياقًا يبلغ 128k للإصدار المعتاد و8k للإصدارات المكمّمة المنفصلة، مع ناتج نصي وبرمجي متعدد اللغات.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].role` | النوع`string` | 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— |
| الحقل`messages[].content` | النوع`string\|content_part[]\|null` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].tool_calls` | النوع`tool_call[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].tool_call_id` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].name` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].reasoning_content` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].reasoning_details` | النوع`object\|array` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_completion_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
| الحقل`stream_options.include_usage` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`temperature` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`top_p` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stop` | النوع`string\|string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools` | النوع`function_tool[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.name` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.description` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.parameters` | النوع`JSON_schema` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tool_choice` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`parallel_tool_calls` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`response_format` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`reasoning_effort` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`reasoning` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`service_tier` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`instructions` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`functions` | النوع`function[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`function_call` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`prompt_cache_options` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`modalities` | النوع`string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`provider` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`cache_control.ttl` | النوع`string` | 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 |
| --- | --- |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`messages` | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
| المعلمة`file_material` | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| المعلمة`control_scope` | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
| المعلمة`output_modalities` | المواصفاتtext |
| المعلمة`hosted_operations` | المواصفاتfalse |
| المعلمة`multimodal_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 **$0.000054** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.000402** / 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 **$0.000054** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.000402** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

curlPython SDKالبث باستخدام Python

```bash
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-3.2-1b-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
```

```python
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-3.2-1b-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"))
```

```python
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-3.2-1b-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

| الحقل | النوع |
| --- | --- |
| الحقل`choices[].index` | النوعinteger |
| الحقل`choices[].message.content` | النوعstring\|null |
| الحقل`choices[].message.tool_calls` | النوعtool\_call\[\] |
| الحقل`choices[].message.reasoning_content` | النوعstring |
| الحقل`choices[].message.reasoning_details` | النوعobject\|array |
| الحقل`choices[].finish_reason` | النوعstring\|null |
| الحقل`usage` | 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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

### البداية

Llama 3.2 1B Instruct هو نموذج Meta النصي الصغير ذو 1.23B معلمة للحوار والتلخيص واسترجاع المعرفة وإعادة صياغة الاستعلامات. تدرج الشركة المصنّعة سياقًا يبلغ 128k للإصدار المعتاد و8k للإصدارات المكمّمة المنفصلة، مع ناتج نصي وبرمجي متعدد اللغات.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].role` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].content` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |

تركيبات مواد الإدخال

**النص** · نص UTF-8

`سلسلة نصية messages[].content`

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages, max\_tokens |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتstream |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`text_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 **$0.000054** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.000402** / 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 **$0.000054** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.000402** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

جسم طلب JSON مكتمل بالحد الأدنىcurl · استخدم مستندك بترميز UTF-8Python · احفظ النتيجة كاملة

```json
{
  "model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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-3.2-1b-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
```

```python
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-3.2-1b-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

| الحقل | النوع |
| --- | --- |
| الحقل`id` | النوعstring |
| الحقل`model` | النوعstring |
| الحقل`content[]` | النوعtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| الحقل`stop_reason` | النوعstring\|null |
| الحقل`usage` | 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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Meta: Llama 3.2 1B Instruct

ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

ما الحدود المطبقة؟

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/subscriptions/) · [اعرض أسعار النماذج](https://ailoot.ai/models/ar/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [العرض واتفاقية الترخيص](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ar)

## Ailoot · الشركة ومحفظة مشاريعها





تستند Ailoot إلى خبرة تشغيلية متراكمة وقاعدة عملاء واسعة وخدمة مستقرة ومراقبة مستمرة لمؤشرات الأداء KPI.





الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.





توظف Ailoot هذه الخبرة التشغيلية لإتاحة الوصول عبر API إلى قدرات الذكاء الاصطناعي في منتجات العملاء ووكلائهم وتطبيقاتهم وعمليات الأتمتة.