Source: https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b/ Language: ar # Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B [Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b/facts.json) ## [Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b/) Nemotron 3.5 Lightning هو نموذج نصي من NVIDIA للمهام الوكيلية المطولة والبرمجة والبحث في المستندات والحوار. - [**Ailoot · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b/#method-0) - [**Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b/#method-1) - [**Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b/#method-2) - [**Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b/#method-3) عن النموذج يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة. #### نموذج عمل لعملية مطوّلة صُمم Nemotron 3.5 Lightning للوكلاء المستقلين وتسلسلات الإجراءات متعددة الخطوات. يُستخدم أيضًا في المساعدين الحواريين والبحث المستند إلى المستندات وتنفيذ التعليمات. الإدخال والإخراج نصيان. #### البنية والسياق يجمع مزيج الخبراء الهجين Mamba-2 وطبقات انتباه منفصلة. يحتوي النموذج على 30 مليار معلمة إجمالية، تُفعّل منها 3 مليارات لكل توكن. يصل السياق إلى مليون توكن. تُدرب طبقات التنبؤ بتوكنات تالية متعددة إضافيًا على مواءمة اقتراحاتها بتوزيع النموذج الرئيسي. تُقدم طرق لفك الترميز التخميني مع الإصدار. تساعد على تنظيم التوليد لكنها لا تحدد سرعة مضمونة للطلب. #### خمس مراحل للتحضير 1. تدريب مسبق على أكثر من 20 تريليون توكن من الكود والرياضيات والعلوم والمعرفة العامة بتحضير بصيغة NVFP4. 2. متابعة التدريب المسبق لطبقات التنبؤ بعدة توكنات مستقبلية: تُوائم اقتراحاتها بتوزيع النموذج الرئيسي. 3. التعلم من الأمثلة، بما فيه التعليمات واستدعاء الأدوات والنتائج المنظمة والبحث عن الأجزاء البعيدة وجمع المستندات. 4. التعلم المعزز في بيئات متعددة للاستدلال والكود والعلوم ومهام الأدوات متعددة الخطوات والحوار. 5. ضغط عددي لاحق للإصدار المنشور. تخص المرحلة الأخيرة إصدارًا معينًا من المصنّع ولا تحدد دقة حسابات الطلب المقدم بالخدمة. يقترح النموذج إجراءات ونتيجة نصية في عملية خارجية؛ وينفذ التطبيق الأدوات. #### اللغات والإصدارات تُذكر رسميًا الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والإيطالية واليابانية ولغات البرمجة. يُحدد حد البيانات للتدريب المسبق عند سبتمبر 2025 واللاحق عند مايو 2026. تصف خصائص الإصدار المنشور ذي الضغط العددي هذا الإصدار تحديدًا. لا يمكن معرفة دقة الحساب في تنفيذ معين من الاسم. مليون توكن سياق مشترك، لا وعد منفصل بطول الإخراج. مهمة عملية ### مهمة عملية مثال تقني باللغة الإنجليزية ``` Apply a document-grounded procedure Use these procedure excerpts to draft the next action for case C-09. [Rule 1] Packages with a damaged seal go to inspection. [Rule 2] Only inspection-cleared packages enter stock. [Record] C-09 has a damaged seal and no inspection result. Return the current permitted step, blocked step and supporting rule labels. ``` #### النتيجة المتوقعة ``` Three concise fields covering the permitted inspection step, blocked stocking and source evidence. ``` #### التحقق من النتيجة ``` Check that missing inspection clearance prevents stocking and does not become an assumed failed inspection. ``` **Ailoot · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b` [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=messages) NVIDIA /`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b` ### البداية Nemotron 3.5 Lightning هو نموذج نصي من NVIDIA للمهام الوكيلية المطولة والبرمجة والبحث في المستندات والحوار. المدخلات المقبولة النص النتائج النص ### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق **Ailoot · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` الإدخال `text` الإخراج `text` السياق ⁦262,144⁩ tokens الحد الأقصى للإخراج ⁦32,768⁩ tokens صيغة الإخراج json أو SSE | الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية | | --- | --- | --- | --- | --- | | الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages[].role` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— | | الحقل`messages[].content` | النوع`string\|content_block[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`system` | النوع`string\|content_block[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ نطاق تطبيق الحد: الحد الأقصى الدقيق للنموذج/البطاقة المختارة | القيمة الافتراضية— | | الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse | | 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_sequences` | النوع`string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tools` | النوع`tool[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tools[].name` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة مقدّمة | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tools[].description` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tools[].input_schema` | النوع`JSON_schema` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`tool_choice` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`thinking.type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`thinking.budget_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`output_config.effort` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | | الحقل`metadata` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— | | الحقل`cache_control` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— | تركيبات مواد الإدخال **النص** · نص UTF8 `messages[].content أو كتلة type=text` معلمات الطريقة ودورة حياتها | المعلمة | المواصفات | | --- | --- | | المعلمة`material_types` | المواصفاتtext | | المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages, max\_tokens | | المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull | | المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json | | المعلمة`text_file_material` | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل | دورة الحياة: `exact retained published method` بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب. ### الباقات #### تعرفات طرائق Ailoot الإدخال ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الإخراج ⁦‏0.0002 US$⁩ */ 1K* قراءة ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 5 دقائق ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K tokens* تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. [كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/) ### أمثلة للطلبات #### Ailoot · رسائل Anthropic مثال للنصPython SDKNode.js SDKالبث باستخدام Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b", "max_tokens": 1024, "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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/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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import anthropic import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) msg = client.messages.create( model="nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json")) ``` ```js import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const msg = await client.messages.create({ model: "nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(msg); ``` ```python import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b',max_tokens=1024,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_message() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### استلام النتائج وحفظها #### Ailoot · 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** [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=messages), [`nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning), [`nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning-latest) #### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه. #### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=messages), [`nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning), [`nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning-latest) **Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b` [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=chat) NVIDIA /`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b` معرّف النموذج ID - `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b` - `nemotron-lightning` - `nemotron-lightning-latest` ### البداية Nemotron 3.5 Lightning هو نموذج نصي من NVIDIA للمهام الوكيلية المطولة والبرمجة والبحث في المستندات والحوار. المدخلات المقبولة النص النتائج النص ### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق **Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` الإدخال `text` الإخراج `text` السياق ⁦4,096⁩ tokens الحد الأقصى للإخراج ⁦1,024⁩ tokens صيغة الإخراج json أو SSE | الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية | | --- | --- | --- | --- | --- | | الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b | 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 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— | تركيبات مواد الإدخال **النص** · نص UTF8 `messages[].content` معلمات الطريقة ودورة حياتها | المعلمة | المواصفات | | --- | --- | | المعلمة`material_types` | المواصفاتtext | | المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages | | المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull | | المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json | | المعلمة`text_file_material` | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل | دورة الحياة: `exact retained published method` بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب. ### الباقات #### تعرفات طرائق Ailoot الإدخال ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الإخراج ⁦‏0.0002 US$⁩ */ 1K* قراءة ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 5 دقائق ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K tokens* 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 · محادثة OpenAI مثال للنصPython SDKNode.js SDKالبث باستخدام Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b", "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) 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) resp = client.chat.completions.create( model="nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b", messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b", messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```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='nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b',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 · 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** [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=chat), [`nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning&fmt=chat), [`nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning-latest&fmt=chat) #### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه. #### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=chat), [`nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning&fmt=chat), [`nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning-latest&fmt=chat) **Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-lightning` [`nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning&fmt=chat) NVIDIA /`nemotron-lightning` معرّف النموذج ID - `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b` - `nemotron-lightning` - `nemotron-lightning-latest` ### البداية Nemotron 3.5 Lightning هو نموذج نصي من NVIDIA للمهام الوكيلية المطولة والبرمجة والبحث في المستندات والحوار. المدخلات المقبولة النص النتائج النص ### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق **Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` الإدخال `text` الإخراج `text` السياق ⁦4,096⁩ tokens الحد الأقصى للإخراج ⁦1,024⁩ tokens صيغة الإخراج json أو SSE | الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية | | --- | --- | --- | --- | --- | | الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nemotron-lightning | 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 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— | تركيبات مواد الإدخال **النص** · نص UTF8 `messages[].content` معلمات الطريقة ودورة حياتها | المعلمة | المواصفات | | --- | --- | | المعلمة`material_types` | المواصفاتtext | | المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages | | المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull | | المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json | | المعلمة`text_file_material` | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل | دورة الحياة: `exact retained published method` بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب. ### الباقات #### تعرفات طرائق Ailoot الإدخال ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الإخراج ⁦‏0.0002 US$⁩ */ 1K* قراءة ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 5 دقائق ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K tokens* تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. [كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/) ### أمثلة للطلبات #### Ailoot · محادثة OpenAI مثال للنصPython SDKNode.js SDKالبث باستخدام Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nemotron-lightning", "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) 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) resp = client.chat.completions.create( model="nemotron-lightning", messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "nemotron-lightning", messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```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='nemotron-lightning',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 · 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** [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=chat), [`nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning&fmt=chat), [`nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning-latest&fmt=chat) #### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه. #### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=chat), [`nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning&fmt=chat), [`nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning-latest&fmt=chat) **Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-lightning-latest` [`nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning-latest&fmt=chat) NVIDIA /`nemotron-lightning-latest` معرّف النموذج ID - `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b` - `nemotron-lightning` - `nemotron-lightning-latest` ### البداية Nemotron 3.5 Lightning هو نموذج نصي من NVIDIA للمهام الوكيلية المطولة والبرمجة والبحث في المستندات والحوار. المدخلات المقبولة النص النتائج النص ### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق **Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` الإدخال `text` الإخراج `text` السياق ⁦4,096⁩ tokens الحد الأقصى للإخراج ⁦1,024⁩ tokens صيغة الإخراج json أو SSE | الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية | | --- | --- | --- | --- | --- | | الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nemotron-lightning-latest | 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 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— | تركيبات مواد الإدخال **النص** · نص UTF8 `messages[].content` معلمات الطريقة ودورة حياتها | المعلمة | المواصفات | | --- | --- | | المعلمة`material_types` | المواصفاتtext | | المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages | | المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull | | المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json | | المعلمة`text_file_material` | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل | دورة الحياة: `exact retained published method` بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب. ### الباقات #### تعرفات طرائق Ailoot الإدخال ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الإخراج ⁦‏0.0002 US$⁩ */ 1K* قراءة ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K* الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 5 دقائق ⁦‏0.00008 US$⁩ */ 1K tokens* تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. [كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/) ### أمثلة للطلبات #### Ailoot · محادثة OpenAI مثال للنصPython SDKNode.js SDKالبث باستخدام Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nemotron-lightning-latest", "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] 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 print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) 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) resp = client.chat.completions.create( model="nemotron-lightning-latest", messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "nemotron-lightning-latest", messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```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='nemotron-lightning-latest',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 · 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** [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=chat), [`nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning&fmt=chat), [`nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning-latest&fmt=chat) #### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه. #### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs [`nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&fmt=chat), [`nemotron-lightning`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning&fmt=chat), [`nemotron-lightning-latest`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning-30b-a3b&route=Core&caller=nemotron-lightning-latest&fmt=chat) FAQ · nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b ما المدخلات والنتائج المتاحة؟ `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-lightning`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-lightning-latest`: `text` → `text` ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟ `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-lightning`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-lightning-latest`: `model`, `messages`, `stream` ما الحدود المطبقة؟ `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning-30b-a3b`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-lightning`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-lightning-latest`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `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.