modely

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

Markdown · JSON

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

LFM2.5-24B-A2B je textový model LiquidAI pro uvažování, který má celkem 24B parametrů a 2,45B aktivních a je určen pro agenty využívající nástroje. Před odpovědí uvažuje, podporuje volání nástrojů a výstup řízený schématem a je zveřejněn s kontextem 128 000 tokenů a limitem odpovědi 8 192 tokenů.

O modelu

Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.

LFM2.5-24B-A2B je model směsi expertů LiquidAI pro textové uvažování a agenty používající nástroje. Má celkem 24 miliard parametrů, z nichž je pro každý token aktivních 2,45 miliardy. Uvažování je součástí každé odpovědi, proto by úkol měl definovat cíl, podklady k použití a výsledek potřebný pro aplikaci.

Dejte agentovi ohraničený cíl

Model se hodí pro postupy, v nichž jazykový model vybírá další krok, čte výsledné pozorování a poté pokračuje k požadovanému výstupu. Cíl uveďte v pojmech, které aplikace může ověřit: najít relevantní záznam, porovnat dvě konfigurace, připravit návrh změny nebo vytvořit strukturované posouzení.

Dodejte nástroje s jasnými účely a jejich vrácená pozorování uchovávejte v kontextu úkolu. Model má zveřejněnou podporu volání nástrojů včetně výběru nástroje, pokud rozhraní tuto schopnost poskytuje. Provedení patří aplikaci ovládající tyto nástroje. Vrácené pozorování odlišujte od instrukce napsané modelem, zejména pokud pozdější krok závisí na výsledku vyhledávání nebo dohledání záznamu.

Získávání podkladů pro znalostně náročnou práci

Vydavatel doporučuje získávání informací nebo vyhledávání na webu pro úkoly závislé na podrobných externích znalostech. Krok získání podkladů zabudujte do postupu, místo abyste model žádali, aby vymýšlel fakta, která nedostal. Identifikujte získané pasáže a požadujte, aby odpověď spojila závěry s těmito pasážemi.

U podpůrného postupu to může znamenat nalezení relevantních pravidel a vysvětlení jejich použití na dodaný případ. U technického úkolu to může znamenat porovnání dokumentace a konfigurace před návrhem změny. Důležitý získaný obsah uchovávejte v kontextu, aby se konečná odpověď dala ověřit bez opakování každého vyhledání.

Strukturované odpovědi a volby vzorkování

Zveřejněný model podporuje strukturované výstupy řízené schématem. Definujte malou podobu výsledku kolem toho, co aplikace zpracovává, například vybranou kategorii, vysvětlení, reference podkladů a další akci. Proces uvažování modelu oddělujte od polí, která další komponenta potřebuje ukládat nebo zobrazovat.

LiquidAI uvádí temperature 0,1, top_k 50 a repetition_penalty 1,05 jako zveřejněná doporučení vzorkování a uložený katalog tyto výchozí hodnoty opakuje. Poskytují opakovatelný výchozí bod pro vyhodnocení konkrétního postupu. Při porovnávání reprezentativních úkolů udržujte vybraná nastavení konzistentní.

Kapacita a jazyk

Zveřejněný záznam služby uvádí kontextové okno 128 000 tokenů a limit odpovědi 8 192 tokenů. Připravte stručnou specifikaci odpovědi, aby se konečný výstup vešel do tohoto přídělu. Relevantní podklady uchovávejte společně a ponechte dost výstupního prostoru pro požadovaný výsledek.

Výrobce uvádí vícejazyčnou sadu zahrnující angličtinu, ruštinu, čínštinu, španělštinu, arabštinu a další jazyky. Při použití modelu ve vícejazyčné práci zachovejte zdrojovou terminologii a názvy určené k zachování. Úkol s pevnou slovní zásobou těží z výslovného slovníku a stejných výstupních konvencí napříč jazyky.

Schopnosti

  • Čistě textové uvažování se směsí expertů: celkem 24B parametrů, 2,45B aktivních.
  • Povinné uvažování před konečnou odpovědí.
  • Zveřejněné nástroje, výběr nástroje a strukturovaný výstup podle JSON-schema.
  • Postupy orientované na získávání informací pro úkoly závislé na znalostech.
  • Zveřejněný kontext 128 000 tokenů a limit odpovědi 8 192 tokenů.

Příklady použití

  • Asistent podpořený získanými informacemi — Otázka, získané pasáže a požadované rozvržení odpovědi. Výsledek: Odpověď navázaná na podklady, kterou lze ověřit proti pasážím.
  • Třídění případů pomocí nástrojů — Ohraničený případ a kontrolované vyhledávací nástroje. Výsledek: Strukturované posouzení a navržená další akce.
  • Porovnání konfigurací — Relevantní konfigurace, dokumentace a srovnávací kritéria. Výsledek: Soubor zjištěných rozdílů s podpůrnými podklady.
  • Vícejazyčná strukturovaná analýza — Zdrojový text, slovník a konzistentní pole výsledku. Výsledek: Srovnatelné záznamy zachovávající chráněnou terminologii.

Omezení

  • Kontext — Zveřejněné kontextové okno služby: 128 000 tokenů.
  • Odpověď — Zveřejněný limit odpovědi: 8 192 tokenů.
  • Uvažování — Model před odpovědí uvažuje; povinné uvažování je součástí zveřejněné konfigurace.
  • Vstup/výstup — Zveřejněný model přijímá text a vrací text.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions liquid/lfm-2.5-24b-a2b

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

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

Úvod

LFM2.5-24B-A2B je textový model LiquidAI pro uvažování, který má celkem 24B parametrů a 2,45B aktivních a je určen pro agenty využívající nástroje. Před odpovědí uvažuje, podporuje volání nástrojů a výstup řízený schématem a je zveřejněn s kontextem 128 000 tokenů a limitem odpovědi 8 192 tokenů.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupní formát
json nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Výchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: Textová konverzace
Výchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF8

messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontraktpole zpráv se strukturou role/content
Parametrfile_materialKontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrcontrol_scopeKontraktTextová konverzace; stream je booleovská hodnota a ve výchozím nastavení je false.
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

Aliasy metody: /chat/completions

Životní cyklus: synchronous_or_streamed

Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.

Délka kontextu není limitem výstupu.

Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Neuvedeno Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Neuvedeno Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0014 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0014 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů

Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="liquid/lfm-2.5-24b-a2b", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.

Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

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

Aliasy cest metod

/chat/completions

Související ID modelů

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

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

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

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

Úvod

LFM2.5-24B-A2B je textový model LiquidAI pro uvažování, který má celkem 24B parametrů a 2,45B aktivních a je určen pro agenty využívající nástroje. Před odpovědí uvažuje, podporuje volání nástrojů a výstup řízený schématem a je zveřejněn s kontextem 128 000 tokenů a limitem odpovědi 8 192 tokenů.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupní formát
JSON nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF-8

řetězec messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy.

Životní cyklus: synchronous_or_streamed

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Neuvedeno Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Neuvedeno Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0014 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0014 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů

Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek
{
  "model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.

Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

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

Aliasy cest metod

/chat/completions

Související ID modelů

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

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

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

Jaká pole požadavek používá?

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

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

Jaké limity platí?

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

Další podrobnosti

Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci.

Společnost a její portfolio projektů

Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny se slevou.

Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů.

Předplatné
Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou.
Promo kód až 50%
Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce.
Výdaje v historii
U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka.

Vybrat předplatné · Zobrazit ceny modelů

Připojte API k produktu, který prodáváte.

SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce.

Komerční aplikace
Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby.
Licence pro přeprodejce
Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje.
Dokumenty na webu
Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením.

Požádat o licenci přeprodejce · Nabídka a licenční smlouva