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

# Meta: Llama 3.2 3B Instruct

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

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

Meta Llama 3.2 3B Instruct je kompaktní textový model pro vícejazyčný chat, shrnutí podložená vyhledanými informacemi a pomoc při psaní. Jeho standardní checkpoint má kontext 128K; samostatně vydané kvantizované varianty mají odlišné pracovní okno.

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

O modelu

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

Meta Llama 3.2 3B Instruct je textový model doladěný na pokyny, určený pro vícejazyčné konverzace asistenta, práci podloženou vyhledanými informacemi a shrnování. Tabulka modelů výrobce uvádí třídu 3B s 3,21 miliardy parametrů. Přijímá text a vytváří text nebo kód. Jeho vývoj kombinuje prořezávání modelu a destilaci znalostí s doladěním na pokyny a vytváří malý model pro konkrétní úlohy psaní a asistence.

#### Definujte vymezený textový výsledek

Dodejte modelu zdrojový materiál, otázku a očekávanou podobu odpovědi. Požadavek na pomoc při psaní může určit publikum, tón a podrobnosti, které musí zůstat zachovány. Zadání shrnutí může určit části k pokrytí a požadovanou délku nebo strukturu. Pro krátkou odpověď ze znalostní báze poskytněte příslušnou pasáž a požadujte vysvětlení podložené tímto zdrojem.

Výrobce mezi zamýšlenými využitími textových modelů doladěných na pokyny jmenuje vyhledávání znalostí, shrnování, mobilní asistenty pro psaní, přeformulování dotazů a přeformulování promptů. Vyhledávací aplikace může poskytnout nalezené pasáže a požádat model o sestavení odpovědi. U výsledku zachovejte identifikátory pasáží, aby mohl čtenář nebo jiná komponenta zkontrolovat podklady.

Při přeformulování dotazu zachovejte původní otázku a požadujte stručnou vyhledávací formulaci, která zachová její záměr. U shrnutí dokumentu požadujte hlavní tvrzení a upřesňující podmínky, které je ovlivňují. Zkontrolujte skutečný výstup kvůli vynechaným podmínkám, změněným číslům nebo vymyšleným informacím, zvláště když krátká odpověď zhušťuje rozsáhlejší zdroj.

#### Jazyky a kontext

Angličtina, němčina, francouzština, italština, portugalština, hindština, španělština a thajština tvoří osm oficiálně podporovaných jazyků. Uveďte požadovaný jazyk výstupu a zachovejte zápis názvů nebo odborné terminologie, která se nesmí měnit. Vícejazyčné zadání by mělo obsahovat dostatek zdrojového kontextu k posouzení významu vrácené formulace a nespoléhat pouze na její plynulost.

Standardní textový checkpoint Llama 3.2 má kontextové okno 128K tokenů. Tento rozpočet využijte pro relevantní zdrojový materiál, historii konverzace a generovaný výsledek. Zachovejte dřívější rozhodnutí potřebná pro pokračování a ponechte prostor pro odpověď. Hranicí předtrénovacích dat je prosinec 2023, takže novější informace potřebují podklady dodané se zadáním nebo okolní vyhledávací aplikací.

#### Doladění na pokyny a formát konverzace

Jde o checkpoint Instruct připravený pro dialog podobný komunikaci s asistentem. Karta modelu popisuje doladění s učitelem a sladění s lidskými preferencemi s dodatečnou destilací při vývoji malých modelů. Příklady použití poskytují systémové a uživatelské zprávy prostřednictvím chatového formátu. Systémový pokyn může definovat roli a očekávaný výstup, zatímco uživatelská zpráva dodává aktuální úlohu a zdroje.

Při přímém používání checkpointu zachovejte formát konverzace odpovídající vybranému vydání. Jasně definujte výsledek a zkontrolujte generovanou odpověď včetně jejího vztahu k dodaným podkladům. U strukturovaného textového artefaktu určete požadovaná pole nebo nadpisy a skutečný výstup ověřte před jeho použitím aplikací; písemný požadavek na formát nezaručuje správnost každé hodnoty.

#### Standardní, kvantizované a obrazové profily

Výrobce odlišuje standardní textový model od samostatně vydaných kvantizovaných textových profilů Llama 3.2. Jeho tabulka modelů uvádí pro tyto kvantizované profily kontext 8K, odlišný od standardního okna 128K. Vybírejte model společně s pracovním rozpočtem a nepředpokládejte, že každé nasazení označené 3B zachovává stejný příděl kontextu.

Model 3B Instruct je také oddělený od větších obrazových modelů Llama 3.2. Pro tento textový profil připravte textový zdrojový materiál nebo text získaný okolní aplikací. Model použijte pro konkrétní odpověď, přeformulování, shrnutí nebo krátké vysvětlení kódu. U výsledku zachovejte vybraný checkpoint, prompt a zdroj a další pokyn pak zaměřte na chybějící podrobnost nebo pozorovanou chybu.

Praktická úloha

### Praktická úloha

Technický příklad v angličtině

```
Rewrite a knowledge-base query

Rewrite this support question into one concise search query: 'I changed my work email yesterday and now the old address still gets export notifications, even though I log in with the new one.' Preserve the distinction between login identity and notification destination. Return the query and two key concepts it must retain; do not answer the question.
```

#### Očekávaný výsledek

```
One search query plus two retained concepts covering changed login email and stale export-notification address.
```

#### Ověření výsledku

```
The rewrite keeps the notification problem and does not collapse it into a login failure.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=chat)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`

### Úvod

Meta Llama 3.2 3B Instruct je kompaktní textový model pro vícejazyčný chat, shrnutí podložená vyhledanými informacemi a pomoc při psaní. Jeho standardní checkpoint má kontext 128K; samostatně vydané kvantizované varianty mají odlišné pracovní okno.

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

| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity meta-llama/llama-3.2-3b-instruct | Výchozí— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
| Pole`provider` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |

Kombinace vstupních materiálů

**Text** · text UTF8

`messages[].content`

Parametry a životní cyklus metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`messages` | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
| Parametr`file_material` | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

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

Standardní sazba Při výběru rychlého režimu

Režim flex

Standardní sazba Při výběru režimu flex

Maximální intenzita uvažování

Standardní sazba 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.

| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.00066** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.00066** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/)

### Příklady požadavků

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamování v Pythonu

```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-3.2-3b-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-3.2-3b-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-3.2-3b-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")
```

### 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

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a další kroky

| Odpověď | Podmínka | Další krok |
| --- | --- | --- |
| Odpověď400 · `invalid_request_error` | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=chat)

#### Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

#### Související ID modelů

[`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=messages)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`

### Úvod

Meta Llama 3.2 3B Instruct je kompaktní textový model pro vícejazyčný chat, shrnutí podložená vyhledanými informacemi a pomoc při psaní. Jeho standardní checkpoint má kontext 128K; samostatně vydané kvantizované varianty mají odlišné pracovní okno.

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

| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity meta-llama/llama-3.2-3b-instruct | Výchozí— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |

Kombinace vstupních materiálů

**Text** · text UTF-8

`řetězec messages[].content`

Parametry a životní cyklus metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_file_material` | KontraktPřečtěte 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

Standardní sazba Při výběru rychlého režimu

Režim flex

Standardní sazba Při výběru režimu flex

Maximální intenzita uvažování

Standardní sazba 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.

| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.00066** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.00066** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/)

### Příklady požadavků

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek

```json
{
  "model": "meta-llama/llama-3.2-3b-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-3.2-3b-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-3.2-3b-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))
```

### 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

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a další kroky

| Odpověď | Podmínka | Další krok |
| --- | --- | --- |
| Odpověď400 · `invalid_request_error` | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=messages)

#### Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

#### Související ID modelů

[`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Meta: Llama 3.2 3B Instruct

Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Jaká pole požadavek používá?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jaké limity platí?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/subscriptions/) · [Zobrazit ceny modelů](https://ailoot.ai/models/cs/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Nabídka a licenční smlouva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=cs)

## Ailoot · Společnost a její portfolio projektů





Ailoot staví na dlouhodobých provozních zkušenostech, široké klientské základně, stabilních službách a průběžném sledování KPI.





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





Ailoot využívá tyto provozní zkušenosti k poskytování přístupu přes API k funkcím AI v produktech zákazníků, agentech, aplikacích a automatizacích.
