modeller

Arcee AI: Trinity Large Thinking

Markdown · JSON

Arcee AI: Trinity Large Thinking

Trinity-Large-Thinking er Arcee AI’s ræsonnementsmodel til agenter med flere trin og værktøjskald. Den genererer eksplicit tænkning før svaret og kræver, at dette ræsonnement bevares på tværs af samtaleture og værktøjsstyrede forløb.

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

Trinity-Large-Thinking er den ræsonnementsoptimerede udgivelse i Arcee AI’s Trinity Large-familie. Den er bygget til agenter, der planlægger over flere trin, kalder værktøjer og fastholder en sammenhængende opgave gennem en lang samtale, samtidig med at generelle tekstgenereringsevner bevares. Modellen accepterer tekst og genererer tekst, herunder eksplicit ræsonnement og værktøjsanmodninger. Dens træning udvider Trinity-Large-Base med instruktionstilpasning og forstærkningslæring på ræsonnementskæder, værktøjskaldsforløb og agentopgaver med flere trin.

Modelkortet beskriver en sparsom mixture-of-experts-arkitektur med cirka 398 milliarder parametre i alt og 13 milliarder aktive parametre pr. token. Det angiver 256 eksperter, én delt ekspert, fire aktive eksperter og et kontekstvindue på 512K efter udvidelse fra en fortræningskontekst på 8.192 tokens. Dette er producentens modelegenskaber frem for en forudsigelse af svarhastighed. Thinking-checkpointet er forskelligt fra det let eftertrænede, chatklare Trinity-Large-Preview, som ikke leverer reasoning_content, og fra fortræningscheckpointene Base og TrueBase.

Eksplicit tænkning vises i <think>...</think>-blokke før det endelige svar. I det dokumenterede strukturerede svar indeholder reasoning_content dette ræsonnement separat fra content og tool_calls. Bevarelse af hele assistentturen er en væsentlig del af modellens anvendelse: send ræsonnementet tilbage sammen med svaret og eventuelle værktøjskald før næste trin. Dens chatskabelon gendanner tænkeblokkene, når næste input konstrueres. Hvis historikken skal forkortes, anbefaler Arcee at fjerne ældre ture som helheder frem for at fjerne tænkning fra nyere ture.

Producentens mønster for agentløkken starter med brugeropgaven og værktøjsdefinitionerne, modtager ræsonnement, et svar eller værktøjsanmodninger, udfører de ønskede værktøjer uden for modellen og tilføjer assistentturen samt de faktiske værktøjsresultater, før forløbet fortsætter. Det fortsætter, indtil et endeligt svar returneres uden værktøjskald. For assistenture, der indeholder værktøjskald, men ingen svartekst, kræver vejledningen, at content er en tom streng frem for null. Ræsonnementsfeltet skal også svare til den betjenende grænseflade: Arcees vejledning skelner mellem reasoning_content og integrationer, der forventer reasoning.

Det gør modellen nyttig til et supportforløb, der først slår en post op, anvender den angivne politik og derefter anmoder om den passende næste handling, eller en kodeagent, der efterser filer, foreslår en ændring og fortolker et udførelsesresultat. Giv den det faktiske mål, værktøjsnavne, argumentskemaer, begrænsninger og en betingelse for færdiggørelse. Et eksempeloplæg kan bede den lokalisere en fejl, forklare belægget og foreslå en minimal rettelse, mens observerede værktøjsresultater holdes adskilt fra handlinger, der stadig kun er planlagt. Værktøjskald er anmodninger til et udførelseslag, ikke bevis for, at modellen allerede har ændret en fil eller udført en ekstern handling.

Kortet anbefaler temperature 0.45–0.6, top_p 0.95 og top_k 50 til inferens. Dette er anbefalede indstillinger, ikke faste outputgrænser. Den væsentlige fejltilstand i producentens vejledning er fejlformet værktøjsbrug over flere trin, når en forudgående tur mister ræsonnement eller har en ugyldig beskedform: værktøjskaldsmarkering kan dukke op inde i ræsonnementsfeltet frem for i det strukturerede værktøjskaldsoutput. Bevar hele turen, behold svarindhold forskelligt fra null, og behandl det endelige slutprodukt separat fra den gemte ræsonnementshistorik. Denne udgave passer især til forløb, hvor kontinuitet mellem observationer, ræsonnement og efterfølgende handlinger betyder noget.

Praktisk opgave

Praktisk opgave

Teknisk eksempel på engelsk

Apply a support policy to a record

Use this supplied lookup result: order C17 arrived 12 days ago, packaging intact, customer requests a return. Policy: unopened items may be returned within 14 days; opened items need review. Decide the next support step and draft a request for the one missing fact. Do not claim any external action occurred.

Forventet resultat

A policy-based decision, the missing fact and a customer-facing clarification message.

Kontrollér resultatet

Check that unopened status remains unknown and that no return is described as already created.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions arcee-ai/trinity-large-thinking

arcee-ai/trinity-large-thinking

Arcee AI /arcee-ai/trinity-large-thinking

Start

Trinity-Large-Thinking er Arcee AI’s ræsonnementsmodel til agenter med flere trin og værktøjskald. Den genererer eksplicit tænkning før svaret og kræver, at dette ræsonnement bevares på tværs af samtaleture og værktøjsstyrede forløb.

Accepterede input
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inputtyper
text
Outputtyper
text
Outputformat
json eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
arcee-ai/trinity-large-thinking
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænser
Minimumsantal elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Eksempler: system, user, assistant, tool, function
Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt.
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfritVærdier og grænser
function
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Gælder når: funktionsværktøj angivet
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfritVærdier og grænser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching
Standard—
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages
Parametermaterial_typesKontrakttext
ParametermessagesKontraktbeskedarray med strukturen role/content
Parameterfile_materialKontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes
Parameteroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer
Parameteroutput_modalitiesKontrakttext
Parameterhosted_operationsKontraktfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraktnull

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Send det præcise model-ID med messages.

Kontekstlængde er ikke et outputloft.

En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

KonfigurationTakstplanKonteksttokens, mere endKonteksttokens, op til og medBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstKonteksttokens, mere end—Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0005 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0016 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0.00012 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens
KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1Takstplan—Konteksttokens, mere end0Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0005 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0016 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0.00012 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "arcee-ai/trinity-large-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='arcee-ai/trinity-large-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

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

with client.chat.completions.stream(model='arcee-ai/trinity-large-thinking',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")

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra arcee-ai/trinity-large-thinking

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

arcee-ai/trinity-large-thinking

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages arcee-ai/trinity-large-thinking

arcee-ai/trinity-large-thinking

Arcee AI /arcee-ai/trinity-large-thinking

Start

Trinity-Large-Thinking er Arcee AI’s ræsonnementsmodel til agenter med flere trin og værktøjskald. Den genererer eksplicit tænkning før svaret og kræver, at dette ræsonnement bevares på tværs af samtaleture og værktøjsstyrede forløb.

Accepterede input
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inputtyper
text
Outputtyper
json, sse
Outputformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
arcee-ai/trinity-large-thinking
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content som streng

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontraktstream
Parametermaterial_typesKontrakttext
Parametertext_file_materialKontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng.

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

KonfigurationTakstplanKonteksttokens, mere endKonteksttokens, op til og medBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstKonteksttokens, mere end—Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0005 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0016 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0.00012 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens
KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1Takstplan—Konteksttokens, mere end0Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0005 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0016 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0.00012 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet
{
  "model": "arcee-ai/trinity-large-thinking",
  "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': 'arcee-ai/trinity-large-thinking', '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': 'arcee-ai/trinity-large-thinking', '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))

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra arcee-ai/trinity-large-thinking

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

arcee-ai/trinity-large-thinking

FAQ · Arcee AI: Trinity Large Thinking
Hvilke input og resultater er tilgængelige?

POST /v1/chat/completions · arcee-ai/trinity-large-thinking: text → text

POST /v1/messages · arcee-ai/trinity-large-thinking: text → json, sse

Hvilke felter bruger anmodningen?

POST /v1/chat/completions · arcee-ai/trinity-large-thinking: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · arcee-ai/trinity-large-thinking: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grænser gælder?

POST /v1/chat/completions · arcee-ai/trinity-large-thinking: messages.min_items: 1

Flere oplysninger

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement
Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.
Rabatkode på op til 50%
Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.
Udgifter i historikken
Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

Vælg abonnement · Se modelpriser

Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation
Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.
Licens til forhandlere
Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.
Dokumenter på websitet
Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

Anmod om forhandlerlicens · Tilbudsvilkår og licensaftale