Source: https://ailoot.ai/models/da/google-gemma-3-27b-it/
Canonical: https://ailoot.ai/models/da/google-gemma-3-27b-it/
Language: da

# Google: Gemma 3 27B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/da/google-gemma-3-27b-it/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/da/google-gemma-3-27b-it/facts.json)

## [Google: Gemma 3 27B](https://ailoot.ai/models/da/google-gemma-3-27b-it/)

Gemma 3 27B IT er den instruktionstilpassede model i størrelsesklassen 27B i Googles Gemma 3-familie. Den accepterer tekst og billeder og producerer tekst til analyse af lange kilder, skrivning, kode og visuelle spørgsmål med en fælles kontekst på 128K og flersproget dækning i familien.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemma-3-27b-it`](https://ailoot.ai/models/da/google-gemma-3-27b-it/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemma-3-27b-it`](https://ailoot.ai/models/da/google-gemma-3-27b-it/#method-1)

Om modellen

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

Gemma 3 27B IT er den instruktionstilpassede udgave i størrelsesklassen 27B i Googles Gemma 3-familie. Den kombinerer tekstgenerering med billedforståelse og er adskilt fra det fortrænede 27B-checkpoint og de mindre modeller 4B og 12B IT. Resultatet er tekst: en kildebaseret forklaring, sammenfatning, et dokumentudkast, et svar eller et kodeforslag. Den instruktionstilpassede model er designet til at følge en samtale og en ønsket opgave frem for blot at fungere som en rå tekstfuldførelsesmodel.

Producentens modelkort angiver en samlet kontekst på 128K tokens for denne størrelse. Input og output deler kapaciteten, så det genererede svar bruger den plads, der er tilbage efter anmodningen. En stor samling skal bevare kildeidentifikatorer og stadig efterlade plads til det ønskede resultat. Billedvisninger i basisforløbet normaliseres til 896×896 og kodes til 256 visuelle tokens. Forklar ved en samlet tekst- og billedanalyse, hvordan et sidebillede, diagram eller skærmbillede hænger sammen med de skriftlige kilder, så modellen har ét sammenhængende spørgsmål at besvare.

Det rapporterede fortræningsbudget for 27B-modellen er 14 billioner tokens. Familiens data omfatter webdokumenter på mere end 140 sprog, kode, matematik og billeder. Træningen bruger vidensdestillation, og eftertræningsmetoden tilføjer instruktionsfølgning og mål for forstærkningslæring inden for hjælpsomhed, matematik, programmering, ræsonnering og flersproget adfærd. Disse fakta beskriver producentens modeludviklingsproces. De erstatter ikke kontrol af en genereret påstand mod dens kilde eller kørsel af et foreslået program med de tilsigtede input.

Den tekniske rapport beskriver en transformer med kun en decoder, grouped-query attention og fem lokale opmærksomhedslag for hvert globalt lag. Det lokale spænd er 1.024 tokens, mens globale lag muliggør interaktioner over den længere kontekst. Familiens fælles SigLIP-billedencoder repræsenterer visuelle input for sprogmodellen. Dens SentencePiece-tokenizer bruger opdelte cifre, bevarede blanktegn og kodning på byteniveau. Bevar talnotation, kodeindrykning og kildesprogets terminologi, når de er relevante for fortolkningen.

For ikke-kvadratiske eller detaljerede billeder beskriver rapporten Pan and Scan, som kan tilføje ikke-overlappende udsnit, før visningerne skaleres til billedencoderen. Dette hjælper med at bevare små detaljer, som en enkelt kvadratisk skalering kan miste, men den faktiske behandlingsopsætning er vigtig. En forskningsopgave eller en opgave med tekniske dokumenter kan give både en hel side og en læsbar diagramdetalje og angive deres forhold. Bed svaret om at identificere de synlige værdier, den relevante tekstbetingelse og den konklusion, der understøttes af begge.

Brug producentens native IT-samtaleformat med user- og model-ture. En særskilt system-tur understøttes ikke i det format; placér rolle- og svarinstruktioner i den første user-besked, og brug den angivne formateringsmetode. Angiv spørgsmålet, de afsnit, der skal sammenlignes, og prioriteringsreglerne, hvis kilderne er uenige, ved en lang rapport. Et originalt eksempel er at afstemme en skriftlig specifikation med et diagram og returnere en kravtabel, en liste over afvigelser og de antagelser, der kræves til en foreslået løsning.

De tilsigtede anvendelser omfatter skrivning, sammenfatning, samtale, udtræk af billeddata og udforskning til undervisning eller forskning. Giv det faktiske modul, inputeksempler og grænsefladebegrænsninger til kodeanalyse, og bed derefter om en forklaring eller foreslået ændring, der er knyttet til disse fakta. Angiv målgruppen og de begreber, der skal forblive uændrede, ved flersproget skrivning. Bed om observationer knyttet til navngivne elementer frem for en generel billedbeskrivelse ved et visuelt spørgsmål. Kvantiserede familiecheckpoints er særskilt offentliggjorte artefakter, så bevar den præcise identitet for 27B IT og behandlingsindstillingerne, når du sammenligner resultater.

Producenten bemærker, at modeller kan give ukorrekte eller forældede fakta og have svært ved tvetydighed, nuancer og meget åbne instruktioner. Google advarer også om, at et plausibelt sprogmønster kan give et svar, der overser en almindelig begrænsning fra den virkelige verden. Mere kontekst er kun nyttig, når de relevante betingelser er klare. Bevar originalkilderne, kontrollér udtrukne data og beregninger, og validér ethvert svar, der ligner strukturerede data, før du behandler det som en post. En forklaring baseret på flere kilder skal skelne mellem leveret dokumentation, fortolkning og manglende oplysninger. Denne 27B-profil understøtter en forberedt ræsonneringsopgave med tekst og billeder; informationshentning, værktøjsudførelse eller faktuel opdatering udført af en applikation kræver sin egen returnerede dokumentation og må ikke udledes af flydende output.

Praktisk opgave

### Praktisk opgave

Teknisk eksempel på engelsk

```
Reconcile two written specification sources

Reconcile these sources. SPEC-1: the controller has four outputs, each rated 2 A; total current must not exceed 5 A. NOTE-2: connect four 2 A loads simultaneously. Produce a requirement table and a discrepancy note. Suggest a clarification question rather than silently treating the per-output rating as the permitted total.
```

#### Forventet resultat

```
A source-labelled requirement table, the conflicting proposed load and a targeted clarification question.
```

#### Kontrollér resultatet

```
The answer distinguishes the 2 A individual rating from the 5 A aggregate limit and notices the 8 A proposal.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemma-3-27b-it`

[`google/gemma-3-27b-it`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemma-3-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-3-27b-it&fmt=chat)

Google /`google/gemma-3-27b-it`

### Start

Gemma 3 27B IT er den instruktionstilpassede model i størrelsesklassen 27B i Googles Gemma 3-familie. Den accepterer tekst og billeder og producerer tekst til analyse af lange kilder, skrivning, kode og visuelle spørgsmål med en fælles kontekst på 128K og flersproget dækning i familien.

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

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser google/gemma-3-27b-it | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier 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— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID | Standard— |
| Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser function Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Gælder når: funktionsværktøj angivet | Standard— |
| Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
| Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser text | Standard— |
| Felt`provider` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute | Standard— |
| Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching | Standard— |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`messages` | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer |
| Parameter`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

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

Priser for eksplicit caching

Ikke aktiveret Når der anmodes om eksplicit caching

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

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

| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00016** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.0007** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.00008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00016** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.0007** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.00008** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream

```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": "google/gemma-3-27b-it", "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='google/gemma-3-27b-it',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='google/gemma-3-27b-it',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

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

**Ailoot Ultra** [`google/gemma-3-27b-it`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemma-3-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-3-27b-it&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

#### Relaterede kalder-ID’er

[`google/gemma-3-27b-it`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemma-3-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-3-27b-it&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemma-3-27b-it`

[`google/gemma-3-27b-it`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemma-3-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-3-27b-it&fmt=messages)

Google /`google/gemma-3-27b-it`

### Start

Gemma 3 27B IT er den instruktionstilpassede model i størrelsesklassen 27B i Googles Gemma 3-familie. Den accepterer tekst og billeder og producerer tekst til analyse af lange kilder, skrivning, kode og visuelle spørgsmål med en fælles kontekst på 128K og flersproget dækning i familien.

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

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser google/gemma-3-27b-it | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF-8-tekst

`messages[].content som streng`

Metodeparametre og livscyklus

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

Priser for eksplicit caching

Ikke aktiveret Når der anmodes om eksplicit caching

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

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

| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00016** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.0007** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.00008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.00016** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.0007** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.00008** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet

```json
{
  "model": "google/gemma-3-27b-it",
  "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': 'google/gemma-3-27b-it', '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': 'google/gemma-3-27b-it', '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

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

**Ailoot Ultra** [`google/gemma-3-27b-it`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemma-3-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-3-27b-it&fmt=messages)

#### Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

#### Relaterede kalder-ID’er

[`google/gemma-3-27b-it`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemma-3-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-3-27b-it&fmt=messages)

FAQ · Google: Gemma 3 27B

Hvilke input og resultater er tilgængelige?

`POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-3-27b-it`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemma-3-27b-it`: `text` → `json`, `sse`

Hvilke felter bruger anmodningen?

`POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-3-27b-it`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemma-3-27b-it`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Hvilke grænser gælder?

`POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-3-27b-it`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/da/billing/subscriptions/) · [Se modelpriser](https://ailoot.ai/models/da/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Tilbudsvilkår og licensaftale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=da)

## Ailoot · Virksomheden og dens projektportefølje





Ailoot bygger på solid driftserfaring, en stor kundebase, stabil service og løbende kontrol af KPI.





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





Ailoot bruger denne driftserfaring til API-adgang til AI-funktioner i kundernes produkter, agenter, applikationer og automatiseringer.