modeller

Nous: Hermes 4 405B

Markdown · JSON

Nous: Hermes 4 405B

Hermes 4 405B er Nous Researchs hybride tekstmodel til ræsonnement baseret på Llama 3.1 405B. Den kombinerer brugerregulerbar chat, udtrykkelig tænkning, skematrænet JSON og vekslende funktionskald til matematik, kodning, analysearbejde og styret kreativ skrivning.

Om modellen

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

Hermes 4 405B er Nous Researchs ræsonnementsmodel med hybridtilstand baseret på Llama 3.1 405B. Den tager imod tekst og producerer tekst, herunder et endeligt svar, kode, struktureret JSON eller værktøjskaldsindhold. Producenten udvikler udgaven omkring verificerede ræsonnementsspor, stærk brugerregulerbarhed og formatnøjagtigt output og bevarer samtidig generelle assistentopgaver og kreativ skrivning.

Hvad ændres fra Hermes 3

Producenten beskriver et udvidet eftertræningskorpus på cirka fem millioner eksempler og tres milliarder tokens, som blander ræsonnementsdata og data uden ræsonnement. Hermes 4 tilføjer en udtrykkelig hybrid ræsonnementstilstand, forbedrer den tilsigtede adfærd inden for matematik, kode, STEM og logik og er trænet til at følge JSON-skemaer og reparere fejlformede objekter. Det er udgaveændringer; Hermes 3's promptrepræsentation og tidligere adfærd bør ikke erstatte dem.

Til en ræsonnementsopgave skal du give hele problemet, definitionerne og begrænsningerne. Bed om den endelige løsning eller kodeartefakt adskilt fra den mellemliggende analyse. En praktisk opgavebeskrivelse er: “Sammenlign disse betingelser med den foreslåede løsning, identificer det udokumenterede trin, og returner en korrigeret konklusion med de antagelser, den bruger.”

Promptformat og tænkning

Hermes 4 bruger Llama 3-chatformatet med rolleoverskrifter. Producenten kan aktivere ræsonnement gennem thinking-flaget i chatskabelonen eller en systeminstruktion, der definerer denne adfærd. Når modellen overvejer, er tænkningen omsluttet af sine dedikerede markører før det endelige svar. Yderligere systeminstruktioner kan forme rolle, stil og svarformat.

Referencen tilbyder også keep_cots til bevarelse af tænkningsindhold. Det er en skabelonindstilling og ikke en påstand om ubegrænset hukommelse. Hold accepterede fakta og opgavekrav tydelige, så mellemliggende ideer kan adskilles fra endelige fund. Til skrivning skal du angive synsvinkel, tone og det materiale, der skal bestå; til udtrækning skal du definere den ønskede post frem for at støtte dig til en åben assistentstil.

Værktøjer og strukturerede output

Hermes 4 understøtter funktionskald, som veksler med ræsonnement i en assistentsamtaletur. Værktøjer har navne, beskrivelser og parameterskemaer leveret gennem producentens systemrepræsentation eller tools-feltet, som skabelonen fortolker. Modellen udsender mærkede JSON-kaldobjekter. Applikationen parser og udfører den valgte funktion og returnerer et værktøjssvar, hvorefter modellen kan fortsætte analysen og give svaret.

Til et JSON-resultat skal du give skemaet og betydningen af hvert felt. Træning til skemaefterlevelse eller reparation af fejlformede objekter fastslår ikke, at hver returneret værdi er faktuel. Sammenlign objektet med kilden, bevar bevismateriale for udtrukne felter, og valider foreslåede funktionsargumenter, før du anvender dem.

Kontekst og genereringsvejledning

Den offentliggjorte modelkonfiguration sætter max_position_embeddings til 131.072. Fordel kildemateriale, samtale, ræsonnement, værktøjsresultater og svar inden for den valgte arbejdsgangs kontekst; dette positionsfelt er ikke en selvstændig fast outputgrænse. Nous anbefaler temperature 0.6, top-p 0.95 og top-k 20 til sin referencesamplingprofil.

Et nyttigt resultat er et kildeunderbygget svar, et kodeforslag, en struktureret post eller en skrevet passage, hvis begrænsninger kan kontrolleres. Gennemgå genereret kode i den tilsigtede applikation, og brug faktisk returnerede observationer ved enhver opfølgning. Hold den præcise Hermes 4-udgave på 405 milliarder parametre, dens Llama-chatformat og hybride værktøjsarbejdsgang adskilt fra mindre varianter, Hermes 3 ChatML og andre Llama-afledte modeller.

Praktisk opgave

Praktisk opgave

Teknisk eksempel på engelsk

Repair an extracted record

Repair this draft record using only the source sentence. Source: 'Shipment R18 contains 14 blue lamps; delivery date is not yet agreed.' Draft: {shipment: 'R18', quantity: '41', colour: 'blue', delivery_date: 'Friday'}. Return valid JSON with shipment, quantity, colour and delivery_date; quantity must be an integer and an unknown date must be null. Briefly list the corrected fields afterward.

Forventet resultat

A requested JSON object with corrected quantity and unknown date, followed by a brief correction list.

Kontrollér resultatet

Parsing succeeds and no field contradicts the source; quantity is 14 and delivery_date is null.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions nousresearch/hermes-4-405b

nousresearch/hermes-4-405b

Nous /nousresearch/hermes-4-405b

Start

Hermes 4 405B er Nous Researchs hybride tekstmodel til ræsonnement baseret på Llama 3.1 405B. Den kombinerer brugerregulerbar chat, udtrykkelig tænkning, skematrænet JSON og vekslende funktionskald til matematik, kodning, analysearbejde og styret kreativ skrivning.

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
nousresearch/hermes-4-405b
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 $0.002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.006 / 1K tokens
Input · Cachelæsning — / 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 $0.002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.006 / 1K tokens
Input · Cachelæsning — / 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": "nousresearch/hermes-4-405b", "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='nousresearch/hermes-4-405b',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='nousresearch/hermes-4-405b',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 nousresearch/hermes-4-405b

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

nousresearch/hermes-4-405b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages nousresearch/hermes-4-405b

nousresearch/hermes-4-405b

Nous /nousresearch/hermes-4-405b

Start

Hermes 4 405B er Nous Researchs hybride tekstmodel til ræsonnement baseret på Llama 3.1 405B. Den kombinerer brugerregulerbar chat, udtrykkelig tænkning, skematrænet JSON og vekslende funktionskald til matematik, kodning, analysearbejde og styret kreativ skrivning.

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
nousresearch/hermes-4-405b
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 $0.002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.006 / 1K tokens
Input · Cachelæsning — / 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 $0.002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.006 / 1K tokens
Input · Cachelæsning — / 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": "nousresearch/hermes-4-405b",
  "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': 'nousresearch/hermes-4-405b', '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': 'nousresearch/hermes-4-405b', '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 nousresearch/hermes-4-405b

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

nousresearch/hermes-4-405b

FAQ · Nous: Hermes 4 405B
Hvilke input og resultater er tilgængelige?

POST /v1/chat/completions · nousresearch/hermes-4-405b: text → text

POST /v1/messages · nousresearch/hermes-4-405b: text → json, sse

Hvilke felter bruger anmodningen?

POST /v1/chat/completions · nousresearch/hermes-4-405b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · nousresearch/hermes-4-405b: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grænser gælder?

POST /v1/chat/completions · nousresearch/hermes-4-405b: 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