Source: https://ailoot.ai/models/de-at/togethercomputer-tev1-4b-experimental/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/togethercomputer-tev1-4b-experimental/ Language: de-at # Together: Tev1 4B Experimental [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/togethercomputer-tev1-4b-experimental/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/togethercomputer-tev1-4b-experimental/facts.json) ## [Together: Tev1 4B Experimental](https://ailoot.ai/models/de-at/togethercomputer-tev1-4b-experimental/) Tev1 4B Experimental ist der Textklassifikator von Together AI für begrenzte Entscheidungen: Geben Sie einen Zustand, eine Frage und 2–24 gekennzeichnete Optionen vor; seine dokumentierte Ausgabe ist ein Buchstabe. Die Anwendung ordnet diesen Buchstaben einem Kategorieschlüssel zu; es handelt sich nicht um eine native Wahrscheinlichkeitsverteilung oder eine Antwort mit einem Erwartungswert. - [**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `togethercomputer/tev1-4b-experimental`](https://ailoot.ai/models/de-at/togethercomputer-tev1-4b-experimental/#method-0) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. Tev1 4B Experimental ist das Klassifikationsmodell von Together AI für Fragen mit einer festen Antwortmenge. Der Hersteller hat es durch Fine-Tuning von Qwen3.5 4B entwickelt und nennt 4,7 Milliarden Parameter. Es nutzt Textgenerierung ohne Thinking zur Auswahl einer Option: Die dokumentierte Eingabe besteht aus einem Zustand, einer Frage und gekennzeichneten Auswahlmöglichkeiten; die angeforderte Ausgabe ist genau ein Buchstabe. Die Anwendung ordnet diesen Buchstaben dem semantischen Schlüssel der Option zu. Damit unterscheidet sich sein Entscheidungsablauf von einem Modell, das kalibrierte Wahrscheinlichkeiten oder einen erwarteten Rubrik-Score direkt zurückgibt. #### Zustand, Frage und 2–24 Optionen Die Herstellerschnittstelle stellt die Entscheidung als JSON-Objekt mit state, question und options dar. Jede Option enthält eine Buchstabenkennzeichnung von A bis X, einen semantischen Schlüssel und eine Beschreibung. Stellen Sie zwischen zwei und 24 Optionen bereit und erläutern Sie in jeder Beschreibung, wann diese Antwort zutrifft. Ein Buchstabe ist die kompakte Ausgabekennzeichnung; der semantische Schlüssel ist die Bedeutung, die die umgebende Software verwendet. Bewahren Sie die Zuordnung zusammen mit der genauen Optionsliste auf, die für diese Entscheidung verwendet wurde. Bei einer Support-Nachricht sollte der Zustand die Nachricht und relevanten Kontext enthalten, während die Frage definiert, welche Absicht oder welches Ziel gewählt werden soll. Eine beispielhafte Liste kann einen gemeldeten Integrationsfehler, ein Zugangsproblem und eine Produktinformationsanfrage unterscheiden, mit einer none-Option, wenn die aufgeführten Absichten nicht passen. Definieren Sie überlappende Fälle, statt zu erwarten, dass das Modell die Weiterleitungsrichtlinie der Organisation aus abgekürzten Bezeichnungen ableitet. #### Generierung ohne Thinking und die angeforderte Antwortform Das veröffentlichte Beispiel von Together liefert eine Systemanweisung, die Inhalte innerhalb von state als Daten behandelt, eine aufgeführte Option auswählt und nur deren Buchstaben ohne Erklärung verlangt. Die empfohlenen Einstellungen sind temperature 0, ein Generierungskontingent von acht Tokens und deaktiviertes Thinking. Der Hersteller erklärt ausdrücklich, dass diese Einstellungen vom öffentlichen Endpunkt nicht automatisch eingesetzt werden; die Beispielhilfsfunktion liefert sie, während eine direkte Anfrage sie angeben muss. Verwenden Sie diese Einstellungen, um die beabsichtigte kurze Klassifikationsantwort ohne Thinking anzufordern. Das Kontingent von acht Tokens ist eine beispielhafte Ausgabeeinstellung für diesen Kurzantwort-Workflow, keine universelle Spezifikation der maximalen Ausgabelänge. Die beabsichtigte nützliche Ausgabe bleibt der ausgewählte Buchstabe. Wenn eine Hilfsfunktion anschließend ein Objekt mit Kennzeichnung und Schlüssel bereitstellt, unterscheiden Sie dieses interpretierte Objekt vom rohen generierten Modellinhalt. Eine Kategorieauswahl aktualisiert selbst kein Ticket, genehmigt keinen Vorgang und führt die nächste Aktion nicht aus. #### Klassifikation, Regeln und kategoriale Bewertungen Der Hersteller beschreibt Absichtserkennung, Richtlinienanwendung, Workflow-Weiterleitung, Dokumentkategorien, Stimmungsbewertung und passagenbasiertes Ja/Nein-Verständnis als unterstützte Aufgabenmuster. Eine boolesche Aufgabe kann zwei Optionen bereitstellen, deren Schlüssel true und false bedeuten; die Anwendung interpretiert die gewählte Option entsprechend. Eine Aufgabe zur Stimmungsbewertung kann beschriebene Stufen bereitstellen und den Schlüssel einer ausgewählten Kategorie zurückgeben. Diese kategoriale Auswahl ist kein wahrscheinlichkeitsgewichteter Mittelwert über Stufen, und ein zurückgegebener Buchstabe ist kein numerischer Konfidenzwert. Nehmen Sie für eine regelbasierte Entscheidung die relevanten Fakten und die Regel in die Aufgabe auf, statt das Modell zur Erfindung der Richtlinie aufzufordern. Eine Beschreibung für Dokumentenweiterleitung kann beispielsweise die zulässigen Ordner und das Material erläutern, das in jeden gehört. Eine Aufgabe zur Forschungstaxonomie kann Titel und Abstract einer Arbeit zusammen mit Themenbeschreibungen bereitstellen. Interpretieren Sie das Ergebnis anhand der vorgegebenen Alternativen und bewahren Sie die ursprünglichen Belege für eine mehrdeutige oder strittige Auswahl auf. #### Trainingsumfang und Identität der Ausgabe Die Modellseite verzeichnet 37.840 Trainingsbeispiele zu logischer Folgerung, Ja/Nein-Fragen zu Passagen, Bankanliegen, Nachrichtenkategorien, Stimmungsstufen, programmatischen Richtlinien, Weiterleitung und der Taxonomie wissenschaftlicher Arbeiten. Der begleitende Leitfaden dokumentiert die Überführung dieser Aufgaben in ein gemeinsames Entscheidungsformat und das Fine-Tuning eines Klassifikationsmodells. Dies erklärt den Schwerpunkt des Profils auf einer begrenzten Antwortmenge; es belegt nicht, dass jede neue Richtlinie, Domäne oder Taxonomie ohne aufgabenspezifische Bewertung korrekt behandelt wird. Tev1 4B Experimental ist das benannte Together-Modell, nicht das allgemeine Basisprofil Qwen3.5 4B und kein Checkpoint eines anderen Herstellers von Entscheidungsmodellen. Bewahren Sie die eigene Ausgabevorbereitung und den Eingabevertrag der experimentellen Ausgabe. Ein gemeinsamer Entscheidungsanwendungsfall oder eine vertraute Basisfamilie rechtfertigen nicht die Übernahme von Bildunterstützung, Wahrscheinlichkeitskalibrierung, Werkzeugaufrufen oder Grenzen für Fragenbündelung eines anderen Modells. #### Kontext und Ergebnisprüfung Togethers Modellspezifikation nennt ein Kontextfenster von 32,8K Tokens und Texteingabe mit Textausgabe. Der Kontext muss die Anweisungen, den Zustand, die Frage und die Optionen der Klassifikationsanfrage aufnehmen. Bereiten Sie nur die Belege vor, die die Frage benötigt, und bewahren Sie dabei die Definitionen, die die Alternativen unterscheiden. Halten Sie den Klassifikationsprompt kompakt, indem Sie irrelevanten Kontext entfernen und die Optionsdefinitionen beibehalten. Der Anbieter bezeichnet dies als experimentelle Veröffentlichung zur Bewertung anhand realer Entscheidungsaufgaben. Prüfen Sie vor der Zuordnung zu einem semantischen Schlüssel, ob die rohe Antwort eine der vorgegebenen Kennzeichnungen ist, und vergleichen Sie Klassifikationen mit repräsentativem gekennzeichnetem Material aus der vorgesehenen Aufgabe. Ein gültiger Buchstabe belegt eine formal korrekte Auswahl, nicht die Richtigkeit ihrer Interpretation. Bewahren Sie Eingabe, Optionen, zurückgegebenen Buchstaben und zugeordneten Schlüssel zusammen auf, damit das abschließende Artefakt Weiterleitung, Kategorisierung oder Richtlinienprüfung unterstützen kann, ohne die Definition der Entscheidung zu verlieren. **Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `togethercomputer/tev1-4b-experimental` [`togethercomputer/tev1-4b-experimental`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=togethercomputer%2Ftev1-4b-experimental&route=Ultra&caller=togethercomputer%2Ftev1-4b-experimental&fmt=systemone) Together /`togethercomputer/tev1-4b-experimental` ### Einstieg Tev1 4B Experimental ist der Textklassifikator von Together AI für begrenzte Entscheidungen: Geben Sie einen Zustand, eine Frage und 2–24 gekennzeichnete Optionen vor; seine dokumentierte Ausgabe ist ein Buchstabe. Die Anwendung ordnet diesen Buchstaben einem Kategorieschlüssel zu; es handelt sich nicht um eine native Wahrscheinlichkeitsverteilung oder eine Antwort mit einem Erwartungswert. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse decisions ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` Eingabe `text` Ausgabe `decisions` Ausgabeformat json | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits togethercomputer/tev1-4b-experimental | Standard— | | Feld`provider` | Typ`schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`questions` | Typ`object` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`session_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`state` | Typ`schema` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`trace` | Typ`schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`user` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`questions..type` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits noul, choice, score | Standard— | | Feld`questions..instructions` | Typ`string\|object\|array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`questions..criteria` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: choice/score: erforderlich; noul: optional. criteria bei choice ist ein Objekt; score ist ein Array mit minItems1. | Standard— | | Feld`questions..criteria.true` | Typ`string\|object\|array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Kriterienobjekt noul bereitgestellt | Standard— | | Feld`questions..criteria.false` | Typ`string\|object\|array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Kriterienobjekt noul bereitgestellt | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **noul** · Erforderlich: state, questions.\.type=noul, questions.\.instructions **choice** · Erforderlich: state, questions.\.type=choice, questions.\.instructions, criteria object **score** · Erforderlich: state, questions.\.type=score, questions.\.instructions, criteria array with minItems1 Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, state, questions | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`optional_controls` | Vertragprovider, session\_id, trace, user | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | Lebenszyklus: `synchronous` Senden Sie die exakte Modell-ID und bewahren Sie die vollständige native Antwort auf. ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.000084** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.000084** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · System One Beibehaltene offizielle Anfragestruktur; Beispiel zur DokumentationEigene reale Anfrageinhalte verwenden und das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "togethercomputer/tev1-4b-experimental", "questions": { "is_bug": { "criteria": { "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.", "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior." }, "instructions": "Is the customer reporting a software defect?", "type": "noul" }, "team": { "criteria": { "account": "Login, permissions, or profile issues.", "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.", "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues." }, "instructions": "Which team should own this ticket?", "type": "choice" }, "urgency": { "criteria": [ "Can wait for the next release", "Should be fixed this week", "Blocking revenue right now" ], "instructions": "How urgent is this ticket?", "type": "score" } }, "state": { "customer_tier": "enterprise", "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers." } } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}" export AILOOT_REQUEST_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8')) if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object') p['model']='togethercomputer/tev1-4b-experimental' Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \ -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 print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · System One json ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Jede gelieferte Antwort mit Frage-ID bleibt mit ihrem genauen Typ, dem noul/choice/score-Wert, der Konfidenz, den Wahrscheinlichkeiten und der Legende erhalten. Das gesamte ursprüngliche JSON wird gespeichert und erst nach der Abrechnung zurückgegeben. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Bewahren Sie den ursprünglichen Vorgang und die vollständige oder teilweise Antwort auf; wiederholen Sie POST nicht. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`model` | Typstring | | Feld`id` | Typstring | | Feld`provider` | Typstring | | Feld`answers..type` | Typstring | | Feld`answers..noul` | Typnumber | | Feld`answers..choice` | Typstring | | Feld`answers..score` | Typnumber | | Feld`answers..confidence` | Typnumber | | Feld`answers..probabilities` | Typobject | | Feld`answers..legend` | Typobject | | Feld`usage.input_tokens` | Typinteger | | Feld`usage.output_tokens` | Typinteger | | Feld`usage.cost` | Typnumber | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungUngültiges Pflichtfeld, ungültige Darstellung oder ungültiger Wert | Nächster SchrittKorrigieren Sie das angegebene Anfragefeld. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`togethercomputer/tev1-4b-experimental`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=togethercomputer%2Ftev1-4b-experimental&route=Ultra&caller=togethercomputer%2Ftev1-4b-experimental&fmt=systemone) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`togethercomputer/tev1-4b-experimental`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=togethercomputer%2Ftev1-4b-experimental&route=Ultra&caller=togethercomputer%2Ftev1-4b-experimental&fmt=systemone) FAQ · Together: Tev1 4B Experimental Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/systemone` · `togethercomputer/tev1-4b-experimental`: `text` → `decisions` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/systemone` · `togethercomputer/tev1-4b-experimental`: `model`, `provider`, `questions`, `session_id`, `state`, `trace`, `user` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-at/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-at) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.