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Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Markdown · JSON

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Llama 3.1 8B Instruct ist Metas kleineres Text-Anweisungsmodell für mehrsprachigen Dialog, Zusammenfassungen und quellengebundene Antworten. Es hat 8B Parameter, einen vom Hersteller genannten 128k-Kontext, Grouped-Query-Attention und dokumentierte Werkzeugnutzungsformate und liefert Text oder Code zurück.

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.

Llama 3.1 8B Instruct ist Metas Textmodell mit acht Milliarden Parametern für mehrsprachigen Dialog und anweisungsbasierte Assistenten. Es akzeptiert schriftliche Gespräche und Quellmaterial und erzeugt Text oder Code. Es ist die Instruct-Ausgabe der Grösse 8B, getrennt von ihrer vortrainierten Basis und den 70B- und 405B-Modellen der Familie.

Architektur, Kontext und Sprachen

Das Modell verwendet eine autoregressive Transformer-Architektur mit Grouped-Query-Attention. Die anweisungsoptimierte Familie nutzt überwachtes Fine-Tuning und Reinforcement Learning mit menschlicher Rückmeldung zur Ausrichtung ihrer Gesprächsantworten. Der Hersteller dokumentiert einen 128k-Kontext für diese Textversion; das ist nicht die Bild- oder Langkontextspezifikation eines späteren Llama-4-Modells.

Die acht offiziell unterstützten Sprachen sind Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Hindi, Spanisch und Thai. Die Vortrainingsdaten umfassen eine breitere Sammlung, die sich von den ausdrücklich in der Karte unterstützten Sprachen unterscheidet. Nenne die Zielsprache und alle Namen, Variablenbezeichner oder Begriffe, die in einem mehrsprachigen Ergebnis unverändert bleiben sollen.

Die Familie wird mit ungefähr fünfzehn Billionen Tokens vortrainiert, mit einem Datenstichtag im Dezember 2023. Das Fine-Tuning umfasst Anweisungsmaterial und mehr als fünfundzwanzig Millionen synthetische Beispiele. Das beschreibt das Modelltraining und keinen Zugriff auf eine private Wissensdatenbank oder aktuelle Informationen beim Eintreffen einer neuen Frage.

Definierte Textoperationen

Eine supportbezogene Anfrage kann die Nutzernachricht und relevante Referenzpassagen liefern und anschliessend die Antwort mit ihrer stützenden Bedingung verlangen. Ein kompakter Datensatz kann das Problem, bereits bereitgestellte Informationen und den nächsten erforderlichen Schritt trennen. Definiere Feldnamen und den Umgang mit fehlenden Werten, wenn eine Anwendung das Ergebnis verarbeiten muss.

Liefere für eine Zusammenfassung die tatsächliche Textstelle oder den Austausch und lege Zielgruppe, Länge und zu bewahrende Fakten fest. Verlange die für ein Thema relevanten Entscheidungen oder ungeklärten Fragen statt einer ungerichteten Zusammenfassung nicht zusammengehörigen Materials. Eine Folgefrage kann eine kürzere Antwort oder eine klarere Erklärung einer Bedingung verlangen und dabei dieselben Quellenfakten bewahren.

Lege für die Bearbeitung Leser und Ton fest und benenne die Bedeutung, die unverändert bleiben muss. Eine praktische Aufgabe könnte eine klarere Nachricht mit einer kurzen Änderungsliste verlangen oder nur die überarbeitete Nachricht, wenn sie direkt verwendet wird. Eine Klassifikationsaufgabe sollte zulässige Labels und deren Unterschiede vorgeben, statt sich darauf zu verlassen, dass ein Labelname die Regel definiert.

Code- und Beispielgenerierung

Die dokumentierte Ausgabe umfasst auch Code. Gib Sprache, erforderliche Eingaben und erwartetes Ergebnis vor, bevor du eine Funktion verlangst. Liefere für eine Erklärung die bestehende Funktion und eine konkrete Eingabe und frage, welche Schritte ihren Rückgabewert bestimmen. Füge für eine Korrektur den beobachteten Fehler und das beabsichtigte Verhalten hinzu und bewahre die Schnittstelle, die kompatibel bleiben muss.

Eine nützliche Ausgabe kann vorgeschlagenen Code, seine Annahmen und Beispieleingaben trennen. Die Anwendung oder der Entwickler führt die tatsächliche Kompilierung, Ausführung oder Repository-Änderung durch. Schriftlicher Quellcode ist ein zu prüfendes Ergebnis und keine abgeschlossene externe Operation, nur weil das Modell ihn zurückgegeben hat.

Die Familie unterstützt auch die Verwendung generierter Ausgaben für synthetische Beispiele und Distillation. Eine definierte Textanfrage kann Varianten nach vorgegebenen Regeln und in einem festgelegten Format erzeugen. Bewahre Regeln und Labels, damit jedes Beispiel geprüft werden kann; generierte Beispiele belegen nicht unabhängig die Korrektheit eines Trainingsdatensatzes.

Gesprächsrollen und Werkzeugnutzung

Die Modellkarte zeigt eine Chatvorlage mit separaten System- und Nutzernachrichten. Definiere Assistentenrolle und Antwortanforderungen im Systemkontext und liefere dann Frage und Quellmaterial als Aufgabe. Bewahre relevante vorherige Nachrichten, wenn du eine Folgefrage stellst oder neue Belege lieferst, die das Ergebnis ändern.

Llama 3.1 dokumentiert mehrere Werkzeugnutzungsformate. Die Anwendung beschreibt eine Funktion, das Modell erzeugt den vorgeschlagenen Aufruf und die Argumente, die Anwendung führt ihn aus und gibt das Ergebnis mit der Werkzeugrolle zurück. Die nächste Antwort kann dann die zurückgegebenen Informationen nutzen. Halte die ursprüngliche Operation und das Ergebnis über den Gesprächsverlauf hinweg verknüpft.

Eine Abfrage kann zum Beispiel den aktuellen Referenzwert liefern, der in einer Textstelle fehlt, oder ein Rechenwerkzeug kann das für die Erklärung benötigte numerische Ergebnis bereitstellen. Ein Assistent mit Werkzeugen braucht diese von der Umgebung bereitgestellten Operationen. Das Textverhalten des Modells schafft für sich genommen weder eine Verbindung zu einer externen Quelle noch eine ausgeführte Nebenwirkung.

Praktische Grenzen

Die 128k-Kontextangabe des Herstellers sollte bei der genauen 8B-Instruct-Version und der geltenden Konfiguration bleiben. Das Generierungsbeispiel mit 256 Tokens ist lediglich eine Nutzungsentscheidung; die gelesenen Quellen nennen keine separate harte maximale Antwortkapazität. Die Grösse 8B sollte weder die Parameterzahl eines anderen Familienmitglieds noch benannte Reasoning-Steuerelemente einer anderen Familie übernehmen.

Dies ist ein reines Textmodell. Visuelle Eingabe, Audioverständnis und Spracherzeugung benötigen separat spezifizierte Komponenten. Definiere das Endergebnis vor dem Bereitstellen des Materials: eine knappe Antwort, einen extrahierten Datensatz, eine überarbeitete Textstelle, eine Erklärung oder einen Codevorschlag. Bewahre die Quelleninformationen, die zur Prüfung von Bedeutung und Format dieses Ergebnisses nötig sind.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Translate a delivery notice into German

Translate this customer notice into German: 'Order BN-42 will leave our warehouse on Thursday. Delivery normally takes three business days. We will send tracking details after dispatch.' Preserve BN-42, distinguish dispatch from delivery and use a polite professional tone. Return only the translation; do not turn the normal transit time into a guaranteed arrival date.

Erwartetes Ergebnis

One German customer notice preserving the identifier, event sequence and qualified transit time.

Ergebnis prüfen

The translation distinguishes warehouse dispatch from delivery and retains the word's sense of a normal estimate.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Einstieg

Llama 3.1 8B Instruct ist Metas kleineres Text-Anweisungsmodell für mehrsprachigen Dialog, Zusammenfassungen und quellengebundene Antworten. Es hat 8B Parameter, einen vom Hersteller genannten 128k-Kontext, Grouped-Query-Attention und dokumentierte Werkzeugnutzungsformate und liefert Text oder Code zurück.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif 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.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00044 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00044 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00044 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00044 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00044 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00044 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · 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 →

Beispielanfragen

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": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Einstieg

Llama 3.1 8B Instruct ist Metas kleineres Text-Anweisungsmodell für mehrsprachigen Dialog, Zusammenfassungen und quellengebundene Antworten. Es hat 8B Parameter, einen vom Hersteller genannten 128k-Kontext, Grouped-Query-Attention und dokumentierte Werkzeugnutzungsformate und liefert Text oder Code zurück.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif 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.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00044 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00044 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00044 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00044 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00044 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00044 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
  "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': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

FAQ · Meta: Llama 3.1 8B Instruct
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → text

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: messages.min_items: 1

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