Cydonia 24B v4.1 ist TheDrummers Textmodell auf Basis von Mistral Small 3.2 24B Instruct. Die Veröffentlichung des Entwicklers konzentriert sich auf kreative Prosa, erzählerische Gespräche und Rollenspiel. Die genaue v4.1-Ausgabe bleibt von früheren Cydonia-Modellen und von ihren separat konvertierten Formaten getrennt.
Die veröffentlichte Konfiguration verwendet eine kausale Sprachmodellarchitektur mit 40 Transformer-Schichten, 32 Query-Attention-Heads und acht Key/Value-Heads. Sie setzt maximal 131’072 Positionen. Das ist der Konfigurationswert des Entwicklers; Nutzerkommentare zur Veröffentlichung über kürzere Chats sind Beobachtungen und keine allgemeine Bewertung jeder Länge innerhalb dieses Werts.
Der Entwickler legt Mistral v7 Tekken als Nutzungsformat fest. Bereiten Sie eine Figuren- oder Schreibaufgabe mit einer klaren Systemrolle, der aktuellen Szene und der Nutzeranweisung vor. Benennen Sie die Details, die einheitlich bleiben müssen, und den Teil der Prosa, der sich ändern soll. Rollen- und Rundenstruktur des Prompts sind bei einer erzählerischen Fortsetzung relevant.
Bei einem Figurenaustausch liefern Sie Stimme, Beziehung und unmittelbares Ziel der sprechenden Figur und verlangen den nächsten Beitrag mit einem definierten Ende. Für beschreibende Prosa benennen Sie Stimmung, Ereignisse und das hervorzuhebende Detail. Eine Passage lässt sich dann in Ton oder Tempo überarbeiten, ohne die von der nutzenden Person festgelegte Handlung zu ändern.
Bei einem Schreibbriefing definieren Sie Erzählperspektive, das hervorzuhebende Detail und das gewünschte Mass an sprachlicher Ausschmückung. Prüfen Sie den resultierenden Entwurf auf Stimme, Kontinuität und Umsetzung der Anweisung und benennen Sie dann die konkrete zu überarbeitende Passage.
Ursprüngliche und konvertierte Artefakte bewahren ihre eigenen Präzisions- und Bereitstellungsidentitäten. Bereiten Sie die gewünschte Ausgabe als Szene, Dialogbeitrag oder überarbeitete Passage vor und halten Sie relevante Erzählfakten für die nächste Gesprächsrunde bereit. Die Textmodellveröffentlichung des Entwicklers belegt keinen separaten visuellen Ablauf und keine Tool-Ausführung.
", "aboutText": "Cydonia 24B v4.1 ist TheDrummers Textmodell auf Basis von Mistral Small 3.2 24B Instruct. Die Veröffentlichung des Entwicklers konzentriert sich auf kreative Prosa, erzählerische Gespräche und Rollenspiel. Die genaue v4.1-Ausgabe bleibt von früheren Cydonia-Modellen und von ihren separat konvertierten Formaten getrennt.\n\nDie veröffentlichte Konfiguration verwendet eine kausale Sprachmodellarchitektur mit 40 Transformer-Schichten, 32 Query-Attention-Heads und acht Key/Value-Heads. Sie setzt maximal 131’072 Positionen. Das ist der Konfigurationswert des Entwicklers; Nutzerkommentare zur Veröffentlichung über kürzere Chats sind Beobachtungen und keine allgemeine Bewertung jeder Länge innerhalb dieses Werts.\n\nDer Entwickler legt Mistral v7 Tekken als Nutzungsformat fest. Bereiten Sie eine Figuren- oder Schreibaufgabe mit einer klaren Systemrolle, der aktuellen Szene und der Nutzeranweisung vor. Benennen Sie die Details, die einheitlich bleiben müssen, und den Teil der Prosa, der sich ändern soll. Rollen- und Rundenstruktur des Prompts sind bei einer erzählerischen Fortsetzung relevant.\n\nBei einem Figurenaustausch liefern Sie Stimme, Beziehung und unmittelbares Ziel der sprechenden Figur und verlangen den nächsten Beitrag mit einem definierten Ende. Für beschreibende Prosa benennen Sie Stimmung, Ereignisse und das hervorzuhebende Detail. Eine Passage lässt sich dann in Ton oder Tempo überarbeiten, ohne die von der nutzenden Person festgelegte Handlung zu ändern.\n\nBei einem Schreibbriefing definieren Sie Erzählperspektive, das hervorzuhebende Detail und das gewünschte Mass an sprachlicher Ausschmückung. Prüfen Sie den resultierenden Entwurf auf Stimme, Kontinuität und Umsetzung der Anweisung und benennen Sie dann die konkrete zu überarbeitende Passage.\n\nUrsprüngliche und konvertierte Artefakte bewahren ihre eigenen Präzisions- und Bereitstellungsidentitäten. Bereiten Sie die gewünschte Ausgabe als Szene, Dialogbeitrag oder überarbeitete Passage vor und halten Sie relevante Erzählfakten für die nächste Gesprächsrunde bereit. Die Textmodellveröffentlichung des Entwicklers belegt keinen separaten visuellen Ablauf und keine Tool-Ausführung.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Sustain a character’s voice\n\nPlay Tomas, a tired stationmaster speaking to his estranged sister after the last train has left. He wants her to stay but will not ask directly. Write two or three understated lines with one concrete station detail. Keep the viewpoint on Tomas and leave his sister’s reply and actions to me.Two or three restrained in-character lines with a concrete detail and an open conversational ending.Check that Tomas’s indirect objective is visible through voice and that the sister is not made to answer or act.thedrummer/cydonia-24b-v4.1Cydonia 24B v4.1 von TheDrummer ist eine auf Mistral Small 3.2 basierende Textausgabe für kreative Prosa und Rollenspiel. Der Entwickler gibt Mistral v7 Tekken als Prompt-Format vor; die veröffentlichte Konfiguration enthält 131’072 Positionen.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Cydonia 24B v4.1 ist TheDrummers Textmodell auf Basis von Mistral Small 3.2 24B Instruct. Die Veröffentlichung des Entwicklers konzentriert sich auf kreative Prosa, erzählerische Gespräche und Rollenspiel. Die genaue v4.1-Ausgabe bleibt von früheren Cydonia-Modellen und von ihren separat konvertierten Formaten getrennt.
Die veröffentlichte Konfiguration verwendet eine kausale Sprachmodellarchitektur mit 40 Transformer-Schichten, 32 Query-Attention-Heads und acht Key/Value-Heads. Sie setzt maximal 131’072 Positionen. Das ist der Konfigurationswert des Entwicklers; Nutzerkommentare zur Veröffentlichung über kürzere Chats sind Beobachtungen und keine allgemeine Bewertung jeder Länge innerhalb dieses Werts.
Der Entwickler legt Mistral v7 Tekken als Nutzungsformat fest. Bereiten Sie eine Figuren- oder Schreibaufgabe mit einer klaren Systemrolle, der aktuellen Szene und der Nutzeranweisung vor. Benennen Sie die Details, die einheitlich bleiben müssen, und den Teil der Prosa, der sich ändern soll. Rollen- und Rundenstruktur des Prompts sind bei einer erzählerischen Fortsetzung relevant.
Bei einem Figurenaustausch liefern Sie Stimme, Beziehung und unmittelbares Ziel der sprechenden Figur und verlangen den nächsten Beitrag mit einem definierten Ende. Für beschreibende Prosa benennen Sie Stimmung, Ereignisse und das hervorzuhebende Detail. Eine Passage lässt sich dann in Ton oder Tempo überarbeiten, ohne die von der nutzenden Person festgelegte Handlung zu ändern.
Bei einem Schreibbriefing definieren Sie Erzählperspektive, das hervorzuhebende Detail und das gewünschte Mass an sprachlicher Ausschmückung. Prüfen Sie den resultierenden Entwurf auf Stimme, Kontinuität und Umsetzung der Anweisung und benennen Sie dann die konkrete zu überarbeitende Passage.
Ursprüngliche und konvertierte Artefakte bewahren ihre eigenen Präzisions- und Bereitstellungsidentitäten. Bereiten Sie die gewünschte Ausgabe als Szene, Dialogbeitrag oder überarbeitete Passage vor und halten Sie relevante Erzählfakten für die nächste Gesprächsrunde bereit. Die Textmodellveröffentlichung des Entwicklers belegt keinen separaten visuellen Ablauf und keine Tool-Ausführung.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits thedrummer/cydonia-24b-v4.1 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte 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[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
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.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
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 $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0003 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0003 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "thedrummer/cydonia-24b-v4.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='thedrummer/cydonia-24b-v4.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='thedrummer/cydonia-24b-v4.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra thedrummer/cydonia-24b-v4.1
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
thedrummer/cydonia-24b-v4.1Cydonia 24B v4.1 von TheDrummer ist eine auf Mistral Small 3.2 basierende Textausgabe für kreative Prosa und Rollenspiel. Der Entwickler gibt Mistral v7 Tekken als Prompt-Format vor; die veröffentlichte Konfiguration enthält 131’072 Positionen.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Cydonia 24B v4.1 ist TheDrummers Textmodell auf Basis von Mistral Small 3.2 24B Instruct. Die Veröffentlichung des Entwicklers konzentriert sich auf kreative Prosa, erzählerische Gespräche und Rollenspiel. Die genaue v4.1-Ausgabe bleibt von früheren Cydonia-Modellen und von ihren separat konvertierten Formaten getrennt.
Die veröffentlichte Konfiguration verwendet eine kausale Sprachmodellarchitektur mit 40 Transformer-Schichten, 32 Query-Attention-Heads und acht Key/Value-Heads. Sie setzt maximal 131’072 Positionen. Das ist der Konfigurationswert des Entwicklers; Nutzerkommentare zur Veröffentlichung über kürzere Chats sind Beobachtungen und keine allgemeine Bewertung jeder Länge innerhalb dieses Werts.
Der Entwickler legt Mistral v7 Tekken als Nutzungsformat fest. Bereiten Sie eine Figuren- oder Schreibaufgabe mit einer klaren Systemrolle, der aktuellen Szene und der Nutzeranweisung vor. Benennen Sie die Details, die einheitlich bleiben müssen, und den Teil der Prosa, der sich ändern soll. Rollen- und Rundenstruktur des Prompts sind bei einer erzählerischen Fortsetzung relevant.
Bei einem Figurenaustausch liefern Sie Stimme, Beziehung und unmittelbares Ziel der sprechenden Figur und verlangen den nächsten Beitrag mit einem definierten Ende. Für beschreibende Prosa benennen Sie Stimmung, Ereignisse und das hervorzuhebende Detail. Eine Passage lässt sich dann in Ton oder Tempo überarbeiten, ohne die von der nutzenden Person festgelegte Handlung zu ändern.
Bei einem Schreibbriefing definieren Sie Erzählperspektive, das hervorzuhebende Detail und das gewünschte Mass an sprachlicher Ausschmückung. Prüfen Sie den resultierenden Entwurf auf Stimme, Kontinuität und Umsetzung der Anweisung und benennen Sie dann die konkrete zu überarbeitende Passage.
Ursprüngliche und konvertierte Artefakte bewahren ihre eigenen Präzisions- und Bereitstellungsidentitäten. Bereiten Sie die gewünschte Ausgabe als Szene, Dialogbeitrag oder überarbeitete Passage vor und halten Sie relevante Erzählfakten für die nächste Gesprächsrunde bereit. Die Textmodellveröffentlichung des Entwicklers belegt keinen separaten visuellen Ablauf und keine Tool-Ausführung.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits thedrummer/cydonia-24b-v4.1 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
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 $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0003 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0003 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "thedrummer/cydonia-24b-v4.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'thedrummer/cydonia-24b-v4.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'thedrummer/cydonia-24b-v4.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra thedrummer/cydonia-24b-v4.1
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Sustain a character’s voice\n\nPlay Tomas, a tired stationmaster speaking to his estranged sister after the last train has left. He wants her to stay but will not ask directly. Write two or three understated lines with one concrete station detail. Keep the viewpoint on Tomas and leave his sister’s reply and actions to me.Two or three restrained in-character lines with a concrete detail and an open conversational ending.Check that Tomas’s indirect objective is visible through voice and that the sister is not made to answer or act.