Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/ Language: de-ch # Thinking Machines: Inkling Small (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/facts.json) ## [Thinking Machines: Inkling Small (free)](https://ailoot.ai/models/de-ch/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/) Inkling-Small ist ein multimodales Modell mit offenen Gewichten für Programmierung, Werkzeugnutzung und Schlussfolgern anhand von Text, Bildern und Audio. Sein steuerbarer Thinking-Aufwand und grosser Kontext unterstützen gezielte Anwendungsaufgaben mit schriftlichen Ergebnissen; das aktive Modell ist kleiner als bei Inkling. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/#method-1) 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. Inkling-Small ist das kleinere multimodale Modell mit offenen Gewichten von Thinking Machines Lab für Schlussfolgern, Programmierung, Gespräche und Anwendungen mit Tool-Nutzung. Es akzeptiert Text, Bilder und Audio und erzeugt Text. Seine Mixture-of-Experts-Architektur hat insgesamt 276 Milliarden Parameter mit 12 Milliarden aktiven Parametern, verglichen mit Inklings insgesamt 975 Milliarden und 41 Milliarden aktiven Parametern. Small ist ein separat veröffentlichtes Modell mit einer anderen Balance aus Effizienz und Fähigkeiten und kein Modus für kürzere Ausgaben von Inkling. Bei einer Codeuntersuchung liefern Sie die betroffenen Dateien, beobachtetes Verhalten und die benötigte Änderung und verlangen dann den verantwortlichen Pfad und eine gezielte Korrektur. Ein hilfreiches Endartefakt umfasst die vorgeschlagene Bearbeitung und die Belege aus allen Prüfungen, die die verbundene Anwendung tatsächlich ausgeführt hat. Für einen Supportassistenten stellen Sie relevante Richtlinien und Gesprächsfakten bereit und verlangen die nächste Antwort oder eine noch fehlende Frage. Zu den vorgesehenen Einsätzen gehören Programmierassistenten, Chatbots, retrievalgestützte Antworten und agentenbasierte Systeme mit Anwendungstools. Das Kontextfenster umfasst bis zu eine Million Token. Ordnen Sie ein langes Repository oder eine Dokumentsammlung mit Dateinamen, Abschnittsbezeichnungen und einer klaren Frage und bewahren Sie die Fakten, die ein späterer Schritt verwenden muss. Ein grosses Fenster hilft beim Vergleich weit auseinanderliegender Informationen, das gewünschte Ergebnis sollte aber konkret bleiben: eine Codeänderung, eine quellenbasierte Erklärung oder extrahierte Felder. Neue oder private Informationen gehören in die bereitgestellten Belege oder zurückgegebenen Abrufresultate und dürfen nicht als Teil des erlernten Wissens vorausgesetzt werden. Der Denkaufwand ist steuerbar. Der Leitfaden der Herstellerfamilie verwendet stufenlose Werte von einschliesslich 0.0 bis unter 1.0, mit den Ausgangsvoreinstellungen none, minimal, low, medium, high und xhigh entsprechend 0.0, 0.1, 0.2, 0.7, 0.9 und 0.99. Der Hersteller-Renderer verwendet standardmässig high. Höherer Aufwand kann mehr Schlussfolgern fördern und ein grösseres Generierungsbudget benötigen, garantiert aber keine längere oder genauere Antwort. Der Wert null lenkt das Modell zu einer Antwort ohne Reasoning hin, statt dessen vollständiges Ausbleiben hart durchzusetzen. Wählen Sie den Aufwand für die Aufgabe und halten Sie die Anforderung an die Endausgabe klar. Bilder unterstützen visuelle Fragen, Diagramm- oder Schaubildinterpretation und mathematische Schlussfolgerungen aus sichtbaren Informationen. Für gute Leistung verwenden Sie Bilder mit Abmessungen zwischen 40 und 4’096 Pixeln. Bewahren Sie lesbare Beschriftungen und erklären Sie das relevante Detail. Mit einem konfigurierten Python-Tool kann das Modell visuelles Schlussfolgern mit Zuschnitt, Vergrösserung und programmgesteuerter Untersuchung eines Dokuments oder Diagramms verbinden. Diese Vorgänge müssen von der verbundenen Tool-Umgebung ausgeführt werden; die schriftliche Antwort sollte deren zurückgegebene Beobachtungen nutzen. Audioeingaben sind WAV mit 16 kHz Abtastrate; für optimale Leistung sollten Aufnahmen idealerweise kürzer als zwei Minuten sein. Das ist eine Vorbereitungsempfehlung und keine Garantie einer harten Dauergrenze. Verwenden Sie eine relevante gesprochene Frage oder einen kurzen Clip und legen Sie fest, ob das schriftliche Ergebnis Sprache transkribieren, eine Frage zur Aufnahme beantworten oder deren Inhalt mit anderem bereitgestelltem Material verknüpfen soll. Die native Antwort ist Text und keine erzeugte Sprache. Inklings separate Empfehlung für längeres Audio darf nicht auf die Small-Ausgabe übertragen werden. Arbeitsabläufe mit Tool-Nutzung benötigen aussagekräftige Tool-Beschreibungen, Argumentdefinitionen und Ergebnisse der von der Anwendung ausgeführten Vorgänge. Halten Sie Abfrageresultate, Berechnungen oder Dateibeobachtungen vom Aktionsvorschlag des Modells getrennt. Bei einer Diagrammabweichung benennen Sie die relevanten Beschriftungen, untersuchen die bereitgestellten Werte über ein Berechnungstool und verlangen eine Erklärung, die diese Werte anführt. Das Modell wurde für unterschiedliche Programmier- und Agentenumgebungen trainiert; die umgebende Aufgabe und die Tools sollten deshalb beschrieben und nicht stillschweigend vorausgesetzt werden. Die offenen Gewichte unterstützen Modellforschung, Fine-Tuning und Integration in nachgelagerte Produkte. Die Veröffentlichung von Inkling-Small folgt einem früheren Preview-Checkpoint und enthält weiteres Training für agentenbasierte Programmierung; das endgültige Modell und diese Preview sollten getrennte Identitäten behalten. Für spezialisierte Extraktion oder einen bestimmten Antwortstil verwendet eine Anpassung repräsentative Beispiele und ein ausdrückliches Zielverhalten. Ein gewöhnlicher Prompt liefert dagegen Kontext für die aktuelle Anfrage; er erstellt kein neu trainiertes Modell und wechselt nicht zu einem solchen. Eine hilfreiche Ergebnisprüfung kontrolliert, ob die vorgeschlagene Codeänderung, Transkription, extrahierten Fakten oder schriftliche Antwort zu den bereitgestellten Belegen passen. Legen Sie fest, wie Unsicherheit und fehlende Informationen erscheinen sollen, besonders bei Prognosen oder faktischen Antworten mit unvollständiger Quelle. Der Hersteller trainierte Inkling-Small zur Prognosekalibrierung mittels Reinforcement Learning anhand von Proper Scoring Rules für reale Fragen, mit dem Ziel, eine zu den verfügbaren Belegen passende Sicherheit auszudrücken. Bewahren Sie Material und Tool-Beobachtungen mit dem Artefakt, damit eine Folgefrage ein einzelnes Problem überarbeiten kann, ohne die ursprüngliche Aufgabe zu verlieren. Inkling-Smalls allgemeine mehrsprachige und multimodale Fähigkeiten bleiben von einem speziellen Sprachgenerator oder einem Dienst mit garantierter externer Aktionsausführung getrennt. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `thinkingmachines/inkling-small:free` [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=chat) Thinking Machines /`thinkingmachines/inkling-small:free` ### Einstieg Inkling-Small ist ein multimodales Modell mit offenen Gewichten für Programmierung, Werkzeugnutzung und Schlussfolgern anhand von Text, Bildern und Audio. Sein steuerbarer Thinking-Aufwand und grosser Kontext unterstützen gezielte Anwendungsaufgaben mit schriftlichen Ergebnissen; das aktive Modell ist kleiner als bei Inkling. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabe `text` Ausgabe `text` Kontext 1'048'576 tokens Maximale Ausgabe 262'144 tokens Ausgabeformat JSON | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits thinkingmachines/inkling-small:free | Standard— | | Feld`messages` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits false | Standardfalse | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 262'144 | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 262'144 | Standard— | | Feld`n` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 128 | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`seed` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stop` | Typ`` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`frequency_penalty` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`presence_penalty` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`user` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`optional` | Vertragstream, max\_tokens, max\_completion\_tokens, n, temperature, top\_p, seed, stop, frequency\_penalty, presence\_penalty, user | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`conditions` | VertragUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 1048576 bytes. | Lebenszyklus: `synchronous_json` ### 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 Preise für explizites Caching Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird Nulltarife für reine Textverarbeitung Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Für reine Texteingabe und Textausgabe #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationToken-Basistarife | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "thinkingmachines/inkling-small:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}') 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 # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `thinkingmachines/inkling-small:free` [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=messages) Thinking Machines /`thinkingmachines/inkling-small:free` ### Einstieg Inkling-Small ist ein multimodales Modell mit offenen Gewichten für Programmierung, Werkzeugnutzung und Schlussfolgern anhand von Text, Bildern und Audio. Sein steuerbarer Thinking-Aufwand und grosser Kontext unterstützen gezielte Anwendungsaufgaben mit schriftlichen Ergebnissen; das aktive Modell ist kleiner als bei Inkling. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabe `text` Ausgabe `text` Kontext 1'048'576 tokens Maximale Ausgabe 262'144 tokens Ausgabeformat JSON | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits thinkingmachines/inkling-small:free | Standard— | | Feld`messages` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits false | Standardfalse | | Feld`system` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 262'144 | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_k` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stop_sequences` | Typ`array` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`metadata` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional` | Vertragstream, system, temperature, top\_p, top\_k, stop\_sequences, metadata | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`conditions` | VertragUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 1048576 bytes. | Lebenszyklus: `synchronous_json` ### 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 Nulltarife für reine Textverarbeitung Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Für reine Texteingabe und Textausgabe #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationToken-Basistarife | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "thinkingmachines/inkling-small:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}') 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/messages \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=messages) FAQ · Thinking Machines: Inkling Small (free) Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `text` → `text` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens`, `max_completion_tokens`, `n`, `temperature`, `top_p`, `seed`, `stop`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `user` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `model`, `messages`, `stream`, `system`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `top_k`, `stop_sequences`, `metadata` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `262144`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_tokens.maximum`: `262144`; `max_completion_tokens.minimum`: `1`; `max_completion_tokens.maximum`: `262144`; `n.minimum`: `1`; `n.maximum`: `128` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `262144`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_tokens.maximum`: `262144` 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-ch/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-ch/) ## 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. 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