μοντέλα

Meta: Muse Glimmer 30B

Markdown · JSON

Meta: Muse Glimmer 30B

Το Muse Glimmer είναι μοντέλο της Meta για σχεδιασμό πολλών βημάτων, προγραμματισμό και εργασία με εργαλεία. Στον τρέχοντα κατάλογο του Ailoot παρουσιάζονται για αυτό είσοδοι κειμένου.

Σχετικά με το μοντέλο

Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.

Εργασία πράκτορα από το ζητούμενο έως το αποτέλεσμα

Το Muse Glimmer συνδυάζει σχεδιασμό, εργασία με κώδικα, κλήσεις συναρτήσεων, οπτική κατανόηση και ανάκαμψη μετά από αποτυχημένες ενέργειες. Το μοντέλο προορίζεται για εργασίες μεγάλης διάρκειας όπου ο βοηθός διατηρεί το σχέδιο, χρησιμοποιεί εργαλεία και αναλύει τα αποτελέσματα που λαμβάνει. Μπορεί επίσης να προετοιμάζει συνθετικά δεδομένα και να αξιολογεί απαντήσεις άλλων μοντέλων.

Αντίληψη του περιβάλλοντος εργασίας

Στον τρέχοντα κατάλογο του Ailoot παρουσιάζονται μόνο είσοδοι κειμένου για αυτό το μοντέλο. Ο κατασκευαστής προβλέπει επίσης εναλλαγή κειμένου και εικόνων με απάντηση κειμένου. Η χρήση αυτής της οπτικής δυνατότητας απαιτεί μέθοδο που δέχεται ρητά εικόνες. Με τέτοια οπτική είσοδο, το μοντέλο μπορεί να αναλύει στιγμιότυπα οθόνης, γραφήματα, έγγραφα και εικονογραφήσεις μαζί με την αλληλογραφία. Για κάθε εικόνα προβλέπονται έως 4096 οπτικά token. Για εκτέλεση εξωτερικής ενέργειας, η εφαρμογή παρέχει εργαλείο· το μοντέλο επιλέγει τη συνάρτηση και τα ορίσματά της.

Αν μια ενέργεια αποτύχει ή το αποτέλεσμα διαφέρει από το αναμενόμενο, το μοντέλο έχει εκπαιδευτεί να αναλύει το σφάλμα και να συνεχίζει την εργασία. Πρόκειται για δυνατότητα συλλογισμού σχετικά με την αποτυχία, όχι για εγγύηση επιτυχούς διόρθωσης κάθε δυσλειτουργίας.

Κλίμακα και βάθος συλλογισμού

Η πυκνή αιτιακή αρχιτεκτονική περιέχει περίπου 29,6 δισ. παραμέτρους μαζί με ξεχωριστό κωδικοποιητή αντίληψης. Στα επίπεδά της εναλλάσσονται τοπική και καθολική προσοχή. Το κοινό παράθυρο συμφραζομένων εισόδου και απάντησης είναι 131 072 ή περισσότερα token. Το μοντέλο προέκυψε με απόσταξη γνώσης από το Muse Spark.

Υποστηρίζονται τα επίπεδα low, medium, high και xhigh. Οι βαθύτερες επιλογές προορίζονται για σύνθετες εργασίες προγραμματισμού και πρακτόρων. Οι γνώσεις των εκπαιδευτικών δεδομένων περιορίζονται στις 4 Ιανουαρίου 2026· η εκπαίδευση καλύπτει περισσότερες από εκατό γλώσσες.

Γνωστοί περιορισμοί

Η ποικιλία γλωσσών εκπαίδευσης δεν σημαίνει ότι καθεμία έχει ελεγχθεί για τη συγκεκριμένη εργασία. Είναι πιθανές ανακρίβειες και λάθη σε εκτενείς συλλογισμούς, ιδιαίτερα σε άγνωστη κατάσταση. Η είσοδος και έξοδος ήχου δεν υποστηρίζονται. Το βίντεο δεν αποτελεί ξεχωριστό βελτιστοποιημένο τύπο δεδομένων: η οπτική επεξεργασία γίνεται ανά μεμονωμένο καρέ. Το αποτέλεσμα του μοντέλου είναι κείμενο· η αυτόματη εκτέλεση ενεργειών εξαρτάται από τα παρεχόμενα εργαλεία.

Πρακτική εργασία

Πρακτική εργασία

Τεχνικό παράδειγμα στα αγγλικά

Plan a correction after a failed action

A proposed deployment script copied config.json into ./dist, but the supplied command result is: cp: ./dist: No such file or directory; exit 1. The build creates ./build, and the deployment contract requires config.json beside ./build/app.js. Propose the next code change and a check. Do not claim the copy or deployment succeeded.

Αναμενόμενο αποτέλεσμα

A focused script-change proposal with the evidence behind it and a post-change filesystem check.

Έλεγχος αποτελέσματος

Check that the destination follows the stated ./build contract and the failed command remains recorded as failed.
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-glimmer-30b

meta/muse-glimmer-30b

Meta /meta/muse-glimmer-30b

Εισαγωγή

Το Muse Glimmer είναι μοντέλο της Meta για σχεδιασμό πολλών βημάτων, προγραμματισμό και εργασία με εργαλεία. Στον τρέχοντα κατάλογο του Ailoot παρουσιάζονται για αυτό είσοδοι κειμένου.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο
Αποτελέσματα
Κείμενο

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Είσοδος
text
Έξοδος
text
Παράθυρο συμφραζομένων
131.072 tokens
Μέγιστη έξοδος
32.768 tokens
Μορφή εξόδου
json ή SSE
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
ΠεδίοmodelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
meta/muse-glimmer-30b
Προεπιλογή—
ΠεδίοmessagesΤύποςmessage[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
user, assistant
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].contentΤύποςstring|content_block[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
ΠεδίοsystemΤύποςstring|content_block[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmax_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Το όριο εφαρμόζεται σε: ακριβές ανώτατο όριο του επιλεγμένου μοντέλου/της επιλεγμένης κάρτας
Προεπιλογή—
ΠεδίοstreamΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογήfalse
ΠεδίοtemperatureΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtop_pΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοstop_sequencesΤύποςstring[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtoolsΤύποςtool[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].nameΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].descriptionΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtools[].input_schemaΤύποςJSON_schemaΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtool_choiceΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοthinking.typeΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοthinking.budget_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοoutput_config.effortΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοmetadataΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοcache_controlΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF8

messages[].content ή μπλοκ type=text

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηmodel, messages, max_tokens
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηnull
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
Παράμετροςtext_file_materialΣύμβασηπραγματικό περιεχόμενο UTF-8 που εισάγεται ως κείμενο· τα IDs/URLs αρχείων απαιτούν ξεχωριστή, ακριβή υποστήριξη

Κύκλος ζωής: exact retained published method

Οι δομές και τα ID των μεθόδων είναι ακριβή· η δυνατότητα του προμηθευτή είναι ξεχωριστή από την αποδοχή αιτημάτων.

Τιμολόγηση

Χρεώσεις μεθόδων Ailoot

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Είσοδος
0,0003 $ / 1K
Έξοδος
0,0011 $ / 1K
Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη
0,00004 $ / 1K
Εγγραφή στην κρυφή μνήμη
0,0003 $ / 1K
Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 5 λεπτά
0,0003 $ / 1K tokens

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Στοιχεία τιμοκαταλόγου αναφοράς

Οι πίνακες αναφοράς του μοντέλου δεν αλλάζουν την επιλογή μεθόδου, τις εκτιμήσεις τιμής ή τις χρεώσεις. Οι εφαρμοζόμενες χρεώσεις χρησιμοποιούν τις τιμές της επιλεγμένης μεθόδου Ailoot.

Πίνακες αναφοράς μοντέλου

Τιμές ανά διαμόρφωση

Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.

ΔιαμόρφωσηΠίνακας χρεώσεωνToken συμφραζομένων, πάνω απόToken συμφραζομένων, έως καιΧρέωση
ΔιαμόρφωσηOpenAI Chat · Βασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηOpenAI Chat · Επίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηAnthropic Messages · Βασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηAnthropic Messages · Επίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot · Anthropic Messages

Παράδειγμα κειμένουPython SDKNode.js SDKΡοή σε Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-glimmer-30b", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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 "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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="meta/muse-glimmer-30b",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "meta/muse-glimmer-30b",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='meta/muse-glimmer-30b',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot · Anthropic Messages

json ή SSE

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε όλα τα μπλοκ περιεχομένου, τις υπογραφές συλλογιστικής και τα πραγματικά ID χρήσης εργαλείων. Συνθέστε όλες τις διαφορικές ενημερώσεις μπλοκ SSE· το πρώτο μπλοκ κειμένου δεν είναι η πλήρης έξοδος.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
ΠεδίοidΤύποςstring
ΠεδίοmodelΤύποςstring
Πεδίοcontent[]Τύποςtext|thinking|tool_use|other content block
Πεδίοstop_reasonΤύποςstring|null
ΠεδίοusageΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest
Ailoot Ultra meta/muse-glimmer-30b

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

meta/muse-glimmer-30b, meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-glimmer-30b

meta/muse-glimmer-30b

Meta /meta/muse-glimmer-30b
ID μοντέλου
  • meta/muse-glimmer-30b
  • muse-glimmer
  • muse-glimmer-latest

Εισαγωγή

Το Muse Glimmer είναι μοντέλο της Meta για σχεδιασμό πολλών βημάτων, προγραμματισμό και εργασία με εργαλεία. Στον τρέχοντα κατάλογο του Ailoot παρουσιάζονται για αυτό είσοδοι κειμένου.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο
Αποτελέσματα
Κείμενο

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Είσοδος
text
Έξοδος
text
Παράθυρο συμφραζομένων
4.096 tokens
Μέγιστη έξοδος
1.024 tokens
Μορφή εξόδου
json ή SSE
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
ΠεδίοmodelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
meta/muse-glimmer-30b
Προεπιλογή—
ΠεδίοmessagesΤύποςmessage[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Παραδείγματα: system, user, assistant, tool, function
Συνθήκες: Αυτοί οι ρόλοι αναπαρίστανται ρητά από τους τύπους συμβατότητας του πηγαίου κώδικα· το ακριβές σύνολο ρόλων παραμένει ειδικό για κάθε μοντέλο.
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].contentΤύποςstring|content_part[]|nullΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_callsΤύποςtool_call[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_call_idΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: role=tool· χρησιμοποιήστε το πραγματικό ID που επιστράφηκε
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].nameΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_contentΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Επαναποστείλετε το πραγματικό περιεχόμενο συλλογιστικής που επιστράφηκε, όταν το μοντέλο το χρησιμοποιεί
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_detailsΤύποςobject|arrayΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_completion_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstreamΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογήfalse
Πεδίοstream_options.include_usageΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtemperatureΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtop_pΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstopΤύποςstring|string[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtoolsΤύποςfunction_tool[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].typeΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.nameΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο τύπου συνάρτησης
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.descriptionΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.parametersΤύποςJSON_schemaΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtool_choiceΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοparallel_tool_callsΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοresponse_formatΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοreasoning_effortΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοreasoningΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοservice_tierΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοinstructionsΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Πεδίο συμβατότητας
Προεπιλογή—
ΠεδίοfunctionsΤύποςfunction[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοfunction_callΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοprompt_cache_optionsΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF8

messages[].content

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηmodel, messages
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηnull
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
Παράμετροςtext_file_materialΣύμβασηπραγματικό περιεχόμενο UTF-8 που εισάγεται ως κείμενο· τα IDs/URLs αρχείων απαιτούν ξεχωριστή, ακριβή υποστήριξη

Κύκλος ζωής: exact retained published method

Οι δομές και τα ID των μεθόδων είναι ακριβή· η δυνατότητα του προμηθευτή είναι ξεχωριστή από την αποδοχή αιτημάτων.

Τιμολόγηση

Χρεώσεις μεθόδων Ailoot

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Είσοδος
0,0003 $ / 1K
Έξοδος
0,0011 $ / 1K
Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη
0,00004 $ / 1K
Εγγραφή στην κρυφή μνήμη
0,0003 $ / 1K
Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 5 λεπτά
0,0003 $ / 1K tokens

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Στοιχεία τιμοκαταλόγου αναφοράς

Οι πίνακες αναφοράς του μοντέλου δεν αλλάζουν την επιλογή μεθόδου, τις εκτιμήσεις τιμής ή τις χρεώσεις. Οι εφαρμοζόμενες χρεώσεις χρησιμοποιούν τις τιμές της επιλεγμένης μεθόδου Ailoot.

Πίνακες αναφοράς μοντέλου

Τιμές ανά διαμόρφωση

Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.

ΔιαμόρφωσηΠίνακας χρεώσεωνToken συμφραζομένων, πάνω απόToken συμφραζομένων, έως καιΧρέωση
ΔιαμόρφωσηOpenAI Chat · Βασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηOpenAI Chat · Επίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηAnthropic Messages · Βασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηAnthropic Messages · Επίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot · OpenAI Chat

Παράδειγμα κειμένουPython SDKNode.js SDKΡοή σε Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-glimmer-30b", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="meta/muse-glimmer-30b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "meta/muse-glimmer-30b",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
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/muse-glimmer-30b',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")

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot · OpenAI Chat

json ή SSE

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε κάθε επιλογή και το περιεχόμενο/τις κλήσεις εργαλείων/το περιεχόμενο συλλογιστικής της. Στο SSE συνθέστε τις διαφορικές ενημερώσεις ανά δείκτη επιλογής/εργαλείου και κρατήστε την τελική αιτία τερματισμού και τα στοιχεία χρήσης.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
Πεδίοchoices[].indexΤύποςinteger
Πεδίοchoices[].message.contentΤύποςstring|null
Πεδίοchoices[].message.tool_callsΤύποςtool_call[]
Πεδίοchoices[].message.reasoning_contentΤύποςstring
Πεδίοchoices[].message.reasoning_detailsΤύποςobject|array
Πεδίοchoices[].finish_reasonΤύποςstring|null
ΠεδίοusageΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest
Ailoot Ultra meta/muse-glimmer-30b

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

meta/muse-glimmer-30b, meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-glimmer-30b

meta/muse-glimmer-30b

Meta /meta/muse-glimmer-30b

Εισαγωγή

Το Muse Glimmer είναι μοντέλο της Meta για σχεδιασμό πολλών βημάτων, προγραμματισμό και εργασία με εργαλεία. Στον τρέχοντα κατάλογο του Ailoot παρουσιάζονται για αυτό είσοδοι κειμένου.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο
Αποτελέσματα
Κείμενο

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Είσοδος
text
Έξοδος
text
Μορφή εξόδου
json ή SSE
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
ΠεδίοmodelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
meta/muse-glimmer-30b
Προεπιλογή—
ΠεδίοmessagesΤύποςmessage[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Παραδείγματα: system, user, assistant, tool, function
Συνθήκες: Αυτοί οι ρόλοι αναπαρίστανται ρητά από τους τύπους συμβατότητας του πηγαίου κώδικα· το ακριβές σύνολο ρόλων παραμένει ειδικό για κάθε μοντέλο.
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].contentΤύποςstring|content_part[]|nullΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_callsΤύποςtool_call[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_call_idΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: role=tool· χρησιμοποιήστε το πραγματικό ID που επιστράφηκε
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].nameΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_contentΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Επαναποστείλετε το πραγματικό περιεχόμενο συλλογιστικής που επιστράφηκε, όταν το μοντέλο το χρησιμοποιεί
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_detailsΤύποςobject|arrayΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_completion_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstreamΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογήfalse
Πεδίοstream_options.include_usageΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtemperatureΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtop_pΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstopΤύποςstring|string[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtoolsΤύποςfunction_tool[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].typeΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
function
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.nameΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο τύπου συνάρτησης
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.descriptionΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.parametersΤύποςJSON_schemaΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtool_choiceΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοparallel_tool_callsΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοresponse_formatΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοreasoning_effortΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοreasoningΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοservice_tierΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοinstructionsΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Πεδίο συμβατότητας
Προεπιλογή—
ΠεδίοfunctionsΤύποςfunction[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοfunction_callΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοprompt_cache_optionsΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοmodalitiesΤύποςstring[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
text
Προεπιλογή—
ΠεδίοproviderΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Συνθήκες: Το provider.options απορρίπτεται σε αυτή τη διαδρομή κειμένου Ultra
Προεπιλογή—
Πεδίοcache_control.ttlΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Συνθήκες: Το 1h απορρίπτεται στα πραγματικά πεδία κρυφής μνήμης προτροπών
Προεπιλογή—
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF8

messages[].content

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηmodel, messages
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext
ΠαράμετροςmessagesΣύμβασηΠίνακας μηνυμάτων με δομή role/content
Παράμετροςfile_materialΣύμβασηπραγματικό έγγραφο UTF-8 που εισάγεται ως αυτούσιο κείμενο· δεν συνάγεται ID αρχείου
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Παράμετροςcontrol_scopeΣύμβασηεξαρτάται από το μοντέλο· τα εργαλεία συναρτήσεων του χρήστη διαφέρουν από τα φιλοξενούμενα εργαλεία
Παράμετροςoutput_modalitiesΣύμβασηtext
Παράμετροςhosted_operationsΣύμβασηfalse
Παράμετροςmultimodal_input_bindingΣύμβασηnull

Κύκλος ζωής: synchronous_or_streamed

Στείλτε το ακριβές ID μοντέλου μαζί με το messages.

Το μήκος συμφραζομένων δεν είναι ανώτατο όριο εξόδου.

Ένα αρχείο κειμένου μπορεί να παρέχει αυτούσιο κείμενο· οι είσοδοι εικόνας/ήχου/αντικειμένων αρχείων χρειάζονται ακριβή αντιστοίχιση.

Τιμολόγηση

Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.

Γρήγορη λειτουργία
Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία
Λειτουργία flex
Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex
Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού
Τυπική χρέωση Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default
Προσπάθεια συλλογισμού · high
Τυπική χρέωση Όταν η προσπάθεια συλλογισμού είναι high
Προσπάθεια συλλογισμού · low
Τυπική χρέωση Όταν η προσπάθεια συλλογισμού είναι low
Προσπάθεια συλλογισμού · medium
Τυπική χρέωση Όταν η προσπάθεια συλλογισμού είναι medium
Προσπάθεια συλλογισμού · xhigh
Τυπική χρέωση Όταν η προσπάθεια συλλογισμού είναι xhigh

Χρεώσεις Ailoot

Τιμές ανά διαμόρφωση

Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.

ΔιαμόρφωσηΠίνακας χρεώσεωνToken συμφραζομένων, πάνω απόToken συμφραζομένων, έως καιΧρέωση
ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηΕπίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKΡοή σε Python
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/muse-glimmer-30b", "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/muse-glimmer-30b',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/muse-glimmer-30b',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")

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ή SSE

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε κάθε επιλογή και το περιεχόμενο/τις κλήσεις εργαλείων/το περιεχόμενο συλλογιστικής της. Στο SSE συνθέστε τις διαφορικές ενημερώσεις ανά δείκτη επιλογής/εργαλείου και κρατήστε την τελική αιτία τερματισμού και τα στοιχεία χρήσης.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
Πεδίοchoices[].indexΤύποςinteger
Πεδίοchoices[].message.contentΤύποςstring|null
Πεδίοchoices[].message.tool_callsΤύποςtool_call[]
Πεδίοchoices[].message.reasoning_contentΤύποςstring
Πεδίοchoices[].message.reasoning_detailsΤύποςobject|array
Πεδίοchoices[].finish_reasonΤύποςstring|null
ΠεδίοusageΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest
Ailoot Ultra meta/muse-glimmer-30b

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

meta/muse-glimmer-30b, meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-glimmer-30b

meta/muse-glimmer-30b

Meta /meta/muse-glimmer-30b

Εισαγωγή

Το Muse Glimmer είναι μοντέλο της Meta για σχεδιασμό πολλών βημάτων, προγραμματισμό και εργασία με εργαλεία. Στον τρέχοντα κατάλογο του Ailoot παρουσιάζονται για αυτό είσοδοι κειμένου.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο
Αποτελέσματα
json · sse

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Είσοδος
text
Έξοδος
json, sse
Μορφή εξόδου
JSON ή SSE
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
ΠεδίοmodelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
meta/muse-glimmer-30b
Προεπιλογή—
ΠεδίοmessagesΤύποςmessage[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
user, assistant
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].contentΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmax_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
ΠεδίοstreamΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογήfalse
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF-8

Συμβολοσειρά messages[].content

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηmodel, messages, max_tokens
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηstream
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext
Παράμετροςtext_file_materialΣύμβασηΔιαβάστε το πραγματικό έγγραφο UTF-8 και τοποθετήστε το κείμενό του στην υποδεικνυόμενη συμβολοσειρά εισόδου ή περιεχομένου του μηνύματος.

Κύκλος ζωής: synchronous_or_streamed

Τιμολόγηση

Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.

Γρήγορη λειτουργία
Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία
Λειτουργία flex
Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex
Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού
Τυπική χρέωση Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default
Προσπάθεια συλλογισμού · high
Τυπική χρέωση Όταν η προσπάθεια συλλογισμού είναι high
Προσπάθεια συλλογισμού · low
Τυπική χρέωση Όταν η προσπάθεια συλλογισμού είναι low
Προσπάθεια συλλογισμού · medium
Τυπική χρέωση Όταν η προσπάθεια συλλογισμού είναι medium
Προσπάθεια συλλογισμού · xhigh
Τυπική χρέωση Όταν η προσπάθεια συλλογισμού είναι xhigh

Χρεώσεις Ailoot

Τιμές ανά διαμόρφωση

Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.

ΔιαμόρφωσηΠίνακας χρεώσεωνToken συμφραζομένων, πάνω απόToken συμφραζομένων, έως καιΧρέωση
ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηΕπίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Πλήρες ελάχιστο σώμα JSONcurl · χρησιμοποιήστε το έγγραφό σας σε UTF-8Python · αποθηκεύστε το πλήρες αποτέλεσμα
{
  "model": "meta/muse-glimmer-30b",
  "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/muse-glimmer-30b', '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/muse-glimmer-30b', '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))

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ή SSE

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε όλα τα μπλοκ περιεχομένου, τις υπογραφές συλλογιστικής και τα πραγματικά ID χρήσης εργαλείων. Συνθέστε όλες τις διαφορικές ενημερώσεις μπλοκ SSE· το πρώτο μπλοκ κειμένου δεν είναι η πλήρης έξοδος.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
ΠεδίοidΤύποςstring
ΠεδίοmodelΤύποςstring
Πεδίοcontent[]Τύποςtext|thinking|tool_use|other content block
Πεδίοstop_reasonΤύποςstring|null
ΠεδίοusageΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest
Ailoot Ultra meta/muse-glimmer-30b

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

meta/muse-glimmer-30b, meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions muse-glimmer

muse-glimmer

Meta /muse-glimmer
ID μοντέλου
  • meta/muse-glimmer-30b
  • muse-glimmer
  • muse-glimmer-latest

Εισαγωγή

Το Muse Glimmer είναι μοντέλο της Meta για σχεδιασμό πολλών βημάτων, προγραμματισμό και εργασία με εργαλεία. Στον τρέχοντα κατάλογο του Ailoot παρουσιάζονται για αυτό είσοδοι κειμένου.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο
Αποτελέσματα
Κείμενο

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Είσοδος
text
Έξοδος
text
Παράθυρο συμφραζομένων
4.096 tokens
Μέγιστη έξοδος
1.024 tokens
Μορφή εξόδου
json ή SSE
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
ΠεδίοmodelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
muse-glimmer
Προεπιλογή—
ΠεδίοmessagesΤύποςmessage[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Παραδείγματα: system, user, assistant, tool, function
Συνθήκες: Αυτοί οι ρόλοι αναπαρίστανται ρητά από τους τύπους συμβατότητας του πηγαίου κώδικα· το ακριβές σύνολο ρόλων παραμένει ειδικό για κάθε μοντέλο.
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].contentΤύποςstring|content_part[]|nullΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_callsΤύποςtool_call[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_call_idΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: role=tool· χρησιμοποιήστε το πραγματικό ID που επιστράφηκε
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].nameΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_contentΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Επαναποστείλετε το πραγματικό περιεχόμενο συλλογιστικής που επιστράφηκε, όταν το μοντέλο το χρησιμοποιεί
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_detailsΤύποςobject|arrayΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_completion_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstreamΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογήfalse
Πεδίοstream_options.include_usageΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtemperatureΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtop_pΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstopΤύποςstring|string[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtoolsΤύποςfunction_tool[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].typeΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.nameΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο τύπου συνάρτησης
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.descriptionΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.parametersΤύποςJSON_schemaΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtool_choiceΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοparallel_tool_callsΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοresponse_formatΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοreasoning_effortΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοreasoningΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοservice_tierΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοinstructionsΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Πεδίο συμβατότητας
Προεπιλογή—
ΠεδίοfunctionsΤύποςfunction[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοfunction_callΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοprompt_cache_optionsΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF8

messages[].content

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηmodel, messages
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηnull
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
Παράμετροςtext_file_materialΣύμβασηπραγματικό περιεχόμενο UTF-8 που εισάγεται ως κείμενο· τα IDs/URLs αρχείων απαιτούν ξεχωριστή, ακριβή υποστήριξη

Κύκλος ζωής: exact retained published method

Οι δομές και τα ID των μεθόδων είναι ακριβή· η δυνατότητα του προμηθευτή είναι ξεχωριστή από την αποδοχή αιτημάτων.

Τιμολόγηση

Χρεώσεις μεθόδων Ailoot

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Είσοδος
0,0003 $ / 1K
Έξοδος
0,0011 $ / 1K
Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη
0,00004 $ / 1K
Εγγραφή στην κρυφή μνήμη
0,0003 $ / 1K
Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 5 λεπτά
0,0003 $ / 1K tokens

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Στοιχεία τιμοκαταλόγου αναφοράς

Οι πίνακες αναφοράς του μοντέλου δεν αλλάζουν την επιλογή μεθόδου, τις εκτιμήσεις τιμής ή τις χρεώσεις. Οι εφαρμοζόμενες χρεώσεις χρησιμοποιούν τις τιμές της επιλεγμένης μεθόδου Ailoot.

Πίνακες αναφοράς μοντέλου

Τιμές ανά διαμόρφωση

Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.

ΔιαμόρφωσηΠίνακας χρεώσεωνToken συμφραζομένων, πάνω απόToken συμφραζομένων, έως καιΧρέωση
ΔιαμόρφωσηOpenAI Chat · Βασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηOpenAI Chat · Επίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηAnthropic Messages · Βασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηAnthropic Messages · Επίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot · OpenAI Chat

Παράδειγμα κειμένουPython SDKNode.js SDKΡοή σε Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "muse-glimmer", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="muse-glimmer",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "muse-glimmer",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
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='muse-glimmer',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")

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot · OpenAI Chat

json ή SSE

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε κάθε επιλογή και το περιεχόμενο/τις κλήσεις εργαλείων/το περιεχόμενο συλλογιστικής της. Στο SSE συνθέστε τις διαφορικές ενημερώσεις ανά δείκτη επιλογής/εργαλείου και κρατήστε την τελική αιτία τερματισμού και τα στοιχεία χρήσης.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
Πεδίοchoices[].indexΤύποςinteger
Πεδίοchoices[].message.contentΤύποςstring|null
Πεδίοchoices[].message.tool_callsΤύποςtool_call[]
Πεδίοchoices[].message.reasoning_contentΤύποςstring
Πεδίοchoices[].message.reasoning_detailsΤύποςobject|array
Πεδίοchoices[].finish_reasonΤύποςstring|null
ΠεδίοusageΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest
Ailoot Ultra meta/muse-glimmer-30b

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

meta/muse-glimmer-30b, meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions muse-glimmer-latest

muse-glimmer-latest

Meta /muse-glimmer-latest
ID μοντέλου
  • meta/muse-glimmer-30b
  • muse-glimmer
  • muse-glimmer-latest

Εισαγωγή

Το Muse Glimmer είναι μοντέλο της Meta για σχεδιασμό πολλών βημάτων, προγραμματισμό και εργασία με εργαλεία. Στον τρέχοντα κατάλογο του Ailoot παρουσιάζονται για αυτό είσοδοι κειμένου.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο
Αποτελέσματα
Κείμενο

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Είσοδος
text
Έξοδος
text
Παράθυρο συμφραζομένων
4.096 tokens
Μέγιστη έξοδος
1.024 tokens
Μορφή εξόδου
json ή SSE
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
ΠεδίοmodelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
muse-glimmer-latest
Προεπιλογή—
ΠεδίοmessagesΤύποςmessage[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Παραδείγματα: system, user, assistant, tool, function
Συνθήκες: Αυτοί οι ρόλοι αναπαρίστανται ρητά από τους τύπους συμβατότητας του πηγαίου κώδικα· το ακριβές σύνολο ρόλων παραμένει ειδικό για κάθε μοντέλο.
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].contentΤύποςstring|content_part[]|nullΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_callsΤύποςtool_call[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_call_idΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: role=tool· χρησιμοποιήστε το πραγματικό ID που επιστράφηκε
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].nameΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_contentΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Επαναποστείλετε το πραγματικό περιεχόμενο συλλογιστικής που επιστράφηκε, όταν το μοντέλο το χρησιμοποιεί
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_detailsΤύποςobject|arrayΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_completion_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstreamΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογήfalse
Πεδίοstream_options.include_usageΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtemperatureΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtop_pΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstopΤύποςstring|string[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtoolsΤύποςfunction_tool[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].typeΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.nameΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο τύπου συνάρτησης
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.descriptionΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.parametersΤύποςJSON_schemaΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtool_choiceΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοparallel_tool_callsΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοresponse_formatΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοreasoning_effortΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοreasoningΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοservice_tierΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοinstructionsΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Πεδίο συμβατότητας
Προεπιλογή—
ΠεδίοfunctionsΤύποςfunction[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοfunction_callΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοprompt_cache_optionsΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF8

messages[].content

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηmodel, messages
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηnull
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
Παράμετροςtext_file_materialΣύμβασηπραγματικό περιεχόμενο UTF-8 που εισάγεται ως κείμενο· τα IDs/URLs αρχείων απαιτούν ξεχωριστή, ακριβή υποστήριξη

Κύκλος ζωής: exact retained published method

Οι δομές και τα ID των μεθόδων είναι ακριβή· η δυνατότητα του προμηθευτή είναι ξεχωριστή από την αποδοχή αιτημάτων.

Τιμολόγηση

Χρεώσεις μεθόδων Ailoot

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Είσοδος
0,0003 $ / 1K
Έξοδος
0,0011 $ / 1K
Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη
0,00004 $ / 1K
Εγγραφή στην κρυφή μνήμη
0,0003 $ / 1K
Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 5 λεπτά
0,0003 $ / 1K tokens

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Στοιχεία τιμοκαταλόγου αναφοράς

Οι πίνακες αναφοράς του μοντέλου δεν αλλάζουν την επιλογή μεθόδου, τις εκτιμήσεις τιμής ή τις χρεώσεις. Οι εφαρμοζόμενες χρεώσεις χρησιμοποιούν τις τιμές της επιλεγμένης μεθόδου Ailoot.

Πίνακες αναφοράς μοντέλου

Τιμές ανά διαμόρφωση

Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.

ΔιαμόρφωσηΠίνακας χρεώσεωνToken συμφραζομένων, πάνω απόToken συμφραζομένων, έως καιΧρέωση
ΔιαμόρφωσηOpenAI Chat · Βασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηOpenAI Chat · Επίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηAnthropic Messages · Βασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηToken συμφραζομένων, πάνω από—Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token
ΔιαμόρφωσηAnthropic Messages · Επίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματοςΠίνακας χρεώσεων—Token συμφραζομένων, πάνω από0Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριοΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.0006 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0024 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00008 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot · OpenAI Chat

Παράδειγμα κειμένουPython SDKNode.js SDKΡοή σε Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "muse-glimmer-latest", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="muse-glimmer-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "muse-glimmer-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
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='muse-glimmer-latest',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")

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot · OpenAI Chat

json ή SSE

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε κάθε επιλογή και το περιεχόμενο/τις κλήσεις εργαλείων/το περιεχόμενο συλλογιστικής της. Στο SSE συνθέστε τις διαφορικές ενημερώσεις ανά δείκτη επιλογής/εργαλείου και κρατήστε την τελική αιτία τερματισμού και τα στοιχεία χρήσης.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
Πεδίοchoices[].indexΤύποςinteger
Πεδίοchoices[].message.contentΤύποςstring|null
Πεδίοchoices[].message.tool_callsΤύποςtool_call[]
Πεδίοchoices[].message.reasoning_contentΤύποςstring
Πεδίοchoices[].message.reasoning_detailsΤύποςobject|array
Πεδίοchoices[].finish_reasonΤύποςstring|null
ΠεδίοusageΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest
Ailoot Ultra meta/muse-glimmer-30b

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

meta/muse-glimmer-30b, meta/muse-glimmer-30b, muse-glimmer, muse-glimmer-latest

FAQ · meta/muse-glimmer-30b
Ποιες είσοδοι και αποτελέσματα διατίθενται;

POST /v1/messages · meta/muse-glimmer-30b: text → text

POST /v1/chat/completions · meta/muse-glimmer-30b: text → text

POST /v1/chat/completions · meta/muse-glimmer-30b: text → text

POST /v1/messages · meta/muse-glimmer-30b: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · muse-glimmer: text → text

POST /v1/chat/completions · muse-glimmer-latest: text → text

Ποια πεδία χρησιμοποιεί το αίτημα;

POST /v1/messages · meta/muse-glimmer-30b: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/chat/completions · meta/muse-glimmer-30b: model, messages, stream

POST /v1/chat/completions · meta/muse-glimmer-30b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta/muse-glimmer-30b: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · muse-glimmer: model, messages, stream

POST /v1/chat/completions · muse-glimmer-latest: model, messages, stream

Ποια όρια ισχύουν;

POST /v1/messages · meta/muse-glimmer-30b: ctx: 131072; max_out: 32768; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/chat/completions · meta/muse-glimmer-30b: ctx: 4096; max_out: 1024; messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · meta/muse-glimmer-30b: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · muse-glimmer: ctx: 4096; max_out: 1024; messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · muse-glimmer-latest: ctx: 4096; max_out: 1024; messages.min_items: 1

Περισσότερες λεπτομέρειες

Συνδέστε το Ailoot με Claude Code, OpenCode, Hermes ή τη δική σας εφαρμογή.

Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της

Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της: εκατομμύρια πελάτες· μηνιαίες πωλήσεις δισεκατομμυρίων.

Αγοράστε token με έκπτωση.

Έκπτωση συνδρομής για τακτική χρήση. Προωθητικοί κωδικοί — έως 50% στην αγορά token.

Συνδρομή
Επιλέξτε πρόγραμμα με έκπτωση για τα τακτικά αιτήματά σας.
Προωθητικός κωδικός έως 50%
Εισαγάγετε τον κωδικό στην αγορά. Η τιμή επανυπολογίζεται σύμφωνα με την ενεργή προσφορά.
Δαπάνες στο ιστορικό
Μοντέλο, token και ποσό αποθηκεύονται για κάθε αίτημα.

Επιλέξτε συνδρομή · Δείτε τιμές μοντέλων

Συνδέστε το API με το προϊόν που πουλάτε.

SaaS, εφαρμογές και bot — σύμφωνα με τη δημόσια προσφορά και τη σύμβαση άδειας χρήσης Ailoot. Για μεταπώληση ζητήστε σχετική άδεια.

Εμπορική εφαρμογή
Ενσωματώστε δημιουργία κειμένου, εικόνων, βίντεο και ήχου στις πληρωμένες λειτουργίες της υπηρεσίας σας.
Άδεια για μεταπωλητή
Στείλτε περιγραφή έργου και τρόπο πρόσβασης. Ζητήστε γραπτούς όρους χρήσης και μεταπώλησης.
Έγγραφα στον ιστότοπο
Δημόσια προσφορά, σύμβαση άδειας χρήσης και πολιτική επεξεργασίας δεδομένων είναι διαθέσιμες πριν τη σύνδεση.

Ζητήστε άδεια μεταπώλησης · Δημόσια προσφορά και σύμβαση άδειας χρήσης