Poolside: Laguna S 2.1
Το Poolside Laguna S 2.1 είναι μοντέλο κειμένου για προγραμματισμό με πράκτορες και μακροχρόνιες εργασίες, με 118 δισ. συνολικές και περίπου 8 δισ. ενεργές παραμέτρους. Συνδυάζει παράθυρο συμφραζομένων 1.048.576 tokens με εγγενή χρήση εργαλείων και εναλλασσόμενη συλλογιστική· η διατήρηση της προηγούμενης σκέψης το βοηθά να συνεχίζει αποτελεσματικά μεταξύ κλήσεων εργαλείων.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionspoolside/laguna-s-2.1 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagespoolside/laguna-s-2.1
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.
Το Poolside Laguna S 2.1 είναι γλωσσικό μοντέλο μείγματος ειδικών σχεδιασμένο για προγραμματισμό με πράκτορες και μακροχρόνιες εργασίες. Διαθέτει 118 δισ. συνολικές παραμέτρους και περίπου 8 δισ. ενεργές ανά token, τοποθετώντας το ανάμεσα στο μικρότερο Laguna XS 2.1 και το μεγαλύτερο Laguna M.1 στη σειρά του κατασκευαστή. Το μοντέλο επεξεργάζεται κείμενο και παράγει κείμενο, κώδικα, συλλογιστική και αιτήματα κλήσεων εργαλείων σε μια εφαρμογή συνδεδεμένη με εργαλεία.
Η αρχιτεκτονική του συνδυάζει καθολική προσοχή και προσοχή κυλιόμενου παραθύρου σε 48 επίπεδα: 12 καθολικά και 36 κυλιόμενου παραθύρου. Το κυλιόμενο παράθυρο 512 tokens περιγράφει την τοπική προσοχή μέσα σε αυτά τα επίπεδα, ενώ το τεκμηριωμένο παράθυρο συμφραζομένων του μοντέλου είναι 1.048.576 tokens. Πρόκειται για διαφορετικά μεγέθη. Το μεγαλύτερο παράθυρο υποστηρίζει εργασίες που συγκεντρώνουν πηγαία αρχεία, παρατηρήσεις και αποφάσεις σε πολλά βήματα. Κρατήστε μαζί τον στόχο εργασίας και τα ουσιαστικά τεκμήρια και αφήστε χώρο για επόμενη συλλογιστική και την τελική απάντηση μέσα στην ισχύουσα διαμόρφωση.
Ο κεντρικός σκοπός του μοντέλου είναι η εργασία λογισμικού που απαιτεί επιμονή, έλεγχο και αναθεώρηση. Για μια εργασία αποθετηρίου, δώστε την αναμενόμενη συμπεριφορά, τα σχετικά αρχεία ως κείμενο, πληροφορίες εξαρτήσεων και την πραγματική αποτυχημένη έξοδο. Ζητήστε ένα εστιασμένο αποτέλεσμα: «Ιχνηλάτησε την αιτία αυτής της παλινδρόμησης, πρότεινε μια αλλαγή που διατηρεί την τεκμηριωμένη διεπαφή και προσδιόρισε τους ελέγχους που θα διέκριναν μια διόρθωση από μια άσχετη αλλαγή». Σε μια ροή συνδεδεμένη με εργαλεία, δώστε στο μοντέλο το αποτέλεσμα κάθε εκτελεσμένου ελέγχου πριν επιλέξει το επόμενο βήμα.
Για εργασία βελτιστοποίησης, δώστε μετρήσεις και έναν ρητό στόχο. Ένα παράδειγμα είναι: «Χρησιμοποίησε αυτό το προφίλ και την αναφορά δεσμεύσεων μνήμης για να εντοπίσεις ένα σημείο συμφόρησης. Πρότεινε μία αλλαγή, εξήγησε την αναμενόμενη επίδραση και σύγκρινέ τη με τη γραμμή βάσης αφού επαναληφθεί η ίδια μέτρηση». Αυτό καθιστά εξετάσιμο έναν ισχυρισμό απόδοσης. Η έκδοση της Poolside συζητά την επαλήθευση και τη συνεχιζόμενη πρόοδο ως σημαντικές συμπεριφορές, αλλά μια πειστική εξήγηση από μόνη της δεν τεκμηριώνει ότι μια αναθεώρηση είναι ταχύτερη, σωστή ή ολοκληρωμένη. Διατηρήστε τις παρατηρήσεις που υποστηρίζουν τη διατήρηση ή την απόρριψη της αλλαγής.
Το Laguna S 2.1 υποστηρίζει εναλλασσόμενη σκέψη πριν και μεταξύ κλήσεων εργαλείων. Ο κατασκευαστής συνιστά τη διατήρηση του περιεχομένου συλλογιστικής από προηγούμενα μηνύματα βοηθού στο επόμενο ιστορικό· η αφαίρεση αυτών των τμημάτων μπορεί να προκαλέσει διακοπή της συλλογιστικής σε επόμενα βήματα. Κρατήστε μαζί την απάντηση του βοηθού, τις πληροφορίες κλήσης εργαλείου και το αντίστοιχο αποτέλεσμα εργαλείου. Αυτό βοηθά μια μεγαλύτερης διάρκειας εργασία να συνεχίζει από την πραγματική κατάστασή της, αντί να ανασυνθέτει επανειλημμένα όσα έχουν ήδη δοκιμαστεί.
Οι τεκμηριωμένες επιλογές σκέψης είναι off και max, με το max ενεργοποιημένο από προεπιλογή στη ρύθμιση που περιγράφει ο δημιουργός. Το μοντέλο καθορίζει τον προϋπολογισμό σκέψης του σε αυτή τη λειτουργία· η έκδοση δεν παρουσιάζει ξεχωριστά στοιχεία ελέγχου επιπέδων low, medium και high. Για προγραμματισμό με πράκτορες, η Poolside συνιστά ενεργοποίηση της σκέψης και διατήρησή της μεταξύ βημάτων. Δηλώστε ρητά το τελικό παραδοτέο και τα κριτήρια ολοκλήρωσης και διακρίνετε μια μακρά ακολουθία συλλογιστικής από το ολοκληρωμένο αποτέλεσμα. Ο κατασκευαστής προσδιορίζει την υπερβολική σκέψη, ιδίως σε διαγωνιστικά μαθηματικά, ως ουσιαστικό περιορισμό.
Οι ορισμοί εργαλείων χρειάζονται ιδιαίτερη προσοχή. Η Poolside αναφέρει ότι το S 2.1 μπορεί αρχικά να βασίζεται σε μια γνώριμη διεπαφή εργαλείου, αντί να ακολουθεί προσεκτικά ένα παρόμοιο αλλά διαφορετικό σχήμα. Μπορεί επίσης να παράγει κακοσχηματισμένο JSON ή JSON με λανθασμένους χαρακτήρες διαφυγής όταν ένα όρισμα εργαλείου περιέχει ένθετο πίνακα. Δώστε τους πραγματικούς ορισμούς ορισμάτων, επικυρώστε τις προτεινόμενες κλήσεις και επιστρέψτε ακριβές σφάλμα όταν η κλήση δεν αντιστοιχεί. Ο δημιουργός περιγράφει τη διόρθωση μέσω ανατροφοδότησης μέσα στο πλαίσιο συμφραζομένων ως τρόπο επίλυσης ορισμένων τέτοιων αποκλίσεων. Κρατήστε την παρατήρηση εργαλείου που προκύπτει διαθέσιμη για την επόμενη απόφαση.
Ο κατασκευαστής δημοσιεύει ξεχωριστές παραλλαγές BF16 και κβαντισμένες παραλλαγές, καθώς και προαιρετικό βοηθητικό μοντέλο DFlash. Αυτά είναι διακριτά παραδοτέα και συνταγές εξυπηρέτησης, επομένως η χρήση μνήμης ενός κβαντισμένου checkpoint ή η απόδοση αποκωδικοποίησης με εικαστική πρόβλεψη δεν πρέπει να συνάγονται από το γενικό όνομα του μοντέλου. Για συνήθη εργασία κειμένου, προετοιμάστε πηγαίο κώδικα, έξοδο εντολών και αποσπάσματα εγγράφων ως ευανάγνωστο κείμενο. Η έκδοση επισημαίνει την έλλειψη δυνατότητας όρασης του μοντέλου· ένα στιγμιότυπο οθόνης χρειάζεται κειμενική παρατήρηση ή κατάλληλο εξωτερικό βήμα εξέτασης πριν μπορέσει να υποστηρίξει την ανάλυση.
Ζητήστε ένα τελικό παραδοτέο που προσδιορίζει το αλλαγμένο αντικείμενο, τις σημαντικές αποφάσεις, τους παρατηρημένους ελέγχους και οποιαδήποτε άλυτη συνθήκη. Για έλεγχο κώδικα, συνδέστε τα ευρήματα με τον σχετικό πηγαίο κώδικα και δείξτε γιατί κάθε ζήτημα επηρεάζει τη συμπεριφορά. Για επιδιόρθωση, διαχωρίστε την προτεινόμενη διόρθωση από μια διόρθωση της οποίας η συμπεριφορά ελέγχθηκε πραγματικά. Η διατήρηση της συλλογιστικής και του ιστορικού εργαλείων βοηθά το μοντέλο να προχωρήσει την εργασία, ενώ το τελικό παραδοτέο και τα καταγεγραμμένα αποτελέσματα τεκμηριώνουν όσα επιτεύχθηκαν.
Πρακτική εργασία
Πρακτική εργασία
Τεχνικό παράδειγμα στα αγγλικά
Propose a measured loop optimization
Review this Python loop: totals = {}
for row in rows:
totals[row["id"]] = sum(x["amount"] for x in rows if x["id"] == row["id"])
It repeatedly rescans rows. Propose a single-pass replacement preserving per-ID totals. Give a duplicate-ID example and explain how to compare results and timing on the same input without claiming a speed measurement.Αναμενόμενο αποτέλεσμα
A single-pass aggregation patch, correctness example and a baseline comparison procedure.Έλεγχος αποτελέσματος
Check repeated IDs accumulate all amounts and the proposal contains no fabricated timing improvement.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions poolside/laguna-s-2.1
poolside/laguna-s-2.1Εισαγωγή
Το Poolside Laguna S 2.1 είναι μοντέλο κειμένου για προγραμματισμό με πράκτορες και μακροχρόνιες εργασίες, με 118 δισ. συνολικές και περίπου 8 δισ. ενεργές παραμέτρους. Συνδυάζει παράθυρο συμφραζομένων 1.048.576 tokens με εγγενή χρήση εργαλείων και εναλλασσόμενη συλλογιστική· η διατήρηση της προηγούμενης σκέψης το βοηθά να συνεχίζει αποτελεσματικά μεταξύ κλήσεων εργαλείων.
- 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
| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
|---|---|---|---|---|
Πεδίοmodel | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια poolside/laguna-s-2.1 | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages | Τύποςmessage[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1 | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].role | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές 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[].content | Τύποςstring|content_part[]|null | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].tool_calls | Τύποςtool_call[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].tool_call_id | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: role=tool· χρησιμοποιήστε το πραγματικό ID που επιστράφηκε | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].name | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].reasoning_content | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Επαναποστείλετε το πραγματικό περιεχόμενο συλλογιστικής που επιστράφηκε, όταν το μοντέλο το χρησιμοποιεί | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].reasoning_details | Τύποςobject|array | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_completion_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοstream | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
Πεδίοstream_options.include_usage | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtemperature | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtop_p | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοstop | Τύποςstring|string[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools | Τύποςfunction_tool[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].type | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια function Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].function.name | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο τύπου συνάρτησης | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].function.description | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].function.parameters | ΤύποςJSON_schema | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοtool_choice | Τύποςstring|object | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοparallel_tool_calls | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοresponse_format | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοreasoning_effort | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοreasoning | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοservice_tier | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοinstructions | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Πεδίο συμβατότητας | Προεπιλογή— |
Πεδίοfunctions | Τύποςfunction[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοfunction_call | Τύποςstring|object | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοprompt_cache_options | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmodalities | Τύποςstring[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια text | Προεπιλογή— |
Πεδίοprovider | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Συνθήκες: Το provider.options απορρίπτεται σε αυτή τη διαδρομή κειμένου Ultra | Προεπιλογή— |
Πεδίοcache_control.ttl | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές 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
| Παράμετρος | Σύμβαση |
|---|---|
Παράμετροςcontent_type | Σύμβασηapplication/json |
Παράμετροςrequired | Σύμβασηmodel, messages |
Παράμετροςmaterial_types | Σύμβασηtext |
Παράμετροςmessages | ΣύμβασηΠίνακας μηνυμάτων με δομή role/content |
Παράμετροςfile_material | Σύμβασηπραγματικό έγγραφο UTF-8 που εισάγεται ως αυτούσιο κείμενο· δεν συνάγεται ID αρχείου |
Παράμετροςoptional_controls | Σύμβασηstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Παράμετροςcontrol_scope | Σύμβασηεξαρτάται από το μοντέλο· τα εργαλεία συναρτήσεων του χρήστη διαφέρουν από τα φιλοξενούμενα εργαλεία |
Παράμετροςoutput_modalities | Σύμβασηtext |
Παράμετροςhosted_operations | Σύμβασηfalse |
Παράμετροςmultimodal_input_binding | Σύμβασηnull |
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
Χρεώσεις Ailoot
Τιμές ανά διαμόρφωση
Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.
| Διαμόρφωση | Πίνακας χρεώσεων | Token συμφραζομένων, πάνω από | Token συμφραζομένων, έως και | Χρέωση |
|---|---|---|---|---|
| ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά token | Πίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωση | Token συμφραζομένων, πάνω από— | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.0002 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.0004 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00002 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
| ΔιαμόρφωσηΕπίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματος | Πίνακας χρεώσεων— | Token συμφραζομένων, πάνω από0 | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.0002 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.0004 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00002 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
Παραδείγματα αιτημάτων
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "poolside/laguna-s-2.1", "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='poolside/laguna-s-2.1',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='poolside/laguna-s-2.1',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
| Πεδίο | Τύπος |
|---|---|
Πεδίοchoices[].index | Τύποςinteger |
Πεδίοchoices[].message.content | Τύποςstring|null |
Πεδίοchoices[].message.tool_calls | Τύποςtool_call[] |
Πεδίοchoices[].message.reasoning_content | Τύποςstring |
Πεδίοchoices[].message.reasoning_details | Τύποςobject|array |
Πεδίοchoices[].finish_reason | Τύποςstring|null |
Πεδίοusage | Τύποςobject |
Σφάλματα και επόμενα βήματα
| Απάντηση | Συνθήκη | Επόμενο βήμα |
|---|---|---|
Απάντηση400 · invalid_request_error | ΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου | Επόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας. |
Εναλλακτικά ονόματα
Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου
Ailoot Ultra poolside/laguna-s-2.1
Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων
Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.
Σχετικά ID μοντέλων
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages poolside/laguna-s-2.1
poolside/laguna-s-2.1Εισαγωγή
Το Poolside Laguna S 2.1 είναι μοντέλο κειμένου για προγραμματισμό με πράκτορες και μακροχρόνιες εργασίες, με 118 δισ. συνολικές και περίπου 8 δισ. ενεργές παραμέτρους. Συνδυάζει παράθυρο συμφραζομένων 1.048.576 tokens με εγγενή χρήση εργαλείων και εναλλασσόμενη συλλογιστική· η διατήρηση της προηγούμενης σκέψης το βοηθά να συνεχίζει αποτελεσματικά μεταξύ κλήσεων εργαλείων.
- 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
| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
|---|---|---|---|---|
Πεδίοmodel | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια poolside/laguna-s-2.1 | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages | Τύποςmessage[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].role | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια user, assistant | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].content | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοstream | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
Συνδυασμοί υλικών εισόδου
Κείμενο · Κείμενο UTF-8
Συμβολοσειρά messages[].content
Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
| Παράμετρος | Σύμβαση |
|---|---|
Παράμετροςcontent_type | Σύμβασηapplication/json |
Παράμετροςrequired | Σύμβασηmodel, messages, max_tokens |
Παράμετροςoptional_controls | Σύμβασηstream |
Παράμετροςmaterial_types | Σύμβασηtext |
Παράμετροςtext_file_material | ΣύμβασηΔιαβάστε 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
Χρεώσεις Ailoot
Τιμές ανά διαμόρφωση
Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.
| Διαμόρφωση | Πίνακας χρεώσεων | Token συμφραζομένων, πάνω από | Token συμφραζομένων, έως και | Χρέωση |
|---|---|---|---|---|
| ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά token | Πίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωση | Token συμφραζομένων, πάνω από— | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.0002 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.0004 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00002 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
| ΔιαμόρφωσηΕπίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματος | Πίνακας χρεώσεων— | Token συμφραζομένων, πάνω από0 | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.0002 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.0004 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.00002 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
Παραδείγματα αιτημάτων
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "poolside/laguna-s-2.1",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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
| Πεδίο | Τύπος |
|---|---|
Πεδίοid | Τύποςstring |
Πεδίοmodel | Τύποςstring |
Πεδίοcontent[] | Τύποςtext|thinking|tool_use|other content block |
Πεδίοstop_reason | Τύποςstring|null |
Πεδίοusage | Τύποςobject |
Σφάλματα και επόμενα βήματα
| Απάντηση | Συνθήκη | Επόμενο βήμα |
|---|---|---|
Απάντηση400 · invalid_request_error | ΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου | Επόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας. |
Εναλλακτικά ονόματα
Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου
Ailoot Ultra poolside/laguna-s-2.1
Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων
Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.
Σχετικά ID μοντέλων
FAQ · Poolside: Laguna S 2.1
- Ποιες είσοδοι και αποτελέσματα διατίθενται;
POST /v1/chat/completions·poolside/laguna-s-2.1:text→textPOST /v1/messages·poolside/laguna-s-2.1:text→json,sse- Ποια πεδία χρησιμοποιεί το αίτημα;
POST /v1/chat/completions·poolside/laguna-s-2.1:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·poolside/laguna-s-2.1:model,messages,max_tokens,stream- Ποια όρια ισχύουν;
POST /v1/chat/completions·poolside/laguna-s-2.1:messages.min_items:1