PrismML: Ternary Bonsai 2 27B
Το Ternary Bonsai 2 27B της PrismML συμπιέζει ένα μοντέλο συλλογιστικής και όρασης-γλώσσας βασισμένο στο Qwen3.8 σε τριαδικά βάρη. Διατηρεί πλαίσιο συμφραζομένων 262K, συμπεριφορά σκέψης και κλήσης εργαλείων, με χωριστές συσκευασίες του γλωσσικού μοντέλου και προαιρετικό στοιχείο όρασης.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsprism-ml/ternary-bonsai-2-27b - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesprism-ml/ternary-bonsai-2-27b
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 Ternary Bonsai 2 27B είναι το μοντέλο συλλογιστικής χαμηλού αριθμού bit της PrismML, βασισμένο στην αρχιτεκτονική Qwen3.8 27B. Έχει σχεδιαστεί για να μεταφέρει τη συλλογιστική κειμένου, τον προγραμματισμό, την οπτική κατανόηση και τις εργασίες πρακτόρων σε μικρότερη τοπική εγκατάσταση. Το γλωσσικό μοντέλο παράγει κείμενο και αιτήματα κλήσης εργαλείων· η είσοδος εικόνων χρησιμοποιεί το χωριστά παρεχόμενο στοιχείο όρασης.
Το μοντέλο χρησιμοποιεί κορμό υβριδικής προσοχής, με περίπου τρία τέταρτα γραμμική προσοχή και ένα τέταρτο πλήρη προσοχή, και πλαίσιο συμφραζομένων 262K token. Τα τριαδικά γλωσσικά βάρη παίρνουν τιμές μείον ένα, μηδέν ή συν ένα με κοινή κλιμάκωση. Μια αποθηκευμένη περιστροφή της βάσης των βαρών απαιτεί τον αντίστοιχο μετασχηματισμό ενεργοποιήσεων στο περιβάλλον εκτέλεσης. Πρόκειται για αναπαράσταση μοντέλου και απαίτηση του περιβάλλοντος εκτέλεσης, όχι απλώς για μικρότερη επέκταση αρχείου.
Ο πάροχος διαθέτει δύο συσκευασίες GGUF: τα πυκνά τριαδικά ψηφία στο PTQ1_0 καταλαμβάνουν 5,95 GB, ενώ το PQ2_0 αποθηκεύει τα τριαδικά ψηφία σε θέσεις δύο bit και καταλαμβάνει 7,21 GB. Το προαιρετικό πακέτο όρασης Q8_0 προσθέτει περίπου 0,63 GB. Οι συσκευασίες έχουν διαφορετικό κόστος αποσυσκευασίας και συμπεριφορά στο υλικό, επομένως η μικρότερη συσκευασία δεν είναι πάντοτε ταχύτερη. Αυτά είναι δημοσιευμένα μεγέθη αρχείων· το πλαίσιο συμφραζομένων και οι ενδιάμεσες μνήμες εργασίας μιας εργασίας χρειάζονται πρόσθετη μνήμη.
Η σκέψη είναι ενεργοποιημένη από προεπιλογή. Ο κατασκευαστής περιγράφει το xhigh ως προεπιλεγμένη προσπάθεια συλλογιστικής και το medium ως επιλογή για συντομότερες απαντήσεις· το low δεν υποστηρίζεται και συμπεριφέρεται κοντά στο xhigh. Διακρίνει επίσης τις ρυθμίσεις παραγωγής με σκέψη από εκείνες χωρίς σκέψη. Αφήστε χώρο τόσο για το στάδιο συλλογιστικής όσο και για την τελική απάντηση: ένα μικρό όριο παραγωγής μπορεί να εξαντληθεί κατά τη σκέψη πριν εμφανιστεί απάντηση.
Για εργασία αποθετηρίου, δώστε τα σχετικά αρχεία ως κείμενο, τη συμπεριφορά προς αλλαγή και μια παρατηρούμενη αστοχία. Ζητήστε μια προτεινόμενη αλλαγή και τους ελέγχους που θα διέκριναν μια διόρθωση από ένα νέο πρόβλημα. Σε μια εφαρμογή συνδεδεμένη με εργαλεία, επιστρέψτε το αποτέλεσμα του εκτελεσμένου εργαλείου πριν από την επόμενη απόφαση. Για ανάλυση εγγράφων, κατονομάστε τις ενότητες προς σύγκριση και τα πεδία ή τα συμπεράσματα που πρέπει να περιέχει η απάντηση.
Για εργασία εικόνας, δώστε την οπτική είσοδο με ερώτηση συνδεδεμένη με κάτι ορατό σε αυτή. Ένα χρήσιμο αποτέλεσμα προσδιορίζει το παρατηρούμενο χαρακτηριστικό και το συνδέει με το ζητούμενο συμπέρασμα. Κρατήστε αυτό το οπτικό τεκμήριο χωριστό από ένα γεγονός που προέρχεται από εξωτερική πηγή ή από μια προτεινόμενη ενέργεια. Το στοιχείο όρασης υποστηρίζει την ερμηνεία της εικόνας· δεν μετατρέπει ένα παραγόμενο αίτημα εργαλείου σε εκτελεσμένη ενέργεια.
Τα δημοσιευμένα αρχεία GGUF απαιτούν την υποστήριξη χαμηλού αριθμού bit του περιβάλλοντος εκτέλεσης του παρόχου. Ο κατασκευαστής σημειώνει ότι ένα μη τροποποιημένο περιβάλλον εκτέλεσης μπορεί να απορρίψει τους τύπους ή να τους αποκωδικοποιήσει λανθασμένα επειδή λείπει η αντίστοιχη περιστροφή. Επομένως, η επιλογή τοπικού μοντέλου περιλαμβάνει την κατάλληλη συσκευασία, το στοιχείο όρασης και συμβατό περιβάλλον εκτέλεσης. Οι χωριστές μετατροπές μορφών και τα συνοδευτικά draft μοντέλα είναι διακριτά αρχεία, όχι ιδιότητες εγγυημένες από το γενικό όνομα του μοντέλου.
Πρακτική εργασία
Πρακτική εργασία
Τεχνικό παράδειγμα στα αγγλικά
Correct a binary-search boundary
Review this Python binary search: lo=0; hi=len(a); while lo <= hi: mid=(lo+hi)//2; compare a[mid] with target. An empty list can index out of range. Propose a complete corrected function for a sorted ascending list, returning an index or -1, and tests for empty, missing and endpoint targets.Αναμενόμενο αποτέλεσμα
A corrected binary-search function, a boundary explanation and representative tests.Έλεγχος αποτελέσματος
Check that every accessed index is within the list and that the loop terminates when the target is absent.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions prism-ml/ternary-bonsai-2-27b
prism-ml/ternary-bonsai-2-27bΕισαγωγή
Το Ternary Bonsai 2 27B της PrismML συμπιέζει ένα μοντέλο συλλογιστικής και όρασης-γλώσσας βασισμένο στο Qwen3.8 σε τριαδικά βάρη. Διατηρεί πλαίσιο συμφραζομένων 262K, συμπεριφορά σκέψης και κλήσης εργαλείων, με χωριστές συσκευασίες του γλωσσικού μοντέλου και προαιρετικό στοιχείο όρασης.
- 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 prism-ml/ternary-bonsai-2-27b | 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
- 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.
| 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 $0.00015 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.001 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.000075 / 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 $0.00015 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.001 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.000075 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
Παραδείγματα αιτημάτων
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b", "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='prism-ml/ternary-bonsai-2-27b',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='prism-ml/ternary-bonsai-2-27b',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 prism-ml/ternary-bonsai-2-27b
Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων
Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.
Σχετικά ID μοντέλων
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages prism-ml/ternary-bonsai-2-27b
prism-ml/ternary-bonsai-2-27bΕισαγωγή
Το Ternary Bonsai 2 27B της PrismML συμπιέζει ένα μοντέλο συλλογιστικής και όρασης-γλώσσας βασισμένο στο Qwen3.8 σε τριαδικά βάρη. Διατηρεί πλαίσιο συμφραζομένων 262K, συμπεριφορά σκέψης και κλήσης εργαλείων, με χωριστές συσκευασίες του γλωσσικού μοντέλου και προαιρετικό στοιχείο όρασης.
- 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 prism-ml/ternary-bonsai-2-27b | 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
- 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.
| 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 $0.00015 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.001 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.000075 / 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 $0.00015 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.001 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.000075 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
Παραδείγματα αιτημάτων
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'prism-ml/ternary-bonsai-2-27b', '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': 'prism-ml/ternary-bonsai-2-27b', '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 prism-ml/ternary-bonsai-2-27b
Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων
Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.
Σχετικά ID μοντέλων
FAQ · PrismML: Ternary Bonsai 2 27B
- Ποιες είσοδοι και αποτελέσματα διατίθενται;
POST /v1/chat/completions·prism-ml/ternary-bonsai-2-27b:text→textPOST /v1/messages·prism-ml/ternary-bonsai-2-27b:text→json,sse- Ποια πεδία χρησιμοποιεί το αίτημα;
POST /v1/chat/completions·prism-ml/ternary-bonsai-2-27b:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·prism-ml/ternary-bonsai-2-27b:model,messages,max_tokens,stream- Ποια όρια ισχύουν;
POST /v1/chat/completions·prism-ml/ternary-bonsai-2-27b:messages.min_items:1