Poolside Laguna XS 2.1 es un modelo de lenguaje de mezcla de expertos para programación con agentes y trabajo de largo alcance, presentado como el modelo más pequeño de despliegue local de la serie Laguna. Tiene 33B de parámetros totales y 3B activos por token. Es un modelo actualizado respecto a Laguna XS.2 que conserva su arquitectura y mejora los resultados de ingeniería de software y tareas de terminal reportados por el fabricante. El modelo acepta texto y genera texto, código, razonamiento y solicitudes de llamadas a herramientas.
Su diseño de 40 capas combina 10 capas de atención global y 30 capas de ventana deslizante, con compuertas sigmoidales y una ventana deslizante de 512 tokens. Esa ventana de atención local es independiente del contexto de 262,144 tokens del modelo. Poolside también describe un diseño de caché KV FP8 para reducir la memoria por token. Estas características ayudan a explicar el enfoque del modelo en el despliegue local, pero el requisito preciso de memoria sigue dependiendo del checkpoint, la cuantización, el contexto de trabajo y la configuración de servicio.
Para una tarea de programación, proporciona los archivos fuente pertinentes como texto, el comportamiento esperado y el error real o la salida que falla. Una solicitud útil es: “Corrige el manejo de delimitadores escapados de este analizador conservando el formato de entrada publicado. Muestra el cambio propuesto, explica qué casos se ven afectados e identifica ejemplos que revelarían una regresión”. Mantén un entregable concreto y una condición de finalización para que el modelo pueda trabajar hacia un resultado, en lugar de limitarse a discutir el problema.
Para tareas de terminal, proporciona el entorno actual, la salida de los comandos pertinentes y las restricciones del trabajo. En una aplicación conectada con herramientas, el modelo propone una llamada a función, la aplicación la ejecuta y el resultado se devuelve para la siguiente decisión. Pide que explique qué revela una falla antes de proponer otro comando. Por ejemplo, proporciona el manifiesto de dependencias y la salida de la instalación fallida, y solicita la corrección mínima fundamentada en la fuente y el resultado esperado de la siguiente comprobación. Conserva en el historial los pasos anteriores que tuvieron éxito y el problema sin resolver.
Laguna XS 2.1 está diseñado para intercalar razonamiento antes de las llamadas a herramientas y entre ellas. El fabricante recomienda conservar el contenido de razonamiento de los mensajes anteriores del asistente al reconstruir la siguiente solicitud. Descartarlo puede impedir que el razonamiento continúe en pasos posteriores. Conserva juntos la respuesta del asistente, su información de llamadas a herramientas y el resultado correspondiente, con el objetivo en curso visible. Esto es especialmente útil cuando varias observaciones contribuyen a una corrección y un paso posterior depende de una decisión tomada antes.
El razonamiento puede habilitarse o deshabilitarse mediante la plantilla de chat. Poolside recomienda habilitarlo para programación con agentes y conservarlo entre turnos. Una solicitud de respuesta directa puede adaptarse a una transformación o explicación pequeña, mientras que una reparación con varias condiciones dependientes se beneficia de un ciclo continuo de razonamiento y observación. Indica el formato de salida final y deja espacio para la respuesta final. Los ajustes de evaluación del fabricante son decisiones de receta, no una garantía universal sobre la cantidad de razonamiento o la longitud máxima de respuesta.
Para una entrada de fuentes extensa, organiza los archivos y la documentación con límites claros y nombres estables. Pide rastrear una relación específica, como qué llamadores dependen de una interfaz modificada, qué condiciones distinguen dos implementaciones o por qué el resultado de una prueba contradice el diagnóstico propuesto. Mantén las decisiones importantes y las comprobaciones reales en un registro compacto de la tarea y elimina el historial irrelevante. El límite de contexto abarca el material de trabajo y la continuación generada; una respuesta final del tamaño de todo el contexto no es una capacidad prometida por separado.
Poolside publica BF16 y variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 y GGUF, así como recursos de modelos de borrador DFlash. Estas son opciones de despliegue distintas. Un número pequeño de parámetros activos no significa que los pesos del modelo completo ocupen únicamente esa cantidad de memoria, y un modelo de borrador es un acompañante de aceleración, no el modelo de programación en sí. Conserva el checkpoint exacto al comparar resultados locales y prepara el código o el contenido de los documentos como texto para este modelo de texto a texto.
El fabricante documenta un problema del analizador de herramientas en versiones antiguas del servicio que puede descartar ciertas llamadas y exponer su marcado sin procesar como texto ordinario de respuesta. Esto ilustra por qué un flujo conectado con herramientas necesita distinguir la solicitud que pretende hacer el modelo de una llamada a función correctamente analizada. Inspecciona el nombre y los argumentos analizados, valídalos contra el esquema real y conserva el resultado de la ejecución. Un informe final debe identificar el producto revisado, las comprobaciones observadas y los supuestos restantes. Un parche o comando propuesto se convierte en un resultado completado solo cuando esos registros establecen su comportamiento.
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Estas características ayudan a explicar el enfoque del modelo en el despliegue local, pero el requisito preciso de memoria sigue dependiendo del checkpoint, la cuantización, el contexto de trabajo y la configuración de servicio.\n\nPara una tarea de programación, proporciona los archivos fuente pertinentes como texto, el comportamiento esperado y el error real o la salida que falla. Una solicitud útil es: “Corrige el manejo de delimitadores escapados de este analizador conservando el formato de entrada publicado. Muestra el cambio propuesto, explica qué casos se ven afectados e identifica ejemplos que revelarían una regresión”. Mantén un entregable concreto y una condición de finalización para que el modelo pueda trabajar hacia un resultado, en lugar de limitarse a discutir el problema.\n\nPara tareas de terminal, proporciona el entorno actual, la salida de los comandos pertinentes y las restricciones del trabajo. En una aplicación conectada con herramientas, el modelo propone una llamada a función, la aplicación la ejecuta y el resultado se devuelve para la siguiente decisión. Pide que explique qué revela una falla antes de proponer otro comando. Por ejemplo, proporciona el manifiesto de dependencias y la salida de la instalación fallida, y solicita la corrección mínima fundamentada en la fuente y el resultado esperado de la siguiente comprobación. Conserva en el historial los pasos anteriores que tuvieron éxito y el problema sin resolver.\n\nLaguna XS 2.1 está diseñado para intercalar razonamiento antes de las llamadas a herramientas y entre ellas. El fabricante recomienda conservar el contenido de razonamiento de los mensajes anteriores del asistente al reconstruir la siguiente solicitud. Descartarlo puede impedir que el razonamiento continúe en pasos posteriores. Conserva juntos la respuesta del asistente, su información de llamadas a herramientas y el resultado correspondiente, con el objetivo en curso visible. Esto es especialmente útil cuando varias observaciones contribuyen a una corrección y un paso posterior depende de una decisión tomada antes.\n\nEl razonamiento puede habilitarse o deshabilitarse mediante la plantilla de chat. Poolside recomienda habilitarlo para programación con agentes y conservarlo entre turnos. Una solicitud de respuesta directa puede adaptarse a una transformación o explicación pequeña, mientras que una reparación con varias condiciones dependientes se beneficia de un ciclo continuo de razonamiento y observación. Indica el formato de salida final y deja espacio para la respuesta final. Los ajustes de evaluación del fabricante son decisiones de receta, no una garantía universal sobre la cantidad de razonamiento o la longitud máxima de respuesta.\n\nPara una entrada de fuentes extensa, organiza los archivos y la documentación con límites claros y nombres estables. Pide rastrear una relación específica, como qué llamadores dependen de una interfaz modificada, qué condiciones distinguen dos implementaciones o por qué el resultado de una prueba contradice el diagnóstico propuesto. Mantén las decisiones importantes y las comprobaciones reales en un registro compacto de la tarea y elimina el historial irrelevante. El límite de contexto abarca el material de trabajo y la continuación generada; una respuesta final del tamaño de todo el contexto no es una capacidad prometida por separado.\n\nPoolside publica BF16 y variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 y GGUF, así como recursos de modelos de borrador DFlash. Estas son opciones de despliegue distintas. Un número pequeño de parámetros activos no significa que los pesos del modelo completo ocupen únicamente esa cantidad de memoria, y un modelo de borrador es un acompañante de aceleración, no el modelo de programación en sí. Conserva el checkpoint exacto al comparar resultados locales y prepara el código o el contenido de los documentos como texto para este modelo de texto a texto.\n\nEl fabricante documenta un problema del analizador de herramientas en versiones antiguas del servicio que puede descartar ciertas llamadas y exponer su marcado sin procesar como texto ordinario de respuesta. Esto ilustra por qué un flujo conectado con herramientas necesita distinguir la solicitud que pretende hacer el modelo de una llamada a función correctamente analizada. Inspecciona el nombre y los argumentos analizados, valídalos contra el esquema real y conserva el resultado de la ejecución. 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Su diseño MoE más pequeño y sus versiones cuantizadas separadas permiten el despliegue local, con necesidades de recursos que dependen de la configuración.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Poolside Laguna XS 2.1 es un modelo de lenguaje de mezcla de expertos para programación con agentes y trabajo de largo alcance, presentado como el modelo más pequeño de despliegue local de la serie Laguna. Tiene 33B de parámetros totales y 3B activos por token. Es un modelo actualizado respecto a Laguna XS.2 que conserva su arquitectura y mejora los resultados de ingeniería de software y tareas de terminal reportados por el fabricante. El modelo acepta texto y genera texto, código, razonamiento y solicitudes de llamadas a herramientas.
Su diseño de 40 capas combina 10 capas de atención global y 30 capas de ventana deslizante, con compuertas sigmoidales y una ventana deslizante de 512 tokens. Esa ventana de atención local es independiente del contexto de 262,144 tokens del modelo. Poolside también describe un diseño de caché KV FP8 para reducir la memoria por token. Estas características ayudan a explicar el enfoque del modelo en el despliegue local, pero el requisito preciso de memoria sigue dependiendo del checkpoint, la cuantización, el contexto de trabajo y la configuración de servicio.
Para una tarea de programación, proporciona los archivos fuente pertinentes como texto, el comportamiento esperado y el error real o la salida que falla. Una solicitud útil es: “Corrige el manejo de delimitadores escapados de este analizador conservando el formato de entrada publicado. Muestra el cambio propuesto, explica qué casos se ven afectados e identifica ejemplos que revelarían una regresión”. Mantén un entregable concreto y una condición de finalización para que el modelo pueda trabajar hacia un resultado, en lugar de limitarse a discutir el problema.
Para tareas de terminal, proporciona el entorno actual, la salida de los comandos pertinentes y las restricciones del trabajo. En una aplicación conectada con herramientas, el modelo propone una llamada a función, la aplicación la ejecuta y el resultado se devuelve para la siguiente decisión. Pide que explique qué revela una falla antes de proponer otro comando. Por ejemplo, proporciona el manifiesto de dependencias y la salida de la instalación fallida, y solicita la corrección mínima fundamentada en la fuente y el resultado esperado de la siguiente comprobación. Conserva en el historial los pasos anteriores que tuvieron éxito y el problema sin resolver.
Laguna XS 2.1 está diseñado para intercalar razonamiento antes de las llamadas a herramientas y entre ellas. El fabricante recomienda conservar el contenido de razonamiento de los mensajes anteriores del asistente al reconstruir la siguiente solicitud. Descartarlo puede impedir que el razonamiento continúe en pasos posteriores. Conserva juntos la respuesta del asistente, su información de llamadas a herramientas y el resultado correspondiente, con el objetivo en curso visible. Esto es especialmente útil cuando varias observaciones contribuyen a una corrección y un paso posterior depende de una decisión tomada antes.
El razonamiento puede habilitarse o deshabilitarse mediante la plantilla de chat. Poolside recomienda habilitarlo para programación con agentes y conservarlo entre turnos. Una solicitud de respuesta directa puede adaptarse a una transformación o explicación pequeña, mientras que una reparación con varias condiciones dependientes se beneficia de un ciclo continuo de razonamiento y observación. Indica el formato de salida final y deja espacio para la respuesta final. Los ajustes de evaluación del fabricante son decisiones de receta, no una garantía universal sobre la cantidad de razonamiento o la longitud máxima de respuesta.
Para una entrada de fuentes extensa, organiza los archivos y la documentación con límites claros y nombres estables. Pide rastrear una relación específica, como qué llamadores dependen de una interfaz modificada, qué condiciones distinguen dos implementaciones o por qué el resultado de una prueba contradice el diagnóstico propuesto. Mantén las decisiones importantes y las comprobaciones reales en un registro compacto de la tarea y elimina el historial irrelevante. El límite de contexto abarca el material de trabajo y la continuación generada; una respuesta final del tamaño de todo el contexto no es una capacidad prometida por separado.
Poolside publica BF16 y variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 y GGUF, así como recursos de modelos de borrador DFlash. Estas son opciones de despliegue distintas. Un número pequeño de parámetros activos no significa que los pesos del modelo completo ocupen únicamente esa cantidad de memoria, y un modelo de borrador es un acompañante de aceleración, no el modelo de programación en sí. Conserva el checkpoint exacto al comparar resultados locales y prepara el código o el contenido de los documentos como texto para este modelo de texto a texto.
El fabricante documenta un problema del analizador de herramientas en versiones antiguas del servicio que puede descartar ciertas llamadas y exponer su marcado sin procesar como texto ordinario de respuesta. Esto ilustra por qué un flujo conectado con herramientas necesita distinguir la solicitud que pretende hacer el modelo de una llamada a función correctamente analizada. Inspecciona el nombre y los argumentos analizados, valídalos contra el esquema real y conserva el resultado de la ejecución. Un informe final debe identificar el producto revisado, las comprobaciones observadas y los supuestos restantes. Un parche o comando propuesto se convierte en un resultado completado solo cuando esos registros establecen su comportamiento.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites poolside/laguna-xs-2.1:free | Predeterminado— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites false | Predeterminadofalse |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 32,768 | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 32,768 | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 128 | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Camposeed | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostop | Tipo | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campofrequency_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campopresence_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campouser | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetrooptional | Contratostream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetroconditions | ContratoUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 262144 bytes. |
Ciclo de vida: synchronous_json
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "poolside/laguna-xs-2.1:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra poolside/laguna-xs-2.1:free
Usa las rutas de método indicadas arriba.
poolside/laguna-xs-2.1:freePoolside Laguna XS 2.1 es un modelo de texto con 33B de parámetros totales y 3B activos para programación con agentes y trabajo de largo alcance. Tiene un contexto de 262,144 tokens y razonamiento nativo entre llamadas a herramientas. Su diseño MoE más pequeño y sus versiones cuantizadas separadas permiten el despliegue local, con necesidades de recursos que dependen de la configuración.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Poolside Laguna XS 2.1 es un modelo de lenguaje de mezcla de expertos para programación con agentes y trabajo de largo alcance, presentado como el modelo más pequeño de despliegue local de la serie Laguna. Tiene 33B de parámetros totales y 3B activos por token. Es un modelo actualizado respecto a Laguna XS.2 que conserva su arquitectura y mejora los resultados de ingeniería de software y tareas de terminal reportados por el fabricante. El modelo acepta texto y genera texto, código, razonamiento y solicitudes de llamadas a herramientas.
Su diseño de 40 capas combina 10 capas de atención global y 30 capas de ventana deslizante, con compuertas sigmoidales y una ventana deslizante de 512 tokens. Esa ventana de atención local es independiente del contexto de 262,144 tokens del modelo. Poolside también describe un diseño de caché KV FP8 para reducir la memoria por token. Estas características ayudan a explicar el enfoque del modelo en el despliegue local, pero el requisito preciso de memoria sigue dependiendo del checkpoint, la cuantización, el contexto de trabajo y la configuración de servicio.
Para una tarea de programación, proporciona los archivos fuente pertinentes como texto, el comportamiento esperado y el error real o la salida que falla. Una solicitud útil es: “Corrige el manejo de delimitadores escapados de este analizador conservando el formato de entrada publicado. Muestra el cambio propuesto, explica qué casos se ven afectados e identifica ejemplos que revelarían una regresión”. Mantén un entregable concreto y una condición de finalización para que el modelo pueda trabajar hacia un resultado, en lugar de limitarse a discutir el problema.
Para tareas de terminal, proporciona el entorno actual, la salida de los comandos pertinentes y las restricciones del trabajo. En una aplicación conectada con herramientas, el modelo propone una llamada a función, la aplicación la ejecuta y el resultado se devuelve para la siguiente decisión. Pide que explique qué revela una falla antes de proponer otro comando. Por ejemplo, proporciona el manifiesto de dependencias y la salida de la instalación fallida, y solicita la corrección mínima fundamentada en la fuente y el resultado esperado de la siguiente comprobación. Conserva en el historial los pasos anteriores que tuvieron éxito y el problema sin resolver.
Laguna XS 2.1 está diseñado para intercalar razonamiento antes de las llamadas a herramientas y entre ellas. El fabricante recomienda conservar el contenido de razonamiento de los mensajes anteriores del asistente al reconstruir la siguiente solicitud. Descartarlo puede impedir que el razonamiento continúe en pasos posteriores. Conserva juntos la respuesta del asistente, su información de llamadas a herramientas y el resultado correspondiente, con el objetivo en curso visible. Esto es especialmente útil cuando varias observaciones contribuyen a una corrección y un paso posterior depende de una decisión tomada antes.
El razonamiento puede habilitarse o deshabilitarse mediante la plantilla de chat. Poolside recomienda habilitarlo para programación con agentes y conservarlo entre turnos. Una solicitud de respuesta directa puede adaptarse a una transformación o explicación pequeña, mientras que una reparación con varias condiciones dependientes se beneficia de un ciclo continuo de razonamiento y observación. Indica el formato de salida final y deja espacio para la respuesta final. Los ajustes de evaluación del fabricante son decisiones de receta, no una garantía universal sobre la cantidad de razonamiento o la longitud máxima de respuesta.
Para una entrada de fuentes extensa, organiza los archivos y la documentación con límites claros y nombres estables. Pide rastrear una relación específica, como qué llamadores dependen de una interfaz modificada, qué condiciones distinguen dos implementaciones o por qué el resultado de una prueba contradice el diagnóstico propuesto. Mantén las decisiones importantes y las comprobaciones reales en un registro compacto de la tarea y elimina el historial irrelevante. El límite de contexto abarca el material de trabajo y la continuación generada; una respuesta final del tamaño de todo el contexto no es una capacidad prometida por separado.
Poolside publica BF16 y variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 y GGUF, así como recursos de modelos de borrador DFlash. Estas son opciones de despliegue distintas. Un número pequeño de parámetros activos no significa que los pesos del modelo completo ocupen únicamente esa cantidad de memoria, y un modelo de borrador es un acompañante de aceleración, no el modelo de programación en sí. Conserva el checkpoint exacto al comparar resultados locales y prepara el código o el contenido de los documentos como texto para este modelo de texto a texto.
El fabricante documenta un problema del analizador de herramientas en versiones antiguas del servicio que puede descartar ciertas llamadas y exponer su marcado sin procesar como texto ordinario de respuesta. Esto ilustra por qué un flujo conectado con herramientas necesita distinguir la solicitud que pretende hacer el modelo de una llamada a función correctamente analizada. Inspecciona el nombre y los argumentos analizados, valídalos contra el esquema real y conserva el resultado de la ejecución. Un informe final debe identificar el producto revisado, las comprobaciones observadas y los supuestos restantes. Un parche o comando propuesto se convierte en un resultado completado solo cuando esos registros establecen su comportamiento.
POST /v1/messagestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites poolside/laguna-xs-2.1:free | Predeterminado— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites false | Predeterminadofalse |
Camposystem | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 32,768 | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_k | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostop_sequences | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campometadata | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional | Contratostream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetroconditions | ContratoUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 262144 bytes. |
Ciclo de vida: synchronous_json
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "poolside/laguna-xs-2.1:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra poolside/laguna-xs-2.1:free
Usa las rutas de método indicadas arriba.