Pareto 26.10

{"about":"### Cómo funciona Pareto 26.10\n\nPareto 26.10 es una versión estable del modelo compuesto de Unbiased. Se basa en un enfoque que selecciona varios modelos de vanguardia y abiertos para cada solicitud y combina sus resultados en una sola respuesta. Este mecanismo difiere del simple envío de una pregunta a un único modelo elegido: el usuario interactúa con una sola Pareto y recibe un resultado conjunto. Los modelos participantes pueden cambiar, por lo que el nombre de la versión no define una lista fija de modelos base.\n\n### Trabajo con texto en Ailoot\n\nEn Ailoot, Pareto 26.10 recibe texto y devuelve texto. La ventana de contexto de esta conexión es de 1 048 576 tokens. Incluye las instrucciones, el historial de conversación, los materiales enviados y la respuesta que se genera. Los metadatos del modelo indican un volumen de respuesta de hasta 131 072 tokens; es un máximo y no la longitud obligatoria de cada generación. Para un trabajo sustantivo, conviene definir de antemano la extensión del resultado y el orden de las secciones.\n\nEl contexto largo permite tareas que comparan varios materiales de texto en una sola solicitud: un encargo técnico y su implementación, requisitos y actas de discusión o varias versiones de un documento. Envía los fragmentos originales con nombres claros y pide vincular las conclusiones con ellos. Por ejemplo, puedes elaborar una tabla de diferencias, identificar contradicciones entre requisitos o preparar un plan de cambios basado en todo el conjunto. Son formas de plantear una tarea de texto; el acceso a tus archivos o a sistemas externos lo determina la aplicación.\n\n### Cómo construir una solicitud de trabajo\n\nPara analizar código, incluye las funciones pertinentes, el comportamiento esperado y el error observado. Pide primero explicar su relación y después proponer un cambio localizado y métodos de comprobación. Para una investigación sobre textos proporcionados, plantea la pregunta, enumera las fuentes dentro de la solicitud y define qué afirmaciones deben acompañarse de una referencia al fragmento correspondiente. Para preparar un documento, indica el público, la finalidad, las secciones obligatorias y los criterios de aceptación.\n\nLa conexión de texto se ofrece mediante Messages, Responses, Chat Completions y la interfaz textual de generateContent. Elegir un formato ayuda a integrar el modelo en un cliente existente. Por sí solo, no añade lectura de imágenes, búsqueda web ni ejecución de comandos. El código, los planes y las recomendaciones obtenidos siguen siendo resultados de generación de texto hasta que tu aplicación lleva a cabo las acciones posteriores.\n\n### Una versión para una selección reproducible\n\nEl identificador `unbiased/pareto-26.10` selecciona específicamente la versión 26.10. Resulta útil cuando necesitas fijar explícitamente el modelo en la configuración de la aplicación o comparar los resultados de una misma versión en tu conjunto de tareas. La versión 26.9 existe por separado y tiene su propia ventana de contexto.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.10","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.10","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.10","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.10","price":{"in":1.6,"in_label":null,"out":6.4,"out_label":null,"sort_in":1.6,"sort_out":6.4,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.10","short":"Modelo de texto compuesto de Unbiased con un contexto de 1 048 576 tokens para analizar grandes conjuntos de materiales y preparar respuestas desarrolladas."}