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IBM: Granite 4.2 8B

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IBM: Granite 4.2 8B

Granite 4.2 8B es el modelo denso de texto con razonamiento de IBM para matemáticas, programación, diálogo multilingüe y agentes guiados por herramientas. Ofrece modos de respuesta completo, directo y de bajo esfuerzo, con un contexto nativo de 128K y una ampliación de contexto largo documentada por separado.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Granite 4.2 8B es el modelo de razonamiento de tamaño medio de IBM de la familia Granite 4.2. El transformer denso de 8000 millones de parámetros y solo descodificador recibe entrenamiento posterior a partir de Granite 4.1 8B Base para razonamiento, generación de código, seguimiento de instrucciones y trabajo guiado por herramientas. Recibe texto y produce texto, con un bloque intermedio de pensamiento en modo de razonamiento y una respuesta final separada.

Diseño del modelo y contexto

El fabricante describe atención de consultas agrupadas, codificación rotatoria de posiciones, capas feed-forward SwiGLU y normalización RMS. El modelo admite de forma nativa un contexto de 128K y documenta una ampliación de contexto largo a 512K. Son configuraciones distintas: la cifra ampliada no debe sustituir al ajuste nativo en una tarea que utilice el perfil estándar. La conversación, el material de origen, los resultados de herramientas y el contenido generado deben caber en el contexto seleccionado.

Tres modos de pensamiento

El pensamiento completo es el modo predeterminado del productor y desarrolla un análisis antes de la respuesta. El modo sin pensamiento devuelve una respuesta directa. El modo de bajo esfuerzo utiliza un proceso de razonamiento más corto para preguntas más sencillas. La plantilla del fabricante representa estas opciones de forma diferente y separa el contenido dentro de los marcadores de pensamiento de la conclusión final.

Para matemáticas o análisis de código, proporciona la condición completa, las definiciones y las restricciones, y después especifica el resultado final que necesitas. Un encargo práctico es: «Determina por qué falla esta función con la entrada aportada, explica la condición responsable y propone una corrección concreta». Una tarea rutinaria de extracción puede pedir únicamente los campos necesarios. Elige un modo adecuado a la profundidad de la tarea sin permitir que el análisis intermedio sustituya al resultado solicitado.

Orientaciones de conversación y generación

IBM recomienda temperature 1.0 y top-p 0.95 en sus modos y tareas de referencia. Sus presupuestos de generación de ejemplo son 8192 tokens nuevos para pensamiento y 2048 para respuestas directas; la ficha permite explícitamente un presupuesto mayor para razonamiento complejo. Estos ejemplos son orientaciones de configuración, no límites máximos estrictos de salida establecidos de forma independiente.

La plantilla predeterminada de varios turnos elimina el pensamiento de los turnos anteriores del asistente para ahorrar contexto. El productor también documenta cómo conservarlo cuando se necesita el historial completo de razonamiento. Mantén claras las respuestas finales y las observaciones útiles para que una consulta posterior pueda revisar la parte pertinente sin confundir un pensamiento intermedio anterior con un hallazgo aceptado.

Llamadas a herramientas y resultados prácticos

El modelo puede razonar sobre qué funciones suministradas debe llamar y devolver contenido estructurado de llamadas a herramientas. Define herramientas con nombres significativos, descripciones y esquemas de parámetros. La aplicación ejecuta la operación seleccionada y devuelve la observación; una tarea continuada debe utilizar ese resultado real. Para un agente de programación, identifica los archivos permitidos y el comportamiento que completa el cambio, y después solicita la implementación y las observaciones de validación que la respaldan.

La ficha enumera doce idiomas probados. Define el idioma de respuesta y conserva los nombres propios o los identificadores de código. El entrenamiento es principalmente en inglés, con datos multilingües, por lo que el rendimiento en otro idioma puede variar; unos pocos ejemplos pertinentes pueden aclarar la tarea y el estilo de salida previstos.

Límites e interpretación

IBM señala que el modelo todavía puede producir respuestas inexactas o sesgadas y que el contenido de pensamiento puede incluir ideas intermedias sin pulir. Contrasta la respuesta final con las fuentes aportadas, comprueba la extracción numérica e inspecciona el código en su aplicación prevista. El resultado útil es una respuesta, un archivo de código o un registro analítico que explicite sus pruebas y la información sin resolver, conservando la edición exacta 4.2 8B y sus diferencias entre modos.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

Fix a mutable default argument

Explain why this Python function shares results across calls and propose a correction: def collect(value, items=[]): items.append(value); return items. The caller may supply an existing list and expects it to be updated. Include tests for two omitted-list calls and one explicitly supplied list. Preserve the function name and calling convention.

Resultado esperado

A corrected collect function, a brief cause explanation and tests distinguishing default-list isolation from explicit-list mutation.

Comprobar el resultado

Check that omitted-list calls return independent lists while an explicitly supplied list is still updated.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ibm-granite/granite-4.2-8b

ibm-granite/granite-4.2-8b

IBM /ibm-granite/granite-4.2-8b

Primeros pasos

Granite 4.2 8B es el modelo denso de texto con razonamiento de IBM para matemáticas, programación, diálogo multilingüe y agentes guiados por herramientas. Ofrece modos de respuesta completo, directo y de bajo esfuerzo, con un contexto nativo de 128K y una ampliación de contexto largo documentada por separado.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
ibm-granite/granite-4.2-8b
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Ejemplos: system, user, assistant, tool, function
Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo.
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Esfuerzo de razonamiento · alto
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto
Esfuerzo de razonamiento · bajo
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo
Esfuerzo de razonamiento · ninguno
Tarifa estándar Cuando no hay esfuerzo de razonamiento

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0003 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0003 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un importe 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "ibm-granite/granite-4.2-8b", "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='ibm-granite/granite-4.2-8b',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='ibm-granite/granite-4.2-8b',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")

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra ibm-granite/granite-4.2-8b

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

ibm-granite/granite-4.2-8b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ibm-granite/granite-4.2-8b

ibm-granite/granite-4.2-8b

IBM /ibm-granite/granite-4.2-8b

Primeros pasos

Granite 4.2 8B es el modelo denso de texto con razonamiento de IBM para matemáticas, programación, diálogo multilingüe y agentes guiados por herramientas. Ofrece modos de respuesta completo, directo y de bajo esfuerzo, con un contexto nativo de 128K y una ampliación de contexto largo documentada por separado.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
ibm-granite/granite-4.2-8b
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Esfuerzo de razonamiento · alto
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto
Esfuerzo de razonamiento · bajo
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo
Esfuerzo de razonamiento · ninguno
Tarifa estándar Cuando no hay esfuerzo de razonamiento

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0003 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0003 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un importe 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 →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "ibm-granite/granite-4.2-8b",
  "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': 'ibm-granite/granite-4.2-8b', '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': 'ibm-granite/granite-4.2-8b', '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))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra ibm-granite/granite-4.2-8b

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

ibm-granite/granite-4.2-8b

FAQ · IBM: Granite 4.2 8B
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · ibm-granite/granite-4.2-8b: text → text

POST /v1/messages · ibm-granite/granite-4.2-8b: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · ibm-granite/granite-4.2-8b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · ibm-granite/granite-4.2-8b: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · ibm-granite/granite-4.2-8b: messages.min_items: 1

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