Poolside Laguna XS 2.1 es un modelo de lenguaje de mezcla de expertos para programación con agentes y trabajo a largo plazo, presentado como el modelo más pequeño para 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: conserva su arquitectura y mejora los resultados de ingeniería de software y tareas de terminal que comunica 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 de ventana deslizante, con activación mediante sigmoid y una ventana deslizante de 512 tokens. Esa ventana de atención local está separada 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 hacia el despliegue local, pero el requisito exacto de memoria sigue dependiendo del checkpoint, la cuantización, el contexto de trabajo y la configuración del servicio.
Para una tarea de programación, proporciona los archivos fuente pertinentes como texto, el comportamiento esperado y el error real o la salida fallida. Una solicitud útil es: «Corrige el tratamiento de los delimitadores escapados en 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 una entrega concreta y una condición de finalización para que el modelo pueda trabajar hacia un resultado en lugar de limitarse a hablar del problema.
Para tareas de terminal, proporciona el entorno actual, la salida pertinente de comandos 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. Pídele que explique lo que revela un fallo antes de proponer otro comando. Por ejemplo, aporta el manifiesto de dependencias y la salida de una instalación fallida y solicita después la corrección mínima respaldada por las fuentes y el resultado esperado de la siguiente comprobación. Conserva en el historial los pasos anteriores exitosos 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 mensajes anteriores del asistente al reconstruir la siguiente solicitud. Eliminar ese contenido puede impedir que continúe el razonamiento en pasos posteriores. Conserva juntos la respuesta del asistente, su información de llamadas a herramientas y el resultado correspondiente de la herramienta, manteniendo visible el objetivo en curso. Esto resulta especialmente útil cuando varias observaciones contribuyen a una corrección y un paso posterior depende de una decisión anterior.
El razonamiento se puede activar o desactivar mediante la plantilla de chat. Poolside recomienda activarlo 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 bucle 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 opciones de una receta, no una garantía universal sobre la cantidad de razonamiento o la longitud máxima de respuesta.
Para una entrada extensa de fuentes, organiza los archivos y la documentación con límites claros y nombres estables. Pide que se siga una relación concreta, 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. Conserva las decisiones importantes y las comprobaciones reales en un registro compacto de la tarea y elimina el historial irrelevante. El límite de contexto cubre el material de trabajo y la continuación generada; una respuesta final que ocupe todo el contexto no constituye una capacidad prometida aparte.
Poolside publica BF16 y variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 y GGUF, así como artefactos de modelos borrador DFlash. Son opciones de despliegue distintas. Un número pequeño de parámetros activos no significa que los pesos del modelo completo ocupen solo esa cantidad de memoria, y un modelo borrador es un acompañante de aceleración, no el propio modelo de programación. Conserva el checkpoint exacto al comparar resultados locales y prepara el código o el contenido de 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 omitir ciertas llamadas y mostrar su marcado sin procesar como texto ordinario de respuesta. Esto ilustra por qué un flujo conectado con herramientas necesita distinguir la solicitud prevista del modelo de una llamada a función correctamente analizada. Examina el nombre y los argumentos analizados, valídalos con el esquema real y conserva el resultado de ejecución. Un informe final debe identificar el producto revisado, las comprobaciones observadas y los supuestos pendientes. Un parche o comando propuesto solo se convierte en un resultado completado cuando esos registros establecen su comportamiento.
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Estas características ayudan a explicar el enfoque del modelo hacia el despliegue local, pero el requisito exacto de memoria sigue dependiendo del checkpoint, la cuantización, el contexto de trabajo y la configuración del servicio.\n\nPara una tarea de programación, proporciona los archivos fuente pertinentes como texto, el comportamiento esperado y el error real o la salida fallida. Una solicitud útil es: «Corrige el tratamiento de los delimitadores escapados en 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 una entrega concreta y una condición de finalización para que el modelo pueda trabajar hacia un resultado en lugar de limitarse a hablar del problema.\n\nPara tareas de terminal, proporciona el entorno actual, la salida pertinente de comandos 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. Pídele que explique lo que revela un fallo antes de proponer otro comando. Por ejemplo, aporta el manifiesto de dependencias y la salida de una instalación fallida y solicita después la corrección mínima respaldada por las fuentes y el resultado esperado de la siguiente comprobación. Conserva en el historial los pasos anteriores exitosos 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 mensajes anteriores del asistente al reconstruir la siguiente solicitud. Eliminar ese contenido puede impedir que continúe el razonamiento en pasos posteriores. Conserva juntos la respuesta del asistente, su información de llamadas a herramientas y el resultado correspondiente de la herramienta, manteniendo visible el objetivo en curso. Esto resulta especialmente útil cuando varias observaciones contribuyen a una corrección y un paso posterior depende de una decisión anterior.\n\nEl razonamiento se puede activar o desactivar mediante la plantilla de chat. Poolside recomienda activarlo 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 bucle 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 opciones de una receta, no una garantía universal sobre la cantidad de razonamiento o la longitud máxima de respuesta.\n\nPara una entrada extensa de fuentes, organiza los archivos y la documentación con límites claros y nombres estables. Pide que se siga una relación concreta, 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. Conserva las decisiones importantes y las comprobaciones reales en un registro compacto de la tarea y elimina el historial irrelevante. El límite de contexto cubre el material de trabajo y la continuación generada; una respuesta final que ocupe todo el contexto no constituye una capacidad prometida aparte.\n\nPoolside publica BF16 y variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 y GGUF, así como artefactos de modelos borrador DFlash. Son opciones de despliegue distintas. Un número pequeño de parámetros activos no significa que los pesos del modelo completo ocupen solo esa cantidad de memoria, y un modelo borrador es un acompañante de aceleración, no el propio modelo de programación. Conserva el checkpoint exacto al comparar resultados locales y prepara el código o el contenido de 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 omitir ciertas llamadas y mostrar su marcado sin procesar como texto ordinario de respuesta. Esto ilustra por qué un flujo conectado con herramientas necesita distinguir la solicitud prevista del modelo de una llamada a función correctamente analizada. Examina el nombre y los argumentos analizados, valídalos con el esquema real y conserva el resultado de ejecución. Un informe final debe identificar el producto revisado, las comprobaciones observadas y los supuestos pendientes. 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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 a largo plazo, presentado como el modelo más pequeño para 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: conserva su arquitectura y mejora los resultados de ingeniería de software y tareas de terminal que comunica 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 de ventana deslizante, con activación mediante sigmoid y una ventana deslizante de 512 tokens. Esa ventana de atención local está separada 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 hacia el despliegue local, pero el requisito exacto de memoria sigue dependiendo del checkpoint, la cuantización, el contexto de trabajo y la configuración del servicio.
Para una tarea de programación, proporciona los archivos fuente pertinentes como texto, el comportamiento esperado y el error real o la salida fallida. Una solicitud útil es: «Corrige el tratamiento de los delimitadores escapados en 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 una entrega concreta y una condición de finalización para que el modelo pueda trabajar hacia un resultado en lugar de limitarse a hablar del problema.
Para tareas de terminal, proporciona el entorno actual, la salida pertinente de comandos 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. Pídele que explique lo que revela un fallo antes de proponer otro comando. Por ejemplo, aporta el manifiesto de dependencias y la salida de una instalación fallida y solicita después la corrección mínima respaldada por las fuentes y el resultado esperado de la siguiente comprobación. Conserva en el historial los pasos anteriores exitosos 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 mensajes anteriores del asistente al reconstruir la siguiente solicitud. Eliminar ese contenido puede impedir que continúe el razonamiento en pasos posteriores. Conserva juntos la respuesta del asistente, su información de llamadas a herramientas y el resultado correspondiente de la herramienta, manteniendo visible el objetivo en curso. Esto resulta especialmente útil cuando varias observaciones contribuyen a una corrección y un paso posterior depende de una decisión anterior.
El razonamiento se puede activar o desactivar mediante la plantilla de chat. Poolside recomienda activarlo 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 bucle 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 opciones de una receta, no una garantía universal sobre la cantidad de razonamiento o la longitud máxima de respuesta.
Para una entrada extensa de fuentes, organiza los archivos y la documentación con límites claros y nombres estables. Pide que se siga una relación concreta, 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. Conserva las decisiones importantes y las comprobaciones reales en un registro compacto de la tarea y elimina el historial irrelevante. El límite de contexto cubre el material de trabajo y la continuación generada; una respuesta final que ocupe todo el contexto no constituye una capacidad prometida aparte.
Poolside publica BF16 y variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 y GGUF, así como artefactos de modelos borrador DFlash. Son opciones de despliegue distintas. Un número pequeño de parámetros activos no significa que los pesos del modelo completo ocupen solo esa cantidad de memoria, y un modelo borrador es un acompañante de aceleración, no el propio modelo de programación. Conserva el checkpoint exacto al comparar resultados locales y prepara el código o el contenido de 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 omitir ciertas llamadas y mostrar su marcado sin procesar como texto ordinario de respuesta. Esto ilustra por qué un flujo conectado con herramientas necesita distinguir la solicitud prevista del modelo de una llamada a función correctamente analizada. Examina el nombre y los argumentos analizados, valídalos con el esquema real y conserva el resultado de ejecución. Un informe final debe identificar el producto revisado, las comprobaciones observadas y los supuestos pendientes. Un parche o comando propuesto solo se convierte en un resultado completado 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 $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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 a largo plazo. 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 a largo plazo, presentado como el modelo más pequeño para 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: conserva su arquitectura y mejora los resultados de ingeniería de software y tareas de terminal que comunica 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 de ventana deslizante, con activación mediante sigmoid y una ventana deslizante de 512 tokens. Esa ventana de atención local está separada 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 hacia el despliegue local, pero el requisito exacto de memoria sigue dependiendo del checkpoint, la cuantización, el contexto de trabajo y la configuración del servicio.
Para una tarea de programación, proporciona los archivos fuente pertinentes como texto, el comportamiento esperado y el error real o la salida fallida. Una solicitud útil es: «Corrige el tratamiento de los delimitadores escapados en 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 una entrega concreta y una condición de finalización para que el modelo pueda trabajar hacia un resultado en lugar de limitarse a hablar del problema.
Para tareas de terminal, proporciona el entorno actual, la salida pertinente de comandos 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. Pídele que explique lo que revela un fallo antes de proponer otro comando. Por ejemplo, aporta el manifiesto de dependencias y la salida de una instalación fallida y solicita después la corrección mínima respaldada por las fuentes y el resultado esperado de la siguiente comprobación. Conserva en el historial los pasos anteriores exitosos 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 mensajes anteriores del asistente al reconstruir la siguiente solicitud. Eliminar ese contenido puede impedir que continúe el razonamiento en pasos posteriores. Conserva juntos la respuesta del asistente, su información de llamadas a herramientas y el resultado correspondiente de la herramienta, manteniendo visible el objetivo en curso. Esto resulta especialmente útil cuando varias observaciones contribuyen a una corrección y un paso posterior depende de una decisión anterior.
El razonamiento se puede activar o desactivar mediante la plantilla de chat. Poolside recomienda activarlo 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 bucle 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 opciones de una receta, no una garantía universal sobre la cantidad de razonamiento o la longitud máxima de respuesta.
Para una entrada extensa de fuentes, organiza los archivos y la documentación con límites claros y nombres estables. Pide que se siga una relación concreta, 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. Conserva las decisiones importantes y las comprobaciones reales en un registro compacto de la tarea y elimina el historial irrelevante. El límite de contexto cubre el material de trabajo y la continuación generada; una respuesta final que ocupe todo el contexto no constituye una capacidad prometida aparte.
Poolside publica BF16 y variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 y GGUF, así como artefactos de modelos borrador DFlash. Son opciones de despliegue distintas. Un número pequeño de parámetros activos no significa que los pesos del modelo completo ocupen solo esa cantidad de memoria, y un modelo borrador es un acompañante de aceleración, no el propio modelo de programación. Conserva el checkpoint exacto al comparar resultados locales y prepara el código o el contenido de 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 omitir ciertas llamadas y mostrar su marcado sin procesar como texto ordinario de respuesta. Esto ilustra por qué un flujo conectado con herramientas necesita distinguir la solicitud prevista del modelo de una llamada a función correctamente analizada. Examina el nombre y los argumentos analizados, valídalos con el esquema real y conserva el resultado de ejecución. Un informe final debe identificar el producto revisado, las comprobaciones observadas y los supuestos pendientes. Un parche o comando propuesto solo se convierte en un resultado completado 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 $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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.