Source: https://ailoot.ai/models/es/unbiased-pareto-26-10/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/unbiased-pareto-26-10/ Language: es # Pareto 26.10 [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/unbiased-pareto-26-10/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/unbiased-pareto-26-10/facts.json) ## [Pareto 26.10](https://ailoot.ai/models/es/unbiased-pareto-26-10/) `unbiased/pareto-26.10` UnbiasedTextoEntrada 0,0016 US$ / 1KSalida 0,0064 US$ / 1K Modelo de texto compuesto de Unbiased con un contexto de 1 048 576 tokens para analizar grandes conjuntos de materiales y preparar respuestas desarrolladas. ### Cómo funciona Pareto 26.10 Pareto 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. ### Trabajo con texto en Ailoot En 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. El 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. ### Cómo construir una solicitud de trabajo Para 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. La 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. ### Una versión para una selección reproducible El 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. ### Disponible mediante Ailoot API Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto No especificado en el catálogo Respuesta máx. No especificado en el catálogo Entrada 0,0016 US$ */ 1K* Salida 0,0064 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00006 US$ */ 1K* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto No especificado en el catálogo Respuesta máx. No especificado en el catálogo Entrada 0,0016 US$ */ 1K* Salida 0,0064 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00006 US$ */ 1K* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto No especificado en el catálogo Respuesta máx. No especificado en el catálogo Entrada 0,0016 US$ */ 1K* Salida 0,0064 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00006 US$ */ 1K* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto No especificado en el catálogo Respuesta máx. No especificado en el catálogo Entrada 0,0016 US$ */ 1K* Salida 0,0064 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00006 US$ */ 1K* `unbiased/pareto-26.10` · JSON ``` {"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. 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Primero determina la entrada y la salida necesarias: texto, imagen, audio o vídeo. Después compara los métodos de API compatibles, el ID exacto del modelo o el modelo al que apunta actualmente el alias, el precio y la unidad de facturación. GET /v1/models es gratuito y enumera los modelos disponibles para tu clave. ¿Cada modelo admite todos los métodos de API y tipos de contenido? Utiliza los métodos de API y los tipos de entrada y salida que figuran en la ficha del modelo. La compatibilidad con texto, imágenes, audio o vídeo depende del modelo y del método seleccionados; consulta su ejemplo de solicitud antes de enviar tus datos. ¿Qué diferencia hay entre el ID de un modelo y un alias? Un ID exacto identifica un modelo concreto. Un alias apunta a un modelo y su destino puede cambiar. Consulta en el catálogo a qué modelo apunta actualmente el alias; utiliza el ID exacto cuando tu integración necesite un modelo concreto. ¿Cómo comparo los precios antes de enviar una solicitud? Consulta en la ficha del modelo el precio y la unidad de facturación del método de API seleccionado. Compara la misma unidad y el mismo tipo de entrada y salida; el historial de solicitudes muestra el uso real y el importe cobrado. ¿Qué ofrece la suscripción? Descuento en compra de tokens para trabajo habitual. Elige el plan según tu volumen; condiciones y precio se muestran al contratar. ¿Cómo aplico un código de hasta el 50%? Introduce el código al comprar tokens. El importe se recalcula según la promoción; ves el descuento antes de pagar. ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.