Source: https://ailoot.ai/models/fr-be/inclusionai-ling-3-1-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-be/inclusionai-ling-3-1-flash/
Language: fr-be

# inclusionAI: Ling 3.1 Flash

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## [inclusionAI: Ling 3.1 Flash](https://ailoot.ai/models/fr-be/inclusionai-ling-3-1-flash/)

Ling 3.1 Flash est le modèle de raisonnement hybride d’inclusionAI pour le travail de bureau, le développement logiciel prolongé et les agents complexes. Son architecture parcimonieuse de 560 milliards de paramètres en active environ 25 milliards par token, au service de la planification en plusieurs étapes, de l’interaction avec des outils et des révisions fondées sur les résultats intermédiaires.

- [**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-be/inclusionai-ling-3-1-flash/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-be/inclusionai-ling-3-1-flash/#method-1)

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Ling 3.1 Flash est le modèle de langage à raisonnement hybride d’inclusionAI pour les tâches comportant plusieurs étapes plutôt qu’une seule réponse courte. Le fabricant le positionne pour le travail de bureau quotidien, l’ingénierie logicielle prolongée et les parcours d’agents complexes. Son architecture à mélange d’experts compte environ 560 milliards de paramètres au total, dont quelque 25 milliards actifs pour chaque token, associant une grande capacité de modèle à un calcul actif réduit.

Son objectif central est de maintenir l’état de la tâche et de corriger la trajectoire des travaux longs. Dans un parcours connecté à des outils, le modèle peut planifier plusieurs étapes, interpréter les résultats intermédiaires et réviser la suivante lorsque les éléments changent. Donnez-lui un objectif précis, les documents disponibles et une définition de l’achèvement. Par exemple : « Examinez ces notes d’incident, identifiez les causes non résolues et produisez un plan d’investigation priorisé. Pour chaque action, nommez les éléments nécessaires pour déterminer si elle a fonctionné. » Une demande vague devient ainsi un résultat examinable et poursuivable.

Pour le travail de bureau, les entrées utiles comprennent des notes sources, du texte extrait de documents, des tableaux aux colonnes clairement définies et le public visé par le rapport. Précisez la période, les unités et la comparaison à employer. Demandez un livrable écrit, comme une note de direction, un plan de rapport ou une explication des changements importants. Exemple : « À partir de ces seuls tableaux trimestriels, expliquez les changements les plus importants, distinguez les valeurs observées des hypothèses et rédigez une synthèse terminée par les questions sans réponse. » Conservez les étiquettes des sources dans l’entrée pour rattacher les affirmations aux bons documents.

Pour le développement logiciel, le fabricant met en avant la refactorisation entre langages, l’optimisation des performances et l’analyse des zones fréquemment utilisées d’une base de code. Fournissez les fichiers pertinents sous forme textuelle, le comportement à préserver, les versions des dépendances et les sorties d’échec ou mesures disponibles. Une demande utile précise une modification proposée et les contrôles nécessaires à son évaluation : « Refactorisez cet analyseur en préservant le format de sortie documenté. Expliquez le comportement affecté, montrez le code révisé et identifiez les cas révélant une régression. » Pour les performances, fournissez des profils ou temps réels et demandez de relier chaque recommandation à un goulet d’étranglement mesuré.

Pour une analyse professionnelle, rassemblez les règles, définitions et éléments pertinents avant de demander une recommandation. Ling 3.1 Flash vise à synthétiser des informations dispersées, interpréter des indicateurs et élaborer des suggestions d’action. Demandez une comparaison nommant les hypothèses et informations encore nécessaires, plutôt qu’un verdict sans fondement. Par exemple, fournissez plusieurs propositions de projet et demandez une note de décision appliquant les mêmes critères à chacune, en séparant les observations étayées des conséquences déduites. Si les éléments se contredisent, demandez les passages en conflit et la question permettant de les départager.

Le fabricant distingue un plafond de contexte du modèle de 1M de tokens du contexte de 256K actuellement ouvert par son service officiel. Ces chiffres décrivent des limites différentes. Organisez les documents de travail autour de la fenêtre applicable et réservez de la place à la réponse ; un plafond au niveau du modèle ne signifie pas que chaque interface accepte autant d’entrée. Pour une tâche vaste, regroupez l’objectif, les décisions prises, les questions non résolues et les références sources. Délimitez explicitement documents et code pour éviter de confondre les éléments à analyser avec les instructions à suivre.

Préparez les tâches connectées avec des descriptions d’outils claires, des arguments attendus et des enregistrements de résultats utiles. Réintroduisez les résultats réels dans la conversation pour fonder la proposition suivante sur des observations. Demandez au modèle d’expliquer ce qu’un résultat change et les éléments encore manquants. Sa conception orientée agents favorise ce schéma de planification et de retour ; l’application effectue les opérations et conserve leurs résultats. Une commande, une modification de code ou un rapport proposé est particulièrement utile lorsque son état est clair : suggestion, exécution avec résultat enregistré, ou attente de vérification.

Ling 3.1 Flash appartient à la lignée des modèles de langage ; l’édition distincte Ling 3.0 Flash VL est le modèle visuel du fabricant. Pour cette tâche textuelle, préparez les sources textuelles et préservez leur structure, leurs étiquettes et leur provenance. Précisez la langue et la forme de sortie : note concise, tableau de constats, explication de correctif ou plan numéroté. Demandez de signaler les informations manquantes et vérifiez le livrable à partir des contraintes originales. Les parcours longs nécessitent toujours l’examen des résultats intermédiaires : une hypothèse erronée précoce peut sinon être reprise dans le raisonnement ultérieur et devenir un rapport final convaincant.

**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `inclusionai/ling-3.1-flash`

[`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=chat)

inclusionAI /`inclusionai/ling-3.1-flash`

### Premiers pas

Ling 3.1 Flash est le modèle de raisonnement hybride d’inclusionAI pour le travail de bureau, le développement logiciel prolongé et les agents complexes. Son architecture parcimonieuse de 560 milliards de paramètres en active environ 25 milliards par token, au service de la planification en plusieurs étapes, de l’interaction avec des outils et des révisions fondées sur les résultats intermédiaires.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions`

Entrée

`text`

Sortie

`text`

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites inclusionai/ling-3.1-flash | Par défaut— |
| Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
| Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
| Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
| Paramètre`optional_controls` | Contratstream |
| Paramètre`control_scope` | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. |
| Paramètre`output_modalities` | Contrattext |
| Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse |
| Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull |

Alias de méthode : `/chat/completions`

Cycle de vie : `synchronous_or_streamed`

Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.

### Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide

Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0006** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0018** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00012** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0006** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0018** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00012** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens |

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Chat OpenAI

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"inclusionai/ling-3.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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
```

```python
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="inclusionai/ling-3.1-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot Ultra · Chat OpenAI

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`choices[].index` | Typeinteger |
| Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

**Ailoot Ultra** [`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `inclusionai/ling-3.1-flash`

[`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=messages)

inclusionAI /`inclusionai/ling-3.1-flash`

### Premiers pas

Ling 3.1 Flash est le modèle de raisonnement hybride d’inclusionAI pour le travail de bureau, le développement logiciel prolongé et les agents complexes. Son architecture parcimonieuse de 560 milliards de paramètres en active environ 25 milliards par token, au service de la planification en plusieurs étapes, de l’interaction avec des outils et des révisions fondées sur les résultats intermédiaires.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

json · sse

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages`

Entrée

`text`

Sortie

`json`, `sse`

Format de sortie

JSON ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites inclusionai/ling-3.1-flash | Par défaut— |
| Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF-8

`chaîne messages[].content`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratstream |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`text_file_material` | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |

Cycle de vie : `synchronous_or_streamed`

### Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide

Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0006** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0018** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00012** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0006** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0018** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00012** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens |

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Messages Anthropic

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet

```json
{
  "model": "inclusionai/ling-3.1-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'inclusionai/ling-3.1-flash', '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
```

```python
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': 'inclusionai/ling-3.1-flash', '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))
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot Ultra · Messages Anthropic

JSON ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`model` | Typestring |
| Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Champ`stop_reason` | Typestring\|null |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

**Ailoot Ultra** [`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=messages)

FAQ · inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

`POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `text` → `json`, `sse`

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

`POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Quelles limites s’appliquent ?

`POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `messages.min_items`: `1`

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