Pareto 26.9

{"about":"### Une version précédente de la famille Pareto\n\nPareto 26.9 est une version distincte du modèle composite d’Unbiased. Dans la famille Pareto, une requête est traitée avec la participation de plusieurs modèles de pointe et modèles ouverts, puis leurs résultats sont réunis dans une réponse commune. L’utilisateur travaille avec un seul modèle Pareto, sans sélectionner manuellement chaque composant. Le concepteur précise que la composition des modèles sous-jacents peut changer.\n\nLa version 26.9 est restée disponible après l’arrivée de la version stable 26.10. Son identifiant exact `unbiased/pareto-26.9` permet de sélectionner explicitement la version précédente dans une application. Cela a du sens pour les processus existants et les comparaisons où il importe de nommer la version utilisée plutôt que de passer automatiquement à la suivante. Fixer le nom ne rend pas pour autant la composition interne immuable.\n\n### Travail sur les contenus fournis\n\nDans Ailoot, cette version reçoit du texte et produit une réponse textuelle. Sa fenêtre de contexte est de 262 144 tokens. Elle comprend les instructions, l’historique, les contenus sources et la réponse ; les métadonnées du modèle indiquent un volume de réponse pouvant atteindre 131 072 tokens. La version 26.10 dispose d’une fenêtre plus grande ; lors du choix de 26.9, il est donc utile de sélectionner à l’avance les documents et passages réellement pertinents pour la tâche.\n\nLe travail peut être organisé autour de la comparaison de plusieurs textes. Fournissez les exigences, les solutions possibles et les critères de choix, puis demandez un tableau comparatif argumenté pour chaque critère. Pour un long document, précisez l’objectif de l’analyse : relever les contradictions, produire une synthèse ciblée, réunir les questions à poser à l’auteur ou préparer une structure révisée. Les titres des passages sources aideront à relier les conclusions aux données de la requête.\n\n### Dialogue technique\n\nPour analyser un problème de programmation, incluez le code pertinent et le résultat d’exécution déjà obtenu dans votre environnement. Demandez d’expliquer l’observation, de proposer une modification et d’énumérer les signes permettant d’en vérifier le résultat. Transmettez ensuite le résultat de la vérification dans le message suivant. Le dialogue textuel reste ainsi lié à une tâche réelle sans supposer que le modèle accède lui-même aux fichiers ou à l’environnement d’exécution.\n\nPour préparer un nouveau texte, indiquez le public, le plan et le niveau de détail souhaité. La réponse peut être une ébauche de document, une synthèse des données sources, une liste de différences ou une suite d’actions à entreprendre : votre requête définit le format concret.\n\nPareto 26.9 est proposé dans les formats Messages, Responses, Chat Completions et generateContent textuel. Ils décrivent les modes d’intégration au client. Dans cette intégration, les contenus sont transmis sous forme textuelle ; le choix du format de requête n’ajoute pas les images, l’exécution de code ou l’accès à des systèmes externes.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.9","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.9","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.9","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.9","price":{"in":5.0,"in_label":null,"out":15.0,"out_label":null,"sort_in":5.0,"sort_out":15.0,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.9","short":"Version précédente du modèle textuel composite d’Unbiased, avec un contexte de 262 144 tokens pour les processus de travail où la version est fixée explicitement."}