Ling-3.0-flash-VL est l’extension multimodale native de Ling-3.0-flash d’inclusionAI. Elle combine les capacités de langage, de raisonnement et de contexte long du modèle de base avec la compréhension d’images et de vidéos. Le fabricant organise ses tâches visuelles en trois volets : comprendre, raisonner et agir, soit lire des renseignements visuels complexes, les utiliser comme éléments probants et traduire les observations en actions dans une application compatible. La réponse du modèle est du texte ou la représentation d’appel d’outil utilisée par cette application.
L’architecture publiée comporte 124 milliards de paramètres au total et 5,5 milliards de paramètres activés par jeton. Un transformeur visuel extrait les caractéristiques des images et des vidéos, et un projecteur à deux couches les aligne sur la représentation du langage. VideoRoPE transmet les positions spatiales et l’ordre temporel. Le réseau principal hybride de 42 couches alterne Kimi Delta Attention et Multi-head Latent Attention à portes dans un rapport de 5:1, avec routage parcimonieux des experts. Le fabricant décrit jusqu’à 256K jetons de contexte et publie une configuration de contexte étendu à 262 144 jetons.
Pour la compréhension visuelle, fournissez une image lisible et précisez l’observation recherchée. Le fabricant cite notamment le comptage d’objets, les mises en page complexes, les graphiques et le contenu documentaire. Une demande utile sur un document peut solliciter un tableau de champs avec la page ou la région visible à l’appui; une demande sur un graphique peut demander quelle série appuie une comparaison donnée. Préservez les visuels originaux pour pouvoir vérifier les nombres, les étiquettes et les petits détails. Une région peu claire doit demeurer peu claire dans le résultat plutôt que de devenir une valeur devinée.
Pour raisonner à partir d’éléments visuels, fournissez la question, les hypothèses pertinentes et la précision requise dans la réponse finale. Le modèle peut relier un graphique, un diagramme ou une capture d’écran à un calcul et à un raisonnement à plusieurs étapes. Demandez que la conclusion désigne les observations dont elle dépend. Si le processus comprend des outils de calcul ou de recherche de renseignements, conservez leurs résultats réels et distinguez-les de l’interprétation du modèle. Une relation visuelle et une mesure étalonnée sont des types d’éléments probants différents.
Pour la vidéo, préservez l’ordre du contenu et concentrez la question sur un événement, un changement ou un intervalle. Le fabricant cite la localisation d’événements, les questions sur des vidéos longues et les processus de montage de clips comme applications de sa représentation temporelle. Un résultat éditorial pratique peut être une liste de coupes proposée, expliquant les moments à garder et les raisons. Gardez cette proposition reliée à la chronologie source; l’application de montage qui entoure le modèle effectue les modifications et produit le média monté. La compréhension vidéo ne transforme pas en soi la réponse textuelle du modèle en nouveau fichier vidéo.
Pour les tâches d’interface, incluez la capture d’écran actuelle, l’objectif et les actions disponibles pour l’application. Ling-3.0-flash-VL peut interpréter des interfaces Web ou logicielles et proposer des séquences d’actions à partir des renseignements visuels. Renvoyez l’état observé après chaque opération lorsque l’étape suivante en dépend. Un relevé d’achèvement utile montre ce qui a changé dans l’interface et si le résultat demandé est visible, plutôt que de traiter un clic proposé comme une action exécutée.
La réflexion est activée par défaut dans le modèle de conversation du fabricant; son implémentation documentée permet de la désactiver par requête en réglant enable_thinking sur false. La configuration du client et de la génération recommande temperature 1.0, top_p 0.95 et top_k 20; des notes d’évaluation distinctes utilisent leurs propres réglages. Choisissez explicitement la forme de la réponse finale et laissez de la place au contexte multimédia pertinent ainsi qu’au texte généré. Ces réglages du fabricant décrivent la configuration du modèle publié, et non une promesse quant aux commandes exposées par toutes les applications.
Conservez l’identité VL lorsque vous enregistrez un résultat : ses entrées image et vidéo le distinguent du Ling-3.0-flash centré sur le texte et de l’édition Fin spécialisée en finance. Vérifiez les mots extraits, les décomptes, les repères temporels et les actions d’interface proposées à partir du contenu source. Le livrable final utile est une analyse visuelle ou une proposition d’action dont les éléments probants et les détails non résolus demeurent examinables.
", "aboutText": "Ling-3.0-flash-VL est l’extension multimodale native de Ling-3.0-flash d’inclusionAI. Elle combine les capacités de langage, de raisonnement et de contexte long du modèle de base avec la compréhension d’images et de vidéos. Le fabricant organise ses tâches visuelles en trois volets : comprendre, raisonner et agir, soit lire des renseignements visuels complexes, les utiliser comme éléments probants et traduire les observations en actions dans une application compatible. La réponse du modèle est du texte ou la représentation d’appel d’outil utilisée par cette application.\n\nL’architecture publiée comporte 124 milliards de paramètres au total et 5,5 milliards de paramètres activés par jeton. Un transformeur visuel extrait les caractéristiques des images et des vidéos, et un projecteur à deux couches les aligne sur la représentation du langage. VideoRoPE transmet les positions spatiales et l’ordre temporel. Le réseau principal hybride de 42 couches alterne Kimi Delta Attention et Multi-head Latent Attention à portes dans un rapport de 5:1, avec routage parcimonieux des experts. Le fabricant décrit jusqu’à 256K jetons de contexte et publie une configuration de contexte étendu à 262 144 jetons.\n\nPour la compréhension visuelle, fournissez une image lisible et précisez l’observation recherchée. Le fabricant cite notamment le comptage d’objets, les mises en page complexes, les graphiques et le contenu documentaire. Une demande utile sur un document peut solliciter un tableau de champs avec la page ou la région visible à l’appui; une demande sur un graphique peut demander quelle série appuie une comparaison donnée. Préservez les visuels originaux pour pouvoir vérifier les nombres, les étiquettes et les petits détails. Une région peu claire doit demeurer peu claire dans le résultat plutôt que de devenir une valeur devinée.\n\nPour raisonner à partir d’éléments visuels, fournissez la question, les hypothèses pertinentes et la précision requise dans la réponse finale. Le modèle peut relier un graphique, un diagramme ou une capture d’écran à un calcul et à un raisonnement à plusieurs étapes. Demandez que la conclusion désigne les observations dont elle dépend. Si le processus comprend des outils de calcul ou de recherche de renseignements, conservez leurs résultats réels et distinguez-les de l’interprétation du modèle. Une relation visuelle et une mesure étalonnée sont des types d’éléments probants différents.\n\nPour la vidéo, préservez l’ordre du contenu et concentrez la question sur un événement, un changement ou un intervalle. Le fabricant cite la localisation d’événements, les questions sur des vidéos longues et les processus de montage de clips comme applications de sa représentation temporelle. Un résultat éditorial pratique peut être une liste de coupes proposée, expliquant les moments à garder et les raisons. Gardez cette proposition reliée à la chronologie source; l’application de montage qui entoure le modèle effectue les modifications et produit le média monté. La compréhension vidéo ne transforme pas en soi la réponse textuelle du modèle en nouveau fichier vidéo.\n\nPour les tâches d’interface, incluez la capture d’écran actuelle, l’objectif et les actions disponibles pour l’application. Ling-3.0-flash-VL peut interpréter des interfaces Web ou logicielles et proposer des séquences d’actions à partir des renseignements visuels. Renvoyez l’état observé après chaque opération lorsque l’étape suivante en dépend. Un relevé d’achèvement utile montre ce qui a changé dans l’interface et si le résultat demandé est visible, plutôt que de traiter un clic proposé comme une action exécutée.\n\nLa réflexion est activée par défaut dans le modèle de conversation du fabricant; son implémentation documentée permet de la désactiver par requête en réglant enable_thinking sur false. La configuration du client et de la génération recommande temperature 1.0, top_p 0.95 et top_k 20; des notes d’évaluation distinctes utilisent leurs propres réglages. Choisissez explicitement la forme de la réponse finale et laissez de la place au contexte multimédia pertinent ainsi qu’au texte généré. Ces réglages du fabricant décrivent la configuration du modèle publié, et non une promesse quant aux commandes exposées par toutes les applications.\n\nConservez l’identité VL lorsque vous enregistrez un résultat : ses entrées image et vidéo le distinguent du Ling-3.0-flash centré sur le texte et de l’édition Fin spécialisée en finance. Vérifiez les mots extraits, les décomptes, les repères temporels et les actions d’interface proposées à partir du contenu source. Le livrable final utile est une analyse visuelle ou une proposition d’action dont les éléments probants et les détails non résolus demeurent examinables.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Create a cut list from scene notes\n\nUse these transcribed scene notes: 00:00–00:06 unopened package; 00:06–00:18 hands assemble the stand; 00:18–00:25 stand holds a tablet; 00:25–00:35 repeated assembly close-up. Propose a 15-second instructional cut using only these intervals. Preserve the assembly-to-use order and explain any shortened or omitted segment.An ordered cut list with source intervals, chosen durations and a short editorial rationale.Check that selected durations total 15 seconds and that tablet use follows the retained assembly step.inclusionai/ling-3.0-flash-vlLing-3.0-flash-VL ajoute la compréhension d’images et de vidéos au modèle de raisonnement hybride d’inclusionAI. Il prend en charge l’analyse visuelle, le raisonnement fondé sur des éléments probants et les processus d’interface, avec 124 milliards de paramètres au total, 5,5 milliards de paramètres actifs et jusqu’à 256K jetons de contexte.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Ling-3.0-flash-VL est l’extension multimodale native de Ling-3.0-flash d’inclusionAI. Elle combine les capacités de langage, de raisonnement et de contexte long du modèle de base avec la compréhension d’images et de vidéos. Le fabricant organise ses tâches visuelles en trois volets : comprendre, raisonner et agir, soit lire des renseignements visuels complexes, les utiliser comme éléments probants et traduire les observations en actions dans une application compatible. La réponse du modèle est du texte ou la représentation d’appel d’outil utilisée par cette application.
L’architecture publiée comporte 124 milliards de paramètres au total et 5,5 milliards de paramètres activés par jeton. Un transformeur visuel extrait les caractéristiques des images et des vidéos, et un projecteur à deux couches les aligne sur la représentation du langage. VideoRoPE transmet les positions spatiales et l’ordre temporel. Le réseau principal hybride de 42 couches alterne Kimi Delta Attention et Multi-head Latent Attention à portes dans un rapport de 5:1, avec routage parcimonieux des experts. Le fabricant décrit jusqu’à 256K jetons de contexte et publie une configuration de contexte étendu à 262 144 jetons.
Pour la compréhension visuelle, fournissez une image lisible et précisez l’observation recherchée. Le fabricant cite notamment le comptage d’objets, les mises en page complexes, les graphiques et le contenu documentaire. Une demande utile sur un document peut solliciter un tableau de champs avec la page ou la région visible à l’appui; une demande sur un graphique peut demander quelle série appuie une comparaison donnée. Préservez les visuels originaux pour pouvoir vérifier les nombres, les étiquettes et les petits détails. Une région peu claire doit demeurer peu claire dans le résultat plutôt que de devenir une valeur devinée.
Pour raisonner à partir d’éléments visuels, fournissez la question, les hypothèses pertinentes et la précision requise dans la réponse finale. Le modèle peut relier un graphique, un diagramme ou une capture d’écran à un calcul et à un raisonnement à plusieurs étapes. Demandez que la conclusion désigne les observations dont elle dépend. Si le processus comprend des outils de calcul ou de recherche de renseignements, conservez leurs résultats réels et distinguez-les de l’interprétation du modèle. Une relation visuelle et une mesure étalonnée sont des types d’éléments probants différents.
Pour la vidéo, préservez l’ordre du contenu et concentrez la question sur un événement, un changement ou un intervalle. Le fabricant cite la localisation d’événements, les questions sur des vidéos longues et les processus de montage de clips comme applications de sa représentation temporelle. Un résultat éditorial pratique peut être une liste de coupes proposée, expliquant les moments à garder et les raisons. Gardez cette proposition reliée à la chronologie source; l’application de montage qui entoure le modèle effectue les modifications et produit le média monté. La compréhension vidéo ne transforme pas en soi la réponse textuelle du modèle en nouveau fichier vidéo.
Pour les tâches d’interface, incluez la capture d’écran actuelle, l’objectif et les actions disponibles pour l’application. Ling-3.0-flash-VL peut interpréter des interfaces Web ou logicielles et proposer des séquences d’actions à partir des renseignements visuels. Renvoyez l’état observé après chaque opération lorsque l’étape suivante en dépend. Un relevé d’achèvement utile montre ce qui a changé dans l’interface et si le résultat demandé est visible, plutôt que de traiter un clic proposé comme une action exécutée.
La réflexion est activée par défaut dans le modèle de conversation du fabricant; son implémentation documentée permet de la désactiver par requête en réglant enable_thinking sur false. La configuration du client et de la génération recommande temperature 1.0, top_p 0.95 et top_k 20; des notes d’évaluation distinctes utilisent leurs propres réglages. Choisissez explicitement la forme de la réponse finale et laissez de la place au contexte multimédia pertinent ainsi qu’au texte généré. Ces réglages du fabricant décrivent la configuration du modèle publié, et non une promesse quant aux commandes exposées par toutes les applications.
Conservez l’identité VL lorsque vous enregistrez un résultat : ses entrées image et vidéo le distinguent du Ling-3.0-flash centré sur le texte et de l’édition Fin spécialisée en finance. Vérifiez les mots extraits, les décomptes, les repères temporels et les actions d’interface proposées à partir du contenu source. Le livrable final utile est une analyse visuelle ou une proposition d’action dont les éléments probants et les détails non résolus demeurent examinables.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites inclusionai/ling-3.0-flash-vl | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | ContratTableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | ContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’ID 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/objet fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00012 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.00036 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.000024 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00012 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.00036 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.000024 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "inclusionai/ling-3.0-flash-vl", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='inclusionai/ling-3.0-flash-vl',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='inclusionai/ling-3.0-flash-vl',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.0-flash-vl
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
inclusionai/ling-3.0-flash-vlLing-3.0-flash-VL ajoute la compréhension d’images et de vidéos au modèle de raisonnement hybride d’inclusionAI. Il prend en charge l’analyse visuelle, le raisonnement fondé sur des éléments probants et les processus d’interface, avec 124 milliards de paramètres au total, 5,5 milliards de paramètres actifs et jusqu’à 256K jetons de contexte.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Ling-3.0-flash-VL est l’extension multimodale native de Ling-3.0-flash d’inclusionAI. Elle combine les capacités de langage, de raisonnement et de contexte long du modèle de base avec la compréhension d’images et de vidéos. Le fabricant organise ses tâches visuelles en trois volets : comprendre, raisonner et agir, soit lire des renseignements visuels complexes, les utiliser comme éléments probants et traduire les observations en actions dans une application compatible. La réponse du modèle est du texte ou la représentation d’appel d’outil utilisée par cette application.
L’architecture publiée comporte 124 milliards de paramètres au total et 5,5 milliards de paramètres activés par jeton. Un transformeur visuel extrait les caractéristiques des images et des vidéos, et un projecteur à deux couches les aligne sur la représentation du langage. VideoRoPE transmet les positions spatiales et l’ordre temporel. Le réseau principal hybride de 42 couches alterne Kimi Delta Attention et Multi-head Latent Attention à portes dans un rapport de 5:1, avec routage parcimonieux des experts. Le fabricant décrit jusqu’à 256K jetons de contexte et publie une configuration de contexte étendu à 262 144 jetons.
Pour la compréhension visuelle, fournissez une image lisible et précisez l’observation recherchée. Le fabricant cite notamment le comptage d’objets, les mises en page complexes, les graphiques et le contenu documentaire. Une demande utile sur un document peut solliciter un tableau de champs avec la page ou la région visible à l’appui; une demande sur un graphique peut demander quelle série appuie une comparaison donnée. Préservez les visuels originaux pour pouvoir vérifier les nombres, les étiquettes et les petits détails. Une région peu claire doit demeurer peu claire dans le résultat plutôt que de devenir une valeur devinée.
Pour raisonner à partir d’éléments visuels, fournissez la question, les hypothèses pertinentes et la précision requise dans la réponse finale. Le modèle peut relier un graphique, un diagramme ou une capture d’écran à un calcul et à un raisonnement à plusieurs étapes. Demandez que la conclusion désigne les observations dont elle dépend. Si le processus comprend des outils de calcul ou de recherche de renseignements, conservez leurs résultats réels et distinguez-les de l’interprétation du modèle. Une relation visuelle et une mesure étalonnée sont des types d’éléments probants différents.
Pour la vidéo, préservez l’ordre du contenu et concentrez la question sur un événement, un changement ou un intervalle. Le fabricant cite la localisation d’événements, les questions sur des vidéos longues et les processus de montage de clips comme applications de sa représentation temporelle. Un résultat éditorial pratique peut être une liste de coupes proposée, expliquant les moments à garder et les raisons. Gardez cette proposition reliée à la chronologie source; l’application de montage qui entoure le modèle effectue les modifications et produit le média monté. La compréhension vidéo ne transforme pas en soi la réponse textuelle du modèle en nouveau fichier vidéo.
Pour les tâches d’interface, incluez la capture d’écran actuelle, l’objectif et les actions disponibles pour l’application. Ling-3.0-flash-VL peut interpréter des interfaces Web ou logicielles et proposer des séquences d’actions à partir des renseignements visuels. Renvoyez l’état observé après chaque opération lorsque l’étape suivante en dépend. Un relevé d’achèvement utile montre ce qui a changé dans l’interface et si le résultat demandé est visible, plutôt que de traiter un clic proposé comme une action exécutée.
La réflexion est activée par défaut dans le modèle de conversation du fabricant; son implémentation documentée permet de la désactiver par requête en réglant enable_thinking sur false. La configuration du client et de la génération recommande temperature 1.0, top_p 0.95 et top_k 20; des notes d’évaluation distinctes utilisent leurs propres réglages. Choisissez explicitement la forme de la réponse finale et laissez de la place au contexte multimédia pertinent ainsi qu’au texte généré. Ces réglages du fabricant décrivent la configuration du modèle publié, et non une promesse quant aux commandes exposées par toutes les applications.
Conservez l’identité VL lorsque vous enregistrez un résultat : ses entrées image et vidéo le distinguent du Ling-3.0-flash centré sur le texte et de l’édition Fin spécialisée en finance. Vérifiez les mots extraits, les décomptes, les repères temporels et les actions d’interface proposées à partir du contenu source. Le livrable final utile est une analyse visuelle ou une proposition d’action dont les éléments probants et les détails non résolus demeurent examinables.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites inclusionai/ling-3.0-flash-vl | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
Chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_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
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00012 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.00036 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.000024 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.00012 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.00036 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.000024 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "inclusionai/ling-3.0-flash-vl",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'inclusionai/ling-3.0-flash-vl', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'inclusionai/ling-3.0-flash-vl', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.0-flash-vl
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Create a cut list from scene notes\n\nUse these transcribed scene notes: 00:00–00:06 unopened package; 00:06–00:18 hands assemble the stand; 00:18–00:25 stand holds a tablet; 00:25–00:35 repeated assembly close-up. Propose a 15-second instructional cut using only these intervals. Preserve the assembly-to-use order and explain any shortened or omitted segment.An ordered cut list with source intervals, chosen durations and a short editorial rationale.Check that selected durations total 15 seconds and that tablet use follows the retained assembly step.