Source: https://ailoot.ai/models/fr-ca/poolside-laguna-s-2-1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ca/poolside-laguna-s-2-1/ Language: fr-ca # Poolside: Laguna S 2.1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ca/poolside-laguna-s-2-1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ca/poolside-laguna-s-2-1/facts.json) ## [Poolside: Laguna S 2.1](https://ailoot.ai/models/fr-ca/poolside-laguna-s-2-1/) Poolside Laguna S 2.1 est un modèle textuel pour la programmation agentique et le travail de longue durée, avec 118 milliards de paramètres au total et environ 8 milliards actifs. Il combine un contexte de 1 048 576 jetons, l’utilisation native d’outils et du raisonnement entrelacé; préserver la réflexion antérieure l’aide à poursuivre efficacement d’un appel d’outil à l’autre. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/poolside-laguna-s-2-1/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/poolside-laguna-s-2-1/#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. Poolside Laguna S 2.1 est un modèle linguistique à mélange d’experts conçu pour la programmation agentique et le travail de longue durée. Il compte 118 milliards de paramètres au total et environ 8 milliards actifs par jeton, ce qui le situe entre Laguna XS 2.1, plus petit, et Laguna M.1, plus grand, dans la série du fabricant. Le modèle traite du texte et produit du texte, du code, du raisonnement et des demandes d’appels d’outils dans une application connectée à des outils. Son architecture combine l’attention globale et l’attention à fenêtre glissante dans 48 couches : 12 couches globales et 36 couches à fenêtre glissante. La fenêtre glissante de 512 jetons décrit l’attention locale dans ces couches, tandis que le contexte documenté du modèle est de 1 048 576 jetons. Ce sont des mesures différentes. Le contexte plus grand soutient les tâches qui accumulent des fichiers source, des observations et des décisions sur de nombreuses étapes. Gardez ensemble l’objectif de travail et les éléments probants significatifs, et réservez de l’espace pour le raisonnement ultérieur et la réponse finale dans la configuration applicable. La vocation centrale du modèle est le travail logiciel qui exige de la persévérance, des vérifications et des révisions. Pour une tâche sur un dépôt, fournissez le comportement attendu, les fichiers pertinents sous forme de texte, l’information sur les dépendances et la sortie réelle en échec. Demandez un résultat ciblé : « Retracez la cause de cette régression, proposez une modification qui préserve l’interface documentée et identifiez les vérifications qui permettraient de distinguer un correctif d’une modification sans rapport. » Dans un flux connecté à des outils, donnez au modèle le résultat de chaque vérification exécutée avant qu’il choisisse l’étape suivante. Pour le travail d’optimisation, fournissez des mesures et un objectif explicite. Par exemple : « Utilisez ce profil et ce rapport d’allocations pour identifier un goulot d’étranglement. Proposez une modification, expliquez l’effet attendu et comparez-le à la référence après répétition de la même mesure. » Cela rend une affirmation de performance inspectable. La publication de Poolside présente la vérification et la progression continue comme des comportements importants, mais une explication convaincante ne suffit pas à établir qu’une révision est plus rapide, correcte ou complète. Conservez les observations qui justifient de garder ou de rejeter la modification. Laguna S 2.1 prend en charge la réflexion entrelacée avant et entre les appels d’outils. Le fabricant recommande de conserver le contenu de raisonnement des messages antérieurs de l’assistant dans l’historique suivant; supprimer ces blocs peut interrompre le raisonnement lors des étapes de suivi. Gardez ensemble la réponse de l’assistant, l’information d’appel d’outil et le résultat d’outil correspondant. Cela aide une tâche plus longue à se poursuivre à partir de son état réel au lieu de reconstruire à répétition ce qui a déjà été tenté. Les choix documentés de réflexion sont off et max, avec max activé par défaut dans la configuration décrite par le fabricant. Dans ce mode, le modèle détermine son budget de réflexion; la publication ne présente pas de commandes d’effort low, medium et high distinctes. Pour la programmation agentique, Poolside recommande d’activer la réflexion et de la conserver entre les étapes. Précisez explicitement le livrable final et les critères d’achèvement, et distinguez une longue séquence de raisonnement du résultat terminé. Le fabricant identifie l’excès de réflexion, surtout en mathématiques de concours, comme une limite substantielle. Les définitions d’outils demandent une attention particulière. Poolside rapporte que S 2.1 peut d’abord s’appuyer sur une interface d’outil familière plutôt que de suivre attentivement un schéma similaire mais différent. Il peut aussi produire du JSON mal formé ou mal échappé lorsqu’un argument d’outil contient un tableau imbriqué. Fournissez les définitions réelles des arguments, validez les appels proposés et renvoyez une erreur précise lorsque l’appel ne correspond pas. Le fabricant décrit la correction par rétroaction dans le contexte comme un moyen de résoudre certains de ces écarts. Gardez l’observation de l’outil qui en résulte disponible pour la décision suivante. Le fabricant publie des variantes BF16 et quantifiées distinctes et un modèle auxiliaire DFlash optionnel. Ce sont des livrables et des recettes de service distincts; il ne faut donc pas déduire l’utilisation de mémoire d’un point de contrôle quantifié ou la performance du décodage spéculatif à partir du nom général du modèle. Pour le travail textuel courant, préparez le code source, les sorties de commandes et les extraits de documents comme du texte lisible. La publication note l’absence de capacité de vision du modèle; une capture d’écran nécessite une observation textuelle ou une étape d’inspection externe appropriée avant de pouvoir appuyer l’analyse. Demandez un livrable final qui identifie le livrable modifié, les décisions importantes, les vérifications observées et toute condition non résolue. Pour une révision de code, reliez les constats à la source pertinente et montrez pourquoi chaque problème affecte le comportement. Pour une réparation, distinguez le correctif proposé d’un correctif dont le comportement a réellement été vérifié. La conservation de l’historique de raisonnement et d’outils aide le modèle à mener la tâche à bien, tandis que le livrable final et les résultats consignés établissent ce qui a été accompli. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Propose a measured loop optimization Review this Python loop: totals = {} for row in rows: totals[row["id"]] = sum(x["amount"] for x in rows if x["id"] == row["id"]) It repeatedly rescans rows. Propose a single-pass replacement preserving per-ID totals. Give a duplicate-ID example and explain how to compare results and timing on the same input without claiming a speed measurement. ``` #### Résultat attendu ``` A single-pass aggregation patch, correctness example and a baseline comparison procedure. ``` #### Vérifier le résultat ``` Check repeated IDs accumulate all amounts and the proposal contains no fabricated timing improvement. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `poolside/laguna-s-2.1` [`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=chat) Poolside /`poolside/laguna-s-2.1` ### Pour commencer Poolside Laguna S 2.1 est un modèle textuel pour la programmation agentique et le travail de longue durée, avec 118 milliards de paramètres au total et environ 8 milliards actifs. Il combine un contexte de 1 048 576 jetons, l’utilisation native d’outils et du raisonnement entrelacé; préserver la réflexion antérieure l’aide à poursuivre efficacement d’un appel d’outil à l’autre. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `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 poolside/laguna-s-2.1 | 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 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— | | Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— | | Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— | | Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— | | Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— | | Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— | 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 comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Paramètre`control_scope` | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_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. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard 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 | 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 **$0.0002** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0004** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 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 **$0.0002** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0004** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "poolside/laguna-s-2.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') 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='poolside/laguna-s-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) 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")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path 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) 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)) with client.chat.completions.stream(model='poolside/laguna-s-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat 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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `poolside/laguna-s-2.1` [`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=messages) Poolside /`poolside/laguna-s-2.1` ### Pour commencer Poolside Laguna S 2.1 est un modèle textuel pour la programmation agentique et le travail de longue durée, avec 118 milliards de paramètres au total et environ 8 milliards actifs. Il combine un contexte de 1 048 576 jetons, l’utilisation native d’outils et du raisonnement entrelacé; préserver la réflexion antérieure l’aide à poursuivre efficacement d’un appel d’outil à l’autre. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `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 poolside/laguna-s-2.1 | 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 Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard 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 | 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 **$0.0002** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0004** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 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 **$0.0002** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0004** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "poolside/laguna-s-2.1", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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 · Anthropic Messages 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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=messages) FAQ · Poolside: Laguna S 2.1 Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-s-2.1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `poolside/laguna-s-2.1`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-s-2.1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `poolside/laguna-s-2.1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-s-2.1`: `messages.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ca/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ca) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.