Poolside Laguna XS 2.1 est un modèle linguistique à mélange d’experts pour la programmation agentique et le travail de longue durée, présenté comme le plus petit modèle de déploiement local de la série Laguna. Il compte 33 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs par jeton. Il s’agit d’une mise à jour de Laguna XS.2 qui conserve l’architecture de ce modèle tout en améliorant les résultats rapportés par le fabricant pour le génie logiciel et les tâches de terminal. Le modèle accepte du texte et génère du texte, du code, du raisonnement et des demandes d’appels d’outils.
Sa conception de 40 couches combine 10 couches d’attention globale et 30 couches à fenêtre glissante, avec un mécanisme de portes sigmoïdes et une fenêtre glissante de 512 jetons. Cette fenêtre d’attention locale est distincte du contexte de 262 144 jetons du modèle. Poolside décrit aussi une conception de cache KV en FP8 pour réduire la mémoire par jeton. Ces caractéristiques aident à expliquer l’orientation du modèle vers le déploiement local, mais les besoins précis en mémoire dépendent toujours du point de contrôle, de la quantification, du contexte de travail et de la configuration de service.
Pour une tâche de programmation, fournissez les fichiers source pertinents sous forme de texte, le comportement attendu et l’erreur réelle ou la sortie en échec. Une demande utile est : « Corrigez le traitement des délimiteurs échappés par cet analyseur tout en préservant le format d’entrée publié. Montrez la modification proposée, expliquez les cas touchés et identifiez des exemples qui révéleraient une régression. » Gardez un livrable concret et une condition d’achèvement pour que le modèle travaille vers un résultat au lieu de simplement discuter du problème.
Pour les tâches de type terminal, fournissez l’environnement actuel, les sorties de commandes pertinentes et les contraintes du travail. Dans une application connectée à des outils, le modèle propose un appel de fonction, l’application l’exécute et le résultat est renvoyé pour la décision suivante. Demandez-lui d’expliquer ce qu’un échec révèle avant de proposer une autre commande. Par exemple, fournissez le manifeste des dépendances et la sortie de l’installation échouée, puis demandez la plus petite correction fondée sur la source et le résultat attendu de la prochaine vérification. Conservez dans l’historique les étapes antérieures réussies et le problème non résolu.
Laguna XS 2.1 est conçu pour une réflexion entrelacée avant et entre les appels d’outils. Le fabricant recommande de conserver le contenu de raisonnement des messages antérieurs de l’assistant lors de la reconstruction de la requête suivante. La suppression de ce contenu peut empêcher la poursuite du raisonnement dans les étapes de suivi. Gardez ensemble la réponse de l’assistant, son information d’appel d’outil et le résultat d’outil correspondant, avec l’objectif en cours bien visible. C’est particulièrement utile lorsque plusieurs observations contribuent à un correctif et qu’une étape ultérieure dépend d’une décision prise plus tôt.
La réflexion peut être activée ou désactivée par le gabarit de clavardage. Poolside recommande de l’activer pour la programmation agentique et de la conserver d’un tour à l’autre. Une demande de réponse directe peut convenir à une petite transformation ou à une explication, tandis qu’une réparation comportant plusieurs conditions dépendantes profite d’une boucle continue de raisonnement et d’observation. Précisez le format de sortie final et laissez de l’espace pour la réponse finale. Les paramètres d’évaluation du fabricant sont des choix de recette, et non une garantie universelle sur la quantité de raisonnement ou la longueur maximale d’une réponse.
Pour une longue entrée source, organisez les fichiers et la documentation avec des limites claires et des noms stables. Demandez de suivre une relation précise, par exemple quels appelants dépendent d’une interface modifiée, quelles conditions distinguent deux implémentations ou pourquoi un résultat de test contredit le diagnostic proposé. Conservez les décisions importantes et les vérifications réelles dans un dossier de tâche compact, et retirez l’historique non pertinent. La limite de contexte couvre le matériel de travail et la continuation générée; une réponse finale occupant tout le contexte n’est pas une capacité distincte promise.
Poolside publie des variantes BF16 et des variantes distinctes FP8, NVFP4, INT4 et GGUF, ainsi que des livrables de modèles auxiliaires DFlash. Ce sont différents choix de déploiement. Un petit nombre de paramètres actifs ne signifie pas que les poids complets du modèle n’occupent que cette quantité de mémoire, et un modèle auxiliaire d’anticipation est un compagnon d’accélération plutôt que le modèle de programmation lui-même. Conservez le point de contrôle exact lors de la comparaison des résultats locaux, et préparez le code ou le contenu des documents sous forme de texte pour ce modèle texte-à-texte.
Le fabricant documente un problème d’analyseur d’outils dans d’anciennes versions de service, qui peut perdre certains appels et exposer leur balisage brut comme du texte de réponse ordinaire. Cela illustre pourquoi un flux connecté à des outils doit distinguer la requête voulue par le modèle d’un appel de fonction correctement analysé. Inspectez le nom et les arguments analysés, validez-les par rapport au schéma réel et conservez le résultat d’exécution. Un rapport final devrait identifier le livrable révisé, les vérifications observées et les hypothèses restantes. Un correctif ou une commande proposés ne deviennent un résultat terminé que lorsque leur comportement est établi par ces relevés.
", "aboutText": "Poolside Laguna XS 2.1 est un modèle linguistique à mélange d’experts pour la programmation agentique et le travail de longue durée, présenté comme le plus petit modèle de déploiement local de la série Laguna. Il compte 33 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs par jeton. Il s’agit d’une mise à jour de Laguna XS.2 qui conserve l’architecture de ce modèle tout en améliorant les résultats rapportés par le fabricant pour le génie logiciel et les tâches de terminal. Le modèle accepte du texte et génère du texte, du code, du raisonnement et des demandes d’appels d’outils.\n\nSa conception de 40 couches combine 10 couches d’attention globale et 30 couches à fenêtre glissante, avec un mécanisme de portes sigmoïdes et une fenêtre glissante de 512 jetons. Cette fenêtre d’attention locale est distincte du contexte de 262 144 jetons du modèle. Poolside décrit aussi une conception de cache KV en FP8 pour réduire la mémoire par jeton. Ces caractéristiques aident à expliquer l’orientation du modèle vers le déploiement local, mais les besoins précis en mémoire dépendent toujours du point de contrôle, de la quantification, du contexte de travail et de la configuration de service.\n\nPour une tâche de programmation, fournissez les fichiers source pertinents sous forme de texte, le comportement attendu et l’erreur réelle ou la sortie en échec. Une demande utile est : « Corrigez le traitement des délimiteurs échappés par cet analyseur tout en préservant le format d’entrée publié. Montrez la modification proposée, expliquez les cas touchés et identifiez des exemples qui révéleraient une régression. » Gardez un livrable concret et une condition d’achèvement pour que le modèle travaille vers un résultat au lieu de simplement discuter du problème.\n\nPour les tâches de type terminal, fournissez l’environnement actuel, les sorties de commandes pertinentes et les contraintes du travail. Dans une application connectée à des outils, le modèle propose un appel de fonction, l’application l’exécute et le résultat est renvoyé pour la décision suivante. Demandez-lui d’expliquer ce qu’un échec révèle avant de proposer une autre commande. Par exemple, fournissez le manifeste des dépendances et la sortie de l’installation échouée, puis demandez la plus petite correction fondée sur la source et le résultat attendu de la prochaine vérification. Conservez dans l’historique les étapes antérieures réussies et le problème non résolu.\n\nLaguna XS 2.1 est conçu pour une réflexion entrelacée avant et entre les appels d’outils. Le fabricant recommande de conserver le contenu de raisonnement des messages antérieurs de l’assistant lors de la reconstruction de la requête suivante. La suppression de ce contenu peut empêcher la poursuite du raisonnement dans les étapes de suivi. Gardez ensemble la réponse de l’assistant, son information d’appel d’outil et le résultat d’outil correspondant, avec l’objectif en cours bien visible. C’est particulièrement utile lorsque plusieurs observations contribuent à un correctif et qu’une étape ultérieure dépend d’une décision prise plus tôt.\n\nLa réflexion peut être activée ou désactivée par le gabarit de clavardage. Poolside recommande de l’activer pour la programmation agentique et de la conserver d’un tour à l’autre. Une demande de réponse directe peut convenir à une petite transformation ou à une explication, tandis qu’une réparation comportant plusieurs conditions dépendantes profite d’une boucle continue de raisonnement et d’observation. Précisez le format de sortie final et laissez de l’espace pour la réponse finale. Les paramètres d’évaluation du fabricant sont des choix de recette, et non une garantie universelle sur la quantité de raisonnement ou la longueur maximale d’une réponse.\n\nPour une longue entrée source, organisez les fichiers et la documentation avec des limites claires et des noms stables. Demandez de suivre une relation précise, par exemple quels appelants dépendent d’une interface modifiée, quelles conditions distinguent deux implémentations ou pourquoi un résultat de test contredit le diagnostic proposé. Conservez les décisions importantes et les vérifications réelles dans un dossier de tâche compact, et retirez l’historique non pertinent. La limite de contexte couvre le matériel de travail et la continuation générée; une réponse finale occupant tout le contexte n’est pas une capacité distincte promise.\n\nPoolside publie des variantes BF16 et des variantes distinctes FP8, NVFP4, INT4 et GGUF, ainsi que des livrables de modèles auxiliaires DFlash. Ce sont différents choix de déploiement. Un petit nombre de paramètres actifs ne signifie pas que les poids complets du modèle n’occupent que cette quantité de mémoire, et un modèle auxiliaire d’anticipation est un compagnon d’accélération plutôt que le modèle de programmation lui-même. Conservez le point de contrôle exact lors de la comparaison des résultats locaux, et préparez le code ou le contenu des documents sous forme de texte pour ce modèle texte-à-texte.\n\nLe fabricant documente un problème d’analyseur d’outils dans d’anciennes versions de service, qui peut perdre certains appels et exposer leur balisage brut comme du texte de réponse ordinaire. Cela illustre pourquoi un flux connecté à des outils doit distinguer la requête voulue par le modèle d’un appel de fonction correctement analysé. Inspectez le nom et les arguments analysés, validez-les par rapport au schéma réel et conservez le résultat d’exécution. Un rapport final devrait identifier le livrable révisé, les vérifications observées et les hypothèses restantes. Un correctif ou une commande proposés ne deviennent un résultat terminé que lorsque leur comportement est établi par ces relevés.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "c9d2e2482d13b2941dd7fc600cdcff39c398a3013c04121da7956eaf6d4cca21", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "fr-ca", "methods": [ { "html": "poolside/laguna-xs-2.1:freePoolside Laguna XS 2.1 est un modèle textuel de 33 milliards de paramètres au total, dont 3 milliards actifs, pour la programmation agentique et le travail de longue durée. Il offre un contexte de 262 144 jetons et du raisonnement natif entre les appels d’outils. Sa conception MoE plus petite et ses versions quantifiées distinctes permettent le déploiement local, avec des besoins en ressources qui dépendent de la configuration.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Poolside Laguna XS 2.1 est un modèle linguistique à mélange d’experts pour la programmation agentique et le travail de longue durée, présenté comme le plus petit modèle de déploiement local de la série Laguna. Il compte 33 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs par jeton. Il s’agit d’une mise à jour de Laguna XS.2 qui conserve l’architecture de ce modèle tout en améliorant les résultats rapportés par le fabricant pour le génie logiciel et les tâches de terminal. Le modèle accepte du texte et génère du texte, du code, du raisonnement et des demandes d’appels d’outils.
Sa conception de 40 couches combine 10 couches d’attention globale et 30 couches à fenêtre glissante, avec un mécanisme de portes sigmoïdes et une fenêtre glissante de 512 jetons. Cette fenêtre d’attention locale est distincte du contexte de 262 144 jetons du modèle. Poolside décrit aussi une conception de cache KV en FP8 pour réduire la mémoire par jeton. Ces caractéristiques aident à expliquer l’orientation du modèle vers le déploiement local, mais les besoins précis en mémoire dépendent toujours du point de contrôle, de la quantification, du contexte de travail et de la configuration de service.
Pour une tâche de programmation, fournissez les fichiers source pertinents sous forme de texte, le comportement attendu et l’erreur réelle ou la sortie en échec. Une demande utile est : « Corrigez le traitement des délimiteurs échappés par cet analyseur tout en préservant le format d’entrée publié. Montrez la modification proposée, expliquez les cas touchés et identifiez des exemples qui révéleraient une régression. » Gardez un livrable concret et une condition d’achèvement pour que le modèle travaille vers un résultat au lieu de simplement discuter du problème.
Pour les tâches de type terminal, fournissez l’environnement actuel, les sorties de commandes pertinentes et les contraintes du travail. Dans une application connectée à des outils, le modèle propose un appel de fonction, l’application l’exécute et le résultat est renvoyé pour la décision suivante. Demandez-lui d’expliquer ce qu’un échec révèle avant de proposer une autre commande. Par exemple, fournissez le manifeste des dépendances et la sortie de l’installation échouée, puis demandez la plus petite correction fondée sur la source et le résultat attendu de la prochaine vérification. Conservez dans l’historique les étapes antérieures réussies et le problème non résolu.
Laguna XS 2.1 est conçu pour une réflexion entrelacée avant et entre les appels d’outils. Le fabricant recommande de conserver le contenu de raisonnement des messages antérieurs de l’assistant lors de la reconstruction de la requête suivante. La suppression de ce contenu peut empêcher la poursuite du raisonnement dans les étapes de suivi. Gardez ensemble la réponse de l’assistant, son information d’appel d’outil et le résultat d’outil correspondant, avec l’objectif en cours bien visible. C’est particulièrement utile lorsque plusieurs observations contribuent à un correctif et qu’une étape ultérieure dépend d’une décision prise plus tôt.
La réflexion peut être activée ou désactivée par le gabarit de clavardage. Poolside recommande de l’activer pour la programmation agentique et de la conserver d’un tour à l’autre. Une demande de réponse directe peut convenir à une petite transformation ou à une explication, tandis qu’une réparation comportant plusieurs conditions dépendantes profite d’une boucle continue de raisonnement et d’observation. Précisez le format de sortie final et laissez de l’espace pour la réponse finale. Les paramètres d’évaluation du fabricant sont des choix de recette, et non une garantie universelle sur la quantité de raisonnement ou la longueur maximale d’une réponse.
Pour une longue entrée source, organisez les fichiers et la documentation avec des limites claires et des noms stables. Demandez de suivre une relation précise, par exemple quels appelants dépendent d’une interface modifiée, quelles conditions distinguent deux implémentations ou pourquoi un résultat de test contredit le diagnostic proposé. Conservez les décisions importantes et les vérifications réelles dans un dossier de tâche compact, et retirez l’historique non pertinent. La limite de contexte couvre le matériel de travail et la continuation générée; une réponse finale occupant tout le contexte n’est pas une capacité distincte promise.
Poolside publie des variantes BF16 et des variantes distinctes FP8, NVFP4, INT4 et GGUF, ainsi que des livrables de modèles auxiliaires DFlash. Ce sont différents choix de déploiement. Un petit nombre de paramètres actifs ne signifie pas que les poids complets du modèle n’occupent que cette quantité de mémoire, et un modèle auxiliaire d’anticipation est un compagnon d’accélération plutôt que le modèle de programmation lui-même. Conservez le point de contrôle exact lors de la comparaison des résultats locaux, et préparez le code ou le contenu des documents sous forme de texte pour ce modèle texte-à-texte.
Le fabricant documente un problème d’analyseur d’outils dans d’anciennes versions de service, qui peut perdre certains appels et exposer leur balisage brut comme du texte de réponse ordinaire. Cela illustre pourquoi un flux connecté à des outils doit distinguer la requête voulue par le modèle d’un appel de fonction correctement analysé. Inspectez le nom et les arguments analysés, validez-les par rapport au schéma réel et conservez le résultat d’exécution. Un rapport final devrait identifier le livrable révisé, les vérifications observées et les hypothèses restantes. Un correctif ou une commande proposés ne deviennent un résultat terminé que lorsque leur comportement est établi par ces relevés.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites poolside/laguna-xs-2.1:free | Par défaut— |
Champmessages | Typearray | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false | Par défautfalse |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 32 768 | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 32 768 | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 128 | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champseed | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstop | Type | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champfrequency_penalty | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champpresence_penalty | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champuser | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètreoptional | Contratstream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètreconditions | ContratUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 262144 bytes. |
Cycle de vie : synchronous_json
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "poolside/laguna-xs-2.1:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra poolside/laguna-xs-2.1:free
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
poolside/laguna-xs-2.1:freePoolside Laguna XS 2.1 est un modèle textuel de 33 milliards de paramètres au total, dont 3 milliards actifs, pour la programmation agentique et le travail de longue durée. Il offre un contexte de 262 144 jetons et du raisonnement natif entre les appels d’outils. Sa conception MoE plus petite et ses versions quantifiées distinctes permettent le déploiement local, avec des besoins en ressources qui dépendent de la configuration.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Poolside Laguna XS 2.1 est un modèle linguistique à mélange d’experts pour la programmation agentique et le travail de longue durée, présenté comme le plus petit modèle de déploiement local de la série Laguna. Il compte 33 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs par jeton. Il s’agit d’une mise à jour de Laguna XS.2 qui conserve l’architecture de ce modèle tout en améliorant les résultats rapportés par le fabricant pour le génie logiciel et les tâches de terminal. Le modèle accepte du texte et génère du texte, du code, du raisonnement et des demandes d’appels d’outils.
Sa conception de 40 couches combine 10 couches d’attention globale et 30 couches à fenêtre glissante, avec un mécanisme de portes sigmoïdes et une fenêtre glissante de 512 jetons. Cette fenêtre d’attention locale est distincte du contexte de 262 144 jetons du modèle. Poolside décrit aussi une conception de cache KV en FP8 pour réduire la mémoire par jeton. Ces caractéristiques aident à expliquer l’orientation du modèle vers le déploiement local, mais les besoins précis en mémoire dépendent toujours du point de contrôle, de la quantification, du contexte de travail et de la configuration de service.
Pour une tâche de programmation, fournissez les fichiers source pertinents sous forme de texte, le comportement attendu et l’erreur réelle ou la sortie en échec. Une demande utile est : « Corrigez le traitement des délimiteurs échappés par cet analyseur tout en préservant le format d’entrée publié. Montrez la modification proposée, expliquez les cas touchés et identifiez des exemples qui révéleraient une régression. » Gardez un livrable concret et une condition d’achèvement pour que le modèle travaille vers un résultat au lieu de simplement discuter du problème.
Pour les tâches de type terminal, fournissez l’environnement actuel, les sorties de commandes pertinentes et les contraintes du travail. Dans une application connectée à des outils, le modèle propose un appel de fonction, l’application l’exécute et le résultat est renvoyé pour la décision suivante. Demandez-lui d’expliquer ce qu’un échec révèle avant de proposer une autre commande. Par exemple, fournissez le manifeste des dépendances et la sortie de l’installation échouée, puis demandez la plus petite correction fondée sur la source et le résultat attendu de la prochaine vérification. Conservez dans l’historique les étapes antérieures réussies et le problème non résolu.
Laguna XS 2.1 est conçu pour une réflexion entrelacée avant et entre les appels d’outils. Le fabricant recommande de conserver le contenu de raisonnement des messages antérieurs de l’assistant lors de la reconstruction de la requête suivante. La suppression de ce contenu peut empêcher la poursuite du raisonnement dans les étapes de suivi. Gardez ensemble la réponse de l’assistant, son information d’appel d’outil et le résultat d’outil correspondant, avec l’objectif en cours bien visible. C’est particulièrement utile lorsque plusieurs observations contribuent à un correctif et qu’une étape ultérieure dépend d’une décision prise plus tôt.
La réflexion peut être activée ou désactivée par le gabarit de clavardage. Poolside recommande de l’activer pour la programmation agentique et de la conserver d’un tour à l’autre. Une demande de réponse directe peut convenir à une petite transformation ou à une explication, tandis qu’une réparation comportant plusieurs conditions dépendantes profite d’une boucle continue de raisonnement et d’observation. Précisez le format de sortie final et laissez de l’espace pour la réponse finale. Les paramètres d’évaluation du fabricant sont des choix de recette, et non une garantie universelle sur la quantité de raisonnement ou la longueur maximale d’une réponse.
Pour une longue entrée source, organisez les fichiers et la documentation avec des limites claires et des noms stables. Demandez de suivre une relation précise, par exemple quels appelants dépendent d’une interface modifiée, quelles conditions distinguent deux implémentations ou pourquoi un résultat de test contredit le diagnostic proposé. Conservez les décisions importantes et les vérifications réelles dans un dossier de tâche compact, et retirez l’historique non pertinent. La limite de contexte couvre le matériel de travail et la continuation générée; une réponse finale occupant tout le contexte n’est pas une capacité distincte promise.
Poolside publie des variantes BF16 et des variantes distinctes FP8, NVFP4, INT4 et GGUF, ainsi que des livrables de modèles auxiliaires DFlash. Ce sont différents choix de déploiement. Un petit nombre de paramètres actifs ne signifie pas que les poids complets du modèle n’occupent que cette quantité de mémoire, et un modèle auxiliaire d’anticipation est un compagnon d’accélération plutôt que le modèle de programmation lui-même. Conservez le point de contrôle exact lors de la comparaison des résultats locaux, et préparez le code ou le contenu des documents sous forme de texte pour ce modèle texte-à-texte.
Le fabricant documente un problème d’analyseur d’outils dans d’anciennes versions de service, qui peut perdre certains appels et exposer leur balisage brut comme du texte de réponse ordinaire. Cela illustre pourquoi un flux connecté à des outils doit distinguer la requête voulue par le modèle d’un appel de fonction correctement analysé. Inspectez le nom et les arguments analysés, validez-les par rapport au schéma réel et conservez le résultat d’exécution. Un rapport final devrait identifier le livrable révisé, les vérifications observées et les hypothèses restantes. Un correctif ou une commande proposés ne deviennent un résultat terminé que lorsque leur comportement est établi par ces relevés.
POST /v1/messagestexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites poolside/laguna-xs-2.1:free | Par défaut— |
Champmessages | Typearray | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false | Par défautfalse |
Champsystem | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 32 768 | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtop_k | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstop_sequences | Typearray | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmetadata | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional | Contratstream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètreconditions | ContratUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 262144 bytes. |
Cycle de vie : synchronous_json
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "poolside/laguna-xs-2.1:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\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/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra poolside/laguna-xs-2.1:free
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.