inclusionAI: Ling 3.1 Flash
Ling 3.1 Flash est le modèle de raisonnement hybride d’inclusionAI pour la bureautique, le développement logiciel prolongé et les agents complexes. Son architecture parcimonieuse de 560 milliards de paramètres en active environ 25 milliards par token pour la planification en plusieurs étapes, les interactions avec les outils et les révisions fondées sur les résultats intermédiaires.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsinclusionai/ling-3.1-flash - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesinclusionai/ling-3.1-flash
À propos du modèle
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Ling 3.1 Flash est le modèle de langage à raisonnement hybride d’inclusionAI pour les tâches comportant plusieurs étapes plutôt qu’une seule réponse courte. Le fabricant le positionne pour la bureautique quotidienne, l’ingénierie logicielle prolongée et les flux d’agents complexes. Son architecture à mélange d’experts compte environ 560 milliards de paramètres au total, dont environ 25 milliards actifs par token, associant une grande capacité de modèle à un volume de calcul actif plus réduit.
Son objectif de conception central est de maintenir l’état de la tâche et de corriger le déroulement des travaux longs. Dans un flux connecté à des outils, le modèle peut planifier plusieurs étapes, interpréter les résultats intermédiaires et réviser la suivante lorsque les éléments changent. Donnez-lui un objectif précis, les documents disponibles et une définition de l’achèvement. Par exemple : « Examinez ces notes d’incident, identifiez les causes non résolues et produisez un plan d’investigation priorisé. Pour chaque action, indiquez les preuves permettant de décider si elle a fonctionné. » Une demande vague devient ainsi un résultat examinable et poursuivable.
Pour la bureautique, les entrées utiles comprennent les notes sources, les textes extraits de documents, des tableaux aux colonnes clairement définies et le public visé par le rapport. Précisez la période, les unités et la comparaison à utiliser. Demandez un livrable écrit tel qu’une synthèse de direction, un plan de rapport ou une explication des changements importants. Exemple : « En utilisant uniquement ces tableaux trimestriels, expliquez les plus grandes variations, distinguez les valeurs observées des hypothèses et rédigez une synthèse terminée par les questions sans réponse. » Conservez les étiquettes des sources dans l’entrée pour relier chaque affirmation au bon document.
Pour le développement logiciel, le fabricant met en avant la refactorisation entre langages, l’optimisation des performances et l’analyse des parties souvent utilisées d’une base de code. Fournissez les fichiers pertinents sous forme de texte, le comportement à préserver, les versions des dépendances et les erreurs ou mesures constatées. Une demande utile sollicite une modification proposée et les vérifications nécessaires pour l’évaluer : « Refactorisez cet analyseur en préservant le format de sortie documenté. Expliquez le comportement affecté, montrez le code révisé et identifiez les cas révélant une régression. » Pour les performances, fournissez des profils ou durées réels et demandez de relier chaque recommandation à un goulet d’étranglement mesuré.
Pour une analyse professionnelle, réunissez les règles, définitions et preuves pertinentes avant de demander une recommandation. Ling 3.1 Flash est destiné à synthétiser des informations dispersées, interpréter des indicateurs et élaborer des suggestions d’action. Demandez une comparaison qui nomme les hypothèses et les informations encore nécessaires, plutôt qu’un verdict sans fondement. Fournissez, par exemple, plusieurs propositions de projet et demandez une note de décision appliquant les mêmes critères à chacune, en distinguant les observations étayées par les sources des conséquences déduites. Si les preuves se contredisent, demandez les passages en conflit et la question permettant de les départager.
Le fabricant distingue un plafond de contexte du modèle de 1M tokens du contexte de 256K actuellement ouvert par son service officiel. Ces chiffres décrivent des limites différentes. Organisez les documents selon la fenêtre applicable et réservez de la place à la réponse ; un plafond au niveau du modèle ne signifie pas que toutes les interfaces acceptent autant de données. Pour une tâche importante, gardez ensemble l’objectif, les décisions prises, les questions ouvertes et les références. Délimitez explicitement documents et code pour éviter de confondre les éléments à analyser avec des instructions à suivre.
Préparez les tâches connectées aux outils avec des descriptions claires, des arguments attendus et des résultats utiles consignés. Réintroduisez les résultats réels dans la conversation pour fonder la proposition suivante sur des observations. Demandez au modèle d’expliquer ce que change un résultat retourné et quelles preuves manquent encore. La conception orientée agents du modèle soutient cette boucle de planification et de retour ; l’application exécute les étapes d’outils et en conserve les résultats. Une commande, une modification de code ou un rapport proposés sont surtout utiles lorsque leur statut est clair : suggérés, exécutés avec un résultat consigné ou encore en attente de vérification.
Ling 3.1 Flash appartient à la lignée des modèles de langage ; l’édition distincte Ling 3.0 Flash VL est le modèle visuel du fabricant. Pour cette tâche textuelle, préparez les sources sous forme de texte et conservez leur structure, leurs étiquettes et leur provenance. Précisez la langue et la forme de sortie : note concise, tableau de constats, explication de correctif ou plan numéroté. Demandez au modèle de signaler les informations manquantes et confrontez le livrable aux contraintes initiales. Les flux longs exigent toujours un examen des résultats intermédiaires : sinon, une hypothèse initiale erronée peut être propagée dans le raisonnement et devenir un rapport final convaincant.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions inclusionai/ling-3.1-flash
inclusionai/ling-3.1-flashPremiers pas
Ling 3.1 Flash est le modèle de raisonnement hybride d’inclusionAI pour la bureautique, le développement logiciel prolongé et les agents complexes. Son architecture parcimonieuse de 560 milliards de paramètres en active environ 25 milliards par token pour la planification en plusieurs étapes, les interactions avec les outils et les révisions fondées sur les résultats intermédiaires.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites inclusionai/ling-3.1-flash | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF8
messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
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 sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrecontrol_scope | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Alias de méthode : /chat/completions
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0018 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00012 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0018 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00012 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"inclusionai/ling-3.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="inclusionai/ling-3.1-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · 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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
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 |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.1-flash
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages inclusionai/ling-3.1-flash
inclusionai/ling-3.1-flashPremiers pas
Ling 3.1 Flash est le modèle de raisonnement hybride d’inclusionAI pour la bureautique, le développement logiciel prolongé et les agents complexes. Son architecture parcimonieuse de 560 milliards de paramètres en active environ 25 milliards par token pour la planification en plusieurs étapes, les interactions avec les outils et les révisions fondées sur les résultats intermédiaires.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites inclusionai/ling-3.1-flash | 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 |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| 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
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0018 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00012 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0018 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00012 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "inclusionai/ling-3.1-flash",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'inclusionai/ling-3.1-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'inclusionai/ling-3.1-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · 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 identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.1-flash
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
FAQ · inclusionAI: Ling 3.1 Flash
- Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?
POST /v1/chat/completions·inclusionai/ling-3.1-flash:text→textPOST /v1/messages·inclusionai/ling-3.1-flash:text→json,sse- Quels champs la requête utilise-t-elle ?
POST /v1/chat/completions·inclusionai/ling-3.1-flash:model,messages,streamPOST /v1/messages·inclusionai/ling-3.1-flash:model,messages,max_tokens,stream- Quelles limites s’appliquent ?
POST /v1/chat/completions·inclusionai/ling-3.1-flash:messages.min_items:1