Cydonia 24B v4.1 est le modèle textuel de TheDrummer fondé sur Mistral Small 3.2 24B Instruct. La version du créateur se concentre sur la prose créative, la conversation narrative et le jeu de rôle. L’édition exacte v4.1 se distingue des modèles Cydonia antérieurs et de ses formats convertis séparément.
La configuration publiée utilise une architecture de modèle de langue causal avec 40 couches Transformer, 32 têtes d’attention de requête et huit têtes clé/valeur. Elle fixe un maximum de 131 072 positions. Il s’agit de la valeur configurée par le créateur ; les commentaires d’utilisateurs de la version sur des conversations plus courtes sont des observations et non une évaluation générale de toutes les longueurs qu’elle couvre.
Le créateur indique Mistral v7 Tekken comme format d’utilisation. Préparez une tâche de personnage ou d’écriture avec un rôle système clair, la scène actuelle et la consigne de l’utilisateur. Identifiez les détails qui doivent rester cohérents et la partie de la prose à modifier. Le rôle et la structure des tours du prompt comptent lorsque vous demandez une continuation narrative.
Pour un échange entre personnages, fournissez la voix du locuteur, sa relation et son objectif immédiat, puis demandez la contribution suivante avec une fin définie. Pour une prose descriptive, identifiez l’atmosphère, les événements et le détail à mettre en avant. Un passage peut ainsi être révisé pour son ton ou son rythme sans changer l’action établie par l’utilisateur.
Pour un brief d’écriture, définissez le point de vue narratif, le détail qui mérite l’accent et le degré d’ornementation de la prose. Vérifiez la voix, la continuité et le respect de la consigne dans le brouillon obtenu, puis nommez le passage précis à réviser.
Les ressources originales et converties conservent leurs propres identités de précision et de déploiement. Préparez la sortie demandée sous forme de scène, de réplique de dialogue ou de passage révisé et gardez les faits narratifs pertinents pour le tour suivant. La version textuelle du créateur n’établit pas de workflow visuel ou d’exécution d’outils séparé.
", "aboutText": "Cydonia 24B v4.1 est le modèle textuel de TheDrummer fondé sur Mistral Small 3.2 24B Instruct. La version du créateur se concentre sur la prose créative, la conversation narrative et le jeu de rôle. L’édition exacte v4.1 se distingue des modèles Cydonia antérieurs et de ses formats convertis séparément.\n\nLa configuration publiée utilise une architecture de modèle de langue causal avec 40 couches Transformer, 32 têtes d’attention de requête et huit têtes clé/valeur. Elle fixe un maximum de 131 072 positions. Il s’agit de la valeur configurée par le créateur ; les commentaires d’utilisateurs de la version sur des conversations plus courtes sont des observations et non une évaluation générale de toutes les longueurs qu’elle couvre.\n\nLe créateur indique Mistral v7 Tekken comme format d’utilisation. Préparez une tâche de personnage ou d’écriture avec un rôle système clair, la scène actuelle et la consigne de l’utilisateur. Identifiez les détails qui doivent rester cohérents et la partie de la prose à modifier. Le rôle et la structure des tours du prompt comptent lorsque vous demandez une continuation narrative.\n\nPour un échange entre personnages, fournissez la voix du locuteur, sa relation et son objectif immédiat, puis demandez la contribution suivante avec une fin définie. Pour une prose descriptive, identifiez l’atmosphère, les événements et le détail à mettre en avant. Un passage peut ainsi être révisé pour son ton ou son rythme sans changer l’action établie par l’utilisateur.\n\nPour un brief d’écriture, définissez le point de vue narratif, le détail qui mérite l’accent et le degré d’ornementation de la prose. Vérifiez la voix, la continuité et le respect de la consigne dans le brouillon obtenu, puis nommez le passage précis à réviser.\n\nLes ressources originales et converties conservent leurs propres identités de précision et de déploiement. Préparez la sortie demandée sous forme de scène, de réplique de dialogue ou de passage révisé et gardez les faits narratifs pertinents pour le tour suivant. La version textuelle du créateur n’établit pas de workflow visuel ou d’exécution d’outils séparé.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Sustain a character’s voice\n\nPlay Tomas, a tired stationmaster speaking to his estranged sister after the last train has left. He wants her to stay but will not ask directly. Write two or three understated lines with one concrete station detail. Keep the viewpoint on Tomas and leave his sister’s reply and actions to me.Two or three restrained in-character lines with a concrete detail and an open conversational ending.Check that Tomas’s indirect objective is visible through voice and that the sister is not made to answer or act.thedrummer/cydonia-24b-v4.1Cydonia 24B v4.1 de TheDrummer est une édition textuelle fondée sur Mistral Small 3.2, destinée à la prose créative et au jeu de rôle. Le créateur indique le format de prompt Mistral v7 Tekken, tandis que la configuration publiée contient 131 072 positions.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Cydonia 24B v4.1 est le modèle textuel de TheDrummer fondé sur Mistral Small 3.2 24B Instruct. La version du créateur se concentre sur la prose créative, la conversation narrative et le jeu de rôle. L’édition exacte v4.1 se distingue des modèles Cydonia antérieurs et de ses formats convertis séparément.
La configuration publiée utilise une architecture de modèle de langue causal avec 40 couches Transformer, 32 têtes d’attention de requête et huit têtes clé/valeur. Elle fixe un maximum de 131 072 positions. Il s’agit de la valeur configurée par le créateur ; les commentaires d’utilisateurs de la version sur des conversations plus courtes sont des observations et non une évaluation générale de toutes les longueurs qu’elle couvre.
Le créateur indique Mistral v7 Tekken comme format d’utilisation. Préparez une tâche de personnage ou d’écriture avec un rôle système clair, la scène actuelle et la consigne de l’utilisateur. Identifiez les détails qui doivent rester cohérents et la partie de la prose à modifier. Le rôle et la structure des tours du prompt comptent lorsque vous demandez une continuation narrative.
Pour un échange entre personnages, fournissez la voix du locuteur, sa relation et son objectif immédiat, puis demandez la contribution suivante avec une fin définie. Pour une prose descriptive, identifiez l’atmosphère, les événements et le détail à mettre en avant. Un passage peut ainsi être révisé pour son ton ou son rythme sans changer l’action établie par l’utilisateur.
Pour un brief d’écriture, définissez le point de vue narratif, le détail qui mérite l’accent et le degré d’ornementation de la prose. Vérifiez la voix, la continuité et le respect de la consigne dans le brouillon obtenu, puis nommez le passage précis à réviser.
Les ressources originales et converties conservent leurs propres identités de précision et de déploiement. Préparez la sortie demandée sous forme de scène, de réplique de dialogue ou de passage révisé et gardez les faits narratifs pertinents pour le tour suivant. La version textuelle du créateur n’établit pas de workflow visuel ou d’exécution d’outils séparé.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites thedrummer/cydonia-24b-v4.1 | 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’identifiant 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: outil de fonction fourni | 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 rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | 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 sous forme de texte littéral ; aucun identifiant 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’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.
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 | 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 $0.001 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0003 / 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 $0.001 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0003 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "thedrummer/cydonia-24b-v4.1", "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='thedrummer/cydonia-24b-v4.1',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='thedrummer/cydonia-24b-v4.1',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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra thedrummer/cydonia-24b-v4.1
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
thedrummer/cydonia-24b-v4.1Cydonia 24B v4.1 de TheDrummer est une édition textuelle fondée sur Mistral Small 3.2, destinée à la prose créative et au jeu de rôle. Le créateur indique le format de prompt Mistral v7 Tekken, tandis que la configuration publiée contient 131 072 positions.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Cydonia 24B v4.1 est le modèle textuel de TheDrummer fondé sur Mistral Small 3.2 24B Instruct. La version du créateur se concentre sur la prose créative, la conversation narrative et le jeu de rôle. L’édition exacte v4.1 se distingue des modèles Cydonia antérieurs et de ses formats convertis séparément.
La configuration publiée utilise une architecture de modèle de langue causal avec 40 couches Transformer, 32 têtes d’attention de requête et huit têtes clé/valeur. Elle fixe un maximum de 131 072 positions. Il s’agit de la valeur configurée par le créateur ; les commentaires d’utilisateurs de la version sur des conversations plus courtes sont des observations et non une évaluation générale de toutes les longueurs qu’elle couvre.
Le créateur indique Mistral v7 Tekken comme format d’utilisation. Préparez une tâche de personnage ou d’écriture avec un rôle système clair, la scène actuelle et la consigne de l’utilisateur. Identifiez les détails qui doivent rester cohérents et la partie de la prose à modifier. Le rôle et la structure des tours du prompt comptent lorsque vous demandez une continuation narrative.
Pour un échange entre personnages, fournissez la voix du locuteur, sa relation et son objectif immédiat, puis demandez la contribution suivante avec une fin définie. Pour une prose descriptive, identifiez l’atmosphère, les événements et le détail à mettre en avant. Un passage peut ainsi être révisé pour son ton ou son rythme sans changer l’action établie par l’utilisateur.
Pour un brief d’écriture, définissez le point de vue narratif, le détail qui mérite l’accent et le degré d’ornementation de la prose. Vérifiez la voix, la continuité et le respect de la consigne dans le brouillon obtenu, puis nommez le passage précis à réviser.
Les ressources originales et converties conservent leurs propres identités de précision et de déploiement. Préparez la sortie demandée sous forme de scène, de réplique de dialogue ou de passage révisé et gardez les faits narratifs pertinents pour le tour suivant. La version textuelle du créateur n’établit pas de workflow visuel ou d’exécution d’outils séparé.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites thedrummer/cydonia-24b-v4.1 | 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 | 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 $0.001 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0003 / 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 $0.001 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0003 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "thedrummer/cydonia-24b-v4.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'thedrummer/cydonia-24b-v4.1', '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': 'thedrummer/cydonia-24b-v4.1', '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 identifiants 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 identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra thedrummer/cydonia-24b-v4.1
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Sustain a character’s voice\n\nPlay Tomas, a tired stationmaster speaking to his estranged sister after the last train has left. He wants her to stay but will not ask directly. Write two or three understated lines with one concrete station detail. Keep the viewpoint on Tomas and leave his sister’s reply and actions to me.Two or three restrained in-character lines with a concrete detail and an open conversational ending.Check that Tomas’s indirect objective is visible through voice and that the sister is not made to answer or act.