Command A+ הוא מודל ההסקה הרב־מודלי של Cohere ממאי 2026 למשימות ארגוניות מורכבות. הוא משלב קלט טקסט ותמונה עם פלט טקסט ותומך ב־48 שפות, ובהן כל השפות הרשמיות של האיחוד האירופי. היצרן מייעד אותו לסוכנים רב־לשוניים המנתחים ראיות, מתקדמים בפתרון בעיה ומשתמשים בכלים שהיישום מספק. זו מהדורה נפרדת מ־Command A המוקדם יותר לטקסט בלבד וממודלי Vision ו־Reasoning הייעודיים.
Cohere מתארת ארכיטקטורת תערובת מומחים דלילה עם 218 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־25 מיליארד פרמטרים פעילים. הפרופיל שפרסמה כולל הקשר של 128,000 טוקנים ופלט מרבי של 64,000 טוקנים. מועד חיתוך הידע המצוין הוא 1 באפריל 2025. המקורות, השיחה והתוצאה שנוצרת צריכים להיכנס לתקציב הבקשה החל; ספקו ראיות עדכניות או כלי מתאים כאשר המשימה תלויה במידע שמעבר לידע האימון.
תהליך ההסקה ההיברידי של היצרן מאפשר להפעיל חשיבה לפני תשובת הטקסט הסופית או להשביתה לתשובות ישירות. תקציב חשיבה שולט בתהליך הביניים, אך התשובה עדיין זקוקה למקום כדי למסור את התוצאה. הגדירו את התשובה בנפרד: מזכר החלטה, השוואה, הסבר מתורגם או רשומה מובנית. במשימה רב־לשונית, ציינו את שפת הפלט ואת השמות הפרטיים, מזהי השדות והציטוטים שחייבים לשמור על צורתם המקורית.
הוראה לדוגמה היא: ״השוו בין קטעי המדיניות האלה, הסבירו בשפה המבוקשת את ההבדל התפעולי וזהו את משפט המקור התומך בכל מסקנה.״ כך משלבים הבנה רב־לשונית עם הסקה מתוך הראיות בפועל, במקום לבקש תיאור מדיניות חסר ביסוס.
מדריך התמונות של Cohere כולל גרפים, תרשימים, טבלאות בתוך תמונות, זיהוי מסמכים ושאלות המעוגנות בתמונה. הכינו עמודים קריאים ושמרו כותרות, יחידות ותוויות צירים. כשפרט קטן, הגדילו אותו בלי לאבד את ההקשר שסביבו והשתמשו בבחירת פירוט התמונה המתועדת המתאימה למשימה. היצרן מציין שהביצועים החזותיים עשויים להשתנות בכתב שאינו לטיני.
תהליך התמונות המתועד מקבל PNG, JPEG, WEBP ו־GIF ללא הנפשה, עם עד 20 תמונות או 20 MB בסך הכול לבקשה, לפי המגבלה המושגת ראשונה. אלה גבולות תהליך העבודה של היצרן. לחילוץ, בקשו את השדות המסוימים והפניה לתמונת המקור; לניתוח גרף, בקשו את הערכים הגלויים בנפרד מהפרשנות. המודל מחזיר טקסט, ולכן יצירה או עריכה של תמונה היא משימת פלט אחרת.
Command A+ מונה הפניות למקורות, שימוש בכלים, פלט מובנה ומצבי בטיחות בין יכולותיו. תנו למסמכים מזהים בעלי משמעות וספקו פונקציות כלים עם תיאורים וסכמות ארגומנטים. המודל יכול לבחור פעולה, היישום מבצע אותה ומחזיר את התוצאה, והתשובה שאחריה יכולה להשתמש בראיה הזאת. יש לשמור ברשומת המשימה על הבחנה בין מקור שאוחזר, פעולה מוצעת של המודל ותוצאה שבוצעה בפועל.
לתוצאה מובנית, הגדירו כל שדה ואת הטיפול הצפוי במידע חסר. בדקו את התוכן מול מקורותיו גם כשהפורמט תקין. תוצר סופי שימושי מכיל את התשובה המבוקשת, את הראיות התומכות בה ואת המידע שטרם נפתר ומשפיע על המסקנה. כך יכולות הרב־מודליות וההסקה של המודל נשארות קשורות למשימה ארגונית קונקרטית, בלי לייחס למהדורה זו את פרופיל Command A המוקדם יותר.
", "aboutText": "Command A+ הוא מודל ההסקה הרב־מודלי של Cohere ממאי 2026 למשימות ארגוניות מורכבות. הוא משלב קלט טקסט ותמונה עם פלט טקסט ותומך ב־48 שפות, ובהן כל השפות הרשמיות של האיחוד האירופי. היצרן מייעד אותו לסוכנים רב־לשוניים המנתחים ראיות, מתקדמים בפתרון בעיה ומשתמשים בכלים שהיישום מספק. זו מהדורה נפרדת מ־Command A המוקדם יותר לטקסט בלבד וממודלי Vision ו־Reasoning הייעודיים.\n\n### מאפייני המודל וגודל המשימה\n\nCohere מתארת ארכיטקטורת תערובת מומחים דלילה עם 218 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־25 מיליארד פרמטרים פעילים. הפרופיל שפרסמה כולל הקשר של 128,000 טוקנים ופלט מרבי של 64,000 טוקנים. מועד חיתוך הידע המצוין הוא 1 באפריל 2025. המקורות, השיחה והתוצאה שנוצרת צריכים להיכנס לתקציב הבקשה החל; ספקו ראיות עדכניות או כלי מתאים כאשר המשימה תלויה במידע שמעבר לידע האימון.\n\n### הסקה ועבודה רב־לשונית\n\nתהליך ההסקה ההיברידי של היצרן מאפשר להפעיל חשיבה לפני תשובת הטקסט הסופית או להשביתה לתשובות ישירות. תקציב חשיבה שולט בתהליך הביניים, אך התשובה עדיין זקוקה למקום כדי למסור את התוצאה. הגדירו את התשובה בנפרד: מזכר החלטה, השוואה, הסבר מתורגם או רשומה מובנית. במשימה רב־לשונית, ציינו את שפת הפלט ואת השמות הפרטיים, מזהי השדות והציטוטים שחייבים לשמור על צורתם המקורית.\n\nהוראה לדוגמה היא: ״השוו בין קטעי המדיניות האלה, הסבירו בשפה המבוקשת את ההבדל התפעולי וזהו את משפט המקור התומך בכל מסקנה.״ כך משלבים הבנה רב־לשונית עם הסקה מתוך הראיות בפועל, במקום לבקש תיאור מדיניות חסר ביסוס.\n\n### תמונות וראיות ממסמכים\n\nמדריך התמונות של Cohere כולל גרפים, תרשימים, טבלאות בתוך תמונות, זיהוי מסמכים ושאלות המעוגנות בתמונה. הכינו עמודים קריאים ושמרו כותרות, יחידות ותוויות צירים. כשפרט קטן, הגדילו אותו בלי לאבד את ההקשר שסביבו והשתמשו בבחירת פירוט התמונה המתועדת המתאימה למשימה. היצרן מציין שהביצועים החזותיים עשויים להשתנות בכתב שאינו לטיני.\n\nתהליך התמונות המתועד מקבל PNG, JPEG, WEBP ו־GIF ללא הנפשה, עם עד 20 תמונות או 20 MB בסך הכול לבקשה, לפי המגבלה המושגת ראשונה. אלה גבולות תהליך העבודה של היצרן. לחילוץ, בקשו את השדות המסוימים והפניה לתמונת המקור; לניתוח גרף, בקשו את הערכים הגלויים בנפרד מהפרשנות. המודל מחזיר טקסט, ולכן יצירה או עריכה של תמונה היא משימת פלט אחרת.\n\n### הפניות, כלים ותוצאות מובנות\n\nCommand A+ מונה הפניות למקורות, שימוש בכלים, פלט מובנה ומצבי בטיחות בין יכולותיו. תנו למסמכים מזהים בעלי משמעות וספקו פונקציות כלים עם תיאורים וסכמות ארגומנטים. המודל יכול לבחור פעולה, היישום מבצע אותה ומחזיר את התוצאה, והתשובה שאחריה יכולה להשתמש בראיה הזאת. יש לשמור ברשומת המשימה על הבחנה בין מקור שאוחזר, פעולה מוצעת של המודל ותוצאה שבוצעה בפועל.\n\nלתוצאה מובנית, הגדירו כל שדה ואת הטיפול הצפוי במידע חסר. בדקו את התוכן מול מקורותיו גם כשהפורמט תקין. תוצר סופי שימושי מכיל את התשובה המבוקשת, את הראיות התומכות בה ואת המידע שטרם נפתר ומשפיע על המסקנה. כך יכולות הרב־מודליות וההסקה של המודל נשארות קשורות למשימה ארגונית קונקרטית, בלי לייחס למהדורה זו את פרופיל Command A המוקדם יותר.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Reconcile multilingual delivery notes\n\nCompare these delivery notes: EN-1: 'Send eight replacement handles; keep order A17 open until they arrive.' FR-1: 'Envoyer huit poignees de remplacement; ne pas fermer la commande A17 avant leur reception.' Write an English operations handoff with quantity, item, order ID and closure condition. State whether the two supplied notes disagree.An English handoff with four operational fields and an evidence-based agreement check.Keep A17 unchanged and preserve the condition that arrival precedes closure.cohere/command-a-plusCommand A+ הוא מודל ההסקה הרב־מודלי של Cohere לסוכנים ארגוניים, עם קלט טקסט ותמונה ופלט טקסט ב־48 שפות. הוא משלב הפניות למקורות, שימוש בכלים ופלט מובנה עם הקשר של 128,000 טוקנים ותקרת פלט מתועדת של 64,000 טוקנים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Command A+ הוא מודל ההסקה הרב־מודלי של Cohere ממאי 2026 למשימות ארגוניות מורכבות. הוא משלב קלט טקסט ותמונה עם פלט טקסט ותומך ב־48 שפות, ובהן כל השפות הרשמיות של האיחוד האירופי. היצרן מייעד אותו לסוכנים רב־לשוניים המנתחים ראיות, מתקדמים בפתרון בעיה ומשתמשים בכלים שהיישום מספק. זו מהדורה נפרדת מ־Command A המוקדם יותר לטקסט בלבד וממודלי Vision ו־Reasoning הייעודיים.
Cohere מתארת ארכיטקטורת תערובת מומחים דלילה עם 218 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־25 מיליארד פרמטרים פעילים. הפרופיל שפרסמה כולל הקשר של 128,000 טוקנים ופלט מרבי של 64,000 טוקנים. מועד חיתוך הידע המצוין הוא 1 באפריל 2025. המקורות, השיחה והתוצאה שנוצרת צריכים להיכנס לתקציב הבקשה החל; ספקו ראיות עדכניות או כלי מתאים כאשר המשימה תלויה במידע שמעבר לידע האימון.
תהליך ההסקה ההיברידי של היצרן מאפשר להפעיל חשיבה לפני תשובת הטקסט הסופית או להשביתה לתשובות ישירות. תקציב חשיבה שולט בתהליך הביניים, אך התשובה עדיין זקוקה למקום כדי למסור את התוצאה. הגדירו את התשובה בנפרד: מזכר החלטה, השוואה, הסבר מתורגם או רשומה מובנית. במשימה רב־לשונית, ציינו את שפת הפלט ואת השמות הפרטיים, מזהי השדות והציטוטים שחייבים לשמור על צורתם המקורית.
הוראה לדוגמה היא: ״השוו בין קטעי המדיניות האלה, הסבירו בשפה המבוקשת את ההבדל התפעולי וזהו את משפט המקור התומך בכל מסקנה.״ כך משלבים הבנה רב־לשונית עם הסקה מתוך הראיות בפועל, במקום לבקש תיאור מדיניות חסר ביסוס.
מדריך התמונות של Cohere כולל גרפים, תרשימים, טבלאות בתוך תמונות, זיהוי מסמכים ושאלות המעוגנות בתמונה. הכינו עמודים קריאים ושמרו כותרות, יחידות ותוויות צירים. כשפרט קטן, הגדילו אותו בלי לאבד את ההקשר שסביבו והשתמשו בבחירת פירוט התמונה המתועדת המתאימה למשימה. היצרן מציין שהביצועים החזותיים עשויים להשתנות בכתב שאינו לטיני.
תהליך התמונות המתועד מקבל PNG, JPEG, WEBP ו־GIF ללא הנפשה, עם עד 20 תמונות או 20 MB בסך הכול לבקשה, לפי המגבלה המושגת ראשונה. אלה גבולות תהליך העבודה של היצרן. לחילוץ, בקשו את השדות המסוימים והפניה לתמונת המקור; לניתוח גרף, בקשו את הערכים הגלויים בנפרד מהפרשנות. המודל מחזיר טקסט, ולכן יצירה או עריכה של תמונה היא משימת פלט אחרת.
Command A+ מונה הפניות למקורות, שימוש בכלים, פלט מובנה ומצבי בטיחות בין יכולותיו. תנו למסמכים מזהים בעלי משמעות וספקו פונקציות כלים עם תיאורים וסכמות ארגומנטים. המודל יכול לבחור פעולה, היישום מבצע אותה ומחזיר את התוצאה, והתשובה שאחריה יכולה להשתמש בראיה הזאת. יש לשמור ברשומת המשימה על הבחנה בין מקור שאוחזר, פעולה מוצעת של המודל ותוצאה שבוצעה בפועל.
לתוצאה מובנית, הגדירו כל שדה ואת הטיפול הצפוי במידע חסר. בדקו את התוכן מול מקורותיו גם כשהפורמט תקין. תוצר סופי שימושי מכיל את התשובה המבוקשת, את הראיות התומכות בה ואת המידע שטרם נפתר ומשפיע על המסקנה. כך יכולות הרב־מודליות וההסקה של המודל נשארות קשורות למשימה ארגונית קונקרטית, בלי לייחס למהדורה זו את פרופיל Command A המוקדם יותר.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות cohere/command-a-plus | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.003 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.003 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/command-a-plus", "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='cohere/command-a-plus',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='cohere/command-a-plus',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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra cohere/command-a-plus
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
cohere/command-a-plusCommand A+ הוא מודל ההסקה הרב־מודלי של Cohere לסוכנים ארגוניים, עם קלט טקסט ותמונה ופלט טקסט ב־48 שפות. הוא משלב הפניות למקורות, שימוש בכלים ופלט מובנה עם הקשר של 128,000 טוקנים ותקרת פלט מתועדת של 64,000 טוקנים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Command A+ הוא מודל ההסקה הרב־מודלי של Cohere ממאי 2026 למשימות ארגוניות מורכבות. הוא משלב קלט טקסט ותמונה עם פלט טקסט ותומך ב־48 שפות, ובהן כל השפות הרשמיות של האיחוד האירופי. היצרן מייעד אותו לסוכנים רב־לשוניים המנתחים ראיות, מתקדמים בפתרון בעיה ומשתמשים בכלים שהיישום מספק. זו מהדורה נפרדת מ־Command A המוקדם יותר לטקסט בלבד וממודלי Vision ו־Reasoning הייעודיים.
Cohere מתארת ארכיטקטורת תערובת מומחים דלילה עם 218 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־25 מיליארד פרמטרים פעילים. הפרופיל שפרסמה כולל הקשר של 128,000 טוקנים ופלט מרבי של 64,000 טוקנים. מועד חיתוך הידע המצוין הוא 1 באפריל 2025. המקורות, השיחה והתוצאה שנוצרת צריכים להיכנס לתקציב הבקשה החל; ספקו ראיות עדכניות או כלי מתאים כאשר המשימה תלויה במידע שמעבר לידע האימון.
תהליך ההסקה ההיברידי של היצרן מאפשר להפעיל חשיבה לפני תשובת הטקסט הסופית או להשביתה לתשובות ישירות. תקציב חשיבה שולט בתהליך הביניים, אך התשובה עדיין זקוקה למקום כדי למסור את התוצאה. הגדירו את התשובה בנפרד: מזכר החלטה, השוואה, הסבר מתורגם או רשומה מובנית. במשימה רב־לשונית, ציינו את שפת הפלט ואת השמות הפרטיים, מזהי השדות והציטוטים שחייבים לשמור על צורתם המקורית.
הוראה לדוגמה היא: ״השוו בין קטעי המדיניות האלה, הסבירו בשפה המבוקשת את ההבדל התפעולי וזהו את משפט המקור התומך בכל מסקנה.״ כך משלבים הבנה רב־לשונית עם הסקה מתוך הראיות בפועל, במקום לבקש תיאור מדיניות חסר ביסוס.
מדריך התמונות של Cohere כולל גרפים, תרשימים, טבלאות בתוך תמונות, זיהוי מסמכים ושאלות המעוגנות בתמונה. הכינו עמודים קריאים ושמרו כותרות, יחידות ותוויות צירים. כשפרט קטן, הגדילו אותו בלי לאבד את ההקשר שסביבו והשתמשו בבחירת פירוט התמונה המתועדת המתאימה למשימה. היצרן מציין שהביצועים החזותיים עשויים להשתנות בכתב שאינו לטיני.
תהליך התמונות המתועד מקבל PNG, JPEG, WEBP ו־GIF ללא הנפשה, עם עד 20 תמונות או 20 MB בסך הכול לבקשה, לפי המגבלה המושגת ראשונה. אלה גבולות תהליך העבודה של היצרן. לחילוץ, בקשו את השדות המסוימים והפניה לתמונת המקור; לניתוח גרף, בקשו את הערכים הגלויים בנפרד מהפרשנות. המודל מחזיר טקסט, ולכן יצירה או עריכה של תמונה היא משימת פלט אחרת.
Command A+ מונה הפניות למקורות, שימוש בכלים, פלט מובנה ומצבי בטיחות בין יכולותיו. תנו למסמכים מזהים בעלי משמעות וספקו פונקציות כלים עם תיאורים וסכמות ארגומנטים. המודל יכול לבחור פעולה, היישום מבצע אותה ומחזיר את התוצאה, והתשובה שאחריה יכולה להשתמש בראיה הזאת. יש לשמור ברשומת המשימה על הבחנה בין מקור שאוחזר, פעולה מוצעת של המודל ותוצאה שבוצעה בפועל.
לתוצאה מובנית, הגדירו כל שדה ואת הטיפול הצפוי במידע חסר. בדקו את התוכן מול מקורותיו גם כשהפורמט תקין. תוצר סופי שימושי מכיל את התשובה המבוקשת, את הראיות התומכות בה ואת המידע שטרם נפתר ומשפיע על המסקנה. כך יכולות הרב־מודליות וההסקה של המודל נשארות קשורות למשימה ארגונית קונקרטית, בלי לייחס למהדורה זו את פרופיל Command A המוקדם יותר.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות cohere/command-a-plus | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.003 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.003 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "cohere/command-a-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'cohere/command-a-plus', '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': 'cohere/command-a-plus', '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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra cohere/command-a-plus
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Reconcile multilingual delivery notes\n\nCompare these delivery notes: EN-1: 'Send eight replacement handles; keep order A17 open until they arrive.' FR-1: 'Envoyer huit poignees de remplacement; ne pas fermer la commande A17 avant leur reception.' Write an English operations handoff with quantity, item, order ID and closure condition. State whether the two supplied notes disagree.An English handoff with four operational fields and an evidence-based agreement check.Keep A17 unchanged and preserve the condition that arrival precedes closure.