מודלים

inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Markdown · JSON

inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash הוא מודל ההסקה ההיברידי של inclusionAI לעבודה משרדית, לפיתוח תוכנה מתמשך ולסוכנים מורכבים. הארכיטקטורה הדלילה שלו כוללת 560 מיליארד פרמטרים ומפעילה כ־25 מיליארד פרמטרים לכל אסימון, ותומכת בתכנון רב־שלבי, באינטראקציה עם כלים ובתיקונים על סמך תוצאות ביניים.

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

Ling 3.1 Flash הוא מודל שפה עם הסקה היברידית של inclusionAI למשימות הכוללות כמה שלבים, מעבר לתשובה קצרה יחידה. היצרן מייעד אותו לעבודה משרדית יומיומית, להנדסת תוכנה מתמשכת ולתהליכי סוכנים מורכבים. הוא משתמש בארכיטקטורת תערובת מומחים עם כ־560 מיליארד פרמטרים בסך הכול וכ־25 מיליארד פעילים לכל אסימון, ומשלב קיבולת מודל גדולה עם היקף קטן יותר של חישוב פעיל.

יעד התכנון המרכזי שלו הוא שמירת מצב המשימה ותיקון הכיוון בעבודה ארוכה יותר. בתהליך עבודה המחובר לכלים, המודל יכול לתכנן כמה צעדים, לפרש תוצאות ביניים ולעדכן את הצעד הבא כשהראיות משתנות. תנו לו מטרה מדויקת, את החומרים הזמינים והגדרה להשלמה. לדוגמה: ״בדוק את רשימות האירוע האלה, זהה את הגורמים שטרם הוכרעו והפק תוכנית חקירה לפי סדר עדיפות. לכל פעולה ציין את הראיות הדרושות כדי להחליט אם הצליחה.״ כך בקשה עמומה הופכת לתוצאה שאפשר לבחון ולהמשיך.

לעבודה משרדית, קלטים שימושיים כוללים רשימות מקור, טקסט שחולץ ממסמכים, טבלאות עם הגדרות עמודות ברורות והקהל המיועד לדוח. ציינו את התקופה, היחידות וההשוואה שיש להשתמש בהן. בקשו תוצר כתוב כגון תדריך הנהלה, מתווה דוח או הסבר על השינויים החשובים. לדוגמה: ״בעזרת הטבלאות הרבעוניות האלה בלבד, הסבר את השינויים הגדולים ביותר, הבחן בין ערכים שנצפו להנחות, ונסח תדריך שבסופו השאלות שאין עליהן מענה.״ שמרו תוויות מקור עם הקלט כדי שאפשר יהיה לעקוב אחר הטענות שנוצרו אל החומר הנכון.

לפיתוח תוכנה, היצרן מדגיש ארגון מחדש של קוד בין שפות, מיטוב ביצועים וניתוח אזורים בשימוש תכוף במאגר קוד. ספקו את הקבצים הרלוונטיים כטקסט, את ההתנהגות שיש לשמר, את גרסאות התלויות וכל פלט כושל או מדידה. בקשה שימושית מבקשת שינוי מוצע ואת הבדיקות הדרושות להערכתו: ״ארגן מחדש את המנתח הזה תוך שמירה על פורמט הפלט המתועד. הסבר את ההתנהגות המושפעת, הצג את הקוד המתוקן וזהה מקרים שיחשפו נסיגה.״ לעבודת ביצועים, ספקו פרופילי ביצועים או זמני מדידה בפועל ובקשו לקשר כל המלצה לצוואר בקבוק שנמדד.

לניתוח מקצועי, אספו את הכללים, ההגדרות והראיות הרלוונטיים לפני בקשת המלצה. Ling 3.1 Flash מיועד לשלב מידע מפוזר, לפרש מדדים ולפתח הצעות פעולה. בקשו השוואה המציינת הנחות ואת המידע שעוד דרוש, במקום הכרעה ללא תמיכה. לדוגמה, ספקו כמה הצעות פרויקט ובקשו מזכר החלטה המשתמש באותם קריטריונים לכל הצעה, עם הפרדה בין תצפיות הנתמכות במקורות להשלכות שהוסקו. כשהראיות סותרות, בקשו את הקטעים הסותרים ואת השאלה שתכריע ביניהם.

היצרן מבחין בין תקרת הקשר של 1M אסימונים ברמת המודל לבין הקשר של 256K הפתוח כעת בשירות הרשמי שלו. מספרים אלה מתארים גבולות שונים. ארגנו את חומר העבודה לפי החלון הרלוונטי והשאירו מקום לתשובה; תקרה ברמת המודל אינה אומרת שכל ממשק מקבל היקף קלט כזה. למשימה גדולה, שמרו יחד את המטרה, ההחלטות שהושלמו, השאלות הפתוחות וההפניות למקורות. השתמשו בגבולות מפורשים סביב מסמכים וקוד כדי שחומר לניתוח לא יתבלבל עם הוראות לביצוע.

הכינו משימות המחוברות לכלים עם תיאורי כלים ברורים, ארגומנטים צפויים ותיעוד תוצאות שימושי. החזירו תוצאות בפועל לשיחה כדי שההצעה הבאה תתבסס על תצפיות. בקשו מהמודל להסביר מה משתנה בעקבות תוצאה שהוחזרה ואילו ראיות עדיין חסרות. תכנון המודל המוכוון לסוכנים תומך בדפוס זה של תכנון ומשוב; היישום שסביבו מבצע את צעדי הכלים ושומר את תוצאותיהם. פקודה מוצעת, שינוי קוד או דוח שימושיים במיוחד כאשר מצבם ברור: מוצעים, בוצעו עם תוצאה מתועדת או עדיין ממתינים לאימות.

Ling 3.1 Flash שייך לקו מודלי השפה; המהדורה הנפרדת Ling 3.0 Flash VL היא המודל החזותי של היצרן. למשימת טקסט זו, הכינו תוכן מקור טקסטואלי ושמרו את מבנהו, תוויותיו וייחוסו. ציינו את שפת הפלט ואת צורתו, כגון מזכר תמציתי, טבלת ממצאים, הסבר תיקון קוד או תוכנית ממוספרת. בקשו מהמודל לסמן מידע חסר ובדקו את התוצר המבוקש מול האילוצים המקוריים. גם תהליכים ארוכים דורשים בחינת תוצאות ביניים: אחרת הנחה שגויה מוקדמת עלולה לעבור להסקה מאוחרת ולהתלטש לדוח סופי משכנע.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionAI /inclusionai/ling-3.1-flash

התחלה

Ling 3.1 Flash הוא מודל ההסקה ההיברידי של inclusionAI לעבודה משרדית, לפיתוח תוכנה מתמשך ולסוכנים מורכבים. הארכיטקטורה הדלילה שלו כוללת 560 מיליארד פרמטרים ומפעילה כ־25 מיליארד פרמטרים לכל אסימון, ותומכת בתכנון רב־שלבי, באינטראקציה עם כלים ובתיקונים על סמך תוצאות ביניים.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
פורמט פלט
json או SSE
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
inclusionai/ling-3.1-flash
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלות
מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩
ברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
חל כאשר: שיחת טקסט
ברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF8

messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרmessagesמפרטמערך הודעות במבנה role/content
פרמטרfile_materialמפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ
פרמטרoptional_controlsמפרטstream
פרמטרcontrol_scopeמפרטשיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.
פרמטרoutput_modalitiesמפרטtext
פרמטרhosted_operationsמפרטfalse
פרמטרmultimodal_input_bindingמפרטnull

כינויים לשיטה: /chat/completions

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.

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.

תצורהטבלת תעריפיםטוקנים בהקשר, יותר מ-טוקנים בהקשר, עד וכוללחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסטוקנים בהקשר, יותר מ-—טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0018 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0.00012 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים
תצורהרמת אורך בקשה 1טבלת תעריפים—טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0018 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0.00012 / 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 →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
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"))

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json או SSE

שמירת כל התוצאות שהושלמו

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.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהchoices[].indexסוגinteger
שדהchoices[].message.contentסוגstring|null
שדהchoices[].message.tool_callsסוגtool_call[]
שדהchoices[].message.reasoning_contentסוגstring
שדהchoices[].message.reasoning_detailsסוגobject|array
שדהchoices[].finish_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.1-flash

כינויים לנתיבי שיטות

/chat/completions

מזהי מודלים קשורים IDs

inclusionai/ling-3.1-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionAI /inclusionai/ling-3.1-flash

התחלה

Ling 3.1 Flash הוא מודל ההסקה ההיברידי של inclusionAI לעבודה משרדית, לפיתוח תוכנה מתמשך ולסוכנים מורכבים. הארכיטקטורה הדלילה שלו כוללת 560 מיליארד פרמטרים ומפעילה כ־25 מיליארד פרמטרים לכל אסימון, ותומכת בתכנון רב־שלבי, באינטראקציה עם כלים ובתיקונים על סמך תוצאות ביניים.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
json · sse

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
סוגי קלט
text
סוגי פלט
json, sse
פורמט פלט
JSON או SSE
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
inclusionai/ling-3.1-flash
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
user, assistant
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmax_tokensסוגintegerדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF-8

מחרוזת messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages, max_tokens
פרמטרoptional_controlsמפרטstream
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרtext_file_materialמפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה.

מחזור חיים: synchronous_or_streamed

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.

תצורהטבלת תעריפיםטוקנים בהקשר, יותר מ-טוקנים בהקשר, עד וכוללחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסטוקנים בהקשר, יותר מ-—טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0018 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0.00012 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים
תצורהרמת אורך בקשה 1טבלת תעריפים—טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0018 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0.00012 / 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 →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה
{
  "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))

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON או SSE

שמירת כל התוצאות שהושלמו

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.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהidסוגstring
שדהmodelסוגstring
שדהcontent[]סוגtext|thinking|tool_use|other content block
שדהstop_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.1-flash

כינויים לנתיבי שיטות

/chat/completions

מזהי מודלים קשורים IDs

inclusionai/ling-3.1-flash

FAQ · inclusionAI: Ling 3.1 Flash
אילו קלטים ותוצאות זמינים?

POST /v1/chat/completions · inclusionai/ling-3.1-flash: text → text

POST /v1/messages · inclusionai/ling-3.1-flash: text → json, sse

באילו שדות הבקשה משתמשת?

POST /v1/chat/completions · inclusionai/ling-3.1-flash: model, messages, stream

POST /v1/messages · inclusionai/ling-3.1-flash: model, messages, max_tokens, stream

אילו מגבלות חלות?

POST /v1/chat/completions · inclusionai/ling-3.1-flash: messages.min_items: 1

פרטים נוספים

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי
בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.
קוד הנחה עד 50%
הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.
הוצאות בהיסטוריה
המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

בחירת מנוי · מחירי מודלים

חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי
שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.
רישיון למכירה מחדש
שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.
מסמכים באתר
ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

בקשת רישיון למכירה מחדש · ההצעה והסכם הרישוי