Poolside: Laguna S 2.1
Poolside Laguna S 2.1 הוא מודל טקסט לתכנות באמצעות סוכנים ולעבודה ממושכת, עם 118B פרמטרים בסך הכול וכ-8B פעילים. הוא משלב הקשר מודל של 1,048,576 טוקנים עם שימוש מובנה בכלים והסקה משולבת; שימור החשיבה הקודמת מסייע לו להמשיך ביעילות בין קריאות לכלים.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionspoolside/laguna-s-2.1 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagespoolside/laguna-s-2.1
על המודל
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Poolside Laguna S 2.1 הוא מודל שפה מסוג תערובת מומחים, שנועד לתכנות באמצעות סוכנים ולעבודה ממושכת. יש לו 118B פרמטרים בסך הכול וכ-8B פעילים לכל טוקן, והוא ממוקם בין Laguna XS 2.1 הקטן יותר ובין Laguna M.1 הגדול יותר בסדרת היצרן. המודל מעבד טקסט ומפיק טקסט, קוד, הסקה ובקשות לקריאות לכלים ביישום המחובר לכלים.
הארכיטקטורה שלו משלבת קשב גלובלי וקשב בחלון נע לאורך 48 שכבות: 12 שכבות גלובליות ו-36 שכבות חלון נע. החלון הנע של 512 טוקנים מתאר קשב מקומי בתוך השכבות האלה, ואילו הקשר המודל המתועד הוא 1,048,576 טוקנים. אלה מדידות שונות. ההקשר הגדול יותר תומך במשימות הצוברות קובצי מקור, תצפיות והחלטות לאורך שלבים רבים. שמרו יחד את מטרת העבודה ואת הראיות המשמעותיות, והשאירו מקום להסקה בהמשך ולתשובה הסופית במסגרת התצורה החלה.
המטרה המרכזית של המודל היא עבודת תוכנה הדורשת התמדה, בדיקה ותיקון. למשימה במאגר, ספקו את ההתנהגות הצפויה, קבצים רלוונטיים כטקסט, מידע על תלויות ואת הפלט שנכשל בפועל. בקשו תוצאה ממוקדת: ״עקבו אחר הסיבה לרגרסיה הזאת, הציעו שינוי השומר על הממשק המתועד וציינו את הבדיקות שיבדילו בין תיקון ובין שינוי שאינו קשור.״ בתהליך המחובר לכלים, ספקו למודל את התוצאה של כל בדיקה שבוצעה לפני שיבחר את השלב הבא.
לעבודת אופטימיזציה, ספקו מדידות ומטרה מפורשת. דוגמה היא: ״השתמשו בפרופיל ובדוח ההקצאות האלה כדי לזהות צוואר בקבוק. הציעו שינוי אחד, הסבירו את ההשפעה הצפויה והשוו אותו לקו הבסיס לאחר חזרה על אותה מדידה.״ כך אפשר לבחון טענה לשיפור ביצועים. הפרסום של Poolside דן באימות ובהתקדמות מתמשכת כהתנהגויות חשובות, אך הסבר משכנע לבדו אינו מבסס שתיקון מהיר יותר, נכון או שלם. שמרו את התצפיות התומכות בהשארת השינוי או בדחייתו.
Laguna S 2.1 תומך בחשיבה המשולבת לפני קריאות לכלים וביניהן. היצרן ממליץ לשמר תוכן הסקה מהודעות קודמות של העוזר בהיסטוריה הבאה; השמטת הבלוקים האלה עלולה לגרום להסקה להיפסק בשלבי המשך. שמרו יחד את תשובת העוזר, פרטי הקריאה לכלי ואת תוצאת הכלי התואמת. הדבר מסייע למשימה ארוכה להמשיך ממצבה בפועל במקום לשחזר שוב ושוב מה כבר נוסה.
אפשרויות החשיבה המתועדות הן off ו-max, כאשר max מופעל כברירת מחדל במערך שהיצרן מתאר. המודל קובע את תקציב החשיבה שלו במצב הזה; הפרסום אינו מציג בקרות מאמץ נפרדות מסוג low, medium ו-high. לתכנות באמצעות סוכנים, Poolside ממליצה להפעיל חשיבה ולשמר אותה בין שלבים. ציינו במפורש את התוצר הסופי ואת קריטריוני ההשלמה, והבחינו בין רצף הסקה ארוך לבין תוצאה שהושלמה. היצרן מציין חשיבת יתר, במיוחד במתמטיקה תחרותית, כמגבלה מהותית.
הגדרות כלים דורשות תשומת לב מיוחדת. Poolside מדווחת כי S 2.1 עלול בתחילה להסתמך על ממשק כלי מוכר במקום לעקוב בקפידה אחר סכמה דומה אך שונה. הוא גם עלול להפיק JSON פגום או עם escaping שגוי כאשר ארגומנט של כלי מכיל מערך מקונן. ספקו את הגדרות הארגומנטים בפועל, אמתו קריאות מוצעות והחזירו שגיאה מדויקת כשהקריאה אינה תואמת. היצרן מתאר תיקון באמצעות משוב בתוך ההקשר כדרך לפתור חלק מאי-ההתאמות האלה. שמרו את תצפית הכלי המתקבלת זמינה להחלטה הבאה.
היצרן מפרסם גרסאות BF16 וגרסאות מכומתות נפרדות, וכן מודל טיוטה אופציונלי של DFlash. אלה תוצרים ומתכוני הגשה נפרדים, ולכן אין להסיק משם המודל הכללי את צריכת הזיכרון של נקודת ביקורת מכומתת או את ביצועי הפענוח הספקולטיבי שלה. לעבודת טקסט רגילה, הכינו קוד מקור, פלט פקודות וקטעי מסמכים כטקסט קריא. הפרסום מציין שלמודל אין יכולת ראייה; צילום מסך זקוק לתצפית טקסטואלית או לשלב בדיקה חיצוני מתאים לפני שיוכל לתמוך בניתוח.
בקשו תוצר סופי המזהה את התוצר ששונה, את ההחלטות החשובות, את הבדיקות שנצפו וכל תנאי שטרם נפתר. בסקירת קוד, קשרו ממצאים למקור הרלוונטי והציגו מדוע כל בעיה משפיעה על ההתנהגות. בתיקון, הפרידו בין טלאי מוצע ובין טלאי שהתנהגותו נבדקה בפועל. שימור ההסקה והיסטוריית הכלים מסייע למודל להתקדם במשימה, ואילו התוצר הסופי והתוצאות המתועדות מבססים מה הושג.
משימה מעשית
משימה מעשית
דוגמה טכנית באנגלית
Propose a measured loop optimization
Review this Python loop: totals = {}
for row in rows:
totals[row["id"]] = sum(x["amount"] for x in rows if x["id"] == row["id"])
It repeatedly rescans rows. Propose a single-pass replacement preserving per-ID totals. Give a duplicate-ID example and explain how to compare results and timing on the same input without claiming a speed measurement.התוצאה הצפויה
A single-pass aggregation patch, correctness example and a baseline comparison procedure.בדיקת התוצאה
Check repeated IDs accumulate all amounts and the proposal contains no fabricated timing improvement.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions poolside/laguna-s-2.1
poolside/laguna-s-2.1התחלה
Poolside Laguna S 2.1 הוא מודל טקסט לתכנות באמצעות סוכנים ולעבודה ממושכת, עם 118B פרמטרים בסך הכול וכ-8B פעילים. הוא משלב הקשר מודל של 1,048,576 טוקנים עם שימוש מובנה בכלים והסקה משולבת; שימור החשיבה הקודמת מסייע לו להמשיך ביעילות בין קריאות לכלים.
- 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
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות poolside/laguna-s-2.1 | 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— |
שילובים של חומרי קלט
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| 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.
תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
- מצב מהיר
- תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
- מצב Flex
- תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
- מאמץ חשיבה מרבי
- תעריף רגיל 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.
| 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 $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0004 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0004 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "poolside/laguna-s-2.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
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='poolside/laguna-s-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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)
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))
with client.chat.completions.stream(model='poolside/laguna-s-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
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
| 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 |
שגיאות והשלבים הבאים
| 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. |
כינויים
כינויים למודל
Ailoot Ultra poolside/laguna-s-2.1
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages poolside/laguna-s-2.1
poolside/laguna-s-2.1התחלה
Poolside Laguna S 2.1 הוא מודל טקסט לתכנות באמצעות סוכנים ולעבודה ממושכת, עם 118B פרמטרים בסך הכול וכ-8B פעילים. הוא משלב הקשר מודל של 1,048,576 טוקנים עם שימוש מובנה בכלים והסקה משולבת; שימור החשיבה הקודמת מסייע לו להמשיך ביעילות בין קריאות לכלים.
- 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
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות poolside/laguna-s-2.1 | 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 |
שילובים של חומרי קלט
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| 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
תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
- מצב מהיר
- תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
- מצב Flex
- תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
- מאמץ חשיבה מרבי
- תעריף רגיל 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.
| 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 $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0004 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0004 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "poolside/laguna-s-2.1",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| 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. |
כינויים
כינויים למודל
Ailoot Ultra poolside/laguna-s-2.1
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
FAQ · Poolside: Laguna S 2.1
- אילו קלטים ותוצאות זמינים?
POST /v1/chat/completions·poolside/laguna-s-2.1:text→textPOST /v1/messages·poolside/laguna-s-2.1:text→json,sse- באילו שדות הבקשה משתמשת?
POST /v1/chat/completions·poolside/laguna-s-2.1:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·poolside/laguna-s-2.1:model,messages,max_tokens,stream- אילו מגבלות חלות?
POST /v1/chat/completions·poolside/laguna-s-2.1:messages.min_items:1