Source: https://ailoot.ai/models/he/thinkingmachines-inkling-small/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/thinkingmachines-inkling-small/
Language: he

# Thinking Machines: Inkling Small

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/thinkingmachines-inkling-small/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/thinkingmachines-inkling-small/facts.json)

## [Thinking Machines: Inkling Small](https://ailoot.ai/models/he/thinkingmachines-inkling-small/)

Inkling-Small של Thinking Machines Lab הוא מודל MoE בעל 276B פרמטרים, שמתוכם 12B פעילים, להסקה בטקסט, בתמונות ובאודיו. הוא מפיק טקסט, תומך ביישומים מוכווני כלים ויש לו חלון הקשר מודלי של 1M, הנבדל מחלונות ההקשר הקצרים יותר בשירות היצרן.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `thinkingmachines/inkling-small`](https://ailoot.ai/models/he/thinkingmachines-inkling-small/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `thinkingmachines/inkling-small`](https://ailoot.ai/models/he/thinkingmachines-inkling-small/#method-1)

על המודל

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

Inkling-Small הוא המודל הרב־מודאלי הקטן יותר לשימוש כללי של Thinking Machines Lab. הכרטיס הרשמי שלו מציין 276 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־12B פרמטרים פעילים. הוא מקבל טקסט, תמונות ואודיו ומפיק טקסט ליישומי שיחה, קוד, הסקה, העשרה באחזור ועבודה מוכוונת כלים. הוא מהדורה נפרדת ממודל Inkling הגדול יותר.

הארכיטקטורה משתמשת ב־42 שכבות מפענח ובליבת מומחים דלילה. טוקן בוחר שישה מתוך 256 מומחים מנותבים, ועוד שני מומחים משותפים, עם תערובת של קשב מקומי וגלובלי. מקטעי תמונה וטוקני אודיו בדידים מוקרנים לייצוג המשותף של המפענח. לתוצרי BF16 ו־NVFP4 הנפרדים יש זהות דיוק משלהם.

היצרן מתאר חלון הקשר מודלי של 1M, ואילו שירות האימון שלו מציע תצורות 64K ו־256K. אלה היקפים נפרדים, ולא גדלי חלון הניתנים להחלפה. בחומר ארוך, זהו את ההקשר המשמש את המשימה בפועל והשאירו מקום לחשיבת המודל ולתשובתו הסופית. מנגנון הרינדור המשותף של Inkling אצל היצרן מקבל ערך מאמץ מספרי סופי מ־0.0 ועד 1.0, לא כולל 1.0, ומשתמש ב־0.9 כאשר הערך מושמט. אפס מעודד תשובה ישירה בלי לאכוף איסור קשיח על הסקה.

הכנת הקלט מוגדרת במדויק. הכרטיס ממליץ על תמונות שממדיהן, באופן אידיאלי, בין 40 ל־4096 פיקסלים. האודיו צריך להיות WAV ב־16 kHz, ורצוי שיהיה קצר משתי דקות למהדורת Small זו. אלה המלצות לקלט מיטבי, ולא הבטחות שהמודל דוחה כל קלט שמחוץ להן. הפלט הוא טקסט UTF-8, ולא דיבור או וידאו שנוצרו.

בשאלת תמונה, הגדירו את המאפיין שיש לבחון וכיצד הוא קשור למשימה הכתובה. באודיו, זהו אם התוצאה המועילה היא הסבר התוכן, סיכום או ניתוח טקסטואלי אחר. ספקו את אוצר המילים ואת הרקע הדרושים לפירוש החומר. משימת קוד או אחזור צריכה לספק את המקור הרלוונטי או את הקטעים שאוחזרו ואת התוצר הרצוי.

ביישום המחובר לכלים, המודל מציע אינטראקציות והיישום מחזיר את תוצאותיהן. שמרו את התצפיות הללו לאורך שאלות המשך כדי שהשלב הבא יוכל להשתמש במה שהתרחש. היצרן מפרסם את המודל להתאמה אישית ולכוונון עדין, ואילו נקודת שמירה שהותאמה אישית בנפרד נשארת נפרדת ממודל Small המקורי.

היצרן מזהה כשלים מזדמנים בביצוע הוראות, אמירות עובדתיות שאינן נתמכות והידרדרות בשיחות ארוכות, עם ביצועים לא אחידים בשפות ובתחומים המיוצגים פחות. הוא מתאר גם הערכת בטיחות רב־מודאלית ורגישות שנותרה לחלק מההנחיות המנוסחות בעקיפין. שמרו ראיות מקור ופקדי פלט המותאמים ליישום זמינים בעת שימוש בתוצאת המודל בתהליך עבודה.

משימה מעשית

### משימה מעשית

דוגמה טכנית באנגלית

```
Answer from retrieved training material

Answer a new employee using only these retrieved passages. [DOC1] Draft reports may be edited by their author. [DOC2] Approved reports are locked; corrections create a new version. Question: 'I found a typo in an approved report. Can I edit it directly?' Give a concise answer, the supporting document label and one appropriate next step without claiming a change occurred.
```

#### התוצאה הצפויה

```
A short source-grounded answer with DOC2 support and a proposed version-based correction step.
```

#### בדיקת התוצאה

```
Check the approved/draft distinction is preserved and no lock is bypassed in the suggestion.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `thinkingmachines/inkling-small`

[`thinkingmachines/inkling-small`](https://ailoot.ai/models/he/#m=thinkingmachines%2Finkling-small&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small&fmt=chat)

Thinking Machines /`thinkingmachines/inkling-small`

### התחלה

Inkling-Small של Thinking Machines Lab הוא מודל MoE בעל 276B פרמטרים, שמתוכם 12B פעילים, להסקה בטקסט, בתמונות ובאודיו. הוא מפיק טקסט, תומך ביישומים מוכווני כלים ויש לו חלון הקשר מודלי של 1M, הנבדל מחלונות ההקשר הקצרים יותר בשירות היצרן.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות thinkingmachines/inkling-small | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | 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— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`modalities` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
| שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control.ttl` | סוג`string` | 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 |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
| פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| פרמטר`control_scope` | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
| פרמטר`output_modalities` | מפרטtext |
| פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse |
| פרמטר`multimodal_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)

מאמץ חשיבה · high

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high

מאמץ חשיבה · low

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low

מאמץ חשיבה · max

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max

מאמץ חשיבה · medium

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־medium

מאמץ חשיבה · minimal

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־minimal

מאמץ חשיבה · none

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־none

#### 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 **$0.0009** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0024** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.0002** / 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 **$0.0009** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0024** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.0002** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKהזרמה ב-Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "thinkingmachines/inkling-small", "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
```

```python
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='thinkingmachines/inkling-small',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"))
```

```python
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='thinkingmachines/inkling-small',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 |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | 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** [`thinkingmachines/inkling-small`](https://ailoot.ai/models/he/#m=thinkingmachines%2Finkling-small&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small&fmt=chat)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`thinkingmachines/inkling-small`](https://ailoot.ai/models/he/#m=thinkingmachines%2Finkling-small&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `thinkingmachines/inkling-small`

[`thinkingmachines/inkling-small`](https://ailoot.ai/models/he/#m=thinkingmachines%2Finkling-small&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small&fmt=messages)

Thinking Machines /`thinkingmachines/inkling-small`

### התחלה

Inkling-Small של Thinking Machines Lab הוא מודל MoE בעל 276B פרמטרים, שמתוכם 12B פעילים, להסקה בטקסט, בתמונות ובאודיו. הוא מפיק טקסט, תומך ביישומים מוכווני כלים ויש לו חלון הקשר מודלי של 1M, הנבדל מחלונות ההקשר הקצרים יותר בשירות היצרן.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות thinkingmachines/inkling-small | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |

שילובים של חומרי קלט

**טקסט** · טקסט UTF-8

`מחרוזת messages[].content`

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`text_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)

מאמץ חשיבה · high

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high

מאמץ חשיבה · low

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low

מאמץ חשיבה · max

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max

מאמץ חשיבה · medium

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־medium

מאמץ חשיבה · minimal

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־minimal

מאמץ חשיבה · none

תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־none

#### 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 **$0.0009** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0024** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.0002** / 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 **$0.0009** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0024** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.0002** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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

```json
{
  "model": "thinkingmachines/inkling-small",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'thinkingmachines/inkling-small', '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
```

```python
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': 'thinkingmachines/inkling-small', '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 |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | 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** [`thinkingmachines/inkling-small`](https://ailoot.ai/models/he/#m=thinkingmachines%2Finkling-small&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small&fmt=messages)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`thinkingmachines/inkling-small`](https://ailoot.ai/models/he/#m=thinkingmachines%2Finkling-small&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small&fmt=messages)

FAQ · Thinking Machines: Inkling Small

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

`POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small`: `text` → `json`, `sse`

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

אילו מגבלות חלות?

`POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





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





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.