מודלים

Pareto 26.9

Markdown · JSON

Pareto 26.9

unbiased/pareto-26.9
Unbiasedטקסטקלט ⁦‏0.005 ‏$⁩ / 1Kפלט ⁦‏0.015 ‏$⁩ / 1K

הגרסה הקודמת של מודל הטקסט המורכב של Unbiased, עם הקשר של ⁦262 144⁩ טוקנים לתהליכי עבודה שבהם הגרסה נבחרת במפורש.

המהדורה הקודמת במשפחת Pareto

Pareto 26.9 הוא גרסה נפרדת של המודל המורכב של Unbiased. במשפחת Pareto בקשה אחת מעובדת בהשתתפות כמה מודלים מתקדמים ופתוחים, ותוצאותיהם משולבות לתשובה משותפת. המשתמש עובד עם מודל Pareto אחד ואינו בוחר ידנית כל רכיב. היצרן מציין שהרכב מודלי הבסיס עשוי להשתנות.

גרסה 26.9 נשמרה לאחר הופעת 26.10 היציבה. המזהה המדויק שלה unbiased/pareto-26.9 מאפשר לבחור במפורש במהדורה הקודמת ביישום. הדבר מתאים לתהליכי עבודה קיימים ולהשוואות שבהם חשוב לציין את הגרסה שבשימוש במקום לעבור אוטומטית לבאה. עצם קיבוע השם אינו אומר שההרכב הפנימי הופך לקבוע.

עבודה עם חומרים שסופקו

ב־Ailoot הגרסה הזאת מקבלת טקסט ומייצרת תשובת טקסט. חלון ההקשר שלה הוא ⁦262 144⁩ טוקנים. הוא כולל הוראות, היסטוריה, חומרי מקור ותשובה; במטא־נתונים של המודל מצוין היקף תשובה של עד ⁦131 072⁩ טוקנים. למהדורה 26.10 חלון הקשר גדול יותר, ולכן בבחירה ב־26.9 כדאי לבחור מראש מסמכים ומקטעים שרלוונטיים באמת למשימה.

אפשר לבנות תהליך עבודה סביב השוואה של כמה טקסטים. העבירו דרישות, חלופות פתרון וקריטריונים לבחירה, ואז בקשו טבלת השוואה עם נימוקים לכל קריטריון. למסמך ארוך ציינו את מטרת הניתוח: לזהות סתירות, להכין סיכום ענייני, לאסוף שאלות למחבר או להכין מבנה מעודכן. שמות מקטעי המקור עוזרים לקשר מסקנות לנתונים בתוך הבקשה.

שיחה טכנית

בניתוח משימת תוכנה כללו קוד רלוונטי ואת תוצאת ההרצה שכבר קיבלתם בסביבה שלכם. בקשו להסביר את התצפית, להציע שינוי ולמנות סימנים שבעזרתם אפשר לבדוק את התוצאה. בהודעה הבאה העבירו את תוצאת הבדיקה. כך השיחה הטקסטואלית מתחברת למשימה אמיתית בלי להניח שלמודל עצמו יש גישה לקבצים או לסביבת הריצה.

להכנת טקסט חדש כדאי להגדיר קהל, תוכנית ורמת פירוט נדרשת. התשובה יכולה להיות טיוטת מסמך, סיכום נתוני מקור, רשימת הבדלים או רצף פעולות להמשך; הבקשה שלכם קובעת את הפורמט המסוים.

Pareto 26.9 מוצג בפורמטים Messages, Responses, Chat Completions ו־generateContent טקסטואלי. הם מתארים דרכי שילוב בלקוח. בחיבור הזה החומרים מועברים כטקסט; בחירת פורמט הבקשה אינה מוסיפה תמונות, הרצת קוד או פנייה למערכות חיצוניות.

זמין דרך Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
הקשר
לא מצוין בקטלוג
אורך תשובה מרבי
לא מצוין בקטלוג
קלט
⁦‏0.005 ‏$⁩ / 1K
פלט
⁦‏0.015 ‏$⁩ / 1K
קריאה מהמטמון
⁦‏0.0005 ‏$⁩ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
הקשר
לא מצוין בקטלוג
אורך תשובה מרבי
לא מצוין בקטלוג
קלט
⁦‏0.005 ‏$⁩ / 1K
פלט
⁦‏0.015 ‏$⁩ / 1K
קריאה מהמטמון
⁦‏0.0005 ‏$⁩ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
הקשר
לא מצוין בקטלוג
אורך תשובה מרבי
לא מצוין בקטלוג
קלט
⁦‏0.005 ‏$⁩ / 1K
פלט
⁦‏0.015 ‏$⁩ / 1K
קריאה מהמטמון
⁦‏0.0005 ‏$⁩ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
הקשר
לא מצוין בקטלוג
אורך תשובה מרבי
לא מצוין בקטלוג
קלט
⁦‏0.005 ‏$⁩ / 1K
פלט
⁦‏0.015 ‏$⁩ / 1K
קריאה מהמטמון
⁦‏0.0005 ‏$⁩ / 1K
unbiased/pareto-26.9 · JSON
{"about":"### המהדורה הקודמת במשפחת Pareto\n\nPareto 26.9 הוא גרסה נפרדת של המודל המורכב של Unbiased. במשפחת Pareto בקשה אחת מעובדת בהשתתפות כמה מודלים מתקדמים ופתוחים, ותוצאותיהם משולבות לתשובה משותפת. המשתמש עובד עם מודל Pareto אחד ואינו בוחר ידנית כל רכיב. היצרן מציין שהרכב מודלי הבסיס עשוי להשתנות.\n\nגרסה 26.9 נשמרה לאחר הופעת 26.10 היציבה. המזהה המדויק שלה `unbiased/pareto-26.9` מאפשר לבחור במפורש במהדורה הקודמת ביישום. הדבר מתאים לתהליכי עבודה קיימים ולהשוואות שבהם חשוב לציין את הגרסה שבשימוש במקום לעבור אוטומטית לבאה. עצם קיבוע השם אינו אומר שההרכב הפנימי הופך לקבוע.\n\n### עבודה עם חומרים שסופקו\n\nב־Ailoot הגרסה הזאת מקבלת טקסט ומייצרת תשובת טקסט. חלון ההקשר שלה הוא 262 144 טוקנים. הוא כולל הוראות, היסטוריה, חומרי מקור ותשובה; במטא־נתונים של המודל מצוין היקף תשובה של עד 131 072 טוקנים. למהדורה 26.10 חלון הקשר גדול יותר, ולכן בבחירה ב־26.9 כדאי לבחור מראש מסמכים ומקטעים שרלוונטיים באמת למשימה.\n\nאפשר לבנות תהליך עבודה סביב השוואה של כמה טקסטים. העבירו דרישות, חלופות פתרון וקריטריונים לבחירה, ואז בקשו טבלת השוואה עם נימוקים לכל קריטריון. למסמך ארוך ציינו את מטרת הניתוח: לזהות סתירות, להכין סיכום ענייני, לאסוף שאלות למחבר או להכין מבנה מעודכן. שמות מקטעי המקור עוזרים לקשר מסקנות לנתונים בתוך הבקשה.\n\n### שיחה טכנית\n\nבניתוח משימת תוכנה כללו קוד רלוונטי ואת תוצאת ההרצה שכבר קיבלתם בסביבה שלכם. בקשו להסביר את התצפית, להציע שינוי ולמנות סימנים שבעזרתם אפשר לבדוק את התוצאה. בהודעה הבאה העבירו את תוצאת הבדיקה. כך השיחה הטקסטואלית מתחברת למשימה אמיתית בלי להניח שלמודל עצמו יש גישה לקבצים או לסביבת הריצה.\n\nלהכנת טקסט חדש כדאי להגדיר קהל, תוכנית ורמת פירוט נדרשת. התשובה יכולה להיות טיוטת מסמך, סיכום נתוני מקור, רשימת הבדלים או רצף פעולות להמשך; הבקשה שלכם קובעת את הפורמט המסוים.\n\nPareto 26.9 מוצג בפורמטים Messages, Responses, Chat Completions ו־generateContent טקסטואלי. הם מתארים דרכי שילוב בלקוח. בחיבור הזה החומרים מועברים כטקסט; בחירת פורמט הבקשה אינה מוסיפה תמונות, הרצת קוד או פנייה למערכות חיצוניות.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.9","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.9","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.9","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.9","price":{"in":5.0,"in_label":null,"out":15.0,"out_label":null,"sort_in":5.0,"sort_out":15.0,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.9","short":"הגרסה הקודמת של מודל הטקסט המורכב של Unbiased, עם הקשר של 262 144 טוקנים לתהליכי עבודה שבהם הגרסה נבחרת במפורש."}

שאלות

איך בוחרים מודל למשימה?

תחילה הגדירו את הקלט והפלט הנדרשים: טקסט, תמונה, אודיו או וידאו. לאחר מכן השוו בין שיטות API תואמות, ה-ID המדויק של המודל או המודל שאליו הכינוי מצביע כרגע, המחיר ויחידת החיוב. הבקשה GET /v1/models חינמית ומציגה את המודלים הזמינים למפתח שלכם.

האם כל מודל תומך בכל שיטות ה-API וסוגי המדיה?

השתמשו בשיטות ה-API ובסוגי הקלט והפלט המופיעים בכרטיס המודל. התמיכה בטקסט, בתמונות, באודיו או בווידאו תלויה במודל ובשיטה שנבחרו; בדקו את דוגמת הבקשה שלהם לפני שליחת הנתונים שלכם.

מה ההבדל בין ID של מודל לבין כינוי?

ID מדויק של מודל מזהה מודל מסוים. כינוי מצביע על מודל, והמודל שאליו הוא מצביע עשוי להשתנות. בדקו בקטלוג לאיזה מודל הכינוי מצביע כרגע; השתמשו ב-ID המדויק כאשר האינטגרציה שלכם זקוקה למודל מסוים.

איך משווים מחירים לפני שליחת בקשה?

בדקו בכרטיס המודל את המחיר ואת יחידת החיוב של שיטת ה-API שנבחרה. השוו לפי אותה יחידה ואותם סוגי קלט ופלט; היסטוריית הבקשות מציגה את השימוש בפועל ואת הסכום שחויב.

מה המנוי נותן?

הנחה לרכישת אסימונים לעבודה קבועה. בחרו מסלול לפי היקף הבקשות שלכם; התנאים ועלות המנוי מוצגים ברכישה.

איך משתמשים בקוד הנחה עד 50%?

הזינו קוד בזמן רכישת אסימונים. הסכום הסופי מחושב מחדש לפי תנאי המבצע וגובה ההנחה מוצג לפני תשלום.