LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
Az LFM2.5-24B-A2B a LiquidAI szöveges következtetési modellje eszközvezérelt ügynökökhöz, összesen 24 milliárd és 2,45 milliárd aktív paraméterrel. Válasz előtt következtet, eszközhívást és séma által vezérelt kimenetet támogat, és 128 000 tokenes kontextussal, valamint 8 192 tokenes kiegészítési korláttal tették közzé.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsliquid/lfm-2.5-24b-a2b - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesliquid/lfm-2.5-24b-a2b
A modellről
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
Az LFM2.5-24B-A2B a LiquidAI szakértőkeverék-modellje szöveges következtetéshez és eszközöket használó ügynökökhöz. Összesen 24 milliárd paramétere van, tokenenként 2,45 milliárd aktívval. A következtetés minden válasz része, ezért a feladatban ajánlott meghatározni a célt, a felhasználandó bizonyítékot és az alkalmazás által igényelt eredményt.
Adj az ügynöknek körülhatárolt célt
A modell olyan munkafolyamatokhoz illik, amelyekben egy nyelvmodell következő lépést választ, elolvassa a kapott megfigyelést, majd folytatja az eredmény felé. A célt az alkalmazás által ellenőrizhető formában add meg: a releváns rekord megkeresése, két konfiguráció összehasonlítása, változtatási javaslat előkészítése vagy strukturált értékelés készítése.
Az eszközök célja legyen egyértelmű, visszaadott megfigyeléseiket pedig őrizd meg a feladat kontextusában. A modell eszközhívási támogatást tesz közzé, beleértve az eszköz kiválasztását, ha a felület biztosítja ezt a képességet. A végrehajtás az eszközöket vezérlő alkalmazáshoz tartozik. A visszaadott megfigyelést tartsd külön a modell által írt utasítástól, különösen amikor egy későbbi lépés keresés vagy lekérdezés eredményétől függ.
Keresés tudásigényes munkához
A kiadó keresést vagy webes keresést ajánl részletes külső tudástól függő feladatokhoz. A bizonyítékbeszerzési lépést építsd a munkafolyamatba ahelyett, hogy meg nem kapott tények kitalálását kérnéd a modelltől. Azonosítsd a lekért részleteket, és kérd a választól a következtetések ezekhez kapcsolását.
Támogatási munkafolyamatban ez a releváns szabályzat megkeresését és a megadott esethez való alkalmazásának magyarázatát jelentheti. Műszaki feladatban a dokumentáció és konfiguráció összehasonlítását jelentheti módosítás javaslata előtt. A fontos lekért tartalmat tartsd a kontextusban, hogy a végső válasz minden lekérdezés ismétlése nélkül ellenőrizhető legyen.
Strukturált válaszok és mintavételi választások
A közzétett modell séma által vezérelt strukturált kimenetet támogat. Az alkalmazás által felhasznált információ köré határozz meg kis eredményszerkezetet, például választott kategóriát, magyarázatot, bizonyítékhivatkozásokat és következő műveletet. A modell következtetési folyamatát válaszd külön a következő komponens által tárolandó vagy megjelenítendő mezőktől.
A LiquidAI temperature 0.1, top_k 50 és repetition_penalty 1.05 értéket ad meg közzétett mintavételi ajánlásként, a mentett katalógus pedig ugyanezeket az alapértelmezéseket ismétli. Reprodukálható kiindulópontot adnak egy konkrét munkafolyamat értékeléséhez. Reprezentatív feladatok összehasonlításakor a választott beállítások maradjanak következetesek.
Kapacitás és nyelv
A közzétett szolgáltatási rekord 128 000 tokenes kontextusablakot és 8 192 tokenes kiegészítési korlátot ad meg. Készíts tömör válaszspecifikációt, hogy a végső anyag beleférjen e kimeneti keretbe. A releváns bizonyítékot tartsd együtt, és hagyj elegendő kimeneti helyet a kért anyagnak.
A gyártó többnyelvű kört sorol fel angollal, orosszal, kínaival, spanyollal, arabbal és más nyelvekkel. Többnyelvű munkában őrizd meg a forrásterminológiát és változatlanul hagyandó neveket. Rögzített szókincsű feladatnak a kifejezett szószedet és nyelveken át azonos kimeneti szokások válnak hasznára.
Képességek
- Kizárólag szöveges szakértőkeverék-következtetés: összesen 24 milliárd paraméter, 2,45 milliárd aktív.
- Kötelező következtetés a végső válasz előtt.
- Közzétett eszközök, eszközválasztás és JSON-séma szerinti strukturált kimenet.
- Keresésközpontú munkafolyamatok tudásfüggő feladatokhoz.
- Közzétett 128 000 tokenes kontextus és 8 192 tokenes kiegészítési korlát.
Felhasználási esetek
- Visszakeresett forrásokra támaszkodó asszisztens — Kérdés, visszakeresett szövegrészletek és szükséges válaszelrendezés. Eredmény: Bizonyítékhoz kötött válasz, amely a szövegrészletek alapján ellenőrizhető.
- Eszközvezérelt előszűrés — Körülhatárolt eset és kontrollált lekérdezőeszközök. Eredmény: Strukturált értékelés és javasolt következő művelet.
- Konfigurációk összehasonlítása — Releváns konfiguráció, dokumentáció és összehasonlítási kritériumok. Eredmény: Azonosított eltéréskészlet alátámasztó bizonyítékkal.
- Többnyelvű strukturált elemzés — Forrásszöveg, szószedet és következetes eredménymezők. Eredmény: Összehasonlítható rekordok a megőrzendő terminológia megtartásával.
Korlátok
- Kontextus — Közzétett szolgáltatási kontextusablak: 128 000 token.
- Válasz — Közzétett kiegészítési korlát: 8 192 token.
- Következtetés — A modell válasz előtt következtet; a kötelező következtetés a közzétett konfiguráció része.
- Bemenet/kimenet — A közzétett modell szöveget fogad, és szöveget ad vissza.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions liquid/lfm-2.5-24b-a2b
liquid/lfm-2.5-24b-a2bKezdő lépések
Az LFM2.5-24B-A2B a LiquidAI szöveges következtetési modellje eszközvezérelt ügynökökhöz, összesen 24 milliárd és 2,45 milliárd aktív paraméterrel. Válasz előtt következtet, eszközhívást és séma által vezérelt kimenetet támogat, és 128 000 tokenes kontextussal, valamint 8 192 tokenes kiegészítési korláttal tették közzé.
- Elfogadott bemenetek
- Szöveg
- Eredmények
- Szöveg
Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Bemenet
text- Kimenet
text- Kimeneti formátum
- json vagy SSE
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok liquid/lfm-2.5-24b-a2b | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Szöveges beszélgetés | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Bemeneti anyagok kombinációi
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
Metódus paraméterei és életciklusa
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétercontrol_scope | SzerződésSzöveges beszélgetés; a stream logikai érték, alapértéke false. |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Metódus álnevei: /chat/completions
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
Díjcsomagok
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
- Gyors mód
- Nincs megadva Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Nincs megadva Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Nincs megadva Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Ailoot-díjak
Árak beállításonként
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0001 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0014 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0001 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0014 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"liquid/lfm-2.5-24b-a2b","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="liquid/lfm-2.5-24b-a2b", 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"))
Eredmények fogadása és mentése
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json vagy SSE
Őrizzen meg minden elkészült eredményt
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Ha az eredeti választ ellenőrizni kell
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
Válaszmezők
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
Hibák és következő lépések
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Álnevek
Modell álnevei
Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Metódusútvonalak álnevei
/chat/completions
Kapcsolódó modellazonosítók
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages liquid/lfm-2.5-24b-a2b
liquid/lfm-2.5-24b-a2bKezdő lépések
Az LFM2.5-24B-A2B a LiquidAI szöveges következtetési modellje eszközvezérelt ügynökökhöz, összesen 24 milliárd és 2,45 milliárd aktív paraméterrel. Válasz előtt következtet, eszközhívást és séma által vezérelt kimenetet támogat, és 128 000 tokenes kontextussal, valamint 8 192 tokenes kiegészítési korláttal tették közzé.
- Elfogadott bemenetek
- Szöveg
- Eredmények
- json · sse
Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Bemenet
text- Kimenet
json,sse- Kimeneti formátum
- JSON vagy SSE
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok liquid/lfm-2.5-24b-a2b | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Bemeneti anyagok kombinációi
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
Metódus paraméterei és életciklusa
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Díjcsomagok
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
- Gyors mód
- Nincs megadva Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Nincs megadva Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Nincs megadva Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Ailoot-díjak
Árak beállításonként
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0001 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0014 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0001 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0014 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', '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': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', '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))
Eredmények fogadása és mentése
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON vagy SSE
Őrizzen meg minden elkészült eredményt
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Ha az eredeti választ ellenőrizni kell
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
Válaszmezők
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
Hibák és következő lépések
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Álnevek
Modell álnevei
Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Metódusútvonalak álnevei
/chat/completions
Kapcsolódó modellazonosítók
FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
- Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:text→textPOST /v1/messages·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:text→json,sse- Mely mezőket használja a kérés?
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:model,messages,streamPOST /v1/messages·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:model,messages,max_tokens,stream- Milyen korlátok érvényesek?
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:messages.min_items:1