Source: https://ailoot.ai/models/hu/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/
Language: hu

# LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/facts.json)

## [LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B](https://ailoot.ai/models/hu/liquid-lfm-2-5-24b-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/completions` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/hu/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/hu/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/#method-1)

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-a2b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=chat)

LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`

### Kezdő 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok liquid/lfm-2.5-24b-a2b | Alapértelmezett— |
| Mező`messages` | Típus`message[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].role` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].content` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Szöveges beszélgetés | Alapértelmezett— |
| Mező`stream` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |

Bemeneti anyagok kombinációi

**Szöveg** · UTF8 szöveg

`messages[].content`

Metódus paraméterei és életciklusa

| Paraméter | Szerződés |
| --- | --- |
| Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json |
| Paraméter`required` | Szerződésmodel, messages |
| Paraméter`material_types` | Szerződéstext |
| Paraméter`messages` | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
| Paraméter`file_material` | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
| Paraméter`optional_controls` | Szerződésstream |
| Paraméter`control_scope` | SzerződésSzöveges beszélgetés; a stream logikai érték, alapértéke false. |
| Paraméter`output_modalities` | Szerződéstext |
| Paraméter`hosted_operations` | Szerződésfalse |
| Paraméter`multimodal_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 →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/)

### Példakérések

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```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":"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
```

```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="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 |
| --- | --- |
| Mező`choices[].index` | Típusinteger |
| Mező`choices[].message.content` | Típusstring\|null |
| Mező`choices[].message.tool_calls` | Típustool\_call\[\] |
| Mező`choices[].message.reasoning_content` | Típusstring |
| Mező`choices[].message.reasoning_details` | Típusobject\|array |
| Mező`choices[].finish_reason` | Típusstring\|null |
| Mező`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=chat)

#### Metódusútvonalak álnevei

`/chat/completions`

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`

[`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=messages)

LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`

### Kezdő 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok liquid/lfm-2.5-24b-a2b | Alapértelmezett— |
| Mező`messages` | Típus`message[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].role` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].content` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`max_tokens` | Típus`integer` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`stream` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |

Bemeneti anyagok kombinációi

**Szöveg** · UTF-8 szöveg

`messages[].content karakterlánc`

Metódus paraméterei és életciklusa

| Paraméter | Szerződés |
| --- | --- |
| Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json |
| Paraméter`required` | Szerződésmodel, messages, max\_tokens |
| Paraméter`optional_controls` | Szerződésstream |
| Paraméter`material_types` | Szerződéstext |
| Paraméter`text_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 →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/)

### Példakérések

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Teljes, minimális JSON-törzscurl · használd a saját UTF-8-dokumentumodatPython · mentsd el a teljes eredményt

```json
{
  "model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
  "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': '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
```

```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': '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 |
| --- | --- |
| Mező`id` | Típusstring |
| Mező`model` | Típusstring |
| Mező`content[]` | Típustext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Mező`stop_reason` | Típusstring\|null |
| Mező`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=messages)

#### Metódusútvonalak álnevei

`/chat/completions`

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=messages)

FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?

`POST /v1/chat/completions` · `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`: `text` → `text` `POST /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`, `stream` `POST /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`

Csatlakoztassa az Ailootot a Claude Code-hoz, OpenCode-hoz, Hermeshez vagy saját alkalmazásához.

## A vállalat és projektportfóliója

A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben.

## Vásároljon tokeneket kedvezménnyel.

Előfizetési kedvezmény rendszeres munkához. Promókódok — akár 50% tokenvásárlási kedvezmény.

Előfizetés

Válasszon kedvezményes tarifát a rendszeres kéréseihez.

Promókód akár 50%-ig

Vásárláskor adja meg a kódot. Az ár az érvényes akció szerint újraszámolódik.

Költségek az előzményekben

Minden kéréshez megmarad a modell, a tokenek és az összeg.

[Előfizetés kiválasztása](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/subscriptions/) · [Modellárak megtekintése](https://ailoot.ai/models/hu/)

## Csatlakoztassa az API-t az értékesített termékéhez.

SaaS, alkalmazások és botok — az Ailoot ajánlati feltételei és licencszerződése alapján. Viszonteladáshoz kérjen viszonteladói licencet.

Kereskedelmi alkalmazás

Építsen szöveg-, kép-, videó- és hanggenerálást szolgáltatása fizetős funkcióiba.

Viszonteladói licenc

Küldje el a projekt leírását és a hozzáférés módját. Kérjen írásos használati és viszonteladási feltételeket.

Dokumentumok a weboldalon

Az ajánlati feltételek, licencszerződés és adatkezelési szabályzat már a csatlakoztatás előtt elérhető.

[Viszonteladói licenc kérése](mailto:support@ailoot.ai) · [Ajánlati feltételek és licencszerződés](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=hu)

## Ailoot · A vállalat és projektportfóliója





Az Ailoot felhalmozott működési tapasztalatra, széles ügyfélkörre, stabil szolgáltatásra és folyamatos KPI-ellenőrzésre épít.





A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben.





Az Ailoot ezt a működési tapasztalatot használja az ügyfelek termékeiben, ágenseiben, alkalmazásaiban és automatizálásaiban elérhető AI-funkciók API-hozzáféréséhez.