Meta: Llama 3.1 70B Instruct
A Llama 3.1 70B Instruct a Meta szöveges modellje többnyelvű párbeszédhez, dokumentumokból végzett következtetéshez és kódhoz. A 70 milliárd paraméteres, utasításokra finomhangolt kiadás csoportosított lekérdezéses figyelmet, a gyártó szerint 128 ezer tokenes kontextust és dokumentált eszközhívásos beszélgetési formátumokat használ, szöveges és kódkimenettel.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta-llama/llama-3.1-70b-instruct - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta-llama/llama-3.1-70b-instruct
A modellről
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Llama 3.1 70B Instruct a Meta 70 milliárd paraméteres szöveges modellje, többnyelvű párbeszédre és asszisztensjellegű kérésekre optimalizálva. Utasításokra finomhangolt ellenőrzőpont egy olyan családban, amely 8B és 405B méreteket, valamint külön előtanított modelleket is tartalmaz. Szöveget fogad, és többnyelvű szöveget vagy kódot ad vissza; a megnevezett 70B kiadás megőrzi saját méretét és azonosságát.
Modellinformáció és tanítás
A kiadás autoregresszív Transformer-architektúrát használ csoportosított lekérdezéses figyelemmel. A hangolt modelleket felügyelt finomhangolással és emberi visszajelzéses megerősítéses tanulással igazítják. Ezek a segítőkész társalgási viselkedés tanítási szakaszai, nem külön következtető és nem következtető módok közötti névvel ellátott futásidejű kapcsolók.
A gyártó a szöveges modellekhez 128 ezer tokenes kontextust dokumentál, és hivatalosan támogatja az angol, német, francia, olasz, portugál, hindi, spanyol és thai nyelvet. A tanítás szélesebb nyelvi gyűjteményt tartalmaz, ami nem tesz minden nyelvet egyformán támogatottá. Többnyelvű anyag kérése előtt adja meg a kimeneti nyelvet, a terminológiát és az olvasót.
A család előtanítási korpuszát körülbelül tizenötbillió tokenként írják le, 2023. decemberi határdátummal. A finomhangolás utasításos adatkészleteket és több mint huszonötmillió szintetikus példát tartalmaz. A határdátum a tanítási adatok határa; egy újabb vagy privát információtól függő kérdéshez azt a feladatban vagy egy csatlakoztatott forrásból visszaadva kell megadni.
Asszisztensjellegű csevegés és forráselemzés
Az Instruct kiadás társalgási kérés megválaszolására készült, míg az előtanított változat más generálási feladatokhoz alakítható alap. Forrásalapú válaszhoz adja meg a kérdést és az eredményt meghatározó szövegrészeket. Címkézze a forrásokat, és minden megállapítás mellé kérje az alátámasztó szakaszt vagy állítást.
Egy gyakorlati összehasonlítás megadhat két eljárást, és kérheti a közös feltételeket, különbségeket és feloldatlan ellentmondásokat. Az eredményül kapott útmutató megőrizheti az eredeti sorrendet és az egyes műveletek alkalmazási feltételeit. Dokumentumszerkesztési feladatnál megadható a célközönség, a megőrzendő tények és az, hogy a végső anyag csak átdolgozott szövegrész legyen-e, vagy magyarázatot is tartalmazzon.
Hosszabb válasznál nevezze meg a kötelező szakaszokat és mindegyik célját. A nagy kontextus együtt tarthatja a kapcsolódó anyagokat, miközben a végső eredmény tömör mátrix vagy magyarázat marad. A források azonossága és egy jól meghatározott kérdés fontosabb, mint minden elérhető dokumentum egyszerű beillesztése.
Kód és generált példák
A dokumentált kimenet kódot is tartalmaz. Javasolt megvalósításhoz adja meg a nyelvet, a bemeneti típusokat, az elvárt eredményt és a kompatibilisen megőrzendő interfészt. Javítás esetén mellékelje a meglévő részletet és a releváns deklarációkat. A kódot a feltételezésektől és példáktól elkülönítve kérje, hogy a következő fejlesztési lépés ellenőrizhesse azt.
Kódmagyarázathoz adja meg a végigkövetendő bemenetet, és kérdezze meg, hogyan jut el a megadott függvény a visszaadott értékhez. Matematikai magyarázathoz határozza meg a jelöléseket és feltételezéseket, és adja meg, hogy pontos vagy közelítő eredményt, esetleg bizonyítást vár. A kódgenerálás és az írásos érvelés önmagában nem fordít le programot és nem hajt végre számítást.
A gyártó a család felhasználásai között a szintetikusadat-generálást és a desztillációt is megnevezi. Egy szöveges feladat változatos példákat kérhet meghatározott formátumban, a megadott szabályok megőrzésével. Hogy e példák alkalmasak-e további tanításra, külön alkalmazási döntés; a szöveges kimenet önmagában nem a helyességük független ellenőrzése.
Beszélgetési formátum és eszközök
A kártya külön rendszer- és felhasználói üzeneteket mutat be a megfelelő csevegési sablonnal. A rendszerutasításban adja meg a szerepet, hangnemet és tartós válaszszabályokat, míg a felhasználói kérés tartalmazza a tényleges problémát és forrásokat. Őrizze meg a releváns korábbi üzeneteket, ha egy korábbi válaszra építő folytatást kér.
A Llama 3.1 több dokumentált eszközhasználati formátumot támogat. Az alkalmazás biztosítja a függvényeket és paramétereket, a modell hívási javaslatot készít, az alkalmazás végrehajtja azt, és az eredményt hozzáfűzi a beszélgetéshez. Egy következő generálás felhasználhatja ezt az eredményt. A kártya rövid példája kifejezetten az asszisztens hívásának, majd az eszközeredménynek a hozzáadását mutatja; egy függvény kiválasztása különbözik a műveletének befejezésétől.
Lekérdezéshez adja meg a szükséges információt, és határozza meg az azt visszaadó függvényt. A végső magyarázat kérése előtt őrizze meg a tényleges visszaadott értéket az eredeti hívás mellett. Számításnál különítse el a modell javasolt műveletét a számológép által visszaadott eredménytől. A natív eszközformázásnak és egy burkolófelület látható megjelenítésének meg kell őriznie a saját dokumentált konvencióit.
Kiadás és gyakorlati korlátok
Az elolvasott kártya 256 tokenes generálási beállítása használati példa, nem önállóan megadott maximális kimeneti kapacitás. A 128 ezer tokenes kontextus a beállított kiadáson belüli anyagra és generált beszélgetésre vonatkozik. Ne helyettesítse a Llama 4 kontextusával vagy vizuális képességeivel, illetve másik Llama 3.1 ellenőrzőpont méretével.
Ez kizárólag szöveges Instruct modell. Egy kép, hangfelvétel vagy videó releváns tartalmát másik komponenssel kell előkészíteni. A külső visszakeresés, a programvégrehajtás és a fájlmódosítás szintén az asszisztenshez kapcsolt alkalmazáshoz tartozik. Őrizze meg a pontos 70B Instruct kiadást, és a feladathoz szükséges, forráshoz kötött magyarázatot, átdolgozott dokumentumot, kódot vagy strukturált szöveget kérje.
Gyakorlati feladat
Gyakorlati feladat
Technikai példa angolul
Produce a bilingual maintenance notice
Write a maintenance notice in English and Spanish from these facts: warehouse entrance B closes on Tuesday from 08:00 to 11:00; deliveries must use entrance A; pedestrian access is unchanged. Use three short sentences per language and preserve entrance letters and times. Do not add a date, delay estimate or closure of pedestrian access.Várt eredmény
Two labelled language blocks with equivalent three-sentence notices.Az eredmény ellenőrzése
Compare both versions for entrance A/B, Tuesday, the time range and unchanged pedestrian access.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
meta-llama/llama-3.1-70b-instructKezdő lépések
A Llama 3.1 70B Instruct a Meta szöveges modellje többnyelvű párbeszédhez, dokumentumokból végzett következtetéshez és kódhoz. A 70 milliárd paraméteres, utasításokra finomhangolt kiadás csoportosított lekérdezéses figyelmet, a gyártó szerint 128 ezer tokenes kontextust és dokumentált eszközhívásos beszélgetési formátumokat használ, szöveges és kódkimenettel.
- 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 meta-llama/llama-3.1-70b-instruct | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
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
- Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Normál díjszabás 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 $0.00144 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00144 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 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 $0.00144 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00144 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct", "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='meta-llama/llama-3.1-70b-instruct',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='meta-llama/llama-3.1-70b-instruct',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")
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 meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
meta-llama/llama-3.1-70b-instructKezdő lépések
A Llama 3.1 70B Instruct a Meta szöveges modellje többnyelvű párbeszédhez, dokumentumokból végzett következtetéshez és kódhoz. A 70 milliárd paraméteres, utasításokra finomhangolt kiadás csoportosított lekérdezéses figyelmet, a gyártó szerint 128 ezer tokenes kontextust és dokumentált eszközhívásos beszélgetési formátumokat használ, szöveges és kódkimenettel.
- 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 meta-llama/llama-3.1-70b-instruct | 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
- Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Normál díjszabás 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 $0.00144 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00144 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 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 $0.00144 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00144 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'meta-llama/llama-3.1-70b-instruct', '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': 'meta-llama/llama-3.1-70b-instruct', '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 meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
FAQ · Meta: Llama 3.1 70B Instruct
- Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?
POST /v1/chat/completions·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:text→textPOST /v1/messages·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:text→json,sse- Mely mezőket használja a kérés?
POST /v1/chat/completions·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:model,messages,max_tokens,stream- Milyen korlátok érvényesek?
POST /v1/chat/completions·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:messages.min_items:1