Meta: Llama 3.2 1B Instruct
A Llama 3.2 1B Instruct a Meta kompakt, 1,23 milliárd paraméteres szöveges modellje párbeszédhez, összefoglaláshoz, információ-visszakereséshez és keresőkérdések átírásához. A gyártó a szokásos kiadáshoz 128 ezer, a külön kvantált változatokhoz 8 ezer tokenes kontextust ad meg, többnyelvű szöveges és kódkimenettel.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta-llama/llama-3.2-1b-instruct - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta-llama/llama-3.2-1b-instruct
A modellről
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Llama 3.2 1B Instruct a Meta kompakt, utasításokra finomhangolt szöveges modellje, a gyártó táblázata szerint 1,23 milliárd paraméterrel. Többnyelvű szöveget fogad, és szöveget vagy kódot ad vissza. A kiadás párbeszédhez, információ-visszakereséshez, összefoglaláshoz, mobil íróasszisztensekhez és keresőkérdések vagy promptok átírásához készült, nem a Llama külön képi kiadásainak képértelmezési feladataihoz.
Modellinformáció és kontextus
A modell autoregresszív Transformer-architektúrát használ csoportosított lekérdezéses figyelemmel és közös beágyazásokkal. A Meta megkülönbözteti az előtanított és az utasításokra finomhangolt 1B és 3B modelleket. Ez a bejegyzés az 1B Instruct ellenőrzőpont, amelynek feladata a felhasználói kérés követése egy beszélgetésben, nem az előtanított alapmodell szerepének betöltése.
A szokásos szöveges kiadás dokumentált kontextusa 128 ezer token. A gyártó a kvantált szöveges modellekhez külön 8 ezer tokenes kontextust ad meg. E konfigurációkat külön kell tartani: a kvantálás nem indokolja a szokásos kiadás kontextusának átvitelét minden kisebb formátumú ellenőrzőpontra vagy egy adott szolgáltatás beállított kapacitásának kikövetkeztetését.
A kontextust egy meghatározott művelethez releváns szövegrészekre és beszélgetésre használja. Egy hosszú dokumentumhoz is kérhető rövid összefoglaló, átírt keresőkérdés vagy forrásalapú válasz. Azonosítsa az eredményben megőrzendő anyagot, valamint a következő alkalmazáslépéshez szükséges hosszt vagy mezőket.
Visszakeresés, összefoglalók és átírás
Összefoglaláshoz adja meg a tényleges szövegrészt vagy beszélgetést, és határozza meg a célközönséget, a hosszt és a lényeges tényeket. Egy hasznos eredmény elkülönítheti a központi kérdést, a már kimondott döntéseket és a nyitott kérdéseket. Ha a forrás több témát tartalmaz, nevezze meg az összefoglalandó témát ahelyett, hogy minden válogatás nélküli rövidítését kérné.
Információ-visszakereséshez adja meg a kiválasztott forrásrészleteket vagy a visszakereső komponens által visszaadott információt. Kérje a kérdést megválaszoló állítást és az azt alátámasztó szövegrészt. A modell szöveges válasza megmagyarázhatja a visszakeresett információt, míg egy privát gyűjteményben való keresés továbbra is a csatlakoztatott alkalmazás feladata. A modell pusztán a visszakeresési felhasználás megnevezésétől nem fér hozzá a gyűjteményhez.
Keresőkérdés átírásához adja meg az eredeti kérdést és a keresés célját. Kérjen tömör újrafogalmazást, amely megőrzi az entitást, a feltételt és a kívánt információt. Egy támogatási kérdés átírható a fontos termékkifejezéssel és művelettel anélkül, hogy a felhasználói üzenetben nem szereplő tényt adna hozzá. Ha másik komponens közvetlenül használja, az átírt kérdést minden magyarázattól külön adja vissza.
Íróasszisztensnél a rövid levél vagy átdolgozott szövegrész kérése előtt határozza meg az olvasót, a hangnemet és a forrástényeket. Adatkinyerési feladathoz adja meg a mezőket és a hiányzó információ ábrázolásának módját. Ezek konkrét műveletek, amelyek a kompakt modell dokumentált szöveges fókuszát ellenőrizhető anyaghoz kapcsolják.
Támogatott nyelvek és tanítás
A hivatalosan támogatott nyelvek az angol, német, francia, olasz, portugál, hindi, spanyol és thai. A modell szélesebb nyelvi gyűjteményen tanult, ami különbözik a kártyán kifejezetten támogatott nyolc nyelvtől. Azonosítsa a végső nyelvet és minden változatlanul megőrzendő kifejezést vagy azonosítót.
A család előtanítása legfeljebb kilencbillió tokenen történt, 2023. decemberi adathatárral. Az 1B és 3B modelleknél a gyártó a Llama 3.1 8B és 70B kimeneteit tokenszintű tanítási célként, a ritkítás után pedig tudásdesztillációt használ. Ez tanítási folyamat; nem jelenti azt, hogy a telepített 1B modell minden felhasználói kérdés megválaszolásához e nagyobb modellekhez fordul.
A kártya felügyelt finomhangolást és preferenciaalapú igazítást ír le, olyan utótanítási körökkel, amelyek felügyelt példákat, elutasításos mintavételezést és közvetlen preferenciaoptimalizálást tartalmaznak. Ezek a szakaszok hozzák létre az Instruct viselkedést a megnevezett ellenőrzőpont és a kizárólag szöveges modalitás megőrzésével.
Beszélgetés és kvantált kiadások
A gyártó külön rendszer- és felhasználói üzeneteket mutat be a megfelelő beszélgetési formátumban. Az asszisztens szerepét és válaszkövetelményeit a tényleges forrásszövegtől elkülönítve határozza meg. Őrizze meg a releváns korábbi választ, ha egy folytató kérés ugyanazon információ átdolgozását, pontosítását vagy más formáját kéri.
A kiadás külön kvantálástudatos és tanítás után kvantált változatokat is dokumentál. Pontosságuk és 8 ezer tokenes kontextusuk e változatokhoz tartozik, nem e szokásos Instruct bejegyzés általános specifikációja. Ismételt feladat összehasonlításakor vagy származtatott telepítés előkészítésekor a pontos ellenőrzőpontot és konfigurációt használja.
Tartalmi határok
Ez az 1B kiadás kizárólag szöveges. Nem szabad neki tulajdonítani a Llama 3.2 11B vagy 90B képi modelljeinek képbemenetét, a Llama 4 szöveges és képi képességeit vagy a Muse Spark névvel ellátott következtetési erőfeszítési vezérlőit. A kártya 256 tokenes generálási példája példabeállítás, nem önállóan megadott maximális válaszkapacitás.
Gyakorlati végső eredmény a kért összefoglaló, keresőkérdés, kinyert rekord vagy átírt szöveg, amely megőrzi a forrás releváns jelentését és azonosítóit. Az elolvasott források nem adnak meg külön szigorú kimenetitoken-maximumot. Tartsa célzottnak a feladatot, az adott művelethez teljesnek a bemeneti anyagot, és egyértelműnek a szokásos és kvantált kontextus közötti különbséget.
Gyakorlati feladat
Gyakorlati feladat
Technikai példa angolul
Rewrite a retrieval query
Rewrite this customer question as one concise search query for a support knowledge base: “My Atlas Mini still shows the old timezone after I changed it in account settings. Do I need to restart?” Preserve the product, stale timezone symptom and restart question. Return only the query and do not invent a cause.Várt eredmény
A single concise retrieval query retaining the product name, symptom and requested information.Az eredmény ellenőrzése
Check that the query includes Atlas Mini and timezone refresh or restart, without asserting a confirmed defect.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
meta-llama/llama-3.2-1b-instructKezdő lépések
A Llama 3.2 1B Instruct a Meta kompakt, 1,23 milliárd paraméteres szöveges modellje párbeszédhez, összefoglaláshoz, információ-visszakereséshez és keresőkérdések átírásához. A gyártó a szokásos kiadáshoz 128 ezer, a külön kvantált változatokhoz 8 ezer tokenes kontextust ad meg, többnyelvű 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-3.2-1b-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 $0.000054 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.000402 / 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 $0.000054 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.000402 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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-3.2-1b-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-3.2-1b-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-3.2-1b-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-3.2-1b-instruct
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
meta-llama/llama-3.2-1b-instructKezdő lépések
A Llama 3.2 1B Instruct a Meta kompakt, 1,23 milliárd paraméteres szöveges modellje párbeszédhez, összefoglaláshoz, információ-visszakereséshez és keresőkérdések átírásához. A gyártó a szokásos kiadáshoz 128 ezer, a külön kvantált változatokhoz 8 ezer tokenes kontextust ad meg, többnyelvű 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-3.2-1b-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 $0.000054 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.000402 / 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 $0.000054 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.000402 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-3.2-1b-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-3.2-1b-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-3.2-1b-instruct
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
FAQ · Meta: Llama 3.2 1B Instruct
- Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?
POST /v1/chat/completions·meta-llama/llama-3.2-1b-instruct:text→textPOST /v1/messages·meta-llama/llama-3.2-1b-instruct:text→json,sse- Mely mezőket használja a kérés?
POST /v1/chat/completions·meta-llama/llama-3.2-1b-instruct:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta-llama/llama-3.2-1b-instruct:model,messages,max_tokens,stream- Milyen korlátok érvényesek?
POST /v1/chat/completions·meta-llama/llama-3.2-1b-instruct:messages.min_items:1