Source: https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Language: hu

# Meta: Llama 3.2 1B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/facts.json)

## [Meta: Llama 3.2 1B Instruct](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-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/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-1)

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`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

### Kezdő 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | Alapértelmezett— |
| Mező`messages` | Típus`message[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].role` | Típus`string` | 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— |
| Mező`messages[].content` | Típus`string\|content_part[]\|null` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].tool_calls` | Típus`tool_call[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].tool_call_id` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].name` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].reasoning_content` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].reasoning_details` | Típus`object\|array` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`max_tokens` | Típus`integer` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`max_completion_tokens` | Típus`integer` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`stream` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
| Mező`stream_options.include_usage` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`temperature` | Típus`number` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`top_p` | Típus`number` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`stop` | Típus`string\|string[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`tools` | Típus`function_tool[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`tools[].type` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`tools[].function.name` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
| Mező`tools[].function.description` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`tools[].function.parameters` | Típus`JSON_schema` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`tool_choice` | Típus`string\|object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`parallel_tool_calls` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`response_format` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`reasoning_effort` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`reasoning` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`service_tier` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`instructions` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
| Mező`functions` | Típus`function[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`function_call` | Típus`string\|object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`prompt_cache_options` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`modalities` | Típus`string[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
| Mező`provider` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
| Mező`cache_control.ttl` | Típus`string` | 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 |
| --- | --- |
| 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, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Paraméter`control_scope` | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
| Paraméter`output_modalities` | Szerződéstext |
| Paraméter`hosted_operations` | Szerződésfalse |
| Paraméter`multimodal_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 →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/)

### Példakérések

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-adatfolyam

```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": "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
```

```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='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"))
```

```python
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 |
| --- | --- |
| 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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

### Kezdő 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | 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

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 →](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": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct",
  "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': '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
```

```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': '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 |
| --- | --- |
| 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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

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` → `text` `POST /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`, `provider` `POST /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`

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.