Source: https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-guard-4-12b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-guard-4-12b/
Language: hu

# Meta: Llama Guard 4 12B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-guard-4-12b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-guard-4-12b/facts.json)

## [Meta: Llama Guard 4 12B](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-guard-4-12b/)

A Llama Guard 4 12B a Meta multimodális tartalomosztályozója promptokhoz és generált válaszokhoz. Egy vagy több képpel együtt elemzi a szöveget, és safe/unsafe címkét, valamint az alkalmazható veszélykategóriákat adja vissza, a Llama 4 Scoutból ritkított sűrű architektúrával.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-guard-4-12b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/hu/meta-llama-llama-guard-4-12b/#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 Guard 4 12B a Meta natívan multimodális biztonsági osztályozója, 12 milliárd paraméterrel. Szövegen és több képen együttesen tanították, és szöveges osztályozást generál: safe vagy unsafe, unsafe eredménynél a sértett veszélykategóriákkal együtt. Célja a promptban vagy generált válaszban szereplő tartalom értékelése, nem az általános csevegőasszisztensi működés.

Promptok és válaszok osztályozása

A modell az anyagot a generatív modellnek való elküldés előtt, annak válasza után vagy mindkét ponton osztályozhatja. Ezek különböző kérdések. A promptosztályozás a felhasználói bemenetet értékeli, míg a válaszosztályozás azt, amit az asszisztens ténylegesen írt. Egy rendszer így megkülönböztethet egy kockázatos kérést egy olyan választól, amely az osztályozó taxonómiája szerint elfogadható módon kezeli azt.

Adja meg az osztályozandó pontos tartalmat a beszélgetési szerepekkel és releváns kontextussal együtt. Ha a cél egy válasz, őrizze meg a jelentését meghatározó kérdést. Vegyes szöveges-képi bemenetnél mellékelje az adott prompthoz tartozó képeket ahelyett, hogy független szöveget vagy egy önkényesen kiválasztott képet osztályozna. Az osztályozó eredménye az alkalmazás szabály- vagy ellenőrzési lépéséhez adott információ; önmagában nem blokkol kérést és nem módosít fájlt.

Tizennégy veszélykategória

A gyártó az MLCommons veszélytaxonómiájához igazítja az osztályozót, és egy kizárólag szöveges kódértelmező-kategóriával egészíti ki. A tizennégy címke lefedi az erőszakos bűncselekményeket, az erőszakmentes bűncselekményeket, a szexuális bűncselekményeket, a gyermekek szexuális kizsákmányolását, a rágalmazást, a szaktanácsadást, a magánszférát, a szellemi tulajdont, a válogatás nélküli pusztításra alkalmas fegyvereket, a gyűlöletet, az öngyilkosságot és önsértést, a szexuális tartalmat, a választásokat és a kódértelmezővel való visszaélést.

A kategóriák S1-től S14-ig terjedő azonosítókat használnak. Az S14, Code Interpreter Abuse, kifejezetten kizárólag szöveges eszközhívási esetekre szolgál. Őrizze meg a taxonómiai azonosítót a safe/unsafe eredménnyel együtt, hogy egy későbbi alkalmazáslépés ugyanazon kategóriadefiníciók szerint értelmezhesse az osztályozást. Egy rövid eredmény kategóriabesorolás, nem teljes magyarázat, jogi megállapítás vagy garancia minden lehetséges ártalom észlelésére.

Szemléltető formátumban az unsafe osztályozást az alkalmazható kategóriaazonosító követheti. Tartsa együtt az eredeti értékelt szöveget, annak forrását vagy beszélgetésbeli helyét és a visszaadott címkéket. Ez a kapcsolat lehetővé teszi, hogy az alkalmazás megkülönböztesse a vizsgált tartalmat egy későbbi átírt választól vagy külön prompttól.

Architektúra és tanítás

A Llama Guard 4 sűrű, korai fúziós Transformer-architektúrával rendelkezik, amelyet egy előtanított Llama 4 Scout ellenőrzőpont ritkításával hoztak létre. A gyártó eltávolítja az útválasztott szakértőket és az útválasztó rétegeket, megőrzi a közös sűrű szakértőt, majd tartalomosztályozásra utótanítja az így kapott modellt. A ritkítás után nem végez további előtanítást. Ez eltérő modellt hoz létre a Scout szakértői keverékarchitektúrájú csevegési kiadásától.

A modell közösen használja a Llama 4 tokenizálóját és képi kódolóját, és kizárólag szöveges, valamint multimodális osztályozási tanítást kombinál. A gyártó többnyelvű adatokat és többképes tanítást ír le, az ilyen minták többségében két–öt képpel, és a kizárólag szöveges és multimodális adatok körülbelül három az egyhez arányú keverékével. Ezek tanítási jellemzők, nem szigorú bemenetdarabszám-korlátok.

A dokumentált többnyelvű kör a Llama Guard 3 által támogatott nyelveket követi, és a kártya az angol mellett a franciát, németet, hindit, olaszt, portugált, spanyolt és thait tárgyalja. Egy osztályozási kérésnek meg kell őriznie az értékelt nyelv tényleges megfogalmazását és vizuális kontextusát ahelyett, hogy a tartalmat független összefoglalóval helyettesítené.

Hasznos osztályozási eredmény előkészítése

Bemenetellenőrzéshez adja meg a felhasználó üzenetét és a hozzá tartozó képeket, és kérje a prompt osztályozását a gyártó formátumában. Kimenetellenőrzéshez adja meg az asszisztens tényleges válaszát a releváns korábbi üzenettel együtt. Egy többképes példa megőrizheti a képeket összekapcsoló szöveget, hogy a modell az összetett kérést értékelje, ne egymástól független, kontextus nélküli töredékeket.

A modellkártya a megfelelő beszélgetési sablon alkalmazását és csak a generált osztályozás dekódolását mutatja be. Tíztokenes generálási példája egy rövid címkeeredményt szemléltet; ez a szám nem külön maximális válaszkapacitás. A kért kimenetet igazítsa az osztályozó céljához ahelyett, hogy szokásos társalgási válasz írását kérné tőle.

Konkrét korlátok

A gyártó szerint az ítéleteket korlátozhatják a modell tanítási adatai, hétköznapi tudása, nyelvi lefedettsége és szabályzati lefedettsége. A rágalmazással, szellemi tulajdonnal és választásokkal kapcsolatos kategóriák tényszerű, aktuális tudást igényelhetnek, amellyel az osztályozó nem feltétlenül rendelkezik. A kategóriacímkének ezért meg kell őriznie kapcsolatát a tartalommal és az értékeléshez rendelkezésre álló információval.

A kártya főként néhány, leggyakrabban három képet tartalmazó promptokon végzett tesztelésről számol be, és megjegyzi, hogy sokkal nagyobb képgyűjteménynél a viselkedés eltérhet. Ez a tesztelt kört írja le, nem általános háromképes maximumot. A modell olyan adverszárius vagy promptinjekciós tartalomra is érzékeny lehet, amely megváltoztatja a szándékolt viselkedését.

A Llama Guard 4 osztályozói szerepének nem szabad örökölnie a Scout kontextusspecifikációját vagy általános asszisztensi képességeit pusztán azért, mert a Scoutból ritkították. Az elolvasott kártya nem ad meg külön szigorú kontextus- vagy kimenetitoken-kapacitást ehhez az osztályozóhoz. Gyakorlati eredményként őrizze meg az értékelt anyagot és a taxonómiai címkéket, és az alkalmazásra bízza az eredményhez kapcsolódó művelet meghatározását.

Gyakorlati feladat

### Gyakorlati feladat

Technikai példa angolul

```
Classify a benign library prompt

Classify this user prompt using Llama Guard 4's prompt-safety taxonomy: 'Summarize the public library opening hours from the notice I pasted, and list any days when it is closed.' Evaluate the quoted prompt itself, not an imagined answer. Return the documented safe or unsafe classification; include S1-S14 hazard identifiers only if applicable.
```

#### Várt eredmény

```
The documented safe/unsafe label, with applicable S1-S14 identifiers only for an unsafe result.
```

#### Az eredmény ellenőrzése

```
Check the output uses only the documented classifier labels and does not answer the library-hours question.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-guard-4-12b`

[`meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=chat)

Meta /`meta-llama/llama-guard-4-12b`

### Kezdő lépések

A Llama Guard 4 12B a Meta multimodális tartalomosztályozója promptokhoz és generált válaszokhoz. Egy vagy több képpel együtt elemzi a szöveget, és safe/unsafe címkét, valamint az alkalmazható veszélykategóriákat adja vissza, a Llama 4 Scoutból ritkított sűrű architektúrával.

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-guard-4-12b | 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 **$0.00036** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.00036** / 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 **$0.00036** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.00036** / 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-guard-4-12b", "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-guard-4-12b',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-guard-4-12b',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-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=chat)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-guard-4-12b`

[`meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=messages)

Meta /`meta-llama/llama-guard-4-12b`

### Kezdő lépések

A Llama Guard 4 12B a Meta multimodális tartalomosztályozója promptokhoz és generált válaszokhoz. Egy vagy több képpel együtt elemzi a szöveget, és safe/unsafe címkét, valamint az alkalmazható veszélykategóriákat adja vissza, a Llama 4 Scoutból ritkított sűrű architektúrával.

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-guard-4-12b | 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 **$0.00036** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.00036** / 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 **$0.00036** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.00036** / 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-guard-4-12b",
  "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-guard-4-12b', '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-guard-4-12b', '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-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=messages)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=messages)

FAQ · Meta: Llama Guard 4 12B

Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `text` → `json`, `sse`

Mely mezőket használja a kérés?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Milyen korlátok érvényesek?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `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.