Source: https://ailoot.ai/models/hu/poolside-laguna-s-2-1/
Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/poolside-laguna-s-2-1/
Language: hu

# Poolside: Laguna S 2.1

[Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/poolside-laguna-s-2-1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/poolside-laguna-s-2-1/facts.json)

## [Poolside: Laguna S 2.1](https://ailoot.ai/models/hu/poolside-laguna-s-2-1/)

A Poolside Laguna S 2.1 szöveges modell ügynöki kódoláshoz és hosszú távú munkához, összesen 118 milliárd és körülbelül 8 milliárd aktív paraméterrel. Az 1 048 576 tokenes modellkontextust natív eszközhasználattal és közbeiktatott következtetéssel ötvözi; a korábbi gondolkodás megőrzése segíti az eszközhívások közötti hatékony folytatást.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/hu/poolside-laguna-s-2-1/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/hu/poolside-laguna-s-2-1/#method-1)

A modellről

Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.

A Poolside Laguna S 2.1 szakértői keverékarchitektúrájú nyelvi modell ügynöki kódoláshoz és hosszú távú munkához. Összesen 118 milliárd paramétert és tokenenként körülbelül 8 milliárd aktív paramétert tartalmaz, így a gyártó sorozatában a kisebb Laguna XS 2.1 és a nagyobb Laguna M.1 között helyezkedik el. A modell szöveget dolgoz fel, és szöveget, kódot, következtetést és eszközhívási kéréseket állít elő egy eszközökhöz kapcsolt alkalmazásban.

Architektúrája 48 rétegen át kombinálja a globális és a csúszóablakos figyelmet: 12 globális és 36 csúszóablakos réteggel. Az 512 tokenes csúszóablak e rétegek helyi figyelmét írja le, míg a dokumentált modellkontextus 1 048 576 tokenes. Ezek különböző mértékek. A nagyobb kontextus olyan feladatokat támogat, amelyek sok lépésen át forrásfájlokat, megfigyeléseket és döntéseket halmoznak fel. Tartsa együtt a munkacélt és az érdemi bizonyítékokat, és az alkalmazott konfiguráción belül hagyjon helyet a további következtetésnek és a végső válasznak.

A modell fő célja olyan szoftveres munka, amely kitartást, ellenőrzést és átdolgozást igényel. Kódtári feladathoz adja meg az elvárt viselkedést, szövegként a releváns fájlokat, a függőségi információkat és a tényleges sikertelen kimenetet. Kérjen célzott eredményt: „Kövesse végig e regresszió okát, javasoljon a dokumentált interfészt megőrző módosítást, és azonosítsa azokat az ellenőrzéseket, amelyek megkülönböztetnék a javítást egy független változtatástól.” Eszközökhöz kapcsolt munkafolyamatban adja meg a modellnek minden végrehajtott ellenőrzés eredményét, mielőtt kiválasztja a következő lépést.

Optimalizáláshoz adjon meg méréseket és egyértelmű célt. Például: „E profil és memóriafoglalási jelentés alapján azonosítson egy szűk keresztmetszetet. Javasoljon egy módosítást, magyarázza el a várható hatását, és ugyanazon mérés megismétlése után hasonlítsa össze az alapállapottal.” Ez ellenőrizhetővé teszi a teljesítményállítást. A Poolside kiadása fontos viselkedésként tárgyalja az ellenőrzést és a folyamatos előrehaladást, de egy meggyőző magyarázat önmagában nem igazolja, hogy egy módosítás gyorsabb, helyes vagy teljes. Őrizze meg a módosítás megtartását vagy elvetését alátámasztó megfigyeléseket.

A Laguna S 2.1 támogatja az eszközhívások előtti és közötti váltakozó gondolkodást. A gyártó a korábbi asszisztensüzenetek következtetési tartalmának megőrzését ajánlja a későbbi előzményekben; e blokkok elhagyása a következtetés leállását okozhatja a folytató lépésekben. Tartsa együtt az asszisztens válaszát, az eszközhívás adatait és a hozzá tartozó eszközeredményt. Ez segít a hosszabb feladatot a tényleges állapotából folytatni a már kipróbált lépések ismételt rekonstruálása helyett.

A dokumentált gondolkodási lehetőségek az off és a max, a gyártó által leírt beállításban alapértelmezetten engedélyezett max értékkel. Ebben a módban a modell határozza meg a gondolkodási keretét; a kiadás nem kínál külön low, medium és high erőfeszítési vezérlőket. Ügynöki kódoláshoz a Poolside a gondolkodás engedélyezését és a lépések közötti megtartását ajánlja. Egyértelműen adja meg a végső anyagot és a befejezési kritériumokat, és különítse el a hosszú következtetési sorozatot a kész eredménytől. A gyártó érdemi korlátként azonosítja a túlgondolást, különösen versenymatematikai feladatoknál.

Az eszközdefiníciók különös figyelmet igényelnek. A Poolside szerint az S 2.1 kezdetben egy ismerős eszközfelületre támaszkodhat ahelyett, hogy pontosan követne egy hasonló, de eltérő sémát. Hibás vagy helytelenül escape-elt JSON-t is előállíthat, ha egy eszközargumentum beágyazott tömböt tartalmaz. Adja meg a tényleges argumentumdefiníciókat, ellenőrizze a javasolt hívásokat, és eltérés esetén pontos hibát adjon vissza. A gyártó a kontextuson belüli visszajelzésen keresztüli javítást egyes ilyen eltérések megoldási módjaként írja le. Tartsa elérhetően az eredményül kapott eszközmegfigyelést a következő döntéshez.

A gyártó külön BF16- és kvantált változatokat, valamint opcionális DFlash segédmodellt tesz közzé. Ezek külön anyagok és kiszolgálási receptek, ezért egy kvantált ellenőrzőpont memóriahasználata vagy spekulatív dekódolási teljesítménye nem feltételezhető az általános modellnévből. Szokásos szöveges munkához a forráskódot, parancskimenetet és dokumentumrészleteket olvasható szövegként készítse elő. A kiadás megjegyzi, hogy a modell nem rendelkezik képi értelmezési képességgel; egy képernyőképhez szöveges megfigyelés vagy megfelelő külső ellenőrzési lépés szükséges, mielőtt az elemzés alapjául szolgálhatna.

Kérjen olyan végső eredményt, amely azonosítja a módosított anyagot, a fontos döntéseket, a megfigyelt ellenőrzéseket és minden megoldatlan feltételt. Kódellenőrzésnél kapcsolja a megállapításokat a releváns forráshoz, és mutassa meg, hogy az egyes problémák miért befolyásolják a viselkedést. Javításnál különítse el a javasolt javítást attól, amelynek viselkedését ténylegesen ellenőrizték. A következtetés és eszközelőzmények megőrzése segíti a modellt a feladat végigvitelében, míg a végső anyag és a rögzített eredmények igazolják az elvégzett munkát.

Gyakorlati feladat

### Gyakorlati feladat

Technikai példa angolul

```
Propose a measured loop optimization

Review this Python loop: totals = {}
for row in rows:
    totals[row["id"]] = sum(x["amount"] for x in rows if x["id"] == row["id"])
 It repeatedly rescans rows. Propose a single-pass replacement preserving per-ID totals. Give a duplicate-ID example and explain how to compare results and timing on the same input without claiming a speed measurement.
```

#### Várt eredmény

```
A single-pass aggregation patch, correctness example and a baseline comparison procedure.
```

#### Az eredmény ellenőrzése

```
Check repeated IDs accumulate all amounts and the proposal contains no fabricated timing improvement.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `poolside/laguna-s-2.1`

[`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=chat)

Poolside /`poolside/laguna-s-2.1`

### Kezdő lépések

A Poolside Laguna S 2.1 szöveges modell ügynöki kódoláshoz és hosszú távú munkához, összesen 118 milliárd és körülbelül 8 milliárd aktív paraméterrel. Az 1 048 576 tokenes modellkontextust natív eszközhasználattal és közbeiktatott következtetéssel ötvözi; a korábbi gondolkodás megőrzése segíti az eszközhívások közötti hatékony folytatást.

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 poolside/laguna-s-2.1 | 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 **$0.0002** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0004** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00002** / 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 **$0.0002** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0004** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00002** / 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": "poolside/laguna-s-2.1", "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='poolside/laguna-s-2.1',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='poolside/laguna-s-2.1',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** [`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=chat)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `poolside/laguna-s-2.1`

[`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=messages)

Poolside /`poolside/laguna-s-2.1`

### Kezdő lépések

A Poolside Laguna S 2.1 szöveges modell ügynöki kódoláshoz és hosszú távú munkához, összesen 118 milliárd és körülbelül 8 milliárd aktív paraméterrel. Az 1 048 576 tokenes modellkontextust natív eszközhasználattal és közbeiktatott következtetéssel ötvözi; a korábbi gondolkodás megőrzése segíti az eszközhívások közötti hatékony folytatást.

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 poolside/laguna-s-2.1 | 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 **$0.0002** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0004** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00002** / 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 **$0.0002** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0004** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00002** / 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": "poolside/laguna-s-2.1",
  "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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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** [`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=messages)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`poolside/laguna-s-2.1`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=poolside%2Flaguna-s-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-s-2.1&fmt=messages)

FAQ · Poolside: Laguna S 2.1

Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?

`POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-s-2.1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `poolside/laguna-s-2.1`: `text` → `json`, `sse`

Mely mezőket használja a kérés?

`POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-s-2.1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `poolside/laguna-s-2.1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Milyen korlátok érvényesek?

`POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-s-2.1`: `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.