MythoMax 13B adalah model keluarga Llama 2 dari Gryphe untuk permainan peran dan penulisan cerita. Model ini menggabungkan MythoLogic-L2 dan Huginn melalui penggabungan eksperimental pada tingkat tensor. Kreatornya mendeskripsikan MythoMax sebagai peningkatan atas MythoMix, dengan lebih banyak komponen penulisan dimasukkan ke tensor dekat awal dan akhir model.
Penggabungan tersebut menerapkan rasio terpisah pada masing-masing dari 363 tensor, dengan gradien yang membentuk rasio itu. Keseimbangan yang dituju menyatukan perilaku pemahaman dan penulisan dari komponen-komponennya. Ini adalah pendekatan konstruksi model sang kreator; pendekatan tersebut membedakan MythoMax dari penggabungan sederhana berbobot sama dan dari pembuatan ulang berikutnya yang memakai komponen terbaru.
Produsen menyarankan prompt bergaya Alpaca. Prompt sistem atau kartu karakter ditempatkan terlebih dahulu, diikuti instruksi dan bagian respons terbuka. Untuk permainan peran, instruksi yang disarankan meminta balasan berikutnya dari karakter bernama dan membatasi model pada satu balasan. Dengan demikian, giliran peserta lain diserahkan kepada orang yang menggunakan percakapan.
Siapkan adegan dengan gaya tutur karakter, hubungan antarpembicara, latar, dan percakapan sebelumnya. Nyatakan apakah balasan berikutnya perlu menekankan dialog, tindakan, atau deskripsi singkat, dan tentukan fakta cerita yang sudah ditetapkan yang harus dipertahankan. Untuk penulisan cerita, suatu bagian teks dan tujuan kelanjutan konkret memberi model titik awal yang berguna. Keluarannya berupa draf teks yang dapat menjadi adegan berikutnya atau direvisi dengan instruksi baru.
Konfigurasi yang diterbitkan memiliki maksimum 4.096 posisi dan 40 lapisan Transformer, tanpa penskalaan rotary yang dikonfigurasi. Jaga kartu karakter, percakapan relevan, dan kelanjutan yang diminta tetap dalam konteks terbatas tersebut. Catatan ringkas tentang adegan saat ini dapat mempertahankan latar belakang yang diperlukan tanpa mengulang seluruh cerita. Fokus kreator pada permainan peran dan penulisan menggambarkan tujuan model ini; hal tersebut tidak membuktikan eksekusi alat eksternal atau alur kerja multimodal.
", "aboutText": "MythoMax 13B adalah model keluarga Llama 2 dari Gryphe untuk permainan peran dan penulisan cerita. Model ini menggabungkan MythoLogic-L2 dan Huginn melalui penggabungan eksperimental pada tingkat tensor. Kreatornya mendeskripsikan MythoMax sebagai peningkatan atas MythoMix, dengan lebih banyak komponen penulisan dimasukkan ke tensor dekat awal dan akhir model.\n\nPenggabungan tersebut menerapkan rasio terpisah pada masing-masing dari 363 tensor, dengan gradien yang membentuk rasio itu. Keseimbangan yang dituju menyatukan perilaku pemahaman dan penulisan dari komponen-komponennya. Ini adalah pendekatan konstruksi model sang kreator; pendekatan tersebut membedakan MythoMax dari penggabungan sederhana berbobot sama dan dari pembuatan ulang berikutnya yang memakai komponen terbaru.\n\nProdusen menyarankan prompt bergaya Alpaca. Prompt sistem atau kartu karakter ditempatkan terlebih dahulu, diikuti instruksi dan bagian respons terbuka. Untuk permainan peran, instruksi yang disarankan meminta balasan berikutnya dari karakter bernama dan membatasi model pada satu balasan. Dengan demikian, giliran peserta lain diserahkan kepada orang yang menggunakan percakapan.\n\nSiapkan adegan dengan gaya tutur karakter, hubungan antarpembicara, latar, dan percakapan sebelumnya. Nyatakan apakah balasan berikutnya perlu menekankan dialog, tindakan, atau deskripsi singkat, dan tentukan fakta cerita yang sudah ditetapkan yang harus dipertahankan. Untuk penulisan cerita, suatu bagian teks dan tujuan kelanjutan konkret memberi model titik awal yang berguna. Keluarannya berupa draf teks yang dapat menjadi adegan berikutnya atau direvisi dengan instruksi baru.\n\nKonfigurasi yang diterbitkan memiliki maksimum 4.096 posisi dan 40 lapisan Transformer, tanpa penskalaan rotary yang dikonfigurasi. Jaga kartu karakter, percakapan relevan, dan kelanjutan yang diminta tetap dalam konteks terbatas tersebut. Catatan ringkas tentang adegan saat ini dapat mempertahankan latar belakang yang diperlukan tanpa mengulang seluruh cerita. Fokus kreator pada permainan peran dan penulisan menggambarkan tujuan model ini; hal tersebut tidak membuktikan eksekusi alat eksternal atau alur kerja multimodal.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Write one archivist roleplay turn\n\nWrite one reply as Iven, a cautious city archivist who speaks formally. Scene: a traveler offers a rain-soaked map bearing the royal seal. Iven knows the eastern bridge collapsed yesterday, but the traveler does not. Previous line: 'This road will get me there before dawn.' Include one gesture and a question; leave the traveler's action unwritten.One archivist reply combining a brief gesture, formal dialogue and a question for the traveler.The reply retains Iven's knowledge of the collapsed bridge and does not write the traveler's response.gryphe/mythomax-l2-13bMythoMax 13B dari Gryphe adalah hasil penggabungan keluarga Llama 2 untuk permainan peran dan penulisan cerita. Model ini menggunakan prompt bergaya Alpaca dengan kartu karakter dan instruksi satu balasan, serta konfigurasi terbitannya memiliki 4.096 posisi.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
MythoMax 13B adalah model keluarga Llama 2 dari Gryphe untuk permainan peran dan penulisan cerita. Model ini menggabungkan MythoLogic-L2 dan Huginn melalui penggabungan eksperimental pada tingkat tensor. Kreatornya mendeskripsikan MythoMax sebagai peningkatan atas MythoMix, dengan lebih banyak komponen penulisan dimasukkan ke tensor dekat awal dan akhir model.
Penggabungan tersebut menerapkan rasio terpisah pada masing-masing dari 363 tensor, dengan gradien yang membentuk rasio itu. Keseimbangan yang dituju menyatukan perilaku pemahaman dan penulisan dari komponen-komponennya. Ini adalah pendekatan konstruksi model sang kreator; pendekatan tersebut membedakan MythoMax dari penggabungan sederhana berbobot sama dan dari pembuatan ulang berikutnya yang memakai komponen terbaru.
Produsen menyarankan prompt bergaya Alpaca. Prompt sistem atau kartu karakter ditempatkan terlebih dahulu, diikuti instruksi dan bagian respons terbuka. Untuk permainan peran, instruksi yang disarankan meminta balasan berikutnya dari karakter bernama dan membatasi model pada satu balasan. Dengan demikian, giliran peserta lain diserahkan kepada orang yang menggunakan percakapan.
Siapkan adegan dengan gaya tutur karakter, hubungan antarpembicara, latar, dan percakapan sebelumnya. Nyatakan apakah balasan berikutnya perlu menekankan dialog, tindakan, atau deskripsi singkat, dan tentukan fakta cerita yang sudah ditetapkan yang harus dipertahankan. Untuk penulisan cerita, suatu bagian teks dan tujuan kelanjutan konkret memberi model titik awal yang berguna. Keluarannya berupa draf teks yang dapat menjadi adegan berikutnya atau direvisi dengan instruksi baru.
Konfigurasi yang diterbitkan memiliki maksimum 4.096 posisi dan 40 lapisan Transformer, tanpa penskalaan rotary yang dikonfigurasi. Jaga kartu karakter, percakapan relevan, dan kelanjutan yang diminta tetap dalam konteks terbatas tersebut. Catatan ringkas tentang adegan saat ini dapat mempertahankan latar belakang yang diperlukan tanpa mengulang seluruh cerita. Fokus kreator pada permainan peran dan penulisan menggambarkan tujuan model ini; hal tersebut tidak membuktikan eksekusi alat eksternal atau alur kerja multimodal.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gryphe/mythomax-l2-13b | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Kirim ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan batas keluaran.
File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0008 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0008 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gryphe/mythomax-l2-13b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='gryphe/mythomax-l2-13b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='gryphe/mythomax-l2-13b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra gryphe/mythomax-l2-13b
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
gryphe/mythomax-l2-13bMythoMax 13B dari Gryphe adalah hasil penggabungan keluarga Llama 2 untuk permainan peran dan penulisan cerita. Model ini menggunakan prompt bergaya Alpaca dengan kartu karakter dan instruksi satu balasan, serta konfigurasi terbitannya memiliki 4.096 posisi.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
MythoMax 13B adalah model keluarga Llama 2 dari Gryphe untuk permainan peran dan penulisan cerita. Model ini menggabungkan MythoLogic-L2 dan Huginn melalui penggabungan eksperimental pada tingkat tensor. Kreatornya mendeskripsikan MythoMax sebagai peningkatan atas MythoMix, dengan lebih banyak komponen penulisan dimasukkan ke tensor dekat awal dan akhir model.
Penggabungan tersebut menerapkan rasio terpisah pada masing-masing dari 363 tensor, dengan gradien yang membentuk rasio itu. Keseimbangan yang dituju menyatukan perilaku pemahaman dan penulisan dari komponen-komponennya. Ini adalah pendekatan konstruksi model sang kreator; pendekatan tersebut membedakan MythoMax dari penggabungan sederhana berbobot sama dan dari pembuatan ulang berikutnya yang memakai komponen terbaru.
Produsen menyarankan prompt bergaya Alpaca. Prompt sistem atau kartu karakter ditempatkan terlebih dahulu, diikuti instruksi dan bagian respons terbuka. Untuk permainan peran, instruksi yang disarankan meminta balasan berikutnya dari karakter bernama dan membatasi model pada satu balasan. Dengan demikian, giliran peserta lain diserahkan kepada orang yang menggunakan percakapan.
Siapkan adegan dengan gaya tutur karakter, hubungan antarpembicara, latar, dan percakapan sebelumnya. Nyatakan apakah balasan berikutnya perlu menekankan dialog, tindakan, atau deskripsi singkat, dan tentukan fakta cerita yang sudah ditetapkan yang harus dipertahankan. Untuk penulisan cerita, suatu bagian teks dan tujuan kelanjutan konkret memberi model titik awal yang berguna. Keluarannya berupa draf teks yang dapat menjadi adegan berikutnya atau direvisi dengan instruksi baru.
Konfigurasi yang diterbitkan memiliki maksimum 4.096 posisi dan 40 lapisan Transformer, tanpa penskalaan rotary yang dikonfigurasi. Jaga kartu karakter, percakapan relevan, dan kelanjutan yang diminta tetap dalam konteks terbatas tersebut. Catatan ringkas tentang adegan saat ini dapat mempertahankan latar belakang yang diperlukan tanpa mengulang seluruh cerita. Fokus kreator pada permainan peran dan penulisan menggambarkan tujuan model ini; hal tersebut tidak membuktikan eksekusi alat eksternal atau alur kerja multimodal.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gryphe/mythomax-l2-13b | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0008 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0008 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "gryphe/mythomax-l2-13b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gryphe/mythomax-l2-13b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gryphe/mythomax-l2-13b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra gryphe/mythomax-l2-13b
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Write one archivist roleplay turn\n\nWrite one reply as Iven, a cautious city archivist who speaks formally. Scene: a traveler offers a rain-soaked map bearing the royal seal. Iven knows the eastern bridge collapsed yesterday, but the traveler does not. Previous line: 'This road will get me there before dawn.' Include one gesture and a question; leave the traveler's action unwritten.One archivist reply combining a brief gesture, formal dialogue and a question for the traveler.The reply retains Iven's knowledge of the collapsed bridge and does not write the traveler's response.