Source: https://ailoot.ai/models/id/inclusionai-ling-3-0-flash/ Canonical: https://ailoot.ai/models/id/inclusionai-ling-3-0-flash/ Language: id # inclusionAI: Ling 3.0 Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/id/inclusionai-ling-3-0-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/inclusionai-ling-3-0-flash/facts.json) ## [inclusionAI: Ling 3.0 Flash](https://ailoot.ai/models/id/inclusionai-ling-3-0-flash/) Ling 3.0 Flash adalah model teks dari inclusionAI untuk percakapan, pekerjaan dokumen, dan alur kerja agen yang dikendalikan aplikasi. Model ini menerima teks melalui Chat Completions, mendukung deklarasi pemanggilan fungsi dan pemformatan keluaran JSON, serta memiliki jendela konteks 262.144 token yang dipublikasikan. Gunakan ID persis inclusionai/ling-3.0-flash saat memilih edisi ini. - [**Ailoot Ultra · Chat Completions** `POST /v1/chat/completions` `inclusionai/ling-3.0-flash`](https://ailoot.ai/models/id/inclusionai-ling-3-0-flash/#method-0) Tentang model Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih. Ling 3.0 Flash adalah model teks ke teks dari inclusionAI. Arsitektur yang dipublikasikan adalah mixture of experts dengan total 124 miliar parameter dan sekitar 5,1 miliar parameter aktif per token. Pilih inclusionai/ling-3.0-flash melalui POST /v1/chat/completions dengan model dan array messages. Instruksi, materi sumber, dan giliran percakapan sebelumnya dimasukkan ke teks pesan. Gunakan prompt yang terfokus untuk mengubah materi yang diberikan menjadi hasil tertentu. Untuk balasan pelanggan, berikan pertanyaan pelanggan dan teks produk atau kebijakan yang wajib digunakan dalam jawaban, lalu tentukan nada dan langkah berikutnya. Untuk rangkuman dokumen, sebutkan bagian yang Anda perlukan, seperti keputusan, pertanyaan yang belum terjawab, dan tindakan. Untuk ekstraksi, tentukan kolom yang diminta dan cara merepresentasikan fakta yang tidak terdapat dalam sumber. Untuk pekerjaan kode, sertakan fungsi atau kutipan berkas yang relevan dan minta penjelasan, usulan perubahan, atau tinjauan terhadap persyaratan eksplisit. Jendela konteks yang dipublikasikan adalah 262.144 token, dengan hingga 32.768 token keluaran tercantum untuk model ini. Anggarkan teks sumber, instruksi, riwayat percakapan, dan keluaran yang diminta secara bersama. Gunakan max\_tokens untuk menetapkan alokasi keluaran yang diminta. Dokumen perlu diberikan sebagai teks aslinya ketika Anda ingin jawaban bergantung pada isinya; rujuk bagian yang relevan secara eksplisit jika permintaan menggabungkan beberapa bacaan. Daftar parameter yang didukung mencakup tools dan tool\_choice untuk pemanggilan fungsi. Tentukan fungsi yang tersedia dan deskripsi argumennya dalam permintaan. Aplikasi Anda memvalidasi panggilan yang dikembalikan, menjalankan fungsi yang dipilih, dan memasukkan hasilnya ke percakapan sebelum meminta jawaban lanjutan. Misalnya, alur dukungan dapat menyediakan pencarian pesanan dengan cakupan sempit dan menggunakan fakta hasilnya saat menyusun balasan. Lampirkan hasil alat pada giliran percakapan yang benar agar model dapat membedakannya dari permintaan asli pengguna. Model mendukung response\_format untuk keluaran JSON, tanpa penerapan skema JSON secara paksa. Nyatakan kolom yang diinginkan dan validasi objek yang dikembalikan dalam aplikasi Anda sebelum menggunakannya. Kontrol lain yang dipublikasikan mencakup temperature, top\_p, top\_k, min\_p, stop, seed, serta penalti pengulangan, frekuensi, dan kehadiran yang tercantum. Daftar parameter juga mencakup reasoning dan include\_reasoning; pilih representasi yang didukung dari spesifikasi permintaan, alih-alih mengasumsikan nilai dari edisi berbeda. Chat Completions dapat mengembalikan respons lengkap atau teks secara streaming. Untuk balasan lengkap, baca isi pesan yang dikembalikan dan simpan choices serta usage respons. Dengan streaming, rangkai delta sebelum menganggap jawaban lengkap, dan simpan setiap panggilan alat yang dikembalikan beserta argumennya. Hasilnya berupa teks atau permintaan pemanggilan fungsi untuk langkah aplikasi berikutnya; aplikasi yang menaunginya bertanggung jawab atas eksekusi dan penggunaan jawaban yang telah selesai. **Ailoot Ultra · Chat Completions** `POST /v1/chat/completions` `inclusionai/ling-3.0-flash` [`inclusionai/ling-3.0-flash`](https://ailoot.ai/models/id/#m=inclusionai%2Fling-3.0-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.0-flash&fmt=chat) inclusionAI /`inclusionai/ling-3.0-flash` ### Mulai Ling 3.0 Flash adalah model teks dari inclusionAI untuk percakapan, pekerjaan dokumen, dan alur kerja agen yang dikendalikan aplikasi. Model ini menerima teks melalui Chat Completions, mendukung deklarasi pemanggilan fungsi dan pemformatan keluaran JSON, serta memiliki jendela konteks 262.144 token yang dipublikasikan. Gunakan ID persis inclusionai/ling-3.0-flash saat memilih edisi ini. Masukan yang diterima Teks Hasil Teks ### Tersedia di Ailoot · masukan & metode **Ailoot Ultra · Chat Completions** `POST /v1/chat/completions` Masukan `text` Keluaran `text` Konteks 262.144 tokens Format keluaran JSON or supported SSE | Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan | | --- | --- | --- | --- | --- | | Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan inclusionai/ling-3.0-flash | Bawaan— | | Kolom`messages` | Jenis`array` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse | | Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 | Bawaan— | | Kolom`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 | Bawaan— | | Kolom`n` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 | Bawaan— | | Kolom`temperature` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`top_p` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`seed` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`stop` | Jenis`` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`frequency_penalty` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`presence_penalty` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`user` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | Parameter metode dan siklus hidup | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages | | Parameter`optional` | Kontrakstream, max\_tokens, max\_completion\_tokens, n, temperature, top\_p, seed, stop, frequency\_penalty, presence\_penalty, user | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`conditions` | Kontrak | Siklus hidup: `synchronous_json_or_sse` ### Paket Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih. Mode Fast Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih Mode Flex Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih Upaya penalaran maksimum Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default #### Tarif Ailoot #### Harga menurut konfigurasi | Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya | | --- | --- | --- | | KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.00012** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00036** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0.000024** / 1K token Masukan · Penulisan cache **—** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · Chat Completions curl · buat sekali dan simpan hasil secara lengkap ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "inclusionai/ling-3.0-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}') 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 # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · Chat Completions JSON or supported SSE ##### Simpan semua hasil yang selesai Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Jika respons asli perlu diperiksa Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`inclusionai/ling-3.0-flash`](https://ailoot.ai/models/id/#m=inclusionai%2Fling-3.0-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.0-flash&fmt=chat) #### Alias jalur metode Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas. #### ID pemanggil terkait [`inclusionai/ling-3.0-flash`](https://ailoot.ai/models/id/#m=inclusionai%2Fling-3.0-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.0-flash&fmt=chat) FAQ · inclusionAI: Ling 3.0 Flash Input dan hasil apa yang tersedia? `POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.0-flash`: `text` → `text` Kolom apa yang digunakan permintaan? `POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.0-flash`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens`, `max_completion_tokens`, `n`, `temperature`, `top_p`, `seed`, `stop`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `user` Batasan apa yang berlaku? `POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.0-flash`: `ctx`: `262144`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_completion_tokens.minimum`: `1`; `n.minimum`: `1` Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda. ## Perusahaan dan portofolio proyeknya Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan. ## Beli token dengan diskon. Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token. Langganan Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda. Kode promo hingga 50% Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif. Biaya dalam riwayat Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan. [Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/id/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/id/) ## Hubungkan API ke produk yang Anda jual. SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller. Aplikasi komersial Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda. Lisensi reseller Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis. Dokumen di situs Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi. [Minta lisensi reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Penawaran dan perjanjian lisensi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=id) ## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan. Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan. Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.