model

Meta: Llama 3.2 3B Instruct

Markdown · JSON

Meta: Llama 3.2 3B Instruct

Meta Llama 3.2 3B Instruct adalah model teks ringkas untuk percakapan multibahasa, ringkasan berbasis hasil penelusuran, dan bantuan menulis. Checkpoint standarnya memiliki konteks 128K; varian terkuantisasi yang diterbitkan secara terpisah memiliki jendela kerja yang berbeda.

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

Meta Llama 3.2 3B Instruct adalah model teks yang disetel mengikuti instruksi dan dirancang untuk percakapan asisten multibahasa, pekerjaan berbasis hasil penelusuran, dan peringkasan. Tabel model dari pembuatnya mengidentifikasi kelas 3B dengan 3.21B parameter. Model ini menerima teks dan menghasilkan teks atau kode. Pengembangannya menggabungkan pemangkasan model dan distilasi pengetahuan dengan penyetelan instruksi, sehingga menghasilkan profil model kecil untuk tugas penulisan dan asisten yang terarah.

Tentukan hasil teks dengan batas yang jelas

Berikan materi sumber, pertanyaan, dan bentuk jawaban yang diharapkan kepada model. Permintaan bantuan menulis dapat menetapkan audiens, nada, dan detail yang harus dipertahankan. Permintaan ringkasan dapat menyebutkan bagian yang perlu dicakup serta panjang atau struktur yang diinginkan. Untuk jawaban singkat dari basis pengetahuan, sertakan kutipan yang relevan dan minta penjelasan yang berpijak pada sumber tersebut.

Pembuatnya menyebut penelusuran pengetahuan, peringkasan, asisten menulis seluler, penulisan ulang kueri, dan penulisan ulang prompt sebagai beberapa penggunaan model teks yang disetel mengikuti instruksi. Aplikasi penelusuran dapat menyediakan kutipan yang ditemukannya dan meminta model menyusun jawaban. Simpan pengenal kutipan bersama hasilnya agar pembaca atau komponen lain dapat memeriksa bukti.

Untuk penulisan ulang kueri, pertahankan pertanyaan asli dan minta rumusan pencarian singkat yang mempertahankan maksudnya. Untuk ringkasan dokumen, minta klaim utama beserta kualifikasi yang memengaruhinya. Periksa keluaran aktual untuk menemukan kondisi yang terlewat, angka yang berubah, atau informasi rekaan, terutama ketika jawaban singkat memadatkan sumber yang lebih panjang.

Bahasa dan konteks

Bahasa Inggris, Jerman, Prancis, Italia, Portugis, Hindi, Spanyol, dan Thai adalah delapan bahasa yang didukung secara resmi. Nyatakan bahasa keluaran yang diinginkan dan pertahankan ejaan nama atau istilah khusus yang harus tetap sama. Tugas multibahasa perlu menyertakan konteks sumber yang cukup untuk menilai makna susunan kata yang dikembalikan, alih-alih hanya mengandalkan kelancaran bahasanya.

Checkpoint teks standar Llama 3.2 memiliki jendela konteks 128K token. Gunakan anggaran tersebut untuk materi sumber yang relevan, riwayat percakapan, dan hasil yang dihasilkan. Pertahankan keputusan terdahulu yang diperlukan untuk melanjutkan pekerjaan dan sisakan ruang bagi balasan. Batas waktu data prapelatihannya adalah Desember 2023, sehingga informasi setelah itu memerlukan bukti yang disertakan dalam tugas atau oleh aplikasi penelusuran yang menaunginya.

Penyetelan instruksi dan format percakapan

Ini adalah checkpoint Instruct, yang disiapkan untuk dialog seperti asisten. Kartu model menjelaskan penyetelan lanjutan terawasi dan penyelarasan dengan preferensi manusia, disertai distilasi tambahan selama pengembangan model kecil. Contoh penggunaannya menyediakan pesan sistem dan pengguna melalui format percakapan. Instruksi sistem dapat menetapkan peran dan harapan keluaran, sedangkan pesan pengguna menyediakan tugas dan sumber saat ini.

Saat menggunakan checkpoint secara langsung, gunakan format percakapan yang sesuai dengan rilis yang dipilih. Tentukan hasil dengan jelas dan periksa respons yang dihasilkan, termasuk hubungannya dengan bukti yang disediakan. Untuk artefak teks terstruktur, tentukan bidang atau judul bagian yang diperlukan dan validasi keluaran aktual sebelum aplikasi menggunakannya; permintaan format secara tertulis tidak menjamin bahwa setiap nilainya benar.

Profil standar, terkuantisasi, dan visi

Pembuatnya membedakan model teks standar dari profil teks Llama 3.2 terkuantisasi yang diterbitkan secara terpisah. Tabel modelnya mencantumkan konteks 8K untuk profil terkuantisasi tersebut, berbeda dari jendela standar 128K. Pilih model bersama anggaran kerjanya, alih-alih menganggap setiap penerapan berlabel 3B mempertahankan alokasi konteks yang sama.

Model 3B Instruct juga berbeda dari model visi Llama 3.2 yang lebih besar. Untuk profil teks ini, siapkan materi sumber berbentuk teks atau teks yang diperoleh aplikasi yang menaunginya. Gunakan model untuk jawaban terarah, penulisan ulang, ringkasan, atau penjelasan kode singkat. Simpan checkpoint, prompt, dan sumber yang dipilih bersama hasilnya, lalu buat instruksi berikutnya yang secara khusus menyasar detail yang kurang atau kesalahan yang diamati.

Tugas praktis

Tugas praktis

Contoh teknis dalam bahasa Inggris

Rewrite a knowledge-base query

Rewrite this support question into one concise search query: 'I changed my work email yesterday and now the old address still gets export notifications, even though I log in with the new one.' Preserve the distinction between login identity and notification destination. Return the query and two key concepts it must retain; do not answer the question.

Hasil yang diharapkan

One search query plus two retained concepts covering changed login email and stale export-notification address.

Periksa hasil

The rewrite keeps the notification problem and does not collapse it into a login failure.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Mulai

Meta Llama 3.2 3B Instruct adalah model teks ringkas untuk percakapan multibahasa, ringkasan berbasis hasil penelusuran, dan bantuan menulis. Checkpoint standarnya memiliki konteks 128K; varian terkuantisasi yang diterbitkan secara terpisah memiliki jendela kerja yang berbeda.

Masukan yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Masukan
text
Keluaran
text
Format keluaran
json atau SSE
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasan
Item minimum: 1
Bawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & 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[].contentJenisstring|content_part[]|nullPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_callsJenistool_call[]PersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_call_idJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan
Bawaan—
Kolommessages[].nameJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].reasoning_contentJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya
Bawaan—
Kolommessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_completion_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kolomstream_options.include_usageJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtemperatureJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtop_pJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstopJenisstring|string[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtoolsJenisfunction_tool[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].typeJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
function
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].function.nameJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
Berlaku jika: alat fungsi disediakan
Bawaan—
Kolomtools[].function.descriptionJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtools[].function.parametersJenisJSON_schemaPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtool_choiceJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomparallel_tool_callsJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomresponse_formatJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomreasoning_effortJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomreasoningJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomservice_tierJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolominstructionsJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kolom kompatibilitas
Bawaan—
KolomfunctionsJenisfunction[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomfunction_callJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomprompt_cache_optionsJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolommodalitiesJenisstring[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
text
Bawaan—
KolomproviderJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini
Bawaan—
Kolomcache_control.ttlJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Bawaan—
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontrakarray pesan dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

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.

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tarif standar Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tarif standar Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadwal tarifToken konteks, lebih dariToken konteks, hingga dan termasukBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarToken konteks, lebih dari—Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.0001 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00066 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1Jadwal tarif—Token konteks, lebih dari0Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.0001 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00066 / 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 →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKAliran Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta-llama/llama-3.2-3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='meta-llama/llama-3.2-3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

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.

Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons
KolomJenis
Kolomchoices[].indexJenisinteger
Kolomchoices[].message.contentJenisstring|null
Kolomchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Kolomchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Kolomchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Kolomchoices[].finish_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Mulai

Meta Llama 3.2 3B Instruct adalah model teks ringkas untuk percakapan multibahasa, ringkasan berbasis hasil penelusuran, dan bantuan menulis. Checkpoint standarnya memiliki konteks 128K; varian terkuantisasi yang diterbitkan secara terpisah memiliki jendela kerja yang berbeda.

Masukan yang diterima
Teks
Hasil
json · sse

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Masukan
text
Keluaran
json, sse
Format keluaran
JSON atau SSE
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
user, assistant
Bawaan—
Kolommessages[].contentJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF-8

string messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan.

Siklus hidup: synchronous_or_streamed

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tarif standar Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tarif standar Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadwal tarifToken konteks, lebih dariToken konteks, hingga dan termasukBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarToken konteks, lebih dari—Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.0001 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00066 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1Jadwal tarif—Token konteks, lebih dari0Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.0001 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00066 / 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 →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap
{
  "model": "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.2-3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.2-3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

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.

Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons
KolomJenis
KolomidJenisstring
KolommodelJenisstring
Kolomcontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Kolomstop_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

FAQ · Meta: Llama 3.2 3B Instruct
Input dan hasil apa yang tersedia?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-3b-instruct: text → text

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.2-3b-instruct: text → json, sse

Kolom apa yang digunakan permintaan?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-3b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.2-3b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Batasan apa yang berlaku?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-3b-instruct: messages.min_items: 1

Rincian selengkapnya

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 · Lihat harga model

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 · Penawaran dan perjanjian lisensi