Source: https://ailoot.ai/models/id/meta-llama-llama-3-2-3b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/id/meta-llama-llama-3-2-3b-instruct/
Language: id

# Meta: Llama 3.2 3B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/id/meta-llama-llama-3-2-3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/meta-llama-llama-3-2-3b-instruct/facts.json)

## [Meta: Llama 3.2 3B Instruct](https://ailoot.ai/models/id/meta-llama-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.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/meta-llama-llama-3-2-3b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/meta-llama-llama-3-2-3b-instruct/#method-1)

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`](https://ailoot.ai/models/id/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=chat)

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

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan meta-llama/llama-3.2-3b-instruct | Bawaan— |
| Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
| Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | 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— |
| Kolom`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].name` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
| Kolom`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
| Kolom`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`temperature` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`top_p` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`stop` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools` | Jenis`function_tool[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools[].type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.name` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.description` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`tool_choice` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`response_format` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`reasoning_effort` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`reasoning` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`service_tier` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`instructions` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
| Kolom`functions` | Jenis`function[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`function_call` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`prompt_cache_options` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`modalities` | Jenis`string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
| Kolom`provider` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
| Kolom`cache_control.ttl` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |

Kombinasi bahan masukan

**Teks** · Teks UTF8

`messages[].content`

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`messages` | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
| Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
| Parameter`output_modalities` | Kontraktext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse |
| Parameter`multimodal_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.

### 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.

| 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 **$0.0001** / 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 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya 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 →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKAliran Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-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
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta-llama/llama-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"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='meta-llama/llama-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

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`choices[].index` | Jenisinteger |
| Kolom`choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Kolom`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] |
| Kolom`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring |
| Kolom`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array |
| Kolom`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| 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. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=chat)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=chat)

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

[`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=messages)

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

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan meta-llama/llama-3.2-3b-instruct | Bawaan— |
| Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
| Kolom`messages[].content` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |

Kombinasi bahan masukan

**Teks** · Teks UTF-8

`string messages[].content`

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`text_file_material` | KontrakBaca 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.

| 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 **$0.0001** / 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 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya 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 →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap

```json
{
  "model": "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-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
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-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

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`id` | Jenisstring |
| Kolom`model` | Jenisstring |
| Kolom`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Kolom`stop_reason` | Jenisstring\|null |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| 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. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=messages)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`meta-llama/llama-3.2-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-3b-instruct&fmt=messages)

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`

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.