model

Pareto 26.9

Markdown · JSON

Pareto 26.9

unbiased/pareto-26.9
UnbiasedTeksMasukan US$0,005 / 1KKeluaran US$0,015 / 1K

Versi sebelumnya dari model teks gabungan Unbiased dengan konteks 262 144 token untuk alur kerja yang menetapkan versi secara jelas.

Rilis sebelumnya dalam keluarga Pareto

Pareto 26.9 adalah versi tersendiri model gabungan Unbiased. Dalam keluarga Pareto, satu permintaan diproses dengan keterlibatan beberapa model terdepan dan terbuka, lalu hasilnya digabungkan menjadi jawaban bersama. Pengguna bekerja dengan satu Pareto tanpa memilih setiap komponen secara manual. Pengembang menyatakan komposisi model dasar dapat berubah.

Versi 26.9 tetap tersedia setelah rilis stabil 26.10. Pengenal persis unbiased/pareto-26.9 memungkinkan pemilihan rilis sebelumnya secara eksplisit dalam aplikasi. Ini berguna untuk alur yang ada dan perbandingan yang perlu menyebut versi, bukan beralih otomatis ke berikutnya. Penetapan nama tidak berarti komposisi internal menjadi tetap.

Mengolah materi yang diberikan

Di Ailoot API, versi ini menerima teks dan menghasilkan jawaban teks. Jendela konteksnya 262 144 token, mencakup instruksi, riwayat, materi awal, dan jawaban; metadata model menyatakan ukuran jawaban hingga 131 072 token. Rilis 26.10 memiliki jendela lebih besar, sehingga saat memilih 26.9, pilih terlebih dahulu dokumen dan potongan yang benar-benar relevan.

Alur dapat berpusat pada perbandingan beberapa teks. Berikan persyaratan, pilihan solusi, dan kriteria pemilihan, lalu minta tabel perbandingan dengan alasan tiap kriteria. Untuk dokumen panjang, tentukan tujuan: menemukan pertentangan, menyusun rangkuman substantif, mengumpulkan pertanyaan bagi penulis, atau menyiapkan struktur baru. Nama potongan sumber membantu menghubungkan kesimpulan dengan data dalam permintaan.

Dialog teknis

Saat menelaah pemrograman, sertakan kode relevan dan hasil yang sudah diperoleh di lingkungan Anda. Minta penjelasan pengamatan, usulan perubahan, dan indikator verifikasi hasilnya. Pada pesan berikutnya, kirim hasil pemeriksaan. Dengan demikian dialog teks terhubung ke tugas nyata tanpa menganggap model memiliki akses mandiri ke berkas atau lingkungan eksekusi.

Untuk teks baru, tentukan audiens, kerangka, dan tingkat perincian. Jawaban dapat berupa draf dokumen, rangkuman data awal, daftar perbedaan, atau urutan tindakan lanjutan; format tertentu ditentukan permintaan Anda.

Pareto 26.9 menyediakan Messages, Responses, Chat Completions, dan generateContent teks. Format ini menjelaskan integrasi klien. Dalam koneksi ini materi dikirim sebagai teks; pemilihan format permintaan tidak menambahkan gambar, eksekusi kode, atau akses sistem eksternal.

Tersedia melalui Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Masukan
text
Keluaran
text
Konteks
Tidak ditentukan dalam katalog
Panjang jawaban maksimum
Tidak ditentukan dalam katalog
Masukan
US$0,005 / 1K
Keluaran
US$0,015 / 1K
Pembacaan cache
US$0,0005 / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Masukan
text
Keluaran
text
Konteks
Tidak ditentukan dalam katalog
Panjang jawaban maksimum
Tidak ditentukan dalam katalog
Masukan
US$0,005 / 1K
Keluaran
US$0,015 / 1K
Pembacaan cache
US$0,0005 / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Masukan
text
Keluaran
text
Konteks
Tidak ditentukan dalam katalog
Panjang jawaban maksimum
Tidak ditentukan dalam katalog
Masukan
US$0,005 / 1K
Keluaran
US$0,015 / 1K
Pembacaan cache
US$0,0005 / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent
Masukan
text
Keluaran
text
Konteks
Tidak ditentukan dalam katalog
Panjang jawaban maksimum
Tidak ditentukan dalam katalog
Masukan
US$0,005 / 1K
Keluaran
US$0,015 / 1K
Pembacaan cache
US$0,0005 / 1K
unbiased/pareto-26.9 · JSON
{"about":"### Rilis sebelumnya dalam keluarga Pareto\n\nPareto 26.9 adalah versi tersendiri model gabungan Unbiased. Dalam keluarga Pareto, satu permintaan diproses dengan keterlibatan beberapa model terdepan dan terbuka, lalu hasilnya digabungkan menjadi jawaban bersama. Pengguna bekerja dengan satu Pareto tanpa memilih setiap komponen secara manual. Pengembang menyatakan komposisi model dasar dapat berubah.\n\nVersi 26.9 tetap tersedia setelah rilis stabil 26.10. Pengenal persis `unbiased/pareto-26.9` memungkinkan pemilihan rilis sebelumnya secara eksplisit dalam aplikasi. Ini berguna untuk alur yang ada dan perbandingan yang perlu menyebut versi, bukan beralih otomatis ke berikutnya. Penetapan nama tidak berarti komposisi internal menjadi tetap.\n\n### Mengolah materi yang diberikan\n\nDi Ailoot API, versi ini menerima teks dan menghasilkan jawaban teks. Jendela konteksnya 262 144 token, mencakup instruksi, riwayat, materi awal, dan jawaban; metadata model menyatakan ukuran jawaban hingga 131 072 token. Rilis 26.10 memiliki jendela lebih besar, sehingga saat memilih 26.9, pilih terlebih dahulu dokumen dan potongan yang benar-benar relevan.\n\nAlur dapat berpusat pada perbandingan beberapa teks. Berikan persyaratan, pilihan solusi, dan kriteria pemilihan, lalu minta tabel perbandingan dengan alasan tiap kriteria. Untuk dokumen panjang, tentukan tujuan: menemukan pertentangan, menyusun rangkuman substantif, mengumpulkan pertanyaan bagi penulis, atau menyiapkan struktur baru. Nama potongan sumber membantu menghubungkan kesimpulan dengan data dalam permintaan.\n\n### Dialog teknis\n\nSaat menelaah pemrograman, sertakan kode relevan dan hasil yang sudah diperoleh di lingkungan Anda. Minta penjelasan pengamatan, usulan perubahan, dan indikator verifikasi hasilnya. Pada pesan berikutnya, kirim hasil pemeriksaan. Dengan demikian dialog teks terhubung ke tugas nyata tanpa menganggap model memiliki akses mandiri ke berkas atau lingkungan eksekusi.\n\nUntuk teks baru, tentukan audiens, kerangka, dan tingkat perincian. Jawaban dapat berupa draf dokumen, rangkuman data awal, daftar perbedaan, atau urutan tindakan lanjutan; format tertentu ditentukan permintaan Anda.\n\nPareto 26.9 menyediakan Messages, Responses, Chat Completions, dan generateContent teks. Format ini menjelaskan integrasi klien. Dalam koneksi ini materi dikirim sebagai teks; pemilihan format permintaan tidak menambahkan gambar, eksekusi kode, atau akses sistem eksternal.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.9","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.9","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.9","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.9","price":{"in":5.0,"in_label":null,"out":15.0,"out_label":null,"sort_in":5.0,"sort_out":15.0,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.9","short":"Versi sebelumnya dari model teks gabungan Unbiased dengan konteks 262 144 token untuk alur kerja yang menetapkan versi secara jelas."}

Pertanyaan

Bagaimana cara memilih model untuk tugas saya?

Tentukan dahulu input dan output yang diperlukan: teks, gambar, audio, atau video. Lalu bandingkan metode API yang kompatibel, ID model yang tepat atau model yang saat ini dirujuk oleh alias, harga, dan satuan penagihan. GET /v1/models gratis dan menampilkan model yang tersedia untuk kunci Anda.

Apakah setiap model mendukung semua metode API dan jenis media?

Gunakan metode API dan jenis input/output yang tercantum pada kartu model. Dukungan untuk teks, gambar, audio, atau video bergantung pada model dan metode yang dipilih; periksa contoh permintaannya sebelum mengirim data Anda.

Apa perbedaan antara ID model dan alias?

ID model yang tepat mengidentifikasi satu model tertentu. Alias merujuk ke sebuah model dan model tujuannya dapat berubah. Periksa model yang saat ini dirujuk oleh alias dalam katalog; gunakan ID yang tepat jika integrasi Anda memerlukan model tertentu.

Bagaimana cara membandingkan harga sebelum mengirim permintaan?

Periksa harga dan satuan penagihan untuk metode API yang dipilih pada kartu model. Bandingkan dengan satuan serta jenis input/output yang sama; riwayat permintaan menampilkan penggunaan aktual dan jumlah yang ditagihkan.

Apa manfaat langganan?

Diskon pembelian token untuk pekerjaan rutin. Pilih paket sesuai volume permintaan; ketentuan dan harga langganan ditampilkan saat pendaftaran.

Bagaimana memakai kode promo dengan diskon hingga 50%?

Masukkan kode promo saat membeli token. Total dihitung ulang sesuai ketentuan promosi; besar diskon terlihat sebelum pembayaran.