dots3-note Preview è il membro leggero di Dots Studio nella famiglia multimodale dots3. Il produttore elenca un modello mixture-of-experts con 280B parametri totali, 16B parametri attivi e supporto fino a 512K token di contesto. Riceve testo, immagini, video e audio e produce testo, con conoscenze generali, istruzioni, ragionamento, programmazione e lavoro orientato agli agenti tra le attività dichiarate.
La struttura linguistica di base ha un livello denso e 45 livelli di esperti, con otto esperti instradati selezionati tra 256 insieme a un esperto condiviso. L'attenzione combina 13 livelli di attenzione sparsa e 33 livelli a finestra scorrevole. Il produttore elenca encoder separati per visione e audio e un livello di previsione condiviso. Questi componenti supportano la comprensione multimodale; l'output del modello resta testo, anziché immagini, parlato o video generati.
Per l'analisi visiva, fornisci l'immagine, la pagina o il grafico e poni una domanda sulla caratteristica che influisce sulla decisione. Un'attività documentale utile può confrontare una tabella visibile con un requisito scritto e restituire la riga pertinente, l'interpretazione e le eventuali informazioni mancanti. Per un video, identifica l'evento o la sequenza da esaminare; l'esempio di input del produttore include la traccia audio quando la clip ne ha una.
Per l'audio, indica se serve una trascrizione o una spiegazione del materiale e fornisci i nomi o i termini di dominio necessari all'interpretazione. Un incarico combinato può usare la registrazione insieme a informazioni di contesto scritte e chiedere risultati organizzati secondo le domande a cui rispondono. Il risultato è un artefatto testuale che l'applicazione può presentare o elaborare.
Il template di conversazione del produttore distingue il ragionamento da una risposta diretta. Abilitare il ragionamento aggiunge una fase di analisi; disabilitarlo restituisce direttamente la risposta. L'esempio documentato usa temperature 1.0 e top-p 0.95. Scegli esplicitamente l'attività e il risultato desiderato e lascia abbastanza spazio di generazione per la risposta, senza trattare l'assegnazione di token di un esempio come limite rigido di output del modello.
Per un'attività di programmazione, fornisci il sorgente pertinente, il comportamento atteso e un errore osservato o una modifica richiesta. Chiedi l'artefatto proposto e le verifiche che lo valuterebbero. In un flusso agentico connesso, il modello propone interazioni con gli strumenti e l'applicazione le esegue e restituisce i risultati. Il produttore pubblica un parser dedicato alle chiamate agli strumenti; l'applicazione circostante fornisce gli strumenti effettivi e il relativo accesso.
Il lavoro interattivo può richiedere esplorazione, adattamento e aggiornamenti della memoria operativa dell'attività. Mantieni un registro compatto dell'obiettivo, dei riscontri confermati e della condizione irrisolta. Chiedi al turno successivo di identificare cosa cambia con le nuove prove e cosa deve restare in quel registro. La persistenza del registro e l'esecuzione delle azioni appartengono all'applicazione che circonda il modello.
Il produttore pubblica artefatti BF16 e FP8 distinti e procedure di serving locale con diverse lunghezze di contesto configurate. Una lunghezza di serving configurata è separata dalla specifica del modello di 512K. Preserva le distinzioni di edizione Preview e di precisione quando identifichi il modello e richiedi un risultato finale che dichiari il riscontro, la modifica proposta e le prove effettivamente raccolte dal flusso.
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Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
dots3-note Preview è il membro leggero di Dots Studio nella famiglia multimodale dots3. Il produttore elenca un modello mixture-of-experts con 280B parametri totali, 16B parametri attivi e supporto fino a 512K token di contesto. Riceve testo, immagini, video e audio e produce testo, con conoscenze generali, istruzioni, ragionamento, programmazione e lavoro orientato agli agenti tra le attività dichiarate.
La struttura linguistica di base ha un livello denso e 45 livelli di esperti, con otto esperti instradati selezionati tra 256 insieme a un esperto condiviso. L'attenzione combina 13 livelli di attenzione sparsa e 33 livelli a finestra scorrevole. Il produttore elenca encoder separati per visione e audio e un livello di previsione condiviso. Questi componenti supportano la comprensione multimodale; l'output del modello resta testo, anziché immagini, parlato o video generati.
Per l'analisi visiva, fornisci l'immagine, la pagina o il grafico e poni una domanda sulla caratteristica che influisce sulla decisione. Un'attività documentale utile può confrontare una tabella visibile con un requisito scritto e restituire la riga pertinente, l'interpretazione e le eventuali informazioni mancanti. Per un video, identifica l'evento o la sequenza da esaminare; l'esempio di input del produttore include la traccia audio quando la clip ne ha una.
Per l'audio, indica se serve una trascrizione o una spiegazione del materiale e fornisci i nomi o i termini di dominio necessari all'interpretazione. Un incarico combinato può usare la registrazione insieme a informazioni di contesto scritte e chiedere risultati organizzati secondo le domande a cui rispondono. Il risultato è un artefatto testuale che l'applicazione può presentare o elaborare.
Il template di conversazione del produttore distingue il ragionamento da una risposta diretta. Abilitare il ragionamento aggiunge una fase di analisi; disabilitarlo restituisce direttamente la risposta. L'esempio documentato usa temperature 1.0 e top-p 0.95. Scegli esplicitamente l'attività e il risultato desiderato e lascia abbastanza spazio di generazione per la risposta, senza trattare l'assegnazione di token di un esempio come limite rigido di output del modello.
Per un'attività di programmazione, fornisci il sorgente pertinente, il comportamento atteso e un errore osservato o una modifica richiesta. Chiedi l'artefatto proposto e le verifiche che lo valuterebbero. In un flusso agentico connesso, il modello propone interazioni con gli strumenti e l'applicazione le esegue e restituisce i risultati. Il produttore pubblica un parser dedicato alle chiamate agli strumenti; l'applicazione circostante fornisce gli strumenti effettivi e il relativo accesso.
Il lavoro interattivo può richiedere esplorazione, adattamento e aggiornamenti della memoria operativa dell'attività. Mantieni un registro compatto dell'obiettivo, dei riscontri confermati e della condizione irrisolta. Chiedi al turno successivo di identificare cosa cambia con le nuove prove e cosa deve restare in quel registro. La persistenza del registro e l'esecuzione delle azioni appartengono all'applicazione che circonda il modello.
Il produttore pubblica artefatti BF16 e FP8 distinti e procedure di serving locale con diverse lunghezze di contesto configurate. Una lunghezza di serving configurata è separata dalla specifica del modello di 512K. Preserva le distinzioni di edizione Preview e di precisione quando identifichi il modello e richiedi un risultato finale che dichiari il riscontro, la modifica proposta e le prove effettivamente raccolte dal flusso.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti dots-studio/dots-3-note-preview:free | Predefinito— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false | Predefinitofalse |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Massimo: 460.800 | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Massimo: 460.800 | Predefinito— |
Campon | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Massimo: 128 | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camposeed | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostop | Tipo | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campofrequency_penalty | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campopresence_penalty | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campouser | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametrooptional | Contrattostream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametroconditions | ContrattoUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 512000 bytes. |
Ciclo di vita: synchronous_json
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "dots-studio/dots-3-note-preview:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra dots-studio/dots-3-note-preview:free
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
dots-studio/dots-3-note-preview:freedots3-note Preview di Dots Studio è un modello MoE multimodale per ragionamento, programmazione e flussi agentici. Il produttore elenca 280B parametri totali e 16B attivi, un contesto di 512K, input di testo, immagini, video e audio e output testuale.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
dots3-note Preview è il membro leggero di Dots Studio nella famiglia multimodale dots3. Il produttore elenca un modello mixture-of-experts con 280B parametri totali, 16B parametri attivi e supporto fino a 512K token di contesto. Riceve testo, immagini, video e audio e produce testo, con conoscenze generali, istruzioni, ragionamento, programmazione e lavoro orientato agli agenti tra le attività dichiarate.
La struttura linguistica di base ha un livello denso e 45 livelli di esperti, con otto esperti instradati selezionati tra 256 insieme a un esperto condiviso. L'attenzione combina 13 livelli di attenzione sparsa e 33 livelli a finestra scorrevole. Il produttore elenca encoder separati per visione e audio e un livello di previsione condiviso. Questi componenti supportano la comprensione multimodale; l'output del modello resta testo, anziché immagini, parlato o video generati.
Per l'analisi visiva, fornisci l'immagine, la pagina o il grafico e poni una domanda sulla caratteristica che influisce sulla decisione. Un'attività documentale utile può confrontare una tabella visibile con un requisito scritto e restituire la riga pertinente, l'interpretazione e le eventuali informazioni mancanti. Per un video, identifica l'evento o la sequenza da esaminare; l'esempio di input del produttore include la traccia audio quando la clip ne ha una.
Per l'audio, indica se serve una trascrizione o una spiegazione del materiale e fornisci i nomi o i termini di dominio necessari all'interpretazione. Un incarico combinato può usare la registrazione insieme a informazioni di contesto scritte e chiedere risultati organizzati secondo le domande a cui rispondono. Il risultato è un artefatto testuale che l'applicazione può presentare o elaborare.
Il template di conversazione del produttore distingue il ragionamento da una risposta diretta. Abilitare il ragionamento aggiunge una fase di analisi; disabilitarlo restituisce direttamente la risposta. L'esempio documentato usa temperature 1.0 e top-p 0.95. Scegli esplicitamente l'attività e il risultato desiderato e lascia abbastanza spazio di generazione per la risposta, senza trattare l'assegnazione di token di un esempio come limite rigido di output del modello.
Per un'attività di programmazione, fornisci il sorgente pertinente, il comportamento atteso e un errore osservato o una modifica richiesta. Chiedi l'artefatto proposto e le verifiche che lo valuterebbero. In un flusso agentico connesso, il modello propone interazioni con gli strumenti e l'applicazione le esegue e restituisce i risultati. Il produttore pubblica un parser dedicato alle chiamate agli strumenti; l'applicazione circostante fornisce gli strumenti effettivi e il relativo accesso.
Il lavoro interattivo può richiedere esplorazione, adattamento e aggiornamenti della memoria operativa dell'attività. Mantieni un registro compatto dell'obiettivo, dei riscontri confermati e della condizione irrisolta. Chiedi al turno successivo di identificare cosa cambia con le nuove prove e cosa deve restare in quel registro. La persistenza del registro e l'esecuzione delle azioni appartengono all'applicazione che circonda il modello.
Il produttore pubblica artefatti BF16 e FP8 distinti e procedure di serving locale con diverse lunghezze di contesto configurate. Una lunghezza di serving configurata è separata dalla specifica del modello di 512K. Preserva le distinzioni di edizione Preview e di precisione quando identifichi il modello e richiedi un risultato finale che dichiari il riscontro, la modifica proposta e le prove effettivamente raccolte dal flusso.
POST /v1/messagestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti dots-studio/dots-3-note-preview:free | Predefinito— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false | Predefinitofalse |
Camposystem | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Minimo: 1 Massimo: 460.800 | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotop_k | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostop_sequences | Tipoarray | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campometadata | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional | Contrattostream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametroconditions | ContrattoUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 512000 bytes. |
Ciclo di vita: synchronous_json
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "dots-studio/dots-3-note-preview:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\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/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra dots-studio/dots-3-note-preview:free
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.