Source: https://ailoot.ai/models/it/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/ Language: it # Meta: Llama 3.2 1B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/facts.json) ## [Meta: Llama 3.2 1B Instruct](https://ailoot.ai/models/it/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/) Llama 3.2 1B Instruct è il modello testuale compatto di Meta da 1.23B parametri per dialogo, sintesi, recupero di conoscenze e riscrittura di query. Il produttore indica un contesto di 128k per la versione ordinaria e 8k per le varianti quantizzate separate, con output multilingue di testo e codice. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-1) Informazioni sul modello 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. Llama 3.2 1B Instruct è il modello testuale compatto di Meta ottimizzato per le istruzioni, con 1,23 miliardi di parametri nella tabella del produttore. Accetta testo multilingue e restituisce testo o codice. La versione è destinata a dialogo, recupero di conoscenze, sintesi, assistenti mobili alla scrittura e riscrittura di query o prompt, anziché ai compiti di comprensione delle immagini delle edizioni visive separate di Llama. Informazioni sul modello e contesto Il modello usa un'architettura Transformer autoregressiva con grouped-query attention ed embedding condivisi. Meta distingue modelli 1B e 3B preaddestrati e ottimizzati per le istruzioni. Questa voce riguarda il checkpoint 1B Instruct, il cui compito è seguire la richiesta dell'utente in una conversazione anziché fungere da base preaddestrata. La versione testuale ordinaria è documentata con un contesto di 128k. Il produttore indica separatamente un contesto di 8k per i suoi modelli testuali quantizzati. Queste configurazioni devono rimanere distinte: la quantizzazione non autorizza a trasferire il contesto della versione ordinaria a ogni checkpoint in formato più piccolo né a dedurre la capacità configurata di un servizio specifico. Usa il contesto per i passaggi e la conversazione pertinenti a una singola operazione definita. Un documento lungo può comunque richiedere un breve riepilogo, una query di ricerca riscritta o una risposta basata sulle fonti. Identifica il materiale che il risultato deve mantenere e la lunghezza o i campi necessari alla fase applicativa successiva. Recupero delle informazioni, riepiloghi e riscrittura Per la sintesi, fornisci il passaggio o la conversazione effettivi e specifica pubblico, lunghezza e fatti essenziali. Un risultato utile può separare il problema centrale, le decisioni già espresse e le domande aperte. Se la fonte contiene diversi argomenti, identifica quello che il riepilogo deve coprire anziché chiedere una riduzione indiscriminata di tutto. Per il recupero di conoscenze, fornisci i passaggi sorgente selezionati o le informazioni restituite da un componente di recupero. Chiedi l'affermazione che risponde alla domanda e il passaggio che la sostiene. La risposta testuale del modello può spiegare le informazioni recuperate, mentre cercare in una raccolta privata resta un compito dell'applicazione collegata. Il modello non ottiene quella raccolta soltanto dall'etichetta del caso d'uso di recupero. Per la riscrittura di query, fornisci la domanda originale e lo scopo della ricerca. Chiedi una riformulazione concisa che mantenga l'entità, la condizione e le informazioni desiderate. Una query di assistenza può essere riscritta con il termine del prodotto e l'azione importanti, senza aggiungere un fatto assente dal messaggio dell'utente. Restituisci la query rivista separatamente da eventuali spiegazioni se un altro componente la userà direttamente. Per un assistente alla scrittura, specifica lettore, tono e fatti di partenza prima di richiedere una breve lettera o un passaggio rivisto. Per un compito di estrazione, definisci i campi e come rappresentare le informazioni assenti. Sono operazioni concrete che collegano l'orientamento testuale documentato del modello compatto a un artefatto ispezionabile. Lingue supportate e addestramento Le lingue ufficialmente supportate sono inglese, tedesco, francese, italiano, portoghese, hindi, spagnolo e thailandese. Il modello è addestrato su una raccolta linguistica più ampia, distinta dalle otto lingue esplicitamente supportate dalla scheda. Identifica la lingua finale e ogni termine o identificatore che deve rimanere invariato. La famiglia è preaddestrata su un massimo di nove mila miliardi di token, con dati aggiornati fino a dicembre 2023. Per i modelli 1B e 3B, il produttore usa gli output di Llama 3.1 8B e 70B come obiettivi di addestramento a livello di token e la distillazione della conoscenza dopo la potatura. È un processo di addestramento; non significa che il modello 1B in esecuzione chieda a quei modelli più grandi di rispondere a ogni domanda dell'utente. La scheda descrive fine-tuning supervisionato e allineamento basato sulle preferenze, con cicli di post-addestramento che coinvolgono esempi supervisionati, campionamento con rifiuto e ottimizzazione diretta delle preferenze. Queste fasi producono il comportamento Instruct mantenendo il checkpoint denominato e la modalità esclusivamente testuale. Conversazione ed edizioni quantizzate Il produttore mostra messaggi separati di sistema e utente usando il formato di conversazione corrispondente. Definisci il ruolo dell'assistente e i requisiti della risposta separatamente dal testo sorgente effettivo. Mantieni la risposta precedente pertinente quando un seguito richiede una revisione, un chiarimento o una forma diversa delle stesse informazioni. La versione documenta anche varianti distinte ottenute con addestramento consapevole della quantizzazione e con quantizzazione post-addestramento. La loro precisione e il contesto di 8k appartengono a quelle varianti anziché costituire una specifica universale per questa voce Instruct ordinaria. Usa il checkpoint e la configurazione esatti quando confronti un compito ripetuto o prepari un'esecuzione derivata. Limiti sostanziali Questa versione 1B è esclusivamente testuale. Non deve ereditare l'input di immagini dai modelli visivi 11B o 90B di Llama 3.2, le capacità per testo e immagini di Llama 4 o i controlli denominati di impegno di ragionamento di Muse Spark. L'esempio di generazione di 256 token della scheda è un'impostazione esemplificativa, non una capacità massima di risposta dichiarata indipendentemente. Un risultato finale pratico è il riepilogo, la query, il record estratto o il testo riscritto richiesto, che mantiene il significato e gli identificatori pertinenti della fonte. Le fonti lette non dichiarano un limite massimo rigido separato di token di output. Mantieni il compito mirato, il materiale di input completo per quell'operazione e la distinzione esplicita tra contesto ordinario e quantizzato. Caso pratico ### Caso pratico Esempio tecnico in inglese ``` Rewrite a retrieval query Rewrite this customer question as one concise search query for a support knowledge base: “My Atlas Mini still shows the old timezone after I changed it in account settings. Do I need to restart?” Preserve the product, stale timezone symptom and restart question. Return only the query and do not invent a cause. ``` #### Risultato atteso ``` A single concise retrieval query retaining the product name, symptom and requested information. ``` #### Verificare il risultato ``` Check that the query includes Atlas Mini and timezone refresh or restart, without asserting a confirmed defect. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct` [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat) Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct` ### Introduzione Llama 3.2 1B Instruct è il modello testuale compatto di Meta da 1.23B parametri per dialogo, sintesi, recupero di conoscenze e riscrittura di query. Il produttore indica un contesto di 128k per la versione ordinaria e 8k per le varianti quantizzate separate, con output multilingue di testo e codice. Input accettati Testo Risultati Testo ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Tipi di input `text` Tipi di output `text` Formato di output json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF8 `messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`messages` | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content | | Parametro`file_material` | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametro`control_scope` | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati | | Parametro`output_modalities` | Contrattotext | | Parametro`hosted_operations` | Contrattofalse | | Parametro`multimodal_input_binding` | Contrattonull | Ciclo di vita: `synchronous_or_streamed` Invia l’ID esatto del modello con messages. La lunghezza del contesto non è un limite di uscita. Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta. ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.000054** / 1K token Output · Token in output **$0.000402** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | | ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.000054** / 1K token Output · Token in output **$0.000402** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${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-3.2-1b-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-3.2-1b-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-3.2-1b-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") ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json o SSE ##### Conserva tutti i risultati completati Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero. Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo. ##### Se occorre verificare la risposta originale Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale. Campi della risposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct` [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages) Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct` ### Introduzione Llama 3.2 1B Instruct è il modello testuale compatto di Meta da 1.23B parametri per dialogo, sintesi, recupero di conoscenze e riscrittura di query. Il produttore indica un contesto di 128k per la versione ordinaria e 8k per le varianti quantizzate separate, con output multilingue di testo e codice. Input accettati Testo Risultati json · sse ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Tipi di input `text` Tipi di output `json`, `sse` Formato di output JSON o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF-8 `Stringa messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`text_file_material` | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. | Ciclo di vita: `synchronous_or_streamed` ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.000054** / 1K token Output · Token in output **$0.000402** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | | ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.000054** / 1K token Output · Token in output **$0.000402** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo ```json { "model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-3.2-1b-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-3.2-1b-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)) ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON o SSE ##### Conserva tutti i risultati completati Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero. Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa. ##### Se occorre verificare la risposta originale Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale. Campi della risposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages) FAQ · Meta: Llama 3.2 1B Instruct Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quali limiti si applicano? `POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `messages.min_items`: `1` Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione. ## L’azienda e il suo portafoglio di progetti L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. ## Acquista token con uno sconto. Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token. Abbonamento Scegli un piano scontato per richieste regolari. Codice fino al 50% Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione. Spese nella cronologia Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta. [Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## Collega l’API al prodotto che vendi. SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller. Applicazione commerciale Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento. Licenza reseller Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita. Documenti sul sito Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione. [Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.