Source: https://ailoot.ai/models/it/nousresearch-hermes-3-llama-3-1-70b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/it/nousresearch-hermes-3-llama-3-1-70b/
Language: it

# Nous: Hermes 3 70B Instruct

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## [Nous: Hermes 3 70B Instruct](https://ailoot.ai/models/it/nousresearch-hermes-3-llama-3-1-70b/)

Hermes 3 Llama 3.1 70B è il modello testuale generalista controllabile di Nous Research per dialoghi a più turni, gioco di ruolo, codice e compiti agentici. Il profilo ChatML include JSON guidato da schema e chiamate di funzione contrassegnate da tag, con una configurazione pubblicata di 131.072 posizioni.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/it/nousresearch-hermes-3-llama-3-1-70b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/it/nousresearch-hermes-3-llama-3-1-70b/#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.

Hermes 3 Llama 3.1 70B è l’edizione generalista da 70 miliardi di parametri del modello linguistico di Nous Research nella serie Hermes 3. Accetta testo e genera una risposta, un brano scritto, codice, un record strutturato o una chiamata di strumento proposta. Il produttore evidenzia controllabilità da parte dell’utente, ragionamento, gioco di ruolo, dialogo a più turni e coerenza su contesti lunghi, insieme a chiamate di funzione e generazione di codice migliorate.

#### Orienta compito e risposta

Un’istruzione di sistema può definire ruolo, regole, stile e requisiti di output. Per il gioco di ruolo, fornisci ambientazione, punto di vista e confini dei personaggi; per un incarico analitico, fornisci brani sorgente e criteri della conclusione. Un brief utile è: «Spiega le differenze tra questi requisiti, preserva i nomi tecnici e identifica il brano che supporta ogni risultato».

Per la programmazione, fornisci implementazione pertinente, errore osservato, comportamento atteso e interfacce che devono restare stabili. Richiedi l’elaborato di codice proposto e la sua spiegazione, poi usa osservazioni effettive di convalida quando serve una revisione. La capacità di orientare il modello aiuta a dare forma alla risposta, ma il brief deve comunque definire il risultato utile.

#### Conversazione ChatML

Hermes 3 usa ChatML con turni separati di sistema, utente e assistente e confini espliciti. Il produttore raccomanda di formattare la conversazione tramite il template proprio del modello e aggiungere il prompt di generazione dell’assistente. Un messaggio di sistema è facoltativo; se usato, deve descrivere contesto del compito e comportamento desiderato, anziché sostituire la richiesta effettiva dell’utente.

Mantieni la cronologia del dialogo nei ruoli corretti. Per un compito di scrittura continuativo, conserva i fatti stabiliti e indica al modello quale brano può cambiare. Per il lavoro sulle fonti, identifica il materiale come evidenza e separalo dalle istruzioni. Questo aiuta una risposta successiva a conservare i vincoli del compito senza confondere testo citato e nuovo comando.

#### Chiamate di funzione

La scheda esatta addestra l’uso delle funzioni con una rappresentazione di sistema specifica, firme delle funzioni e schemi dei parametri. Il modello restituisce oggetti JSON contenenti nome e argomenti della funzione selezionata dentro tag di chiamata di strumento. L’applicazione circostante analizza quella proposta, esegue la funzione e restituisce una risposta dello strumento con nome. Il modello usa poi i dati restituiti per produrre la risposta.

Definisci precisamente le funzioni e richiedi valori reali per gli argomenti, anziché ipotesi su un sistema esterno. Una funzione di ricerca può fornire un campo di prodotto mancante o un calcolo, mentre la risposta spiega il significato delle informazioni restituite. Una chiamata generata è distinta da un risultato eseguito; conserva l’osservazione con il compito.

#### Modalità JSON e limiti

Hermes 3 documenta anche un’istruzione di sistema condizionata da schema per risposte esclusivamente JSON. Definisci campi e tipi e spiega come rappresentare informazioni mancanti nella fonte. Verifica l’oggetto generato sia nella struttura sia nella corrispondenza all’input. Una risposta compatibile con lo schema non deve essere trattata come prova che un valore sia stato recuperato o verificato.

La configurazione pubblicata del modello 70B ha 131.072 posizioni. Testo sorgente, conversazione e contenuto generato condividono il contesto del flusso selezionato e la dimensione di generazione esemplificativa non è un limite rigido universale della risposta. Riserva spazio al risultato e mantieni gli input lunghi pertinenti alla domanda.

Il risultato utile è un testo esaminabile, una proposta di codice o un record strutturato fondato sul contesto fornito e sulle osservazioni effettive degli strumenti. Questa edizione esatta Hermes 3 da 70 miliardi di parametri resta separata dal modello più grande 405B e dal formato e dai controlli di ragionamento ibrido di Hermes 4.

Caso pratico

### Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

```
Continue a constrained roleplay

Play Irena, the archivist who knows a bridge is unsafe but fears closing it will isolate the town. I play the mayor. Begin with two or three lines of dialogue that reveal the conflict through subtext. Keep Irena’s knowledge consistent and stop before choosing the mayor’s answer or actions.
```

#### Risultato atteso

```
Two or three in-character lines, with optional short stage direction and room for the mayor’s response.
```

#### Verificare il risultato

```
Check that the safety-versus-isolation conflict is present and that the user’s character remains under user control.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`

[`nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&route=Ultra&caller=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&fmt=chat)

Nous /`nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`

### Introduzione

Hermes 3 Llama 3.1 70B è il modello testuale generalista controllabile di Nous Research per dialoghi a più turni, gioco di ruolo, codice e compiti agentici. Il profilo ChatML include JSON guidato da schema e chiamate di funzione contrassegnate da tag, con una configurazione pubblicata di 131.072 posizioni.

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 nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b | 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 **$0.0014** / 1K token Output · Token in output **$0.0014** / 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 **$0.0014** / 1K token Output · Token in output **$0.0014** / 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": "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b", "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='nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b',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='nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b',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** [`nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&route=Ultra&caller=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&fmt=chat)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&route=Ultra&caller=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`

[`nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&route=Ultra&caller=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&fmt=messages)

Nous /`nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`

### Introduzione

Hermes 3 Llama 3.1 70B è il modello testuale generalista controllabile di Nous Research per dialoghi a più turni, gioco di ruolo, codice e compiti agentici. Il profilo ChatML include JSON guidato da schema e chiamate di funzione contrassegnate da tag, con una configurazione pubblicata di 131.072 posizioni.

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 nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b | 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 **$0.0014** / 1K token Output · Token in output **$0.0014** / 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 **$0.0014** / 1K token Output · Token in output **$0.0014** / 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": "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b",
  "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': 'nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b', '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': 'nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b', '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** [`nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&route=Ultra&caller=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&fmt=messages)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&route=Ultra&caller=nousresearch%2Fhermes-3-llama-3.1-70b&fmt=messages)

FAQ · Nous: Hermes 3 70B Instruct

Quali input e risultati sono disponibili?

`POST /v1/chat/completions` · `nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`: `text` → `json`, `sse`

Quali campi usa la richiesta?

`POST /v1/chat/completions` · `nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Quali limiti si applicano?

`POST /v1/chat/completions` · `nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b`: `messages.min_items`: `1`

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Spese nella cronologia

Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta.

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