Source: https://ailoot.ai/models/ja/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/ Language: ja # LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/facts.json) ## [LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B](https://ailoot.ai/models/ja/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/) LFM2.5-24B-A2Bは、合計240億、有効化24.5億パラメータを持つ、ツールを使うエージェントに向けたLiquidAIのテキスト推論モデルです。回答の前に推論し、ツール呼び出しとスキーマに従う出力に対応し、公表されたコンテキストは128,000トークン、生成上限は8,192トークンです。 - [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/ja/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/ja/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/#method-1) モデルについて この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。 LFM2.5-24B-A2Bは、テキストに基づく推論とツールを使うエージェントに向けた、LiquidAIの混合エキスパートモデルです。合計240億パラメータを持ち、1つのトークンに対して24.5億を有効化します。推論はすべての回答に含まれるため、タスクでは目的、使用する根拠、アプリケーションが必要とする結果を定義するとよいでしょう。 #### エージェントに範囲を定めた目的を与える モデルは、言語モデルが次のステップを選び、得られた観測を読み、成果物に向けて継続する処理フローに適しています。関連するレコードを見つける、2つの構成を比較する、変更案を準備する、構造化された評価を生成するなど、アプリケーションが確認できる形で目的を示してください。 明確な目的を持つツールを提供し、返された観測をタスクの文脈に保持してください。モデルは、インターフェースがその能力を提供する場合のツールの選択を含め、ツール呼び出しへの対応を公表しています。実行は、そのツールを制御するアプリケーションが担います。特に後のステップが検索や照会の結果に依存する場合は、返された観測を、モデルが書いた指示と区別してください。 #### 詳しい知識が必要な作業での情報取得 公開元は、詳しい外部知識に依存するタスクに、情報取得やウェブ検索を推奨しています。モデルが受け取っていない事実を作り出すよう求めるのではなく、根拠を得るステップを処理フローに組み込んでください。取得した文章箇所を明示し、結論をそれらの箇所に結び付ける回答を求めてください。 サポートの処理フローでは、関連する方針を見つけ、提供されたケースにどう適用されるか説明する用途があります。技術のタスクでは、変更を提案する前に文書と構成を比較する用途があります。すべての照会を繰り返すことなく最終回答を確認できるよう、取得した重要な内容をコンテキストに保持してください。 #### 構造化された回答とサンプリングの選択 公表されたモデルは、スキーマに従う構造化出力に対応しています。選択したカテゴリー、説明、根拠の参照先、次の行動など、アプリケーションが使用する内容に合わせて、小さな結果形式を定義してください。モデルの推論過程は、次の構成要素が保存や表示を必要とする項目と分けてください。 LiquidAIは、公表されたサンプリングの推奨としてtemperature 0.1、top\_k 50、repetition\_penalty 1.05を挙げ、保存されたカタログもそれらの既定値を示しています。これらは、特定の処理フローを評価する際の再現可能な開始設定になります。タスクを代表するケースを比較する際は、選択した設定を一貫させてください。 #### 容量と言語 公表されたサービスの項目は、128,000トークンのコンテキストウィンドウと、8,192トークンの生成上限を示しています。最終成果物がその出力枠に収まるよう、簡潔な回答仕様を準備してください。関連する根拠をまとめ、求める成果物に十分な出力領域を残してください。 メーカーは、英語、ロシア語、中国語、スペイン語、アラビア語、その他の言語を含む多言語の集合を挙げています。多言語の作業でモデルを使う際は、出典の用語と保護すべき名前を保持してください。語彙が固定されたタスクでは、明示的な用語集と、言語間で同じ出力規則が役立ちます。 - テキスト専用のMixture-of-Experts型推論モデル：総パラメータ数24B、アクティブパラメータ数2.45B。 - 最終回答の前に必須の推論を実行。 - 公開仕様のツール、ツール選択、JSONスキーマに従う構造化出力。 - 知識を必要とするタスクに向けた、情報検索を中心とするワークフロー。 - 公開仕様のコンテキストは128,000トークン、生成上限は8,192トークン。 - **検索結果を根拠にするアシスタント** — 質問、取得した文章、必要な回答の構成。 文章と照合して検証できる、根拠に結び付いた回答。 - **ツールを使った振り分け** — 範囲を限定した事例と、制御下にある検索・参照ツール。 構造化された評価と、次に取る行動の提案。 - **設定の比較** — 関連する設定、ドキュメント、比較基準。 裏付けとなる根拠を添えた、特定済みの差分一覧。 - **多言語の構造化分析** — 原文、用語集、統一した結果項目。 保護対象の用語を保持した、比較可能な記録。 - **コンテキスト** — 公開仕様のサービスのコンテキストウィンドウ：128,000トークン。 - **回答** — 公開仕様の生成上限：8,192トークン。 - **推論** — モデルは回答の前に推論します。必須の推論は公開されている設定の一部です。 - **入力／出力** — 公開されているモデルはテキストを受け取り、テキストを返します。 **Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b` [`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=chat) LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-24b-a2b` ### はじめに LFM2.5-24B-A2Bは、合計240億、有効化24.5億パラメータを持つ、ツールを使うエージェントに向けたLiquidAIのテキスト推論モデルです。回答の前に推論し、ツール呼び出しとスキーマに従う出力に対応し、公表されたコンテキストは128,000トークン、生成上限は8,192トークンです。 対応する入力 テキスト 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 liquid/lfm-2.5-24b-a2b | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: テキストでの対話 | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `messages[].content` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`required` | 仕様model, messages | | パラメータ`material_types` | 仕様text | | パラメータ`messages` | 仕様role/content形式のメッセージ配列 | | パラメータ`file_material` | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません | | パラメータ`optional_controls` | 仕様stream | | パラメータ`control_scope` | 仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。 | | パラメータ`output_modalities` | 仕様text | | パラメータ`hosted_operations` | 仕様false | | パラメータ`multimodal_input_binding` | 仕様null | メソッドのエイリアス: `/chat/completions` ライフサイクル: `synchronous_or_streamed` 正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。 コンテキスト長は出力上限ではありません。 テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。 ### 料金 料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。 高速モード 未指定 高速モードが選択されている場合 Flex モード 未指定 flex モードが選択されている場合 最大推論量 未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合 #### Ailootの料金 #### 設定別の価格 各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。 | 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0001** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0014** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.00005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | | 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0001** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0014** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.00005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · OpenAI チャット curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"liquid/lfm-2.5-24b-a2b","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') 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="liquid/lfm-2.5-24b-a2b", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) 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")) ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot Ultra · OpenAI チャット jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`choices[].index` | 種類integer | | フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null | | フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] | | フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string | | フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array | | フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot Ultra** [`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=chat) #### メソッドパスのエイリアス `/chat/completions` #### 関連する呼び出し用ID [`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b` [`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=messages) LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-24b-a2b` ### はじめに LFM2.5-24B-A2Bは、合計240億、有効化24.5億パラメータを持つ、ツールを使うエージェントに向けたLiquidAIのテキスト推論モデルです。回答の前に推論し、ツール呼び出しとスキーマに従う出力に対応し、公表されたコンテキストは128,000トークン、生成上限は8,192トークンです。 対応する入力 テキスト 結果 json · sse ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` 入力の種類 `text` 出力の種類 `json`, `sse` 出力形式 JSONまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 liquid/lfm-2.5-24b-a2b | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF-8テキスト `messages[].contentの文字列` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens | | パラメータ`optional_controls` | 仕様stream | | パラメータ`material_types` | 仕様text | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 | ライフサイクル: `synchronous_or_streamed` ### 料金 料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。 高速モード 未指定 高速モードが選択されている場合 Flex モード 未指定 flex モードが選択されている場合 最大推論量 未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合 #### Ailootの料金 #### 設定別の価格 各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。 | 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0001** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0014** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.00005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | | 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0001** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0014** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.00005** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ 必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する ```json { "model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', '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': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', '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)) ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ JSONまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`id` | 種類string | | フィールド`model` | 種類string | | フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block | | フィールド`stop_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot Ultra** [`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=messages) #### メソッドパスのエイリアス `/chat/completions` #### 関連する呼び出し用ID [`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=messages) FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/chat/completions` · `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`: `text` → `json`, `sse` リクエストはどの項目を使用しますか？ `POST /v1/chat/completions` · `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/chat/completions` · `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`: `messages.min_items`: `1` AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 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