Source: https://ailoot.ai/models/ja/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Language: ja

# Meta: Llama 3.2 1B Instruct

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## [Meta: Llama 3.2 1B Instruct](https://ailoot.ai/models/ja/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/)

Llama 3.2 1B Instructは、対話、要約、知識検索、検索クエリの書き換え向けの、Metaのコンパクトな1.23Bテキストモデルです。メーカーは通常リリースに128k、別の量子化バリアントに8kのコンテキストを記載しており、多言語テキストとコードを出力します。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#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。

Llama 3.2 1B Instructは、Metaのコンパクトな指示調整済みテキストモデルで、メーカーの表に記載されたパラメータ数は12億3,000万です。多言語のテキストを受け取り、テキストまたはコードを返します。このリリースは、Llamaの別の視覚版が扱う画像理解タスクではなく、対話、知識検索、要約、モバイルの文章作成アシスタント、検索クエリやプロンプトの書き換えを対象としています。

モデルの情報とコンテキスト

モデルは、Grouped-Query Attentionと共有埋め込みを備えた自己回帰Transformerアーキテクチャを使います。Metaは、事前学習済みと指示調整済みの1B・3Bモデルを区別しています。この項目は1B Instructチェックポイントであり、事前学習の基盤として使うのではなく、会話の中でユーザーの依頼に従うことを目的としています。

通常のテキストリリースには、128kのコンテキストが記載されています。メーカーは量子化テキストモデルに、別途8kのコンテキストを記載しています。これらの構成は区別したまま扱う必要があります。量子化したからといって、通常リリースのコンテキストを小さな形式のすべてのチェックポイントに当てはめたり、特定のサービスに設定された容量を推測したりはできません。

コンテキストは、定めた1つの操作に関連する文章と会話に使ってください。長い文書でも、求める結果は短い要約、書き換えた検索クエリ、出典に基づく回答である場合があります。結果に残すべき資料と、次のアプリ処理に必要な長さや項目を明示してください。

検索、要約、書き換え

要約では、実際の文章や会話を渡し、対象読者、長さ、必須の事実を指定してください。有用な結果では、中心となる問題、すでに示された決定、未解決の質問を分けられます。原資料に複数の話題がある場合は、全体を方向性なく縮めるよう求めず、要約で扱う話題を指定してください。

知識検索では、選択した原文の文章や、検索コンポーネントが返した情報を提示してください。質問に答える記述と、それを裏付ける文章を求めます。モデルのテキスト応答は検索された情報を説明できますが、非公開の資料群を検索する作業は、接続されたアプリが担います。検索という用途名が付いているだけで、その資料群を利用できるようになるわけではありません。

検索クエリの書き換えでは、元の質問と検索の目的を渡してください。対象、条件、求める情報を保った簡潔な言い換えを求めます。サポートの検索クエリは、ユーザーのメッセージにない事実を追加せず、重要な製品用語と操作を使って書き換えられます。別のコンポーネントが直接利用する場合は、修正したクエリと説明を分けて返してください。

文章作成アシスタントには、短い手紙や修正文を依頼する前に、読者、語調、出典となる事実を指定してください。抽出タスクでは、項目と、情報がない場合の表し方を定義します。こうした具体的な操作により、このコンパクトなモデルの文書化されたテキスト用途を、確認可能な成果物に結び付けられます。

対応言語と学習

公式の対応言語は、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語です。モデルはより広い言語群で学習していますが、それはカードで明示的に対応する8言語とは別です。最終的な言語と、変更すべきでない用語や識別子を指定してください。

このファミリーは最大9兆トークンで事前学習され、データの期限は2023年12月です。1Bと3Bモデルでは、メーカーはLlama 3.1 8Bと70Bの出力をトークン単位の学習目標として使い、プルーニング後に知識蒸留を行います。これは学習過程であり、展開された1Bモデルがユーザーの質問ごとに大型モデルに回答を求めるという意味ではありません。

カードは、教師ありファインチューニングと選好に基づく調整を説明し、事後学習の各段階に教師ありの例、棄却サンプリング、Direct Preference Optimizationを含めています。それらの段階によって、名称付きチェックポイントとテキスト専用のモダリティを保ちながら、Instructの動作を形成します。

会話と量子化エディション

メーカーは、対応する会話形式を使った個別のシステムメッセージとユーザーメッセージを示しています。アシスタントの役割と応答要件は、実際の原文とは分けて定義してください。後続の依頼で、同じ情報の修正、説明の明確化、別形式への変更を求める場合は、関連する以前の回答を保持します。

リリースでは、量子化を考慮して学習するバリアントと、学習後に量子化するバリアントも、別々に記載されています。その精度と8kのコンテキストは各バリアントに属するものであり、この通常のInstruct項目に共通する仕様ではありません。同じタスクの結果を比較したり、派生する展開を用意したりする際は、正確なチェックポイントと構成を使ってください。

実質的な範囲

この1Bリリースはテキスト専用です。Llama 3.2の11B・90B視覚モデルの画像入力、Llama 4のテキストと画像の能力、Muse Sparkの名称付き推論労力制御を引き継ぐべきではありません。カードにある256トークンの生成例は設定例であり、最大回答容量として独立に明示された値ではありません。

実用的な最終結果は、原資料の関連する意味と識別子を保持した、依頼どおりの要約、クエリ、抽出レコード、書き換えた文章です。参照した資料では、別の固定された出力トークン上限は示されていません。タスクの焦点を絞り、その操作に必要な入力資料をそろえ、通常版と量子化版のコンテキストの違いを明示してください。

実用タスク

### 実用タスク

英語の技術例

```
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.
```

#### 期待される結果

```
A single concise retrieval query retaining the product name, symptom and requested information.
```

#### 結果の確認

```
Check that the query includes Atlas Mini and timezone refresh or restart, without asserting a confirmed defect.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#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`

### はじめに

Llama 3.2 1B Instructは、対話、要約、知識検索、検索クエリの書き換え向けの、Metaのコンパクトな1.23Bテキストモデルです。メーカーは通常リリースに128k、別の量子化バリアントに8kのコンテキストを記載しており、多言語テキストとコードを出力します。

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 meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | 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 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | 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 |
| フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
| フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`modalities` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
| フィールド`provider` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
| フィールド`cache_control.ttl` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |

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, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| パラメータ`control_scope` | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
| 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 |

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

標準料金 高速モードが選択されている場合

Flex モード

標準料金 flex モードが選択されている場合

最大推論量

標準料金 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 **$0.000054** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.000402** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **—** / 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 **$0.000054** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.000402** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **—** / 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 SDKPythonストリーミング

```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")
```

### 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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#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`

### はじめに

Llama 3.2 1B Instructは、対話、要約、知識検索、検索クエリの書き換え向けの、Metaのコンパクトな1.23Bテキストモデルです。メーカーは通常リリースに128k、別の量子化バリアントに8kのコンテキストを記載しており、多言語テキストとコードを出力します。

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 meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | 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

標準料金 高速モードが選択されている場合

Flex モード

標準料金 flex モードが選択されている場合

最大推論量

標準料金 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 **$0.000054** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.000402** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **—** / 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 **$0.000054** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.000402** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **—** / 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": "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))
```

### 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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#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

利用できる入力と結果は何ですか？

`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`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`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`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。

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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。

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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)

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