モデル

Nous: Hermes 3 70B Instruct

Markdown · JSON

Nous: Hermes 3 70B Instruct

Hermes 3 Llama 3.1 70Bは、複数ターンの対話、ロールプレイ、コード、エージェントのタスク向けの、ユーザーが方向付けできるNous Researchの汎用テキストモデルです。ChatMLのモデル仕様には、スキーマに沿うJSONとタグ付き関数呼び出しが含まれ、公表設定は131,072位置です。

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。

Hermes 3 Llama 3.1 70Bは、Hermes 3系列に属するNous Researchの70B汎用言語モデル版です。テキストを受け取り、回答、文章、コード、構造化レコード、ツール呼び出しの提案を生成します。開発元は、改善された関数呼び出しとコード生成に加え、ユーザーによる制御性、推論、ロールプレイ、複数ターンの対話、長いコンテキストでの一貫性を重視しています。

タスクと応答を方向付ける

システム指示で、役割、規則、文体、出力要件を定義できます。ロールプレイには設定、視点、キャラクターの境界を、分析には原文の文章と結論の基準を与えます。「これらの要件の違いを説明し、技術名称を維持し、各発見事項を支える文章を特定してください」といった依頼が有用です。

コーディングでは、関連実装、観測した失敗、期待動作、安定して維持するインターフェースを提示します。コード成果物の提案と説明を求め、修正が必要な場合には実際の検証観測を使います。モデルへの方向付けは応答を形作りますが、有用な結果は依頼の中で定義する必要があります。

ChatMLの会話

Hermes 3は、system、user、assistantのターンを分け、境界を明示するChatMLを使用します。開発元はモデル自身のテンプレートで会話を整形し、アシスタント生成プロンプトを追加することを推奨しています。システムメッセージは任意ですが、使う場合は実際のユーザー依頼を置き換えず、タスクの文脈と求める動作を説明します。

対話履歴は正しい役割で保持してください。継続する文章作成では、確定した事実を残し、どの文章を変更できるかを伝えます。資料を扱う作業では、資料を根拠として識別し、指示と分けます。後の応答が引用文を新しい命令と混同せず、タスクの制約を保持しやすくなります。

関数呼び出し

このカードでは、特定のシステム表現、関数シグネチャ、パラメータスキーマを用いて関数利用を学習しています。モデルは、選択した関数名と引数を含むJSONオブジェクトをツール呼び出しタグ内に返します。周辺のアプリケーションが提案を解析し、関数を実行し、名前付きのツール応答を返します。モデルはそのデータを使って回答を生成します。

関数を正確に定義し、外部システムへの仮定ではなく、実際の値を引数に求めます。検索関数で不足する製品フィールドや計算結果を得て、返された情報の意味を回答で説明できます。生成された呼び出しは実行結果とは異なるため、観測をタスクとともに保持してください。

JSONモードと上限

Hermes 3は、JSONのみの回答に向けた、スキーマを条件とするシステム指示も文書化しています。フィールドと型を定義し、元資料に情報がない場合の表現を説明します。生成オブジェクトは、構造と入力との一致の両方を確認してください。スキーマに適合した応答を、値を取得・検証した証明と扱ってはいけません。

公表された70Bモデル設定には131,072位置があります。原文、会話、生成内容が、選択したワークフローのコンテキストを共有し、生成サイズの例は汎用的な厳密な回答上限ではありません。結果の余地を確保し、長い入力も質問に関連するものに絞ります。

有用な成果物は、提示文脈と実際のツール観測に基づく、レビュー可能なテキスト、コード案、構造化レコードです。この70B Hermes 3版は、より大きい405Bモデルや、Hermes 4のハイブリッド推論形式・制御とは区別されます。

実用タスク

実用タスク

英語の技術例

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.

期待される結果

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

結果の確認

Check that the safety-versus-isolation conflict is present and that the user’s character remains under user control.
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b

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

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

はじめに

Hermes 3 Llama 3.1 70Bは、複数ターンの対話、ロールプレイ、コード、エージェントのタスク向けの、ユーザーが方向付けできるNous Researchの汎用テキストモデルです。ChatMLのモデル仕様には、スキーマに沿うJSONとタグ付き関数呼び出しが含まれ、公表設定は131,072位置です。

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
nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b
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 $0.0014 / 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 — / 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 $0.0014 / 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 — / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

curlPython SDKPythonストリーミング
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
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"))
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")

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

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

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

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b

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

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

はじめに

Hermes 3 Llama 3.1 70Bは、複数ターンの対話、ロールプレイ、コード、エージェントのタスク向けの、ユーザーが方向付けできるNous Researchの汎用テキストモデルです。ChatMLのモデル仕様には、スキーマに沿うJSONとタグ付き関数呼び出しが含まれ、公表設定は131,072位置です。

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
nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b
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 $0.0014 / 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 — / 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 $0.0014 / 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 — / 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 →

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
{
  "model": "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-70b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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
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))

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

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

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

FAQ · Nous: Hermes 3 70B Instruct
利用できる入力と結果は何ですか?

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

リクエストはどの項目を使用しますか?

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

どの制限が適用されますか?

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

詳細を見る

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