Command A — корпоративтік агенттерге, ақпарат іздеумен толықтырылған жауаптарға және көптілді жұмысқа арналған Cohere компаниясының 2025 жылғы наурызда шыққан мәтіндік моделі. Бұл нақты нұсқада 111 миллиард параметр бар, ол мәтін қабылдап, мәтін шығарады. Өндіруші моделінің контексті 256K токен, ал жарияланған қызмет профилінде ең үлкен шығыс 8 000 токен деп көрсетілген. Ол Command A Vision, Command A Reasoning және кейінгі мультимодальды A+ нұсқасынан бөлек.
Өндіруші жергілікті сырғымалы терезе назарын және мерзімді жаһандық назарды пайдаланатын авторегрессиялық трансформерді сипаттайды. Үш жергілікті қабат айналмалы позициялық кодтауы бар 4 096 токендік терезені қолданады; төртінші қабат позициялық ендірулерсіз жаһандық назарды пайдаланады. Бақыланатын қосымша баптау мен қалаулар негізінде оқыту пайдалы әңгімелесу және тапсырмаға бағытталған мінез-құлық қалыптастырады. Модель 23 тілде оқытылған және аудару немесе басқа тілде жазылған материал туралы сұраққа жауап беру сияқты тіларалық тапсырмаларды қолдайды.
Жауап тілін көрсетіп, қажетті терминологияны сақтаңыз. Көптілді білім көмекшісіне арналған дереккөз үзінділеріне жеке атаулар беріп, өнім атауларын, код идентификаторларын және дәйексөздердің тұжырымдарын сақтайтын түсіндірме сұраңыз. Пайдалы соңғы жауап тапсырмаға маңызды айырмашылықты аудармада жоғалтпай, қорытындының артындағы дереккөзді көрсетеді.
Command A әдепкіде әңгімелесу мәнерінде жұмыс істейді: жиі кіріспе, қосымша сұрақтар, Markdown немесе математикалық пішімдеу қосады. Деректерді шығарып алу, санаттау, түйіндеу немесе аудару үшін тек қажетті жауапты сұрайтын өндірушінің жүйелік нұсқау тәсілін пайдаланып, шығыста Markdown не код блоктары болуы керектігін көрсетіңіз. Бұл жылы әңгімелесу кіріспесінің кейінгі дерек жазбасының бөлігі болып кетуін болдырмайды.
Модель картасы контекстік және қатаң қауіпсіздік режимдерін сипаттайды; өндірушінің әдепкісі — контекстік режим. Бұлар — тапсырма сұраған пішімнен тәуелсіз, өндіруші профилінің құжатталған мінез-құлық параметрлері. Тапсырманың тиісті контекстін және қажетті шығысты анық жазыңыз.
Command A ақпарат іздеумен толықтырылған генерацияның жауап жасау кезеңіне оқытылған. Кіріс әңгіме мен берілген құжат үзінділерін біріктіреді; әр бөлік әдетте шамамен 100–400 сөзден тұрады және қысқа сипаттамалық кілттермен, мәтіндік не жартылай құрылымдалған мәндермен беріледі. Өндіруші осы мамандандырылған пішімді тиісті құжаттарды пайдаланушы хабарламасына тікелей орналастыру тәсілімен салыстыруды да ұсынады.
Саясатты немесе техникалық мәселелерді салыстырғанда әр үзіндіні белгілеп, тиісті мәтінмен расталған қорытынды сұраңыз. Өндірушінің сілтемелер қосылған пішімінде шығыс жауап бөліктерін оларды растайтын дереккөздермен байланыстырады. Сілтемелер түсінікті болып қалуы үшін іздеп алынған құжат идентификаторларын қолжетімді ұстаңыз. Сілтеме жасалған жауап бөлігін қандай берілген материал растайтынын көрсетеді; нақты іздеуді қоршаған жүйе қамтамасыз етеді.
Өндіруші Command A моделін JSON-схемалы функция сипаттамаларымен әңгімелесу барысында құрал қолдануға оқытады. Модель жоспар мен таңдалған шақыруларды жасай алады, қолданба сол шақыруларды орындайды, ал сөздік түріндегі нәтижелері тиісті құрал шақыруының идентификаторымен әңгімеге қайтарылады. Одан кейін модель осы бақылаулардан жауап жасайды, қажет болса жауап бөліктерін құрал нәтижелерімен байланыстырады.
Код тапсырмаларына SQL жасау, кодты түсіндіру және кодты аудару немесе қайта жазу кіреді. Схеманы не тиісті іске асыруды және сақталуға тиіс мінез-құлықты беріңіз. Өндіруші код жасау нұсқаулары үшін төмен температураны, орынды жағдайда ашкөз декодтауды да ұсынады. Жасалған SQL не кодты орындамай тұрып тексеріп, нәтижені түзеткенде нақты валидация бақылауларын қайтарыңыз.
Модель картасы контекстің практикалық айырмасын атап өтеді: модель 256K қолдайды, ал жарияланған Hugging Face конфигурациясы 128K-ға қойылған және өзгертіледі. Таңдалған процестің нақты контекст конфигурациясын сақтап, жауапқа орын қалдырыңыз. Пайдалы нәтиже — берілген дереккөздер мен құрал бақылауларына дейін қадағалауға болатын дәлелдері бар сұралған мәтін немесе код артефактісі.
", "aboutText": "Command A — корпоративтік агенттерге, ақпарат іздеумен толықтырылған жауаптарға және көптілді жұмысқа арналған Cohere компаниясының 2025 жылғы наурызда шыққан мәтіндік моделі. Бұл нақты нұсқада 111 миллиард параметр бар, ол мәтін қабылдап, мәтін шығарады. Өндіруші моделінің контексті 256K токен, ал жарияланған қызмет профилінде ең үлкен шығыс 8 000 токен деп көрсетілген. Ол Command A Vision, Command A Reasoning және кейінгі мультимодальды A+ нұсқасынан бөлек.\n\n### Модель ерекшеліктері және тіл\n\nӨндіруші жергілікті сырғымалы терезе назарын және мерзімді жаһандық назарды пайдаланатын авторегрессиялық трансформерді сипаттайды. Үш жергілікті қабат айналмалы позициялық кодтауы бар 4 096 токендік терезені қолданады; төртінші қабат позициялық ендірулерсіз жаһандық назарды пайдаланады. Бақыланатын қосымша баптау мен қалаулар негізінде оқыту пайдалы әңгімелесу және тапсырмаға бағытталған мінез-құлық қалыптастырады. Модель 23 тілде оқытылған және аудару немесе басқа тілде жазылған материал туралы сұраққа жауап беру сияқты тіларалық тапсырмаларды қолдайды.\n\nЖауап тілін көрсетіп, қажетті терминологияны сақтаңыз. Көптілді білім көмекшісіне арналған дереккөз үзінділеріне жеке атаулар беріп, өнім атауларын, код идентификаторларын және дәйексөздердің тұжырымдарын сақтайтын түсіндірме сұраңыз. Пайдалы соңғы жауап тапсырмаға маңызды айырмашылықты аудармада жоғалтпай, қорытындының артындағы дереккөзді көрсетеді.\n\n### Әңгімелесу және тапсырмаға бағытталған шығыс\n\nCommand A әдепкіде әңгімелесу мәнерінде жұмыс істейді: жиі кіріспе, қосымша сұрақтар, Markdown немесе математикалық пішімдеу қосады. Деректерді шығарып алу, санаттау, түйіндеу немесе аудару үшін тек қажетті жауапты сұрайтын өндірушінің жүйелік нұсқау тәсілін пайдаланып, шығыста Markdown не код блоктары болуы керектігін көрсетіңіз. Бұл жылы әңгімелесу кіріспесінің кейінгі дерек жазбасының бөлігі болып кетуін болдырмайды.\n\nМодель картасы контекстік және қатаң қауіпсіздік режимдерін сипаттайды; өндірушінің әдепкісі — контекстік режим. Бұлар — тапсырма сұраған пішімнен тәуелсіз, өндіруші профилінің құжатталған мінез-құлық параметрлері. Тапсырманың тиісті контекстін және қажетті шығысты анық жазыңыз.\n\n### Дереккөзге сүйенген генерация\n\nCommand A ақпарат іздеумен толықтырылған генерацияның жауап жасау кезеңіне оқытылған. Кіріс әңгіме мен берілген құжат үзінділерін біріктіреді; әр бөлік әдетте шамамен 100–400 сөзден тұрады және қысқа сипаттамалық кілттермен, мәтіндік не жартылай құрылымдалған мәндермен беріледі. Өндіруші осы мамандандырылған пішімді тиісті құжаттарды пайдаланушы хабарламасына тікелей орналастыру тәсілімен салыстыруды да ұсынады.\n\nСаясатты немесе техникалық мәселелерді салыстырғанда әр үзіндіні белгілеп, тиісті мәтінмен расталған қорытынды сұраңыз. Өндірушінің сілтемелер қосылған пішімінде шығыс жауап бөліктерін оларды растайтын дереккөздермен байланыстырады. Сілтемелер түсінікті болып қалуы үшін іздеп алынған құжат идентификаторларын қолжетімді ұстаңыз. Сілтеме жасалған жауап бөлігін қандай берілген материал растайтынын көрсетеді; нақты іздеуді қоршаған жүйе қамтамасыз етеді.\n\n### Құралдар және код\n\nӨндіруші Command A моделін JSON-схемалы функция сипаттамаларымен әңгімелесу барысында құрал қолдануға оқытады. Модель жоспар мен таңдалған шақыруларды жасай алады, қолданба сол шақыруларды орындайды, ал сөздік түріндегі нәтижелері тиісті құрал шақыруының идентификаторымен әңгімеге қайтарылады. Одан кейін модель осы бақылаулардан жауап жасайды, қажет болса жауап бөліктерін құрал нәтижелерімен байланыстырады.\n\nКод тапсырмаларына SQL жасау, кодты түсіндіру және кодты аудару немесе қайта жазу кіреді. Схеманы не тиісті іске асыруды және сақталуға тиіс мінез-құлықты беріңіз. Өндіруші код жасау нұсқаулары үшін төмен температураны, орынды жағдайда ашкөз декодтауды да ұсынады. Жасалған SQL не кодты орындамай тұрып тексеріп, нәтижені түзеткенде нақты валидация бақылауларын қайтарыңыз.\n\nМодель картасы контекстің практикалық айырмасын атап өтеді: модель 256K қолдайды, ал жарияланған Hugging Face конфигурациясы 128K-ға қойылған және өзгертіледі. Таңдалған процестің нақты контекст конфигурациясын сақтап, жауапқа орын қалдырыңыз. Пайдалы нәтиже — берілген дереккөздер мен құрал бақылауларына дейін қадағалауға болатын дәлелдері бар сұралған мәтін немесе код артефактісі.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.cohere/command-aCommand A — көптілді корпоративтік агенттерге, құжатқа сүйенген жауаптарға және құралдармен басқарылатын жұмысқа арналған Cohere компаниясының 111B мәтіндік моделі. Ол 256K контексті дереккөз сілтемелерімен, код жазуға көмектесумен және 23 тілде оқытумен біріктіріп, жазбаша нұсқаулар мен берілген дәлелдерден мәтін жасайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Command A — корпоративтік агенттерге, ақпарат іздеумен толықтырылған жауаптарға және көптілді жұмысқа арналған Cohere компаниясының 2025 жылғы наурызда шыққан мәтіндік моделі. Бұл нақты нұсқада 111 миллиард параметр бар, ол мәтін қабылдап, мәтін шығарады. Өндіруші моделінің контексті 256K токен, ал жарияланған қызмет профилінде ең үлкен шығыс 8 000 токен деп көрсетілген. Ол Command A Vision, Command A Reasoning және кейінгі мультимодальды A+ нұсқасынан бөлек.
Өндіруші жергілікті сырғымалы терезе назарын және мерзімді жаһандық назарды пайдаланатын авторегрессиялық трансформерді сипаттайды. Үш жергілікті қабат айналмалы позициялық кодтауы бар 4 096 токендік терезені қолданады; төртінші қабат позициялық ендірулерсіз жаһандық назарды пайдаланады. Бақыланатын қосымша баптау мен қалаулар негізінде оқыту пайдалы әңгімелесу және тапсырмаға бағытталған мінез-құлық қалыптастырады. Модель 23 тілде оқытылған және аудару немесе басқа тілде жазылған материал туралы сұраққа жауап беру сияқты тіларалық тапсырмаларды қолдайды.
Жауап тілін көрсетіп, қажетті терминологияны сақтаңыз. Көптілді білім көмекшісіне арналған дереккөз үзінділеріне жеке атаулар беріп, өнім атауларын, код идентификаторларын және дәйексөздердің тұжырымдарын сақтайтын түсіндірме сұраңыз. Пайдалы соңғы жауап тапсырмаға маңызды айырмашылықты аудармада жоғалтпай, қорытындының артындағы дереккөзді көрсетеді.
Command A әдепкіде әңгімелесу мәнерінде жұмыс істейді: жиі кіріспе, қосымша сұрақтар, Markdown немесе математикалық пішімдеу қосады. Деректерді шығарып алу, санаттау, түйіндеу немесе аудару үшін тек қажетті жауапты сұрайтын өндірушінің жүйелік нұсқау тәсілін пайдаланып, шығыста Markdown не код блоктары болуы керектігін көрсетіңіз. Бұл жылы әңгімелесу кіріспесінің кейінгі дерек жазбасының бөлігі болып кетуін болдырмайды.
Модель картасы контекстік және қатаң қауіпсіздік режимдерін сипаттайды; өндірушінің әдепкісі — контекстік режим. Бұлар — тапсырма сұраған пішімнен тәуелсіз, өндіруші профилінің құжатталған мінез-құлық параметрлері. Тапсырманың тиісті контекстін және қажетті шығысты анық жазыңыз.
Command A ақпарат іздеумен толықтырылған генерацияның жауап жасау кезеңіне оқытылған. Кіріс әңгіме мен берілген құжат үзінділерін біріктіреді; әр бөлік әдетте шамамен 100–400 сөзден тұрады және қысқа сипаттамалық кілттермен, мәтіндік не жартылай құрылымдалған мәндермен беріледі. Өндіруші осы мамандандырылған пішімді тиісті құжаттарды пайдаланушы хабарламасына тікелей орналастыру тәсілімен салыстыруды да ұсынады.
Саясатты немесе техникалық мәселелерді салыстырғанда әр үзіндіні белгілеп, тиісті мәтінмен расталған қорытынды сұраңыз. Өндірушінің сілтемелер қосылған пішімінде шығыс жауап бөліктерін оларды растайтын дереккөздермен байланыстырады. Сілтемелер түсінікті болып қалуы үшін іздеп алынған құжат идентификаторларын қолжетімді ұстаңыз. Сілтеме жасалған жауап бөлігін қандай берілген материал растайтынын көрсетеді; нақты іздеуді қоршаған жүйе қамтамасыз етеді.
Өндіруші Command A моделін JSON-схемалы функция сипаттамаларымен әңгімелесу барысында құрал қолдануға оқытады. Модель жоспар мен таңдалған шақыруларды жасай алады, қолданба сол шақыруларды орындайды, ал сөздік түріндегі нәтижелері тиісті құрал шақыруының идентификаторымен әңгімеге қайтарылады. Одан кейін модель осы бақылаулардан жауап жасайды, қажет болса жауап бөліктерін құрал нәтижелерімен байланыстырады.
Код тапсырмаларына SQL жасау, кодты түсіндіру және кодты аудару немесе қайта жазу кіреді. Схеманы не тиісті іске асыруды және сақталуға тиіс мінез-құлықты беріңіз. Өндіруші код жасау нұсқаулары үшін төмен температураны, орынды жағдайда ашкөз декодтауды да ұсынады. Жасалған SQL не кодты орындамай тұрып тексеріп, нәтижені түзеткенде нақты валидация бақылауларын қайтарыңыз.
Модель картасы контекстің практикалық айырмасын атап өтеді: модель 256K қолдайды, ал жарияланған Hugging Face конфигурациясы 128K-ға қойылған және өзгертіледі. Таңдалған процестің нақты контекст конфигурациясын сақтап, жауапқа орын қалдырыңыз. Пайдалы нәтиже — берілген дереккөздер мен құрал бақылауларына дейін қадағалауға болатын дәлелдері бар сұралған мәтін немесе код артефактісі.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер cohere/command-a | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.005 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.02 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.005 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.02 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/command-a", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='cohere/command-a',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='cohere/command-a',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
cohere/command-aCommand A — көптілді корпоративтік агенттерге, құжатқа сүйенген жауаптарға және құралдармен басқарылатын жұмысқа арналған Cohere компаниясының 111B мәтіндік моделі. Ол 256K контексті дереккөз сілтемелерімен, код жазуға көмектесумен және 23 тілде оқытумен біріктіріп, жазбаша нұсқаулар мен берілген дәлелдерден мәтін жасайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Command A — корпоративтік агенттерге, ақпарат іздеумен толықтырылған жауаптарға және көптілді жұмысқа арналған Cohere компаниясының 2025 жылғы наурызда шыққан мәтіндік моделі. Бұл нақты нұсқада 111 миллиард параметр бар, ол мәтін қабылдап, мәтін шығарады. Өндіруші моделінің контексті 256K токен, ал жарияланған қызмет профилінде ең үлкен шығыс 8 000 токен деп көрсетілген. Ол Command A Vision, Command A Reasoning және кейінгі мультимодальды A+ нұсқасынан бөлек.
Өндіруші жергілікті сырғымалы терезе назарын және мерзімді жаһандық назарды пайдаланатын авторегрессиялық трансформерді сипаттайды. Үш жергілікті қабат айналмалы позициялық кодтауы бар 4 096 токендік терезені қолданады; төртінші қабат позициялық ендірулерсіз жаһандық назарды пайдаланады. Бақыланатын қосымша баптау мен қалаулар негізінде оқыту пайдалы әңгімелесу және тапсырмаға бағытталған мінез-құлық қалыптастырады. Модель 23 тілде оқытылған және аудару немесе басқа тілде жазылған материал туралы сұраққа жауап беру сияқты тіларалық тапсырмаларды қолдайды.
Жауап тілін көрсетіп, қажетті терминологияны сақтаңыз. Көптілді білім көмекшісіне арналған дереккөз үзінділеріне жеке атаулар беріп, өнім атауларын, код идентификаторларын және дәйексөздердің тұжырымдарын сақтайтын түсіндірме сұраңыз. Пайдалы соңғы жауап тапсырмаға маңызды айырмашылықты аудармада жоғалтпай, қорытындының артындағы дереккөзді көрсетеді.
Command A әдепкіде әңгімелесу мәнерінде жұмыс істейді: жиі кіріспе, қосымша сұрақтар, Markdown немесе математикалық пішімдеу қосады. Деректерді шығарып алу, санаттау, түйіндеу немесе аудару үшін тек қажетті жауапты сұрайтын өндірушінің жүйелік нұсқау тәсілін пайдаланып, шығыста Markdown не код блоктары болуы керектігін көрсетіңіз. Бұл жылы әңгімелесу кіріспесінің кейінгі дерек жазбасының бөлігі болып кетуін болдырмайды.
Модель картасы контекстік және қатаң қауіпсіздік режимдерін сипаттайды; өндірушінің әдепкісі — контекстік режим. Бұлар — тапсырма сұраған пішімнен тәуелсіз, өндіруші профилінің құжатталған мінез-құлық параметрлері. Тапсырманың тиісті контекстін және қажетті шығысты анық жазыңыз.
Command A ақпарат іздеумен толықтырылған генерацияның жауап жасау кезеңіне оқытылған. Кіріс әңгіме мен берілген құжат үзінділерін біріктіреді; әр бөлік әдетте шамамен 100–400 сөзден тұрады және қысқа сипаттамалық кілттермен, мәтіндік не жартылай құрылымдалған мәндермен беріледі. Өндіруші осы мамандандырылған пішімді тиісті құжаттарды пайдаланушы хабарламасына тікелей орналастыру тәсілімен салыстыруды да ұсынады.
Саясатты немесе техникалық мәселелерді салыстырғанда әр үзіндіні белгілеп, тиісті мәтінмен расталған қорытынды сұраңыз. Өндірушінің сілтемелер қосылған пішімінде шығыс жауап бөліктерін оларды растайтын дереккөздермен байланыстырады. Сілтемелер түсінікті болып қалуы үшін іздеп алынған құжат идентификаторларын қолжетімді ұстаңыз. Сілтеме жасалған жауап бөлігін қандай берілген материал растайтынын көрсетеді; нақты іздеуді қоршаған жүйе қамтамасыз етеді.
Өндіруші Command A моделін JSON-схемалы функция сипаттамаларымен әңгімелесу барысында құрал қолдануға оқытады. Модель жоспар мен таңдалған шақыруларды жасай алады, қолданба сол шақыруларды орындайды, ал сөздік түріндегі нәтижелері тиісті құрал шақыруының идентификаторымен әңгімеге қайтарылады. Одан кейін модель осы бақылаулардан жауап жасайды, қажет болса жауап бөліктерін құрал нәтижелерімен байланыстырады.
Код тапсырмаларына SQL жасау, кодты түсіндіру және кодты аудару немесе қайта жазу кіреді. Схеманы не тиісті іске асыруды және сақталуға тиіс мінез-құлықты беріңіз. Өндіруші код жасау нұсқаулары үшін төмен температураны, орынды жағдайда ашкөз декодтауды да ұсынады. Жасалған SQL не кодты орындамай тұрып тексеріп, нәтижені түзеткенде нақты валидация бақылауларын қайтарыңыз.
Модель картасы контекстің практикалық айырмасын атап өтеді: модель 256K қолдайды, ал жарияланған Hugging Face конфигурациясы 128K-ға қойылған және өзгертіледі. Таңдалған процестің нақты контекст конфигурациясын сақтап, жауапқа орын қалдырыңыз. Пайдалы нәтиже — берілген дереккөздер мен құрал бақылауларына дейін қадағалауға болатын дәлелдері бар сұралған мәтін немесе код артефактісі.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер cohere/command-a | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.005 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.02 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.005 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.02 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "cohere/command-a",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-a', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-a', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.