models

Google: Gemma 3 27B

Markdown · JSON

Google: Gemma 3 27B

Gemma 3 27B IT — Google компаниясының Gemma 3 тобындағы нұсқауларға бейімдеп үйретілген 27B өлшемді модель. Ол мәтін мен кескіндерді қабылдап, көлемді дереккөздерді талдауға, мәтін жазуға, кодпен жұмысқа және визуалдық сұрақтарға арналған мәтін шығарады; кіріс пен шығысқа ортақ 128K контексті және модельдер тобына тән көптілді қолдауы бар.

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

Gemma 3 27B IT — Google компаниясының Gemma 3 тобына кіретін, нұсқауларға бейімдеп үйретілген 27B өлшемді нұсқа. Ол мәтін генерациялауды кескін түсінумен біріктіреді және алдын ала үйретілген 27B бақылау нүктесінен әрі кішірек 4B және 12B IT модельдерінен бөлек. Нәтиже — мәтін: дереккөзге негізделген түсіндірме, қысқаша мазмұн, құжат жобасы, жауап немесе код ұсынысы. Нұсқауларға бейімдеп үйретілген модель тек өңделмеген мәтінді жалғастыру моделі ретінде әрекет етуге емес, әңгіме барысын ескеріп, сұралған тапсырманы орындауға арналған.

Өндіруші карточкасында осы өлшемге жалпы 128K токендік контекст берілген. Кіріс пен шығыс сол сыйымдылықты бөліседі, сондықтан жасалған жауап сұраудан кейін қалған орынды пайдаланады. Үлкен жинақ дереккөз идентификаторларын сақтап, сұралған нәтижеге де орын қалдыруы тиіс. Негізгі өңдеу жолындағы кескін көріністері 896×896 өлшеміне қалыптандырылып, 256 визуалдық токенге кодталады. Біріктірілген мәтін және кескін талдауы үшін бет кескінінің, сызбаның немесе скриншоттың жазбаша дереккөздермен қалай байланысатынын түсіндіріңіз, сонда модель біртұтас сұраққа жауап береді.

27B моделінің хабарланған алдын ала үйрету бюджеті — 14 триллион токен. Топтың деректеріне 140-тан астам тілдегі веб құжаттар, код, математика және кескіндер кіреді. Үйретуде білімді дистилляциялау қолданылады, ал үйретуден кейінгі тәсіл нұсқауларды орындауды және пайдалық, математика, код жазу, пайымдау мен көптілді мінез-құлыққа арналған нығайтпалы оқыту мақсаттарын қосады. Бұл фактілер өндірушінің модель әзірлеу процесін сипаттайды. Олар жасалған тұжырымды дереккөзімен салыстырып тексеруді немесе ұсынылған бағдарламаны көзделген кірістермен орындауды алмастырмайды.

Техникалық есепте топталған сұрауларға негізделген назар механизмі (grouped-query attention) қолданылатын және әр ғаламдық назар қабатына бес жергілікті назар қабаты келетін, тек декодерден тұратын трансформер сипатталған. Жергілікті ауқым — 1,024 токен, ал ғаламдық қабаттар ұзағырақ контексттегі өзара байланысты қамтамасыз етеді. Топтың ортақ SigLIP кескін кодтауышы тілдік модель үшін визуалдық кірістерді ұсынады. Оның SentencePiece токенизаторы цифрларды бөлек өңдеуді, бос орындарды сақтауды және байт деңгейіндегі кодтауды қолданады. Түсіндіруге қатысы болса, сандық жазылуды, код шегіністерін және бастапқы тілдегі терминологияны өзгеріссіз сақтаңыз.

Шаршы емес немесе егжей-тегжейлі кескіндер үшін есепте Pan and Scan сипатталады: ол көру кодтауышына арналған көріністердің өлшемін өзгертпес бұрын бір-бірімен қабыспайтын қиынды кескіндерді қоса алады. Бұл бір рет шаршы өлшемге келтіргенде жоғалуы мүмкін ұсақ мазмұнды сақтауға көмектеседі, бірақ нақты өңдеу баптаулары маңызды. Зерттеу немесе техникалық құжат тапсырмасы толық бетті де, оқуға ыңғайлы сызба бөлшегін де беріп, олардың байланысын белгілей алады. Жауапта көрінетін мәндерді, тиісті мәтіндік шартты және екеуі де қолдайтын қорытындыны анықтауды сұраңыз.

Өндірушінің пайдаланушы және модель кезектері бар төл IT әңгіме пішімін қолданыңыз. Бұл пішімде бөлек жүйелік кезек қолданылмайды; рөл мен жауап нұсқауларын алғашқы пайдаланушы хабарламасына орналастырып, белгіленген пішімдеу жолын пайдаланыңыз. Ұзын есеп үшін сұрақты, салыстырылатын бөлімдерді және дереккөздер келіспеген жағдайда басымдық ережелерін атаңыз. Мысал ретінде жазбаша спецификацияны сызбамен сәйкестендіріп, талаптар кестесін, сәйкессіздіктер тізімін және ұсынылған шешімге қажетті жорамалдарды қайтаруды алуға болады.

Көзделген қолдану санаттарына мәтін жазу, қысқаша мазмұндау, әңгіме, кескіннен дерек алу және оқу не зерттеу ізденісі кіреді. Код талдауы үшін нақты модульді, кіріс мысалдарын және интерфейс шектеулерін беріп, кейін сол фактілермен байланысқан түсіндірмені немесе ұсынылған өзгерісті сұраңыз. Көптілді мәтін жазу үшін аудиторияны және өзгеріссіз қалуға тиіс терминдерді көрсетіңіз. Визуалдық сұрақ үшін суретті жалпы сипаттаудың орнына, атауы көрсетілген элементтермен байланысқан байқауларды сұраңыз. Топтың квантталған бақылау нүктелері — бөлек жарияланған материалдар, сондықтан нәтижелерді салыстырғанда нақты 27B IT атауын және өңдеу баптауларын сақтаңыз.

Өндіруші модельдер қате немесе ескірген фактілер бере алатынын және екіұштылықпен, мағыналық реңктермен әрі шектері тым ашық нұсқаулармен қиналатынын атап көрсетеді. Google сонымен қатар шындыққа ұқсас тілдік үлгі күнделікті өмірдегі нақты шектеуді елемейтін жауап жасай алатынын ескертеді. Қосымша контекст тиісті шарттар анық болғанда ғана пайдалы. Бастапқы дереккөздерді қолжетімді ұстаңыз, алынған деректер мен есептеулерді тексеріңіз және құрылымдалғандай көрінетін кез келген жауапты жазба ретінде өңдемес бұрын растаңыз. Бірнеше дереккөзге сүйенген түсіндірме берілген дәлелдерді, түсіндіруді және жетіспейтін ақпаратты ажыратуы тиіс. Бұл 27B профилі дайындалған мәтін және кескін бойынша пайымдау тапсырмасын қолдайды; қолданба орындаған кез келген іздеу, құрал әрекеті немесе фактілік жаңарту еркін жазылған шығыстан тұжырымдалмай, өзінің қайтарылған дәлелін қажет етеді.

Практикалық тапсырма

Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

Reconcile two written specification sources

Reconcile these sources. SPEC-1: the controller has four outputs, each rated 2 A; total current must not exceed 5 A. NOTE-2: connect four 2 A loads simultaneously. Produce a requirement table and a discrepancy note. Suggest a clarification question rather than silently treating the per-output rating as the permitted total.

Күтілетін нәтиже

A source-labelled requirement table, the conflicting proposed load and a targeted clarification question.

Нәтижені тексеру

The answer distinguishes the 2 A individual rating from the 5 A aggregate limit and notices the 8 A proposal.
Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions google/gemma-3-27b-it

google/gemma-3-27b-it

Google /google/gemma-3-27b-it

Бастау

Gemma 3 27B IT — Google компаниясының Gemma 3 тобындағы нұсқауларға бейімдеп үйретілген 27B өлшемді модель. Ол мәтін мен кескіндерді қабылдап, көлемді дереккөздерді талдауға, мәтін жазуға, кодпен жұмысқа және визуалдық сұрақтарға арналған мәтін шығарады; кіріс пен шығысқа ортақ 128K контексті және модельдер тобына тән көптілді қолдауы бар.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
Мәтін

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions
Кіріс
text
Шығыс
text
Шығыс пішімі
json немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
google/gemma-3-27b-it
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Элементтердің ең аз саны: 1
Әдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер 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[].contentТүріstring|content_part[]|nullТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].tool_callsТүріtool_call[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].tool_call_idТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз
Әдепкі—
Өрісmessages[].nameТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].reasoning_contentТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз
Әдепкі—
Өрісmessages[].reasoning_detailsТүріobject|arrayТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmax_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmax_completion_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
Өрісstream_options.include_usageТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtemperatureТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtop_pТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstopТүріstring|string[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtoolsТүріfunction_tool[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtools[].typeТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
function
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtools[].function.nameТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген
Әдепкі—
Өрісtools[].function.descriptionТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtools[].function.parametersТүріJSON_schemaТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtool_choiceТүріstring|objectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісparallel_tool_callsТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісresponse_formatТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісreasoning_effortТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісreasoningТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісservice_tierТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісinstructionsТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Үйлесімділік өрісі
Әдепкі—
ӨрісfunctionsТүріfunction[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісfunction_callТүріstring|objectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісprompt_cache_optionsТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісmodalitiesТүріstring[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
text
Әдепкі—
ӨрісproviderТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды
Әдепкі—
Өрісcache_control.ttlТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды
Әдепкі—
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

messages[].content

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
ПараметрmessagesПараметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы
Параметрfile_materialПараметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Параметрcontrol_scopeПараметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше
Параметрoutput_modalitiesПараметр талаптарыtext
Параметрhosted_operationsПараметр талаптарыfalse
Параметрmultimodal_input_bindingПараметр 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.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда
Айқын кэштеу бағасы
Қосылмаған Айқын кэштеу сұралғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.

БаптауМөлшерлемелер кестесіКонтекст токендерінің саны мынадан көпКонтекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеКонтекст токендерінің саны мынадан көп—Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.00016 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0007 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.00008 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен
БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейіМөлшерлемелер кестесі—Контекст токендерінің саны мынадан көп0Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.00016 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0007 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.00008 / 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 →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

curlPython SDKPython ағыны
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemma-3-27b-it", "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='google/gemma-3-27b-it',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='google/gemma-3-27b-it',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")

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

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.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
Өрісchoices[].indexТүріinteger
Өрісchoices[].message.contentТүріstring|null
Өрісchoices[].message.tool_callsТүріtool_call[]
Өрісchoices[].message.reasoning_contentТүріstring
Өрісchoices[].message.reasoning_detailsТүріobject|array
Өрісchoices[].finish_reasonТүріstring|null
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra google/gemma-3-27b-it

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

google/gemma-3-27b-it

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages google/gemma-3-27b-it

google/gemma-3-27b-it

Google /google/gemma-3-27b-it

Бастау

Gemma 3 27B IT — Google компаниясының Gemma 3 тобындағы нұсқауларға бейімдеп үйретілген 27B өлшемді модель. Ол мәтін мен кескіндерді қабылдап, көлемді дереккөздерді талдауға, мәтін жазуға, кодпен жұмысқа және визуалдық сұрақтарға арналған мәтін шығарады; кіріс пен шығысқа ортақ 128K контексті және модельдер тобына тән көптілді қолдауы бар.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
json · sse

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages
Кіріс
text
Шығыс
json, sse
Шығыс пішімі
JSON немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
google/gemma-3-27b-it
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
user, assistant
Әдепкі—
Өрісmessages[].contentТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmax_tokensТүріintegerТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF-8 мәтіні

messages[].content жолы

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыstream
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
Параметрtext_file_materialПараметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз.

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда
Айқын кэштеу бағасы
Қосылмаған Айқын кэштеу сұралғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.

БаптауМөлшерлемелер кестесіКонтекст токендерінің саны мынадан көпКонтекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеКонтекст токендерінің саны мынадан көп—Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.00016 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0007 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.00008 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен
БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейіМөлшерлемелер кестесі—Контекст токендерінің саны мынадан көп0Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.00016 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0007 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.00008 / 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 →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

Ең ықшам толық JSON сұрау денесіcurl · өзіңіздің UTF-8 құжатыңызды қолданыңызPython · нәтижені толық сақтаңыз
{
  "model": "google/gemma-3-27b-it",
  "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': 'google/gemma-3-27b-it', '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': 'google/gemma-3-27b-it', '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))

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

JSON немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

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.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
ӨрісidТүріstring
ӨрісmodelТүріstring
Өрісcontent[]Түріtext|thinking|tool_use|other content block
Өрісstop_reasonТүріstring|null
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra google/gemma-3-27b-it

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

google/gemma-3-27b-it

FAQ · Google: Gemma 3 27B
Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

POST /v1/chat/completions · google/gemma-3-27b-it: text → text

POST /v1/messages · google/gemma-3-27b-it: text → json, sse

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

POST /v1/chat/completions · google/gemma-3-27b-it: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · google/gemma-3-27b-it: model, messages, max_tokens, stream

Қандай шектеулер қолданылады?

POST /v1/chat/completions · google/gemma-3-27b-it: messages.min_items: 1

Толығырақ

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым
Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.
50% дейінгі промокод
Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.
Тарихтағы шығындар
Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

Жазылым таңдау · Модель бағасын көру

API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба
Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.
Реселлер лицензиясы
Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.
Сайттағы құжаттар
Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

Реселлер лицензиясын сұрау · Оферта мен лицензиялық шарт