IBM: Granite 4.0 Micro
Granite 4.0 H Micro — нақты кәсіпорын тапсырмаларына арналған IBM 3 млрд параметрлі аралас Mamba-2/трансформер мәтіндік моделі. Оның 128K контексті көптілді диалогпен және кодтың ортасын толтырумен бірге қысқаша мазмұндауды, дерек шығарып алуды, сұрақтарды, код жазуды және функция шақыруларын қолдайды.
- Ailoot Ultra · OpenAI чаты
POST /v1/chat/completionsibm-granite/granite-4.0-h-micro - Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары
POST /v1/messagesibm-granite/granite-4.0-h-micro
Модель туралы
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Granite 4.0 H Micro — Granite 4.0 H Micro Base негізінде қосымша оқытылған IBM 3 млрд параметрлі ұзын контекстік нұсқау моделі. Ол таза трансформер Micro не үлкенірек сарапшылар қоспасы нұсқалары емес, Mamba-2 мен назар механизмін біріктіретін аралас тығыз Micro басылымы. Модель мәтіндік нұсқау мен контексті қабылдап, мәтін қайтарады; сол арқылы кәсіпорын көмекшілері мен агент тапсырмасындағы нақты қадамдарға ықшам құрылыс бөлігі болады.
Модель құрылымы және оқыту
Өндірушінің архитектура кестесінде төрт назар қабаты және отыз алты Mamba-2 қабаты, 128K тізбек ұзындығы берілген. Нұсқау моделі бақыланатын қосымша оқытуды, нығайтпалы оқыту арқылы сәйкестендіруді және модель біріктіруді қолданады. Оқыту материалдарына еркін лицензиялы нұсқау деректері, синтетикалық деректер және адамдар іріктеген мысалдар кіреді. Аралас құрылым — осы басылымның қасиеті; оны басқа Granite моделінің параметр не белсенді сарапшы сипаттамасымен алмастырмаңыз.
Тіл және нақты тапсырмалар
Өндіруші қолдау көрсетілетін он екі тілді және қысқаша мазмұндау, жіктеу, дерек шығарып алу, сұраққа жауап беру, ақпарат алумен толықтырылған генерация, код жазу және функция шақыру тапсырмаларын атайды. Нақты бастапқы үзіндіні беріп, қажет операцияны сипаттаңыз. Дерек шығарып алу үшін өрістерді және жоқ мәнді көрсету тәсілін анықтаңыз. Жіктеу үшін санат мағыналарын және маңызды шекараны көрсететін жағдайды беріңіз.
Мысал тапсырма: «Осы үзіндіден әр талапты шығарып алыңыз, оның идентификаторын сақтаңыз және оны бекітетін сөйлемді дәйексөз етіңіз». Қысқаша мазмұн үшін аудиторияны және сақталуы тиіс деректерді көрсетіңіз. Аударма үшін бастапқы жазылуы сақталатын есімдер мен техникалық терминдерді анықтаңыз. Анық соңғы пішім шағын нұсқау моделіне қолданбаға қажет артефактты жасауға көмектеседі.
Құралдар және дереккөзге сүйенген жауаптар
Granite H Micro карточкасы функция атаулары, сипаттамалары және параметр схемалары бар құрал анықтамаларын көрсетеді. Модель құрал шақыру көрінісінде функция атауын және JSON аргументтерін қайтарады. Айналасындағы қолданба таңдалған операцияны орындап, аргументтерді тексеріп, нәтижені қайтарады. Іздеп алу тапсырмасы сол бақылауды жауапта қолданылған дәлел ретінде сақтауы тиіс.
Ақпарат алу үдерісінде тиісті құжат материалын беріп, соған негізделген жауап сұраңыз. Дереккөзге қолжетімділік қолданбаға тиесілі; мәтін моделінің жауабы алған контекстен жасалады. Нәтижені кіріске дейін қадағалау үшін құжат белгілері мен өлшем бірліктерін көрінетін ұстаңыз.
Код жазу және толықтыру
Модель кодқа қатысты тапсырмалар мен кодтың ортасын толтыруды қолдайды. Код тапсырмасына тиісті іске асыру, байқалған әрекет және сақталатын әрекет кіруі тиіс. Толықтыру тапсырмасы үшін айналасындағы кодты және толтырылатын аралықты анықтаңыз. Алынатын код артефактын және шектеулерге қатысты түсіндірмені сұрап, нәтижені нақты әзірлеу ортасында тексеріңіз.
Контекст және шектеулер
128K контекст сұрауды, дереккөзді, әңгімені және генерацияланған жауапты бірге қамтиды; карточка тәуелсіз әмбебап ең ұзын жауап шегін бекітпейді. Анықтамалық чат үлгісіне кәсіби, дәл және қауіпсіз жауаптарға арналған әдепкі жүйелік нұсқау кіреді. Сұралған өрістер тізімі немесе код артефакты бәрібір өз нақты тапсырма нұсқауларын қажет етеді.
IBM нұсқау оқытуы көбіне ағылшынша болғандықтан, көптілді өнімділік ағылшын тілінен өзгеше болуы мүмкін екенін атап өтеді; тапсырмаға қатысты бірнеше мысал көмектесуі мүмкін. Ол дәл емес немесе біржақты жауаптар болуы мүмкін екенін де мойындайды. Дереккөзден алынған мәндер мен генерацияланған кодты кіріспен салыстырып тексеріп, түзету қажет болса нақты бақылауларды қайтарыңыз. H Micro моделінің пайдалы шығысы — дәл аралас Micro сәйкестігі сақталған нақты мәтін не код нәтижесі.
Практикалық тапсырма
Практикалық тапсырма
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Extract traceable requirements
Extract requirements from this passage: '[R1] Export filenames must include the report ID. [R2] Reports with no rows must still include column headings. [R3] Files are encoded as UTF-8.' Return a table with requirement ID, implementation requirement and the exact supporting sentence. Keep each requirement separate and add no implementation details absent from the source.Күтілетін нәтиже
A three-row table retaining each ID, requirement and exact source sentence.Нәтижені тексеру
Check every extracted requirement maps one-to-one to R1, R2 or R3 without added conditions.Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions ibm-granite/granite-4.0-h-micro
ibm-granite/granite-4.0-h-micro
ibm-granite/granite-4.0-h-microБастау
Granite 4.0 H Micro — нақты кәсіпорын тапсырмаларына арналған IBM 3 млрд параметрлі аралас Mamba-2/трансформер мәтіндік моделі. Оның 128K контексті көптілді диалогпен және кодтың ортасын толтырумен бірге қысқаша мазмұндауды, дерек шығарып алуды, сұрақтарды, код жазуды және функция шақыруларын қолдайды.
- 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
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер ibm-granite/granite-4.0-h-micro | 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— |
Кіріс материалдарының үйлесімдері
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| 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.
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
Ailoot мөлшерлемелері
Баптаулар бойынша бағалар
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 $0.000034 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.000224 / 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 $0.000034 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.000224 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · OpenAI чаты
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "ibm-granite/granite-4.0-h-micro", "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='ibm-granite/granite-4.0-h-micro',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='ibm-granite/granite-4.0-h-micro',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
| 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 |
Қателер және келесі қадамдар
| 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. |
Балама атаулар
Модельдердің балама атаулары
Ailoot Ultra ibm-granite/granite-4.0-h-micro
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages ibm-granite/granite-4.0-h-micro
ibm-granite/granite-4.0-h-micro
ibm-granite/granite-4.0-h-microБастау
Granite 4.0 H Micro — нақты кәсіпорын тапсырмаларына арналған IBM 3 млрд параметрлі аралас Mamba-2/трансформер мәтіндік моделі. Оның 128K контексті көптілді диалогпен және кодтың ортасын толтырумен бірге қысқаша мазмұндауды, дерек шығарып алуды, сұрақтарды, код жазуды және функция шақыруларын қолдайды.
- 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
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер ibm-granite/granite-4.0-h-micro | 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 |
Кіріс материалдарының үйлесімдері
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| 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
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
Ailoot мөлшерлемелері
Баптаулар бойынша бағалар
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 $0.000034 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.000224 / 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 $0.000034 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.000224 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары
{
"model": "ibm-granite/granite-4.0-h-micro",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'ibm-granite/granite-4.0-h-micro', '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': 'ibm-granite/granite-4.0-h-micro', '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
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
Қателер және келесі қадамдар
| 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. |
Балама атаулар
Модельдердің балама атаулары
Ailoot Ultra ibm-granite/granite-4.0-h-micro
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
FAQ · IBM: Granite 4.0 Micro
- Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?
POST /v1/chat/completions·ibm-granite/granite-4.0-h-micro:text→textPOST /v1/messages·ibm-granite/granite-4.0-h-micro:text→json,sse- Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?
POST /v1/chat/completions·ibm-granite/granite-4.0-h-micro:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·ibm-granite/granite-4.0-h-micro:model,messages,max_tokens,stream- Қандай шектеулер қолданылады?
POST /v1/chat/completions·ibm-granite/granite-4.0-h-micro:messages.min_items:1