inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
Ling-3.0-flash-VL inclusionAI аралас пайымдау моделіне сурет пен бейнені түсінуді қосады. Ол визуалды талдауды, дәлелге сүйенген пайымдауды және интерфейс үдерістерін қолдайды; жалпы 124 млрд, белсенді 5,5 млрд параметрі және 256K токенге дейінгі контексті бар.
- Ailoot Ultra · OpenAI чаты
POST /v1/chat/completionsinclusionai/ling-3.0-flash-vl - Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары
POST /v1/messagesinclusionai/ling-3.0-flash-vl
Модель туралы
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Ling-3.0-flash-VL — Ling-3.0-flash моделінің inclusionAI жасаған табиғи мультимодальды кеңейтілуі. Ол негізгі модельдің тілдік, пайымдау және ұзын контекст мүмкіндіктерін сурет пен бейнені түсінумен біріктіреді. Өндіруші визуалды тапсырмалар аясын түсіну, пайымдау және әрекет етуге бөледі: күрделі көрнекі ақпаратты оқу, оны дәлел ретінде қолдану және бақылауларды қолдайтын қолданбадағы әрекеттерге айналдыру. Модель жауабы — мәтін немесе сол қолданба пайдаланатын құрал шақыру көрінісі.
Жарияланған архитектурада жалпы 124 млрд параметр және әр токенге 5,5 млрд белсенетін параметр бар. Көру трансформері сурет пен бейне белгілерін шығарып алады, ал екі қабатты проектор оларды тілдік көрініспен сәйкестендіреді. VideoRoPE кеңістіктік орындар мен уақыт ретін жеткізеді. 42 қабатты аралас негіз Kimi Delta Attention мен қақпалы Multi-head Latent Attention тетіктерін 5:1 үлгісімен, сирек сарапшы бағыттауымен кезектестіреді. Өндіруші 256K токенге дейінгі контексті сипаттап, 262 144 токендік кеңейтілген контекст рецептін жариялайды.
Визуалды түсіну үшін анық оқылатын сурет беріп, қажетті бақылауды көрсетіңіз. Өндіруші тапсырмалар арасында нысан санауды, күрделі орналасуларды, диаграммаларды және құжат мазмұнын атайды. Пайдалы құжат сұрауы дәлел болатын беті немесе көрінетін аймағы бар өрістер кестесін сұрай алады, ал диаграмма сұрауы берілген салыстыруды қай деректер қатары қолдайтынын сұрай алады. Сандарды, белгілерді және ұсақ бөлшектерді тексеру үшін бастапқы көрнекі материалды сақтаңыз. Анық емес аймақ нәтижеде болжанған мәнге айналмай, анық емес болып қалуы тиіс.
Визуалды дәлелмен пайымдау үшін сұрақты, тиісті болжамдарды және соңғы жауапқа қажет дәлдікті беріңіз. Модель диаграмманы, сызбаны немесе скриншотты есептеумен және көпқадамды пайымдаумен байланыстыра алады. Қорытынды қандай бақылауларға тәуелді екенін көрсетуді сұраңыз. Үдерісте есептеу немесе ақпарат іздеу құралдары болса, нақты нәтижелерін сақтап, оларды модель түсіндіруінен ажыратыңыз. Көрнекі байланыс пен калибрленген өлшем — дәлелдің әртүрлі түрлері.
Бейне үшін материал ретін сақтап, сұрақты оқиғаға, өзгеріске немесе аралыққа бағыттаңыз. Өндіруші уақыттық көріністің қолданыстары ретінде оқиға орнын анықтауды, ұзын бейне сұрақтарын және үзінді монтаждау үдерістерін атайды. Практикалық редакторлық нәтиже қай сәттерді неге сақтау керегін түсіндіретін монтаж тізімі болуы мүмкін. Ұсынысты бастапқы уақыт шкаласымен байланысты ұстаңыз; өзгерістерді орындайтын және өңделген медианы жасайтын — айналасындағы монтаж қолданбасы. Бейнені түсіну модельдің мәтіндік жауабын өздігінен жаңа бейнефайлға айналдырмайды.
Интерфейс тапсырмаларында ағымдағы скриншотты, мақсатты және қолданбаға қолжетімді әрекеттерді қосыңыз. Ling-3.0-flash-VL веб не бағдарламалық интерфейстерді түсіндіріп, көрнекі ақпараттан әрекет тізбегін ұсына алады. Келесі қадам операция нәтижесіне тәуелді болса, әр операциядан кейін байқалған күйді қайта беріңіз. Пайдалы аяқталу жазбасы ұсынылған шертуді орындалған әрекет деп санамай, интерфейсте не өзгергенін және сұралған нәтиже көрінетінін көрсетеді.
Өндірушінің чат үлгісінде ойлау әдепкіде қосылған; құжатталған іске асыруда enable_thinking параметрін false етіп, әр сұрауға өшіруге болады. Клиент және генерация рецепті temperature 1.0, top_p 0.95 және top_k 20 ұсынады; бөлек бағалау жазбалары өз баптауларын қолданады. Соңғы жауаптың пішімін анық таңдап, тиісті медиа контексті мен генерацияланған мәтінге орын қалдырыңыз. Бұл өндіруші баптаулары шығарылған модель рецептін сипаттайды, әр қолданбада осы тетіктер бар деген уәде емес.
Нәтижені тіркегенде VL сәйкестігін сақтаңыз: сурет пен бейне кірістері оны мәтінге бағытталған Ling-3.0-flash және қаржыға маманданған Fin басылымынан ажыратады. Шығарылған сөздерді, сандарды, уақыт орындарын және ұсынылған интерфейс әрекеттерін бастапқы материалмен салыстырып тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт — дәлелдері мен анықталмаған бөлшектері тексеруге ашық визуалды талдау немесе әрекет ұсынысы.
Практикалық тапсырма
Практикалық тапсырма
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Create a cut list from scene notes
Use these transcribed scene notes: 00:00–00:06 unopened package; 00:06–00:18 hands assemble the stand; 00:18–00:25 stand holds a tablet; 00:25–00:35 repeated assembly close-up. Propose a 15-second instructional cut using only these intervals. Preserve the assembly-to-use order and explain any shortened or omitted segment.Күтілетін нәтиже
An ordered cut list with source intervals, chosen durations and a short editorial rationale.Нәтижені тексеру
Check that selected durations total 15 seconds and that tablet use follows the retained assembly step.Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions inclusionai/ling-3.0-flash-vl
inclusionai/ling-3.0-flash-vlБастау
Ling-3.0-flash-VL inclusionAI аралас пайымдау моделіне сурет пен бейнені түсінуді қосады. Ол визуалды талдауды, дәлелге сүйенген пайымдауды және интерфейс үдерістерін қолдайды; жалпы 124 млрд, белсенді 5,5 млрд параметрі және 256K токенге дейінгі контексті 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
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер inclusionai/ling-3.0-flash-vl | 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 $0.00012 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00036 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000024 / 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 $0.00012 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00036 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000024 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · OpenAI чаты
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "inclusionai/ling-3.0-flash-vl", "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='inclusionai/ling-3.0-flash-vl',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='inclusionai/ling-3.0-flash-vl',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 inclusionai/ling-3.0-flash-vl
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages inclusionai/ling-3.0-flash-vl
inclusionai/ling-3.0-flash-vlБастау
Ling-3.0-flash-VL inclusionAI аралас пайымдау моделіне сурет пен бейнені түсінуді қосады. Ол визуалды талдауды, дәлелге сүйенген пайымдауды және интерфейс үдерістерін қолдайды; жалпы 124 млрд, белсенді 5,5 млрд параметрі және 256K токенге дейінгі контексті 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
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер inclusionai/ling-3.0-flash-vl | 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 $0.00012 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00036 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000024 / 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 $0.00012 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00036 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.000024 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары
{
"model": "inclusionai/ling-3.0-flash-vl",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'inclusionai/ling-3.0-flash-vl', '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': 'inclusionai/ling-3.0-flash-vl', '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 inclusionai/ling-3.0-flash-vl
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
FAQ · inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
- Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?
POST /v1/chat/completions·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:text→textPOST /v1/messages·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:text→json,sse- Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?
POST /v1/chat/completions·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:model,messages,max_tokens,stream- Қандай шектеулер қолданылады?
POST /v1/chat/completions·inclusionai/ling-3.0-flash-vl:messages.min_items:1