Source: https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Language: kk

# Meta: Llama 3.2 1B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/facts.json)

## [Meta: Llama 3.2 1B Instruct](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/)

Llama 3.2 1B Instruct — диалог, қорытындылау, білім іздеу және сұрауды қайта жазуға арналған Meta-ның ықшам 1.23B мәтін моделі. Өндіруші кәдімгі шығарылымға 128k, бөлек квантталған нұсқаларға 8k контекст көрсетеді; шығысы — көптілді мәтін және код.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-1)

Модель туралы

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

Llama 3.2 1B Instruct — Meta-ның нұсқауға бапталған ықшам мәтін моделі; өндіруші кестесінде параметр саны 1.23 миллиард деп көрсетілген. Ол көптілді мәтінді қабылдап, мәтін немесе код қайтарады. Шығарылым Llama-ның бөлек көру нұсқаларындағы кескінді түсіну тапсырмаларына емес, диалогқа, білім іздеуге, қорытындылауға, мобильді жазу көмекшілеріне және сұрау не промптты қайта жазуға арналған.

Модель ақпараты және контекст

Модель топталған сұраулар назары мен ортақ ендірулері бар авторегрессиялық Transformer архитектурасын қолданады. Meta алдын ала оқытылған және нұсқауға бапталған 1B, 3B модельдерін ажыратады. Бұл жазба — алдын ала оқытылған негіз қызметін атқармай, әңгімеде пайдаланушы өтінішін орындауға арналған 1B Instruct бақылау нүктесі.

Кәдімгі мәтін шығарылымы 128k контекстпен құжатталған. Өндіруші квантталған мәтін модельдеріне бөлек 8k контекст көрсетеді. Бұл конфигурациялар бөлек қалуға тиіс: кванттау кәдімгі шығарылым контекстін әр шағын пішімді бақылау нүктесіне көшіруге немесе нақты қызметтің бапталған сыйымдылығын жорамалдауға рұқсат бермейді.

Контексті бір анықталған операцияға қатысты үзінділер мен әңгімеге пайдаланыңыз. Ұзақ құжаттан да қысқа қорытынды, қайта жазылған іздеу сұрауы немесе дереккөзге негізделген жауап сұралуы мүмкін. Нәтиже сақтауға тиіс материалды және қолданбаның келесі қадамына қажет ұзындықты не өрістерді анықтаңыз.

Іздеу, қорытындылар және қайта жазу

Қорытындылау үшін нақты үзіндіні не әңгімені беріп, аудиторияны, ұзындық пен маңызды фактілерді көрсетіңіз. Пайдалы нәтиже негізгі мәселені, бұрын айтылған шешімдер мен ашық сұрақтарды ажырата алады. Дереккөзде бірнеше тақырып болса, бәрін бағытсыз қысқартуды сұрамай, қорытынды қай тақырыпты қамтуға тиіс екенін анықтаңыз.

Білім іздеу үшін таңдалған бастапқы үзінділерді немесе іздеу компоненті қайтарған ақпаратты беріңіз. Сұраққа жауап беретін тұжырымды және оны растайтын үзіндіні сұраңыз. Модельдің мәтіндік жауабы іздеп алынған ақпаратты түсіндіре алады, ал жеке жинақтан іздеу қосылған қолданбаның жұмысы болып қалады. Модель ол жинаққа тек іздеу қолдану атауының өзінен қол жеткізбейді.

Сұрауды қайта жазу үшін бастапқы сұрақты және іздеу мақсатын беріңіз. Нысанды, шартты және қажетті ақпаратты сақтайтын ықшам қайта тұжырымдауды сұраңыз. Қолдау сұрауын пайдаланушы хабарында жоқ факт қоспай, маңызды өнім термині мен әрекет арқылы қайта жазуға болады. Басқа компонент оны тікелей қолданса, өзгертілген сұрауды түсіндірмеден бөлек қайтарыңыз.

Жазу көмекшісі үшін қысқа хат не өңделген үзінді сұрамас бұрын оқырманды, үнді және бастапқы фактілерді көрсетіңіз. Дерек шығару тапсырмасында өрістерді және жоқ ақпаратты қалай көрсету керегін анықтаңыз. Бұлар ықшам модельдің құжатталған мәтін бағытын тексеруге болатын артефактімен байланыстыратын нақты операциялар.

Қолдау көрсетілетін тілдер және оқыту

Ресми қолдау көрсетілетін тілдер — ағылшын, неміс, француз, итальян, португал, хинди, испан және тай. Модель кеңірек тілдер жинағымен оқытылған; бұл карточка нақты қолдайтын сегіз тілден бөлек. Соңғы тілді және өзгермейтін терминдер не идентификаторларды анықтаңыз.

Топ тоғыз триллион токенге дейінгі деректермен алдын ала оқытылған; деректер шегі — 2023 жылғы желтоқсан. 1B және 3B модельдері үшін өндіруші Llama 3.1 8B және 70B шығыстарын токен деңгейіндегі оқыту нысаналары ретінде және ықшамдаудан кейін білім дистилляциясында қолданады. Бұл — оқыту үдерісі; орналастырылған 1B моделі әр пайдаланушы сұрағына сол ірі модельдерден жауап сұрайды дегенді білдірмейді.

Карточка қадағаланатын қосымша баптау мен қалау негізіндегі сәйкестендіруді сипаттайды; кейінгі оқыту айналымдары қадағаланатын мысалдарды, қабылдамай іріктеуді және тікелей қалау оңтайландыруын қамтиды. Бұл кезеңдер атаулы бақылау нүктесі мен тек мәтіндік модальдылықты сақтай отырып Instruct мінез-құлқын жасайды.

Әңгіме және квантталған нұсқалар

Өндіруші сәйкес әңгіме пішімінде бөлек жүйелік және пайдаланушы хабарларын көрсетеді. Көмекші рөлі мен жауап талаптарын нақты бастапқы мәтіннен бөлек анықтаңыз. Кейінгі сұрау сол ақпаратты өзгерту, нақтылау немесе басқа пішімде беруді сұраса, тиісті алдыңғы жауапты сақтаңыз.

Шығарылым кванттауды ескеріп оқытылған және оқытудан кейін квантталған бөлек нұсқаларды да құжаттайды. Олардың дәлдігі мен 8k контексті осы кәдімгі Instruct жазбасының әмбебап сипаттамасы емес, сол нұсқаларға тиесілі. Қайталанатын тапсырманы салыстырғанда немесе туынды орналастыру дайындағанда дәл бақылау нүктесі мен конфигурацияны пайдаланыңыз.

Мазмұндық шекаралар

Бұл 1B шығарылымы тек мәтіндік. Оған Llama 3.2-нің 11B не 90B көру модельдерінің кескін кірісін, Llama 4-тің мәтін-кескін мүмкіндіктерін немесе Muse Spark-тың атаулы пайымдау деңгейлерін телуге болмайды. Карточкадағы 256 токендік генерация мысалы — параметр мысалы, бөлек көрсетілген ең үлкен жауап сыйымдылығы емес.

Практикалық соңғы нәтиже — дереккөздің тиісті мағынасы мен идентификаторларын сақтайтын сұралған қорытынды, сұрау, алынған жазба немесе қайта жазылған мәтін. Оқылған дереккөздер бөлек қатаң шығыс токен максимумын көрсетпейді. Тапсырманы нақты ұстаңыз, сол операцияға кіріс материалды толық беріңіз және кәдімгі мен квантталған контекст айырмашылығын айқын сақтаңыз.

Практикалық тапсырма

### Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

```
Rewrite a retrieval query

Rewrite this customer question as one concise search query for a support knowledge base: “My Atlas Mini still shows the old timezone after I changed it in account settings. Do I need to restart?” Preserve the product, stale timezone symptom and restart question. Return only the query and do not invent a cause.
```

#### Күтілетін нәтиже

```
A single concise retrieval query retaining the product name, symptom and requested information.
```

#### Нәтижені тексеру

```
Check that the query includes Atlas Mini and timezone refresh or restart, without asserting a confirmed defect.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

### Бастау

Llama 3.2 1B Instruct — диалог, қорытындылау, білім іздеу және сұрауды қайта жазуға арналған Meta-ның ықшам 1.23B мәтін моделі. Өндіруші кәдімгі шығарылымға 128k, бөлек квантталған нұсқаларға 8k контекст көрсетеді; шығысы — көптілді мәтін және код.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | Әдепкі— |
| Өріс`messages` | Түрі`message[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].role` | Түрі`string` | 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— |
| Өріс`messages[].content` | Түрі`string\|content_part[]\|null` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].tool_calls` | Түрі`tool_call[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].tool_call_id` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].name` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].reasoning_content` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].reasoning_details` | Түрі`object\|array` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`max_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`max_completion_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`stream` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
| Өріс`stream_options.include_usage` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`temperature` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`top_p` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`stop` | Түрі`string\|string[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`tools` | Түрі`function_tool[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`tools[].type` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`tools[].function.name` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
| Өріс`tools[].function.description` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`tools[].function.parameters` | Түрі`JSON_schema` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`tool_choice` | Түрі`string\|object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`parallel_tool_calls` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`response_format` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`reasoning_effort` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`reasoning` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`service_tier` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`instructions` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
| Өріс`functions` | Түрі`function[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`function_call` | Түрі`string\|object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`prompt_cache_options` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`modalities` | Түрі`string[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
| Өріс`provider` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
| Өріс`cache_control.ttl` | Түрі`string` | 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 |
| --- | --- |
| Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json |
| Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, messages |
| Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext |
| Параметр`messages` | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
| Параметр`file_material` | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
| Параметр`optional_controls` | Параметр талаптарыstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Параметр`control_scope` | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
| Параметр`output_modalities` | Параметр талаптарыtext |
| Параметр`hosted_operations` | Параметр талаптарыfalse |
| Параметр`multimodal_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 **$0.000054** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.000402** / 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 **$0.000054** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.000402** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot Ultra · OpenAI чаты

curlPython SDKPython ағыны

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct", "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
```

```python
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='meta-llama/llama-3.2-1b-instruct',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"))
```

```python
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='meta-llama/llama-3.2-1b-instruct',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 |
| --- | --- |
| Өріс`choices[].index` | Түріinteger |
| Өріс`choices[].message.content` | Түріstring\|null |
| Өріс`choices[].message.tool_calls` | Түріtool\_call\[\] |
| Өріс`choices[].message.reasoning_content` | Түріstring |
| Өріс`choices[].message.reasoning_details` | Түріobject\|array |
| Өріс`choices[].finish_reason` | Түріstring\|null |
| Өріс`usage` | 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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

### Бастау

Llama 3.2 1B Instruct — диалог, қорытындылау, білім іздеу және сұрауды қайта жазуға арналған Meta-ның ықшам 1.23B мәтін моделі. Өндіруші кәдімгі шығарылымға 128k, бөлек квантталған нұсқаларға 8k контекст көрсетеді; шығысы — көптілді мәтін және код.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | Әдепкі— |
| Өріс`messages` | Түрі`message[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].role` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].content` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`max_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`stream` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |

Кіріс материалдарының үйлесімдері

**Мәтін** · UTF-8 мәтіні

`messages[].content жолы`

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

| Параметр | Параметр талаптары |
| --- | --- |
| Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json |
| Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, messages, max\_tokens |
| Параметр`optional_controls` | Параметр талаптарыstream |
| Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext |
| Параметр`text_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 **$0.000054** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.000402** / 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 **$0.000054** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.000402** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

Ең ықшам толық JSON сұрау денесіcurl · өзіңіздің UTF-8 құжатыңызды қолданыңызPython · нәтижені толық сақтаңыз

```json
{
  "model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'meta-llama/llama-3.2-1b-instruct', '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
```

```python
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': 'meta-llama/llama-3.2-1b-instruct', '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 |
| --- | --- |
| Өріс`id` | Түріstring |
| Өріс`model` | Түріstring |
| Өріс`content[]` | Түріtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Өріс`stop_reason` | Түріstring\|null |
| Өріс`usage` | 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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Meta: Llama 3.2 1B Instruct

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/subscriptions/) · [Модель бағасын көру](https://ailoot.ai/models/kk/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта мен лицензиялық шарт](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=kk)

## Ailoot · Компания және оның жобалар портфелі





Ailoot жинақталған жұмыс тәжірибесіне, кең клиенттік базаға, тұрақты қызметке және KPI көрсеткіштерін үздіксіз бақылауға сүйенеді.





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





Ailoot осы тәжірибені клиенттердің өнімдерінде, агенттерінде, қолданбаларында және автоматтандыруларында жасанды интеллект мүмкіндіктеріне API арқылы қол жеткізуді қамтамасыз етуге пайдаланады.