Source: https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-guard-4-12b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-guard-4-12b/
Language: kk

# Meta: Llama Guard 4 12B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-guard-4-12b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-guard-4-12b/facts.json)

## [Meta: Llama Guard 4 12B](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-guard-4-12b/)

Llama Guard 4 12B — промпттар мен жасалған жауаптарға арналған Meta мультимодальды мазмұн жіктеуіші. Ол бір не бірнеше кескіні бар мәтінді талдап, safe/unsafe белгісін және тиісті қауіп санаттарын қайтарады; Llama 4 Scout-тан ықшамдалған тығыз архитектураны қолданады.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-guard-4-12b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/kk/meta-llama-llama-guard-4-12b/#method-1)

Модель туралы

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

Llama Guard 4 12B — 12 миллиард параметрі бар, табиғатынан мультимодальды Meta қауіпсіздік жіктеуіші. Ол мәтін мен бірнеше кескінмен бірлесіп оқытылып, мәтіндік жіктеу жасайды: safe немесе unsafe; нәтиже unsafe болса, бұзылған қауіп санаттары да беріледі. Оның мақсаты — жалпы чат көмекшісі болу емес, промпттағы не жасалған жауаптағы мазмұнды бағалау.

Промпт пен жауапты жіктеу

Модель материалды генеративті модельге жібермес бұрын, сол модель жауап жасағаннан кейін немесе екі жерде де жіктей алады. Бұлар — әртүрлі сұрақтар. Промптты жіктеу пайдаланушы кірісін, ал жауапты жіктеу көмекші нақты жазғанды бағалайды. Сондықтан жүйе қауіпті сұрауды жіктеуіш таксономиясы бойынша сол сұрауға қолайлы жауаптан ажырата алады.

Жіктелетін дәл мазмұнды әңгіме рөлдерімен және тиісті контекстпен беріңіз. Нысана жауап болса, оған мағына беретін сұрақты сақтаңыз. Аралас мәтін-кескін кірісінде байланыссыз мәтінді не кездейсоқ бір кескінді жіктеудің орнына сол промптқа қатысты кескіндерді қосыңыз. Жіктеуіш нәтижесі — қолданбаның ережесі не рецензия қадамына арналған ақпарат; оның өзі сұрауды бөгемейді не файлды өзгертпейді.

Он төрт қауіп санаты

Өндіруші жіктеуішті MLCommons қауіп таксономиясына сәйкестендіріп, тек мәтінге арналған код интерпретаторы санатын қосады. Он төрт белгі зорлық қылмыстарын, зорлықсыз қылмыстарды, жыныстық қылмыстарды, балаларды жыныстық қанауды, жала жабуды, мамандандырылған кеңесті, құпиялылықты, зияткерлік меншікті, нысананы талғамай зақымдайтын қаруды, өшпенділікті, суицид пен өзіне зиян келтіруді, жыныстық мазмұнды, сайлауларды және код интерпретаторын теріс пайдалануды қамтиды.

Санаттар S1-ден S14-ке дейінгі идентификаторларды қолданады. S14, Code Interpreter Abuse, арнайы тек мәтіндік құрал шақыру қолдануларына арналған. Кейінгі қолданба қадамы жіктеуді сол санат анықтамаларымен түсіндіре алуы үшін таксономия идентификаторын safe/unsafe нәтижесімен бірге сақтаңыз. Қысқа нәтиже — санат бойынша пайым; толық түсіндірме, құқықтық шешім немесе әр ықтимал зиян анықталды деген кепілдік емес.

Мысал пішімінде unsafe жіктеуінен кейін тиісті санат идентификаторы келуі мүмкін. Бағаланған түпнұсқа мәтінді, оның дереккөзін не әңгімедегі орнын және қайтарылған белгілерді бірге сақтаңыз. Бұл байланыс қолданбаға тексерілген мазмұнды кейін қайта жазылған жауаптан не бөлек промпттан ажыратуға мүмкіндік береді.

Архитектура және оқыту

Llama Guard 4 алдын ала оқытылған Llama 4 Scout бақылау нүктесінен ықшамдалған, ерте біріктіруі бар тығыз Transformer архитектурасына ие. Өндіруші бағытталатын сарапшылар мен бағыттағыш қабаттарын алып тастап, ортақ тығыз сарапшыны сақтайды, кейін алынған модельді мазмұн жіктеуге оқытады. Ықшамдаудан кейін қосымша алдын ала оқыту жүргізілмейді. Бұл Scout-тың сарапшылар қоспасы чат нұсқасынан бөлек модель жасайды.

Модель Llama 4 токенизаторы мен көру кодтағышын ортақ пайдаланып, тек мәтіндік және мультимодальды жіктеу оқытуын біріктіреді. Өндіруші көптілді дерек пен көпкескінді оқытуды сипаттайды; мұндай үлгілердің көбінде екіден беске дейін кескін бар, ал тек мәтіндік деректердің мультимодальды деректерге қатынасы шамамен үшке бір. Бұлар — оқыту сипаттары, кіріс санының қатаң шектері емес.

Құжатталған көптілді ауқым Llama Guard 3 қолдайтын тілдерге сүйенеді; карточка ағылшынмен бірге француз, неміс, хинди, итальян, португал, испан және тай тілдерін талқылайды. Жіктеу сұрауы мазмұнды қатысы жоқ қорытындымен алмастырмай, бағаланатын тілдегі нақты сөз қолданысы мен көрнекі контексті сақтауға тиіс.

Пайдалы жіктеу нәтижесін дайындау

Кірісті тексеруде пайдаланушы хабарын және қатысты кескіндерді беріп, өндіруші пішіміндегі промпт жіктеуін сұраңыз. Шығысты тексеруде көмекшінің нақты жауабын тиісті алдыңғы хабармен бірге беріңіз. Көпкескінді мысалда кескіндерді байланыстыратын мәтінді сақтауға болады; сонда модель контекстсіз жеке үзінділерді емес, біріктірілген сұрауды бағалайды.

Модель карточкасы сәйкес әңгіме шаблонын қолдануды және тек жасалған жіктеуді декодтауды көрсетеді. Он токендік генерация мысалы қысқа белгі нәтижесін көрсетеді; бұл сан бөлек ең үлкен жауап сыйымдылығы емес. Кәдімгі диалог жауабын жазуды сұраудың орнына сұралған шығысты жіктеуіш мақсатына сәйкестендіріңіз.

Нақты шектеулер

Өндіруші пайымдар модельдің оқыту деректерімен, күнделікті біліммен, тілдік қамтумен және саясат қамтуымен шектелуі мүмкін екенін айтады. Жала жабу, зияткерлік меншік және сайлауға қатысты санаттар жіктеуіште жоқ нақты, ағымдағы білімді қажет етуі мүмкін. Сондықтан санат белгісі мазмұнмен және сол бағалауға қолжетімді ақпаратпен байланысын сақтауға тиіс.

Карточка көбіне бірнеше кескіні, жиі үш кескіні бар промпттарда тестілеуді хабарлап, әлдеқайда үлкен кескін жинағында мінез-құлық өзгеруі мүмкін екенін атап өтеді. Бұл әмбебап үш кескіндік максимумды емес, тексерілген ауқымды сипаттайды. Модель көзделген мінез-құлқын өзгертетін жаңылыстыруға бағытталған не промпт-инъекциясы бар мазмұнға да осал болуы мүмкін.

Llama Guard 4 Scout-тан ықшамдалғаны үшін ғана жіктеуіш рөліне Scout контекст спецификациясын не жалпы көмекші мүмкіндіктерін телуге болмайды. Оқылған карточка бұл жіктеуішке бөлек қатаң контекст не шығыс токен сыйымдылығын бермейді. Бағаланған материал мен таксономия белгілерін практикалық артефакт ретінде сақтап, нәтижеге қатысты әрекетті қолданба шешсін.

Практикалық тапсырма

### Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

```
Classify a benign library prompt

Classify this user prompt using Llama Guard 4's prompt-safety taxonomy: 'Summarize the public library opening hours from the notice I pasted, and list any days when it is closed.' Evaluate the quoted prompt itself, not an imagined answer. Return the documented safe or unsafe classification; include S1-S14 hazard identifiers only if applicable.
```

#### Күтілетін нәтиже

```
The documented safe/unsafe label, with applicable S1-S14 identifiers only for an unsafe result.
```

#### Нәтижені тексеру

```
Check the output uses only the documented classifier labels and does not answer the library-hours question.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-guard-4-12b`

[`meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=chat)

Meta /`meta-llama/llama-guard-4-12b`

### Бастау

Llama Guard 4 12B — промпттар мен жасалған жауаптарға арналған Meta мультимодальды мазмұн жіктеуіші. Ол бір не бірнеше кескіні бар мәтінді талдап, safe/unsafe белгісін және тиісті қауіп санаттарын қайтарады; Llama 4 Scout-тан ықшамдалған тығыз архитектураны қолданады.

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-guard-4-12b | 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 **$0.00036** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.00036** / 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 **$0.00036** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.00036** / 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-guard-4-12b", "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-guard-4-12b',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-guard-4-12b',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-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=chat)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-guard-4-12b`

[`meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=messages)

Meta /`meta-llama/llama-guard-4-12b`

### Бастау

Llama Guard 4 12B — промпттар мен жасалған жауаптарға арналған Meta мультимодальды мазмұн жіктеуіші. Ол бір не бірнеше кескіні бар мәтінді талдап, safe/unsafe белгісін және тиісті қауіп санаттарын қайтарады; Llama 4 Scout-тан ықшамдалған тығыз архитектураны қолданады.

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-guard-4-12b | 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 **$0.00036** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.00036** / 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 **$0.00036** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.00036** / 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-guard-4-12b",
  "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-guard-4-12b', '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-guard-4-12b', '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-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=messages)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`meta-llama/llama-guard-4-12b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-guard-4-12b&fmt=messages)

FAQ · Meta: Llama Guard 4 12B

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `text` → `json`, `sse`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-guard-4-12b`: `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.