Source: https://ailoot.ai/models/kk/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/
Language: kk

# PrismML: Ternary Bonsai 2 27B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/facts.json)

## [PrismML: Ternary Bonsai 2 27B](https://ailoot.ai/models/kk/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/)

PrismML компаниясының Ternary Bonsai 2 27B моделі Qwen3.8 негізіндегі пайымдау және көру-тіл моделін үштік салмақтарға сығымдайды. Ол 262K контексті, ойлау мен құрал шақыру мінез-құлқын сақтайды; тілдік модельдің бөлек қаптамалары және таңдау бойынша қосылатын көру құрамдасы бар.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/kk/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары** `POST /v1/messages` `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/kk/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/#method-1)

Модель туралы

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

Ternary Bonsai 2 27B — Qwen3.8 27B архитектурасына негізделген PrismML компаниясының аз битті пайымдау моделі. Ол мәтіндік пайымдауды, бағдарламалауды, визуалды түсінуді және агентке бағытталған жұмысты шағындау жергілікті орналастыруға әкелуге арналған. Тілдік модель мәтін мен құрал шақыру сұрауларын жасайды; кескін кірісі бөлек берілетін көру құрамдасын қолданады.

Модель шамамен төрттен үш бөлігі сызықтық назардан және төрттен бір бөлігі толық назардан тұратын гибридті назар негізін, сондай-ақ 262K токендік контексті қолданады. Үштік тілдік салмақтар ортақ масштабтаумен минус бір, нөл немесе плюс бір мәндерін алады. Салмақ негізінің сақталған бұрылуы орындау ортасында сәйкес белсендіру түрлендіруін қажет етеді. Бұл — жай ғана кішірек файл кеңейтімі емес, модель ұсынылымы мен орындау ортасына қойылатын талап.

Өндіруші екі GGUF қаптамасын ұсынады: PTQ1\_0 ішіндегі тығыз триттер 5,95 ГБ алады, ал PQ2\_0 триттерді екі биттік ұяшықтарда сақтап, 7,21 ГБ алады. Міндетті емес Q8\_0 көру қаптамасы шамамен 0,63 ГБ қосады. Қаптамалардың ашу шығындары мен аппараттық мінез-құлқы әртүрлі, сондықтан кішірек қаптама барлық жағдайда жылдамырақ емес. Бұлар — жарияланған артефакт өлшемдері; тапсырма контексті мен жұмыс буферлеріне қосымша жад керек.

Ойлау әдепкіде қосылған. Өндіруші әдепкі пайымдау күші ретінде xhigh мәнін, ал қысқа жауаптар үшін medium нұсқасын сипаттайды; low қолдау таппайды және xhigh мәніне жақын әрекет етеді. Ол ойлаулы және ойлаусыз генерация баптауларын да ажыратады. Пайымдау кезеңіне де, соңғы жауапқа да орын беріңіз: шағын генерация бюджеті жауап шықпай тұрып ойлау кезінде таусылуы мүмкін.

Репозиторий тапсырмасы үшін тиісті файлдарды мәтін түрінде, өзгертілетін мінез-құлықты және байқалған ақауды беріңіз. Ұсынылған өзгерісті және түзетуді жаңа мәселеден ажырататын тексерулерді сұраңыз. Құралдар қосылған қолданбада келесі шешімге дейін орындалған құралдың нәтижесін қайтарыңыз. Құжаттарды талдау үшін салыстырылатын бөлімдерді және жауап қамтуы тиіс өрістерді немесе тұжырымдарды атаңыз.

Кескін тапсырмасы үшін визуалды кірісті онда көрінетін нәрсеге қатысты сұрақпен беріңіз. Пайдалы нәтиже байқалған ерекшелікті анықтап, оны сұралған тұжырыммен байланыстырады. Осы визуалды дәлелді сыртқы дереккөзден алынған фактіден немесе ұсынылған әрекеттен бөлек ұстаңыз. Көру құрамдасы кескінді түсіндіруді қолдайды; ол жасалған құрал сұрауын орындалған әрекетке айналдырмайды.

Жарияланған GGUF файлдары өндірушінің аз битті орындау ортасы қолдауын қажет етеді. Өндіруші өзгертілмеген орындау ортасы сәйкес бұрылу болмағандықтан типтерді қабылдамай немесе қате декодтауы мүмкін екенін атап өтеді. Сондықтан жергілікті модель таңдауы тиісті қаптаманы, көру құрамдасын және үйлесімді орындау ортасын қамтиды. Бөлек түрлендірілген пішімдер мен қосалқы болжам модельдері жалпы модель атауы кепілдік беретін қасиеттер емес, жеке артефактілер болып саналады.

Практикалық тапсырма

### Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

```
Correct a binary-search boundary

Review this Python binary search: lo=0; hi=len(a); while lo <= hi: mid=(lo+hi)//2; compare a[mid] with target. An empty list can index out of range. Propose a complete corrected function for a sorted ascending list, returning an index or -1, and tests for empty, missing and endpoint targets.
```

#### Күтілетін нәтиже

```
A corrected binary-search function, a boundary explanation and representative tests.
```

#### Нәтижені тексеру

```
Check that every accessed index is within the list and that the loop terminates when the target is absent.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`

[`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=chat)

PrismML /`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`

### Бастау

PrismML компаниясының Ternary Bonsai 2 27B моделі Qwen3.8 негізіндегі пайымдау және көру-тіл моделін үштік салмақтарға сығымдайды. Ол 262K контексті, ойлау мен құрал шақыру мінез-құлқын сақтайды; тілдік модельдің бөлек қаптамалары және таңдау бойынша қосылатын көру құрамдасы 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер prism-ml/ternary-bonsai-2-27b | 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

Ой қорыту деңгейі · medium

Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі medium болғанда

Ой қорыту деңгейі · xhigh

Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі xhigh болғанда

#### 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 **$0.00015** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.001** / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу **$0.000075** / 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 **$0.00015** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.001** / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу **$0.000075** / 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": "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b", "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='prism-ml/ternary-bonsai-2-27b',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='prism-ml/ternary-bonsai-2-27b',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** [`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=chat)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары** `POST /v1/messages` `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`

[`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=messages)

PrismML /`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`

### Бастау

PrismML компаниясының Ternary Bonsai 2 27B моделі Qwen3.8 негізіндегі пайымдау және көру-тіл моделін үштік салмақтарға сығымдайды. Ол 262K контексті, ойлау мен құрал шақыру мінез-құлқын сақтайды; тілдік модельдің бөлек қаптамалары және таңдау бойынша қосылатын көру құрамдасы 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер prism-ml/ternary-bonsai-2-27b | 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

Ой қорыту деңгейі · medium

Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі medium болғанда

Ой қорыту деңгейі · xhigh

Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі xhigh болғанда

#### 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 **$0.00015** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.001** / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу **$0.000075** / 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 **$0.00015** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.001** / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу **$0.000075** / 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": "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b",
  "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': 'prism-ml/ternary-bonsai-2-27b', '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': 'prism-ml/ternary-bonsai-2-27b', '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** [`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=messages)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=messages)

FAQ · PrismML: Ternary Bonsai 2 27B

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/chat/completions` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `text` → `json`, `sse`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/chat/completions` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/chat/completions` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `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.