models

Arcee AI: Trinity Large Thinking

Markdown · JSON

Arcee AI: Trinity Large Thinking

Trinity-Large-Thinking yra Arcee AI samprotavimo modelis kelių etapų agentams ir įrankių kvietimui. Jis prieš atsakymą generuoja aiškų samprotavimą ir reikalauja jį išsaugoti tarp pokalbio ėjimų bei įrankiais grindžiamose eigose.

Apie modelį

Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.

Trinity-Large-Thinking yra samprotavimui optimizuotas Arcee AI Trinity Large šeimos leidimas. Jis sukurtas agentams, planuojantiems per kelis etapus, kviečiantiems įrankius ir išlaikantiems nuoseklią užduotį ilgame pokalbyje, kartu išsaugant bendras teksto generavimo galimybes. Modelis priima tekstą ir generuoja tekstą, įskaitant aiškų samprotavimą ir įrankių užklausas. Jo mokymas išplečia Trinity-Large-Base modelį instrukciniu derinimu ir mokymu su pastiprinimu pagal samprotavimo grandines, įrankių kvietimo trajektorijas bei kelių etapų agentų užduotis.

Modelio kortelėje aprašyta retai aktyvuojama ekspertų mišinio architektūra su maždaug 398 milijardais bendrų parametrų ir 13 milijardų aktyvių parametrų vienam žetonui. Joje nurodyti 256 ekspertai, vienas bendras ekspertas, keturi aktyvūs ekspertai ir 512K konteksto langas, išplėstas iš 8 192 žetonų pirminio mokymo konteksto. Tai gamintojo modelio savybės, o ne atsakymo greičio prognozė. Thinking kontrolinis taškas skiriasi nuo lengvai papildomai apmokyto, pokalbiui paruošto Trinity-Large-Preview, kuris nepateikia reasoning_content, ir nuo Base bei TrueBase pirminio mokymo kontrolinių taškų.

Aiškus samprotavimas prieš galutinį atsakymą pasirodo <think>...</think> blokuose. Dokumentuotame struktūruotame atsakyme reasoning_content laiko samprotavimą atskirai nuo content ir tool_calls. Viso asistento ėjimo išsaugojimas yra esminė šio modelio naudojimo dalis: prieš kitą etapą perduokite samprotavimą atgal kartu su atsakymu ir visais įrankių kvietimais. Jo pokalbio šablonas atkuria samprotavimo blokus konstruodamas kitą įvestį. Jei istoriją reikia trumpinti, Arcee rekomenduoja pašalinti senesnius ėjimus ištisai, o ne iškirpti samprotavimą iš naujausių ėjimų.

Gamintojo agento ciklo schema prasideda naudotojo užduotimi ir įrankių apibrėžimais, gauna samprotavimą, atsakymą ar įrankių užklausas, vykdo prašomus įrankius už modelio ribų ir prieš tęsdama prideda asistento ėjimą bei tikrus įrankių rezultatus. Tai tęsiasi, kol grąžinamas galutinis atsakymas be įrankių kvietimų. Asistento ėjimams su įrankių kvietimais, bet be atsakymo teksto, vadovas reikalauja, kad content būtų tuščia eilutė, o ne null. Samprotavimo laukas taip pat turi atitikti teikimo sąsają: Arcee vadovas skiria reasoning_content nuo integracijų, kurios tikisi reasoning.

Dėl to modelis naudingas pagalbos eigoje, kuri pirmiausia suranda įrašą, pritaiko pateiktą politiką ir tada prašo tinkamo kito veiksmo, arba programavimo agentui, kuris peržiūri failus, pasiūlo pakeitimą ir interpretuoja vykdymo rezultatą. Pateikite tikrą tikslą, įrankių pavadinimus, argumentų schemas, apribojimus ir užbaigimo sąlygą. Iliustratyvus aprašas gali prašyti rasti trūkumą, paaiškinti įrodymus ir pasiūlyti minimalią pataisą, atskiriant pastebėtus įrankių rezultatus nuo dar planuojamų veiksmų. Įrankių kvietimai yra užklausos vykdymo sluoksniui, o ne įrodymas, kad modelis jau pakeitė failą ar atliko išorinį veiksmą.

Kortelė išvedimui rekomenduoja temperature 0.45–0.6, top_p 0.95 ir top_k 50. Tai rekomenduojamos nuostatos, o ne fiksuotos išvesties ribos. Svarbus gamintojo vadove aprašytas gedimo atvejis – netaisyklingas kelių etapų įrankių naudojimas, kai ankstesnis ėjimas praranda samprotavimą arba turi netinkamą pranešimo formą: įrankio kvietimo žymėjimas gali atsirasti samprotavimo lauke vietoj struktūruotos įrankio kvietimo išvesties. Išsaugokite visą ėjimą, išlaikykite ne null atsakymo turinį ir galutinį artefaktą laikykite atskirai nuo saugomos samprotavimo istorijos. Ši versija ypač tinka eigoms, kuriose svarbus tęstinumas tarp stebėjimų, samprotavimo ir tolesnių veiksmų.

Praktinė užduotis

Praktinė užduotis

Techninis pavyzdys anglų kalba

Apply a support policy to a record

Use this supplied lookup result: order C17 arrived 12 days ago, packaging intact, customer requests a return. Policy: unopened items may be returned within 14 days; opened items need review. Decide the next support step and draft a request for the one missing fact. Do not claim any external action occurred.

Laukiamas rezultatas

A policy-based decision, the missing fact and a customer-facing clarification message.

Rezultato patikra

Check that unopened status remains unknown and that no return is described as already created.
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions arcee-ai/trinity-large-thinking

arcee-ai/trinity-large-thinking

Arcee AI /arcee-ai/trinity-large-thinking

Pradžia

Trinity-Large-Thinking yra Arcee AI samprotavimo modelis kelių etapų agentams ir įrankių kvietimui. Jis prieš atsakymą generuoja aiškų samprotavimą ir reikalauja jį išsaugoti tarp pokalbio ėjimų bei įrankiais grindžiamose eigose.

Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
Tekstas

Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions
Įvestis
text
Išvestis
text
Išvesties formatas
json arba SSE
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
arcee-ai/trinity-large-thinking
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausias elementų skaičius: 1
Numatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function
Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio.
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmessages[].contentTipasstring|content_part[]|nullReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_callsTipastool_call[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_call_idTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID
Numatyta—
Laukasmessages[].nameTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].reasoning_contentTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja
Numatyta—
Laukasmessages[].reasoning_detailsTipasobject|arrayReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_completion_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Laukasstream_options.include_usageTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastemperatureTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastop_pTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstopTipasstring|string[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastoolsTipasfunction_tool[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].typeTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
function
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].function.nameTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis
Numatyta—
Laukastools[].function.descriptionTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastools[].function.parametersTipasJSON_schemaReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastool_choiceTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasparallel_tool_callsTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasresponse_formatTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasreasoning_effortTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasreasoningTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasservice_tierTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasinstructionsTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Suderinamumo laukas
Numatyta—
LaukasfunctionsTipasfunction[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasfunction_callTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasprompt_cache_optionsTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasmodalitiesTipasstring[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
text
Numatyta—
LaukasproviderTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas
Numatyta—
Laukascache_control.ttlTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose
Numatyta—
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF8 tekstas

messages[].content

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
ParametrasmessagesSpecifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra
Parametrasfile_materialSpecifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrascontrol_scopeSpecifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių
Parametrasoutput_modalitiesSpecifikacijatext
Parametrashosted_operationsSpecifikacijafalse
Parametrasmultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed

Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.

Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.

Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.

Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.

KonfigūracijaĮkainių lentelėKonteksto tokenų daugiau neiKonteksto tokenų iki imtinaiMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisKonteksto tokenų daugiau nei—Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.0016 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00012 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei0Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.0016 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00012 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

curlPython SDKPython srautas
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "arcee-ai/trinity-large-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='arcee-ai/trinity-large-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='arcee-ai/trinity-large-thinking',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")

Gauti ir išsaugoti rezultatus

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

json arba SSE

Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.

Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai
LaukasTipas
Laukaschoices[].indexTipasinteger
Laukaschoices[].message.contentTipasstring|null
Laukaschoices[].message.tool_callsTipastool_call[]
Laukaschoices[].message.reasoning_contentTipasstring
Laukaschoices[].message.reasoning_detailsTipasobject|array
Laukaschoices[].finish_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra arcee-ai/trinity-large-thinking

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

arcee-ai/trinity-large-thinking

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages arcee-ai/trinity-large-thinking

arcee-ai/trinity-large-thinking

Arcee AI /arcee-ai/trinity-large-thinking

Pradžia

Trinity-Large-Thinking yra Arcee AI samprotavimo modelis kelių etapų agentams ir įrankių kvietimui. Jis prieš atsakymą generuoja aiškų samprotavimą ir reikalauja jį išsaugoti tarp pokalbio ėjimų bei įrankiais grindžiamose eigose.

Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
json · sse

Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages
Įvestis
text
Išvestis
json, sse
Išvesties formatas
JSON arba SSE
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
arcee-ai/trinity-large-thinking
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
user, assistant
Numatyta—
Laukasmessages[].contentTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF-8 tekstas

messages[].content eilutė

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages, max_tokens
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
Parametrastext_file_materialSpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę.

Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed

Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.

KonfigūracijaĮkainių lentelėKonteksto tokenų daugiau neiKonteksto tokenų iki imtinaiMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisKonteksto tokenų daugiau nei—Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.0016 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00012 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei0Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.0016 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00012 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą
{
  "model": "arcee-ai/trinity-large-thinking",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'arcee-ai/trinity-large-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'arcee-ai/trinity-large-thinking', '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))

Gauti ir išsaugoti rezultatus

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

JSON arba SSE

Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.

Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai
LaukasTipas
LaukasidTipasstring
LaukasmodelTipasstring
Laukascontent[]Tipastext|thinking|tool_use|other content block
Laukasstop_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra arcee-ai/trinity-large-thinking

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

arcee-ai/trinity-large-thinking

FAQ · Arcee AI: Trinity Large Thinking
Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

POST /v1/chat/completions · arcee-ai/trinity-large-thinking: text → text

POST /v1/messages · arcee-ai/trinity-large-thinking: text → json, sse

Kokius laukus naudoja užklausa?

POST /v1/chat/completions · arcee-ai/trinity-large-thinking: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · arcee-ai/trinity-large-thinking: model, messages, max_tokens, stream

Kokie apribojimai taikomi?

POST /v1/chat/completions · arcee-ai/trinity-large-thinking: messages.min_items: 1

Išsamiau

Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos.

Įmonė ir jos projektų portfelis

Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.

Pirkite žetonus su nuolaida.

Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui.

Prenumerata
Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.
Nuolaidos kodas iki 50%
Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.
Išlaidos istorijoje
Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

Pasirinkti prenumeratą · Peržiūrėti modelių kainas

Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos.

Komercinė programa
Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.
Perpardavėjo licencija
Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.
Dokumentai svetainėje
Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

Paprašyti perpardavėjo licencijos · Oferta ir licencijos sutartis