Command A – 2025 m. kovo Cohere tekstinis modelis įmonių agentams, paieška papildytiems atsakymams ir daugiakalbiam darbui. Šis konkretus leidimas turi 111 milijardų parametrų, priima ir pateikia tekstą. Gamintojo modelio kontekstas yra 256K žetonų, o paskelbtame paslaugos profilyje didžiausia išvestis – 8 000 žetonų. Jis atskiras nuo Command A Vision, Command A Reasoning ir vėlesnio multimodalinio A+ leidimo.
Gamintojas aprašo autoregresinį transformerių modelį su vietiniu slenkančio lango dėmesiu ir periodiniu visuotiniu dėmesiu. Trys vietiniai sluoksniai naudoja 4 096 žetonų langą su sukamuoju pozicijos kodavimu; ketvirtas sluoksnis naudoja visuotinį dėmesį be pozicinių įterpinių. Prižiūrimas derinimas ir mokymas pagal pirmenybes formuoja naudingą pokalbio bei į užduotį orientuotą elgseną. Modelis mokytas 23 kalbomis ir palaiko tarpkalbines užduotis, pavyzdžiui, vertimą arba atsakymą į klausimą apie kita kalba parašytą medžiagą.
Nurodykite atsakymo kalbą ir išsaugokite privalomą terminiją. Daugiakalbiam žinių asistentui suteikite šaltinių ištraukoms atskirus pavadinimus ir paprašykite paaiškinimo, išlaikančio produktų pavadinimus, kodo identifikatorius bei cituojamas formuluotes. Naudingas galutinis atsakymas nurodo išvadą pagrindžiantį šaltinį, užuot vertimu panaikinęs užduočiai svarbų skirtumą.
Command A pagal nutylėjimą yra pokalbinis ir dažnai prideda įžangą, tolesnius klausimus bei Markdown arba matematinį formatavimą. Informacijos ištraukai, kategorizavimui, santraukai arba vertimui naudokite gamintojo sisteminės instrukcijos būdą: prašykite tik reikalingo atsakymo ir nurodykite, ar išvestyje turi būti Markdown arba kodo blokų žymos. Taip draugiška pokalbinė įžanga nelaikoma tolesnio duomenų įrašo dalimi.
Modelio kortelėje aprašomi kontekstinis ir griežtas saugos režimai; gamintojo numatytasis režimas – kontekstinis. Tai dokumentuoti gamintojo profilio elgsenos nustatymai, nepriklausantys nuo prašomo užduoties formato. Aiškiai apibrėžkite reikšmingą užduoties kontekstą ir pageidaujamą išvestį.
Command A mokytas atsakymų generavimo etapui paieška papildytame generavime. Įvestis sujungia pokalbį su pateiktomis dokumentų ištraukomis, paprastai po maždaug 100–400 žodžių fragmente, vaizduojamomis trumpais aprašomaisiais raktais ir tekstinėmis arba pusiau struktūruotomis reikšmėmis. Gamintojas taip pat skatina šį specializuotą formatą palyginti su reikšmingais dokumentais, įkeltais tiesiai į naudotojo žinutę.
Politikos arba techniniam palyginimui pažymėkite kiekvieną ištrauką ir paprašykite atitinkama ištrauka pagrįstos išvados. Gamintojo formate su citatomis išvestis susieja atsakymo atkarpas su pagrindžiančiais šaltiniais. Išsaugokite rastų dokumentų identifikatorius, kad šias nuorodas būtų galima interpretuoti. Citata parodo, kuri pateikta medžiaga pagrindžia sugeneruotą atkarpą; pačią paiešką atlieka aplinkinė sistema.
Gamintojas moko Command A pokalbyje naudoti įrankius su JSON schemos funkcijų aprašais. Modelis gali sugeneruoti planą ir pasirinktus iškvietimus, programa juos atlieka, o jų žodyno formos rezultatai grįžta į pokalbį su atitinkamu įrankio iškvietimo identifikatoriumi. Tuomet modelis pagal šiuos pastebėjimus pateikia atsakymą, pasirinktinai susiedamas šaltinių atkarpas su įrankių rezultatais.
Programavimo užduotys apima SQL generavimą, kodo paaiškinimą, vertimą arba perrašymą. Pateikite schemą arba reikšmingą įgyvendinimą ir išlaikytiną elgseną. Kodo generavimo instrukcijoms gamintojas rekomenduoja žemą temperature, prireikus ir godųjį dekodavimą. Sugeneruotą SQL arba kodą peržiūrėkite prieš vykdydami, o tobulindami rezultatą pateikite tikrus patikros pastebėjimus.
Modelio kortelėje pažymėtas praktinis konteksto skirtumas: modelis palaiko 256K, tačiau paskelbta Hugging Face konfigūracija nustatyta į 128K ir gali būti pakeista. Išlaikykite tikrą pasirinktos darbo eigos konteksto konfigūraciją ir palikite vietos atsakymui. Naudingas rezultatas – prašomas tekstas arba kodas su įrodymais, atsekamais iki pateiktų šaltinių ir įrankių pastebėjimų.
", "aboutText": "Command A – 2025 m. kovo Cohere tekstinis modelis įmonių agentams, paieška papildytiems atsakymams ir daugiakalbiam darbui. Šis konkretus leidimas turi 111 milijardų parametrų, priima ir pateikia tekstą. Gamintojo modelio kontekstas yra 256K žetonų, o paskelbtame paslaugos profilyje didžiausia išvestis – 8 000 žetonų. Jis atskiras nuo Command A Vision, Command A Reasoning ir vėlesnio multimodalinio A+ leidimo.\n\n### Modelio detalės ir kalba\n\nGamintojas aprašo autoregresinį transformerių modelį su vietiniu slenkančio lango dėmesiu ir periodiniu visuotiniu dėmesiu. Trys vietiniai sluoksniai naudoja 4 096 žetonų langą su sukamuoju pozicijos kodavimu; ketvirtas sluoksnis naudoja visuotinį dėmesį be pozicinių įterpinių. Prižiūrimas derinimas ir mokymas pagal pirmenybes formuoja naudingą pokalbio bei į užduotį orientuotą elgseną. Modelis mokytas 23 kalbomis ir palaiko tarpkalbines užduotis, pavyzdžiui, vertimą arba atsakymą į klausimą apie kita kalba parašytą medžiagą.\n\nNurodykite atsakymo kalbą ir išsaugokite privalomą terminiją. Daugiakalbiam žinių asistentui suteikite šaltinių ištraukoms atskirus pavadinimus ir paprašykite paaiškinimo, išlaikančio produktų pavadinimus, kodo identifikatorius bei cituojamas formuluotes. Naudingas galutinis atsakymas nurodo išvadą pagrindžiantį šaltinį, užuot vertimu panaikinęs užduočiai svarbų skirtumą.\n\n### Pokalbis ir į užduotį orientuota išvestis\n\nCommand A pagal nutylėjimą yra pokalbinis ir dažnai prideda įžangą, tolesnius klausimus bei Markdown arba matematinį formatavimą. Informacijos ištraukai, kategorizavimui, santraukai arba vertimui naudokite gamintojo sisteminės instrukcijos būdą: prašykite tik reikalingo atsakymo ir nurodykite, ar išvestyje turi būti Markdown arba kodo blokų žymos. Taip draugiška pokalbinė įžanga nelaikoma tolesnio duomenų įrašo dalimi.\n\nModelio kortelėje aprašomi kontekstinis ir griežtas saugos režimai; gamintojo numatytasis režimas – kontekstinis. Tai dokumentuoti gamintojo profilio elgsenos nustatymai, nepriklausantys nuo prašomo užduoties formato. Aiškiai apibrėžkite reikšmingą užduoties kontekstą ir pageidaujamą išvestį.\n\n### Pagrįstas generavimas\n\nCommand A mokytas atsakymų generavimo etapui paieška papildytame generavime. Įvestis sujungia pokalbį su pateiktomis dokumentų ištraukomis, paprastai po maždaug 100–400 žodžių fragmente, vaizduojamomis trumpais aprašomaisiais raktais ir tekstinėmis arba pusiau struktūruotomis reikšmėmis. Gamintojas taip pat skatina šį specializuotą formatą palyginti su reikšmingais dokumentais, įkeltais tiesiai į naudotojo žinutę.\n\nPolitikos arba techniniam palyginimui pažymėkite kiekvieną ištrauką ir paprašykite atitinkama ištrauka pagrįstos išvados. Gamintojo formate su citatomis išvestis susieja atsakymo atkarpas su pagrindžiančiais šaltiniais. Išsaugokite rastų dokumentų identifikatorius, kad šias nuorodas būtų galima interpretuoti. Citata parodo, kuri pateikta medžiaga pagrindžia sugeneruotą atkarpą; pačią paiešką atlieka aplinkinė sistema.\n\n### Įrankiai ir kodas\n\nGamintojas moko Command A pokalbyje naudoti įrankius su JSON schemos funkcijų aprašais. Modelis gali sugeneruoti planą ir pasirinktus iškvietimus, programa juos atlieka, o jų žodyno formos rezultatai grįžta į pokalbį su atitinkamu įrankio iškvietimo identifikatoriumi. Tuomet modelis pagal šiuos pastebėjimus pateikia atsakymą, pasirinktinai susiedamas šaltinių atkarpas su įrankių rezultatais.\n\nProgramavimo užduotys apima SQL generavimą, kodo paaiškinimą, vertimą arba perrašymą. Pateikite schemą arba reikšmingą įgyvendinimą ir išlaikytiną elgseną. Kodo generavimo instrukcijoms gamintojas rekomenduoja žemą temperature, prireikus ir godųjį dekodavimą. Sugeneruotą SQL arba kodą peržiūrėkite prieš vykdydami, o tobulindami rezultatą pateikite tikrus patikros pastebėjimus.\n\nModelio kortelėje pažymėtas praktinis konteksto skirtumas: modelis palaiko 256K, tačiau paskelbta Hugging Face konfigūracija nustatyta į 128K ir gali būti pakeista. Išlaikykite tikrą pasirinktos darbo eigos konteksto konfigūraciją ir palikite vietos atsakymui. Naudingas rezultatas – prašomas tekstas arba kodas su įrodymais, atsekamais iki pateiktų šaltinių ir įrankių pastebėjimų.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.cohere/command-aCommand A – Cohere 111B tekstinis modelis daugiakalbiams įmonių agentams, dokumentais pagrįstiems atsakymams ir darbui su įrankiais. Jis derina 256K kontekstą su šaltinių citatomis, programavimo pagalba ir mokymu 23 kalbomis, kurdamas tekstą pagal rašytines instrukcijas ir pateiktus įrodymus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Command A – 2025 m. kovo Cohere tekstinis modelis įmonių agentams, paieška papildytiems atsakymams ir daugiakalbiam darbui. Šis konkretus leidimas turi 111 milijardų parametrų, priima ir pateikia tekstą. Gamintojo modelio kontekstas yra 256K žetonų, o paskelbtame paslaugos profilyje didžiausia išvestis – 8 000 žetonų. Jis atskiras nuo Command A Vision, Command A Reasoning ir vėlesnio multimodalinio A+ leidimo.
Gamintojas aprašo autoregresinį transformerių modelį su vietiniu slenkančio lango dėmesiu ir periodiniu visuotiniu dėmesiu. Trys vietiniai sluoksniai naudoja 4 096 žetonų langą su sukamuoju pozicijos kodavimu; ketvirtas sluoksnis naudoja visuotinį dėmesį be pozicinių įterpinių. Prižiūrimas derinimas ir mokymas pagal pirmenybes formuoja naudingą pokalbio bei į užduotį orientuotą elgseną. Modelis mokytas 23 kalbomis ir palaiko tarpkalbines užduotis, pavyzdžiui, vertimą arba atsakymą į klausimą apie kita kalba parašytą medžiagą.
Nurodykite atsakymo kalbą ir išsaugokite privalomą terminiją. Daugiakalbiam žinių asistentui suteikite šaltinių ištraukoms atskirus pavadinimus ir paprašykite paaiškinimo, išlaikančio produktų pavadinimus, kodo identifikatorius bei cituojamas formuluotes. Naudingas galutinis atsakymas nurodo išvadą pagrindžiantį šaltinį, užuot vertimu panaikinęs užduočiai svarbų skirtumą.
Command A pagal nutylėjimą yra pokalbinis ir dažnai prideda įžangą, tolesnius klausimus bei Markdown arba matematinį formatavimą. Informacijos ištraukai, kategorizavimui, santraukai arba vertimui naudokite gamintojo sisteminės instrukcijos būdą: prašykite tik reikalingo atsakymo ir nurodykite, ar išvestyje turi būti Markdown arba kodo blokų žymos. Taip draugiška pokalbinė įžanga nelaikoma tolesnio duomenų įrašo dalimi.
Modelio kortelėje aprašomi kontekstinis ir griežtas saugos režimai; gamintojo numatytasis režimas – kontekstinis. Tai dokumentuoti gamintojo profilio elgsenos nustatymai, nepriklausantys nuo prašomo užduoties formato. Aiškiai apibrėžkite reikšmingą užduoties kontekstą ir pageidaujamą išvestį.
Command A mokytas atsakymų generavimo etapui paieška papildytame generavime. Įvestis sujungia pokalbį su pateiktomis dokumentų ištraukomis, paprastai po maždaug 100–400 žodžių fragmente, vaizduojamomis trumpais aprašomaisiais raktais ir tekstinėmis arba pusiau struktūruotomis reikšmėmis. Gamintojas taip pat skatina šį specializuotą formatą palyginti su reikšmingais dokumentais, įkeltais tiesiai į naudotojo žinutę.
Politikos arba techniniam palyginimui pažymėkite kiekvieną ištrauką ir paprašykite atitinkama ištrauka pagrįstos išvados. Gamintojo formate su citatomis išvestis susieja atsakymo atkarpas su pagrindžiančiais šaltiniais. Išsaugokite rastų dokumentų identifikatorius, kad šias nuorodas būtų galima interpretuoti. Citata parodo, kuri pateikta medžiaga pagrindžia sugeneruotą atkarpą; pačią paiešką atlieka aplinkinė sistema.
Gamintojas moko Command A pokalbyje naudoti įrankius su JSON schemos funkcijų aprašais. Modelis gali sugeneruoti planą ir pasirinktus iškvietimus, programa juos atlieka, o jų žodyno formos rezultatai grįžta į pokalbį su atitinkamu įrankio iškvietimo identifikatoriumi. Tuomet modelis pagal šiuos pastebėjimus pateikia atsakymą, pasirinktinai susiedamas šaltinių atkarpas su įrankių rezultatais.
Programavimo užduotys apima SQL generavimą, kodo paaiškinimą, vertimą arba perrašymą. Pateikite schemą arba reikšmingą įgyvendinimą ir išlaikytiną elgseną. Kodo generavimo instrukcijoms gamintojas rekomenduoja žemą temperature, prireikus ir godųjį dekodavimą. Sugeneruotą SQL arba kodą peržiūrėkite prieš vykdydami, o tobulindami rezultatą pateikite tikrus patikros pastebėjimus.
Modelio kortelėje pažymėtas praktinis konteksto skirtumas: modelis palaiko 256K, tačiau paskelbta Hugging Face konfigūracija nustatyta į 128K ir gali būti pakeista. Išlaikykite tikrą pasirinktos darbo eigos konteksto konfigūraciją ir palikite vietos atsakymui. Naudingas rezultatas – prašomas tekstas arba kodas su įrodymais, atsekamais iki pateiktų šaltinių ir įrankių pastebėjimų.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos cohere/command-a | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
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.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/command-a", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='cohere/command-a',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='cohere/command-a',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
cohere/command-aCommand A – Cohere 111B tekstinis modelis daugiakalbiams įmonių agentams, dokumentais pagrįstiems atsakymams ir darbui su įrankiais. Jis derina 256K kontekstą su šaltinių citatomis, programavimo pagalba ir mokymu 23 kalbomis, kurdamas tekstą pagal rašytines instrukcijas ir pateiktus įrodymus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Command A – 2025 m. kovo Cohere tekstinis modelis įmonių agentams, paieška papildytiems atsakymams ir daugiakalbiam darbui. Šis konkretus leidimas turi 111 milijardų parametrų, priima ir pateikia tekstą. Gamintojo modelio kontekstas yra 256K žetonų, o paskelbtame paslaugos profilyje didžiausia išvestis – 8 000 žetonų. Jis atskiras nuo Command A Vision, Command A Reasoning ir vėlesnio multimodalinio A+ leidimo.
Gamintojas aprašo autoregresinį transformerių modelį su vietiniu slenkančio lango dėmesiu ir periodiniu visuotiniu dėmesiu. Trys vietiniai sluoksniai naudoja 4 096 žetonų langą su sukamuoju pozicijos kodavimu; ketvirtas sluoksnis naudoja visuotinį dėmesį be pozicinių įterpinių. Prižiūrimas derinimas ir mokymas pagal pirmenybes formuoja naudingą pokalbio bei į užduotį orientuotą elgseną. Modelis mokytas 23 kalbomis ir palaiko tarpkalbines užduotis, pavyzdžiui, vertimą arba atsakymą į klausimą apie kita kalba parašytą medžiagą.
Nurodykite atsakymo kalbą ir išsaugokite privalomą terminiją. Daugiakalbiam žinių asistentui suteikite šaltinių ištraukoms atskirus pavadinimus ir paprašykite paaiškinimo, išlaikančio produktų pavadinimus, kodo identifikatorius bei cituojamas formuluotes. Naudingas galutinis atsakymas nurodo išvadą pagrindžiantį šaltinį, užuot vertimu panaikinęs užduočiai svarbų skirtumą.
Command A pagal nutylėjimą yra pokalbinis ir dažnai prideda įžangą, tolesnius klausimus bei Markdown arba matematinį formatavimą. Informacijos ištraukai, kategorizavimui, santraukai arba vertimui naudokite gamintojo sisteminės instrukcijos būdą: prašykite tik reikalingo atsakymo ir nurodykite, ar išvestyje turi būti Markdown arba kodo blokų žymos. Taip draugiška pokalbinė įžanga nelaikoma tolesnio duomenų įrašo dalimi.
Modelio kortelėje aprašomi kontekstinis ir griežtas saugos režimai; gamintojo numatytasis režimas – kontekstinis. Tai dokumentuoti gamintojo profilio elgsenos nustatymai, nepriklausantys nuo prašomo užduoties formato. Aiškiai apibrėžkite reikšmingą užduoties kontekstą ir pageidaujamą išvestį.
Command A mokytas atsakymų generavimo etapui paieška papildytame generavime. Įvestis sujungia pokalbį su pateiktomis dokumentų ištraukomis, paprastai po maždaug 100–400 žodžių fragmente, vaizduojamomis trumpais aprašomaisiais raktais ir tekstinėmis arba pusiau struktūruotomis reikšmėmis. Gamintojas taip pat skatina šį specializuotą formatą palyginti su reikšmingais dokumentais, įkeltais tiesiai į naudotojo žinutę.
Politikos arba techniniam palyginimui pažymėkite kiekvieną ištrauką ir paprašykite atitinkama ištrauka pagrįstos išvados. Gamintojo formate su citatomis išvestis susieja atsakymo atkarpas su pagrindžiančiais šaltiniais. Išsaugokite rastų dokumentų identifikatorius, kad šias nuorodas būtų galima interpretuoti. Citata parodo, kuri pateikta medžiaga pagrindžia sugeneruotą atkarpą; pačią paiešką atlieka aplinkinė sistema.
Gamintojas moko Command A pokalbyje naudoti įrankius su JSON schemos funkcijų aprašais. Modelis gali sugeneruoti planą ir pasirinktus iškvietimus, programa juos atlieka, o jų žodyno formos rezultatai grįžta į pokalbį su atitinkamu įrankio iškvietimo identifikatoriumi. Tuomet modelis pagal šiuos pastebėjimus pateikia atsakymą, pasirinktinai susiedamas šaltinių atkarpas su įrankių rezultatais.
Programavimo užduotys apima SQL generavimą, kodo paaiškinimą, vertimą arba perrašymą. Pateikite schemą arba reikšmingą įgyvendinimą ir išlaikytiną elgseną. Kodo generavimo instrukcijoms gamintojas rekomenduoja žemą temperature, prireikus ir godųjį dekodavimą. Sugeneruotą SQL arba kodą peržiūrėkite prieš vykdydami, o tobulindami rezultatą pateikite tikrus patikros pastebėjimus.
Modelio kortelėje pažymėtas praktinis konteksto skirtumas: modelis palaiko 256K, tačiau paskelbta Hugging Face konfigūracija nustatyta į 128K ir gali būti pakeista. Išlaikykite tikrą pasirinktos darbo eigos konteksto konfigūraciją ir palikite vietos atsakymui. Naudingas rezultatas – prašomas tekstas arba kodas su įrodymais, atsekamais iki pateiktų šaltinių ir įrankių pastebėjimų.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos cohere/command-a | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.02 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "cohere/command-a",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-a', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-a', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.