Gemma 3 12B IT yra Google pagal instrukcijas papildomai mokytas 12B dydžio vaizdų ir kalbos modelis. Jis priklauso Gemma 3 šeimai, derinančiai teksto generavimą su vaizdų supratimu ir daugiakalbiu mokymu. Priesaga IT nurodo instrukcijų vykdymui skirtą modelio kontrolinį tašką, o ne iš anksto išmokytą modelį. Jo rezultatas yra tekstas: paaiškinimas, santrauka, atsakymas, tekstinis projektas ar kodas, parengtas pagal užklausoje pateiktą rašytinę ir vaizdinę medžiagą.
12B modelis turi šeimai būdingą 128K žetonų kontekstą, kuriuo dalijasi įvestis ir sugeneruotas atsakymas. Išvestis naudoja po užklausos likusią dalį; modelio kortelė nesuteikia antro nepriklausomo 128K išvesties lango. Baziniai vaizdų rodiniai suvienodinami iki 896×896 ir kiekvienas pateikiamas 256 vaizdiniais žetonais. Rengdami puslapių rinkinį išsaugokite puslapių identifikatorius ir palikite vietos rezultatui. Užduokite konkretų klausimą apie aktualų turinį, užuot tikėjęsi, kad didelis konteksto langas savaime atrinks tinkamą klausimą.
Gamintojas nurodo, kad šio dydžio modeliui iš anksto mokyti naudota 12 bilijonų žetonų. Mokymo medžiaga apima daugiakalbius žiniatinklio dokumentus, kodą, matematiką ir vaizdus, o šeimos aprėptis viršija 140 kalbų. Ataskaitoje aprašoma žinių distiliacija ir patobulinta papildomo mokymo pagal instrukcijas metodika su mokymusi su pastiprinimu. Šiais etapais siekiama didinti naudingumą, matematinį ir kodo samprotavimą, instrukcijų laikymąsi ir daugiakalbį bendravimą. Atskiras mokymo biudžetas ir modelio kontrolinio taško tapatybė savaime nenustato konkretaus atsakymo kokybės, todėl palyginkite išvestį su pradine užduotimi.
Architektūroje naudojamas tik dekoderiu paremtas transformeris su grupuotų užklausų dėmesiu ir pasikartojančiu penkių vietinio dėmesio sluoksnių bei vieno visuotinio dėmesio sluoksnio deriniu. Vietiniai sluoksniai naudoja 1 024 žetonų intervalą, o visuotinis dėmesys palaiko ilgesnį kontekstą. 4B, 12B ir 27B modeliams bendras SigLIP vaizdų koduotuvas paverčia vaizdus kalbos modelio naudojamomis reprezentacijomis. SentencePiece žetonizatorius išsaugo tarpus ir kitus tuščiuosius simbolius, atskiria skaitmenis ir naudoja baitų lygmens kodavimą. Tai svarbu, kai reikia išlaikyti kodo formatavimą, skaitinį užrašymą ar daugiakalbį tekstą.
Vaizdinio apdorojimo eiga taip pat apima Pan and Scan: adaptyvios nepersidengiančios iškarpos padeda išsaugoti plačių arba didelės raiškos šaltinių turinį prieš kiekvienam rodiniui pasiekiant fiksuotos raiškos koduotuvą. Papildomi rodiniai keičia apdorojamą medžiagą. Analizuodami techninį dokumentą pateikite įskaitomą puslapį ir, kai reikia, aiškų lentelės ar diagramos, apie kurią klausiate, rodinį. Išsaugokite greta esantį matavimo vieneto, simbolio ar stulpelio apibrėžimą, kad atskiros vaizdo dalies perskaitymas neprarastų prasmės.
Savasis IT užklausos formatas naudoja naudotojo ir modelio pokalbio žingsnius ir neturi atskiro sistemos vaidmens. Pageidaujamą vaidmenį, atsakymo taisykles ir užduotį pateikite pradinėje naudotojo užklausoje, pačiam pokalbiui naudodami tam skirtą formatavimo ar apdorojimo priemonę. Savarankiškas dokumentų analizės užklausos pavyzdys galėtų būti palyginti du procedūrų aprašymus, grąžinti sutampančių reikalavimų lentelę ir nustatyti prieštaravimus. Pažymėkite šaltinius, nurodykite, kuris reikalavimas turi pirmenybę, ir paprašykite modelio atskirti pateiktus faktus nuo savo interpretacijos.
Gamintojo kortelėje numatyti naudojimo būdai apima apibendrinimą, pagalbą pokalbio forma, duomenų iš vaizdų ištraukimą, rašymą ir mokymąsi. Daugiakalbiam paaiškinimui nurodykite tikslinį skaitytoją, terminiją ir detalumo lygį. Klausdami apie vaizdą įvardykite aptartinus objektus ar ryšius ir paprašykite galutinį atsakymą pagrindžiančių pastebėjimų. Kodo užduočiai pateikite tikrąją funkciją ir laukiamą elgseną; rezultatas gali pasiūlyti realizaciją, o ją paleisti ir patikrinti turi atskira programa. Ataskaitoje kvantuoti šeimos variantai skelbiami atskirai, todėl fiksuojant rezultatus šios 12B IT tapatybės negalima tyliai pakeisti kitu kvantuotu modelio kontroliniu tašku.
Gamintojas nurodo apribojimus, susijusius su mokymo aprėptimi, faktiniais netikslumais, kalbos niuansais ir sudėtingomis atviro pobūdžio užduotimis. Google taip pat įspėja, kad įtikinamas kalbinis šablonas gali sukurti atsakymą, kuriame nepaisoma kasdienio tikrojo pasaulio apribojimo. Smulkios vaizdinės detalės gali būti prarastos ar perskaitytos klaidingai, o ilgai įvesčiai vis tiek reikia aiškių prioritetų. Išsaugokite pradinius puslapius, patikrinkite ištrauktas žymas ir kiekius bei validuokite bet kokį prašomą struktūruotai atrodantį tekstą prieš naudodami jį kaip duomenis. Vertinkite būtent 12B IT modelį su reprezentatyviais klausimais ir kalbomis. Naudingame galutiniame artefakte pateikiamas šaltiniu pagrįstas atsakymas, jam suprasti reikalingas samprotavimas ir likęs neapibrėžtumas, neapsimetant, kad sugeneruotas paaiškinimas yra atliktas įrankio veiksmas ar tiesioginė informacijos paieška.
", "aboutText": "Gemma 3 12B IT yra Google pagal instrukcijas papildomai mokytas 12B dydžio vaizdų ir kalbos modelis. Jis priklauso Gemma 3 šeimai, derinančiai teksto generavimą su vaizdų supratimu ir daugiakalbiu mokymu. Priesaga IT nurodo instrukcijų vykdymui skirtą modelio kontrolinį tašką, o ne iš anksto išmokytą modelį. Jo rezultatas yra tekstas: paaiškinimas, santrauka, atsakymas, tekstinis projektas ar kodas, parengtas pagal užklausoje pateiktą rašytinę ir vaizdinę medžiagą.\n\n12B modelis turi šeimai būdingą 128K žetonų kontekstą, kuriuo dalijasi įvestis ir sugeneruotas atsakymas. Išvestis naudoja po užklausos likusią dalį; modelio kortelė nesuteikia antro nepriklausomo 128K išvesties lango. Baziniai vaizdų rodiniai suvienodinami iki 896×896 ir kiekvienas pateikiamas 256 vaizdiniais žetonais. Rengdami puslapių rinkinį išsaugokite puslapių identifikatorius ir palikite vietos rezultatui. Užduokite konkretų klausimą apie aktualų turinį, užuot tikėjęsi, kad didelis konteksto langas savaime atrinks tinkamą klausimą.\n\nGamintojas nurodo, kad šio dydžio modeliui iš anksto mokyti naudota 12 bilijonų žetonų. Mokymo medžiaga apima daugiakalbius žiniatinklio dokumentus, kodą, matematiką ir vaizdus, o šeimos aprėptis viršija 140 kalbų. Ataskaitoje aprašoma žinių distiliacija ir patobulinta papildomo mokymo pagal instrukcijas metodika su mokymusi su pastiprinimu. Šiais etapais siekiama didinti naudingumą, matematinį ir kodo samprotavimą, instrukcijų laikymąsi ir daugiakalbį bendravimą. Atskiras mokymo biudžetas ir modelio kontrolinio taško tapatybė savaime nenustato konkretaus atsakymo kokybės, todėl palyginkite išvestį su pradine užduotimi.\n\nArchitektūroje naudojamas tik dekoderiu paremtas transformeris su grupuotų užklausų dėmesiu ir pasikartojančiu penkių vietinio dėmesio sluoksnių bei vieno visuotinio dėmesio sluoksnio deriniu. Vietiniai sluoksniai naudoja 1 024 žetonų intervalą, o visuotinis dėmesys palaiko ilgesnį kontekstą. 4B, 12B ir 27B modeliams bendras SigLIP vaizdų koduotuvas paverčia vaizdus kalbos modelio naudojamomis reprezentacijomis. SentencePiece žetonizatorius išsaugo tarpus ir kitus tuščiuosius simbolius, atskiria skaitmenis ir naudoja baitų lygmens kodavimą. Tai svarbu, kai reikia išlaikyti kodo formatavimą, skaitinį užrašymą ar daugiakalbį tekstą.\n\nVaizdinio apdorojimo eiga taip pat apima Pan and Scan: adaptyvios nepersidengiančios iškarpos padeda išsaugoti plačių arba didelės raiškos šaltinių turinį prieš kiekvienam rodiniui pasiekiant fiksuotos raiškos koduotuvą. Papildomi rodiniai keičia apdorojamą medžiagą. Analizuodami techninį dokumentą pateikite įskaitomą puslapį ir, kai reikia, aiškų lentelės ar diagramos, apie kurią klausiate, rodinį. Išsaugokite greta esantį matavimo vieneto, simbolio ar stulpelio apibrėžimą, kad atskiros vaizdo dalies perskaitymas neprarastų prasmės.\n\nSavasis IT užklausos formatas naudoja naudotojo ir modelio pokalbio žingsnius ir neturi atskiro sistemos vaidmens. Pageidaujamą vaidmenį, atsakymo taisykles ir užduotį pateikite pradinėje naudotojo užklausoje, pačiam pokalbiui naudodami tam skirtą formatavimo ar apdorojimo priemonę. Savarankiškas dokumentų analizės užklausos pavyzdys galėtų būti palyginti du procedūrų aprašymus, grąžinti sutampančių reikalavimų lentelę ir nustatyti prieštaravimus. Pažymėkite šaltinius, nurodykite, kuris reikalavimas turi pirmenybę, ir paprašykite modelio atskirti pateiktus faktus nuo savo interpretacijos.\n\nGamintojo kortelėje numatyti naudojimo būdai apima apibendrinimą, pagalbą pokalbio forma, duomenų iš vaizdų ištraukimą, rašymą ir mokymąsi. Daugiakalbiam paaiškinimui nurodykite tikslinį skaitytoją, terminiją ir detalumo lygį. Klausdami apie vaizdą įvardykite aptartinus objektus ar ryšius ir paprašykite galutinį atsakymą pagrindžiančių pastebėjimų. Kodo užduočiai pateikite tikrąją funkciją ir laukiamą elgseną; rezultatas gali pasiūlyti realizaciją, o ją paleisti ir patikrinti turi atskira programa. Ataskaitoje kvantuoti šeimos variantai skelbiami atskirai, todėl fiksuojant rezultatus šios 12B IT tapatybės negalima tyliai pakeisti kitu kvantuotu modelio kontroliniu tašku.\n\nGamintojas nurodo apribojimus, susijusius su mokymo aprėptimi, faktiniais netikslumais, kalbos niuansais ir sudėtingomis atviro pobūdžio užduotimis. Google taip pat įspėja, kad įtikinamas kalbinis šablonas gali sukurti atsakymą, kuriame nepaisoma kasdienio tikrojo pasaulio apribojimo. Smulkios vaizdinės detalės gali būti prarastos ar perskaitytos klaidingai, o ilgai įvesčiai vis tiek reikia aiškių prioritetų. Išsaugokite pradinius puslapius, patikrinkite ištrauktas žymas ir kiekius bei validuokite bet kokį prašomą struktūruotai atrodantį tekstą prieš naudodami jį kaip duomenis. Vertinkite būtent 12B IT modelį su reprezentatyviais klausimais ir kalbomis. Naudingame galutiniame artefakte pateikiamas šaltiniu pagrįstas atsakymas, jam suprasti reikalingas samprotavimas ir likęs neapibrėžtumas, neapsimetant, kad sugeneruotas paaiškinimas yra atliktas įrankio veiksmas ar tiesioginė informacijos paieška.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Explain an experiment to a learner\n\nExplain this class experiment to a 12-year-old in plain English. Two identical cups contain 200 ml of water at the same starting temperature. One is wrapped in wool; the other is uncovered. After 20 minutes the wrapped cup is warmer. Give the conclusion, what was controlled, and one improvement. Do not invent temperatures.Three short labelled parts: conclusion, controlled conditions and one practical improvement.The explanation distinguishes slowing heat loss from creating heat and preserves the given quantities without new measurements.google/gemma-3-12b-itGemma 3 12B IT yra atskira pagal instrukcijas papildomai mokyta Gemma 3 versija tekstui generuoti ir vaizdams suprasti. Naudokite ją klausimams apie dokumentus, paaiškinimams ir daugiakalbiam rašymui su bendru 128K kontekstu, aiškiai išlaikydami 12B modelio kontrolinio taško tapatybę ir jo savąjį pokalbio formatą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemma 3 12B IT yra Google pagal instrukcijas papildomai mokytas 12B dydžio vaizdų ir kalbos modelis. Jis priklauso Gemma 3 šeimai, derinančiai teksto generavimą su vaizdų supratimu ir daugiakalbiu mokymu. Priesaga IT nurodo instrukcijų vykdymui skirtą modelio kontrolinį tašką, o ne iš anksto išmokytą modelį. Jo rezultatas yra tekstas: paaiškinimas, santrauka, atsakymas, tekstinis projektas ar kodas, parengtas pagal užklausoje pateiktą rašytinę ir vaizdinę medžiagą.
12B modelis turi šeimai būdingą 128K žetonų kontekstą, kuriuo dalijasi įvestis ir sugeneruotas atsakymas. Išvestis naudoja po užklausos likusią dalį; modelio kortelė nesuteikia antro nepriklausomo 128K išvesties lango. Baziniai vaizdų rodiniai suvienodinami iki 896×896 ir kiekvienas pateikiamas 256 vaizdiniais žetonais. Rengdami puslapių rinkinį išsaugokite puslapių identifikatorius ir palikite vietos rezultatui. Užduokite konkretų klausimą apie aktualų turinį, užuot tikėjęsi, kad didelis konteksto langas savaime atrinks tinkamą klausimą.
Gamintojas nurodo, kad šio dydžio modeliui iš anksto mokyti naudota 12 bilijonų žetonų. Mokymo medžiaga apima daugiakalbius žiniatinklio dokumentus, kodą, matematiką ir vaizdus, o šeimos aprėptis viršija 140 kalbų. Ataskaitoje aprašoma žinių distiliacija ir patobulinta papildomo mokymo pagal instrukcijas metodika su mokymusi su pastiprinimu. Šiais etapais siekiama didinti naudingumą, matematinį ir kodo samprotavimą, instrukcijų laikymąsi ir daugiakalbį bendravimą. Atskiras mokymo biudžetas ir modelio kontrolinio taško tapatybė savaime nenustato konkretaus atsakymo kokybės, todėl palyginkite išvestį su pradine užduotimi.
Architektūroje naudojamas tik dekoderiu paremtas transformeris su grupuotų užklausų dėmesiu ir pasikartojančiu penkių vietinio dėmesio sluoksnių bei vieno visuotinio dėmesio sluoksnio deriniu. Vietiniai sluoksniai naudoja 1 024 žetonų intervalą, o visuotinis dėmesys palaiko ilgesnį kontekstą. 4B, 12B ir 27B modeliams bendras SigLIP vaizdų koduotuvas paverčia vaizdus kalbos modelio naudojamomis reprezentacijomis. SentencePiece žetonizatorius išsaugo tarpus ir kitus tuščiuosius simbolius, atskiria skaitmenis ir naudoja baitų lygmens kodavimą. Tai svarbu, kai reikia išlaikyti kodo formatavimą, skaitinį užrašymą ar daugiakalbį tekstą.
Vaizdinio apdorojimo eiga taip pat apima Pan and Scan: adaptyvios nepersidengiančios iškarpos padeda išsaugoti plačių arba didelės raiškos šaltinių turinį prieš kiekvienam rodiniui pasiekiant fiksuotos raiškos koduotuvą. Papildomi rodiniai keičia apdorojamą medžiagą. Analizuodami techninį dokumentą pateikite įskaitomą puslapį ir, kai reikia, aiškų lentelės ar diagramos, apie kurią klausiate, rodinį. Išsaugokite greta esantį matavimo vieneto, simbolio ar stulpelio apibrėžimą, kad atskiros vaizdo dalies perskaitymas neprarastų prasmės.
Savasis IT užklausos formatas naudoja naudotojo ir modelio pokalbio žingsnius ir neturi atskiro sistemos vaidmens. Pageidaujamą vaidmenį, atsakymo taisykles ir užduotį pateikite pradinėje naudotojo užklausoje, pačiam pokalbiui naudodami tam skirtą formatavimo ar apdorojimo priemonę. Savarankiškas dokumentų analizės užklausos pavyzdys galėtų būti palyginti du procedūrų aprašymus, grąžinti sutampančių reikalavimų lentelę ir nustatyti prieštaravimus. Pažymėkite šaltinius, nurodykite, kuris reikalavimas turi pirmenybę, ir paprašykite modelio atskirti pateiktus faktus nuo savo interpretacijos.
Gamintojo kortelėje numatyti naudojimo būdai apima apibendrinimą, pagalbą pokalbio forma, duomenų iš vaizdų ištraukimą, rašymą ir mokymąsi. Daugiakalbiam paaiškinimui nurodykite tikslinį skaitytoją, terminiją ir detalumo lygį. Klausdami apie vaizdą įvardykite aptartinus objektus ar ryšius ir paprašykite galutinį atsakymą pagrindžiančių pastebėjimų. Kodo užduočiai pateikite tikrąją funkciją ir laukiamą elgseną; rezultatas gali pasiūlyti realizaciją, o ją paleisti ir patikrinti turi atskira programa. Ataskaitoje kvantuoti šeimos variantai skelbiami atskirai, todėl fiksuojant rezultatus šios 12B IT tapatybės negalima tyliai pakeisti kitu kvantuotu modelio kontroliniu tašku.
Gamintojas nurodo apribojimus, susijusius su mokymo aprėptimi, faktiniais netikslumais, kalbos niuansais ir sudėtingomis atviro pobūdžio užduotimis. Google taip pat įspėja, kad įtikinamas kalbinis šablonas gali sukurti atsakymą, kuriame nepaisoma kasdienio tikrojo pasaulio apribojimo. Smulkios vaizdinės detalės gali būti prarastos ar perskaitytos klaidingai, o ilgai įvesčiai vis tiek reikia aiškių prioritetų. Išsaugokite pradinius puslapius, patikrinkite ištrauktas žymas ir kiekius bei validuokite bet kokį prašomą struktūruotai atrodantį tekstą prieš naudodami jį kaip duomenis. Vertinkite būtent 12B IT modelį su reprezentatyviais klausimais ir kalbomis. Naudingame galutiniame artefakte pateikiamas šaltiniu pagrįstas atsakymas, jam suprasti reikalingas samprotavimas ir likęs neapibrėžtumas, neapsimetant, kad sugeneruotas paaiškinimas yra atliktas įrankio veiksmas ar tiesioginė informacijos paieška.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos google/gemma-3-12b-it | 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 $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0003 / 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 $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemma-3-12b-it", "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='google/gemma-3-12b-it',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='google/gemma-3-12b-it',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 google/gemma-3-12b-it
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
google/gemma-3-12b-itGemma 3 12B IT yra atskira pagal instrukcijas papildomai mokyta Gemma 3 versija tekstui generuoti ir vaizdams suprasti. Naudokite ją klausimams apie dokumentus, paaiškinimams ir daugiakalbiam rašymui su bendru 128K kontekstu, aiškiai išlaikydami 12B modelio kontrolinio taško tapatybę ir jo savąjį pokalbio formatą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemma 3 12B IT yra Google pagal instrukcijas papildomai mokytas 12B dydžio vaizdų ir kalbos modelis. Jis priklauso Gemma 3 šeimai, derinančiai teksto generavimą su vaizdų supratimu ir daugiakalbiu mokymu. Priesaga IT nurodo instrukcijų vykdymui skirtą modelio kontrolinį tašką, o ne iš anksto išmokytą modelį. Jo rezultatas yra tekstas: paaiškinimas, santrauka, atsakymas, tekstinis projektas ar kodas, parengtas pagal užklausoje pateiktą rašytinę ir vaizdinę medžiagą.
12B modelis turi šeimai būdingą 128K žetonų kontekstą, kuriuo dalijasi įvestis ir sugeneruotas atsakymas. Išvestis naudoja po užklausos likusią dalį; modelio kortelė nesuteikia antro nepriklausomo 128K išvesties lango. Baziniai vaizdų rodiniai suvienodinami iki 896×896 ir kiekvienas pateikiamas 256 vaizdiniais žetonais. Rengdami puslapių rinkinį išsaugokite puslapių identifikatorius ir palikite vietos rezultatui. Užduokite konkretų klausimą apie aktualų turinį, užuot tikėjęsi, kad didelis konteksto langas savaime atrinks tinkamą klausimą.
Gamintojas nurodo, kad šio dydžio modeliui iš anksto mokyti naudota 12 bilijonų žetonų. Mokymo medžiaga apima daugiakalbius žiniatinklio dokumentus, kodą, matematiką ir vaizdus, o šeimos aprėptis viršija 140 kalbų. Ataskaitoje aprašoma žinių distiliacija ir patobulinta papildomo mokymo pagal instrukcijas metodika su mokymusi su pastiprinimu. Šiais etapais siekiama didinti naudingumą, matematinį ir kodo samprotavimą, instrukcijų laikymąsi ir daugiakalbį bendravimą. Atskiras mokymo biudžetas ir modelio kontrolinio taško tapatybė savaime nenustato konkretaus atsakymo kokybės, todėl palyginkite išvestį su pradine užduotimi.
Architektūroje naudojamas tik dekoderiu paremtas transformeris su grupuotų užklausų dėmesiu ir pasikartojančiu penkių vietinio dėmesio sluoksnių bei vieno visuotinio dėmesio sluoksnio deriniu. Vietiniai sluoksniai naudoja 1 024 žetonų intervalą, o visuotinis dėmesys palaiko ilgesnį kontekstą. 4B, 12B ir 27B modeliams bendras SigLIP vaizdų koduotuvas paverčia vaizdus kalbos modelio naudojamomis reprezentacijomis. SentencePiece žetonizatorius išsaugo tarpus ir kitus tuščiuosius simbolius, atskiria skaitmenis ir naudoja baitų lygmens kodavimą. Tai svarbu, kai reikia išlaikyti kodo formatavimą, skaitinį užrašymą ar daugiakalbį tekstą.
Vaizdinio apdorojimo eiga taip pat apima Pan and Scan: adaptyvios nepersidengiančios iškarpos padeda išsaugoti plačių arba didelės raiškos šaltinių turinį prieš kiekvienam rodiniui pasiekiant fiksuotos raiškos koduotuvą. Papildomi rodiniai keičia apdorojamą medžiagą. Analizuodami techninį dokumentą pateikite įskaitomą puslapį ir, kai reikia, aiškų lentelės ar diagramos, apie kurią klausiate, rodinį. Išsaugokite greta esantį matavimo vieneto, simbolio ar stulpelio apibrėžimą, kad atskiros vaizdo dalies perskaitymas neprarastų prasmės.
Savasis IT užklausos formatas naudoja naudotojo ir modelio pokalbio žingsnius ir neturi atskiro sistemos vaidmens. Pageidaujamą vaidmenį, atsakymo taisykles ir užduotį pateikite pradinėje naudotojo užklausoje, pačiam pokalbiui naudodami tam skirtą formatavimo ar apdorojimo priemonę. Savarankiškas dokumentų analizės užklausos pavyzdys galėtų būti palyginti du procedūrų aprašymus, grąžinti sutampančių reikalavimų lentelę ir nustatyti prieštaravimus. Pažymėkite šaltinius, nurodykite, kuris reikalavimas turi pirmenybę, ir paprašykite modelio atskirti pateiktus faktus nuo savo interpretacijos.
Gamintojo kortelėje numatyti naudojimo būdai apima apibendrinimą, pagalbą pokalbio forma, duomenų iš vaizdų ištraukimą, rašymą ir mokymąsi. Daugiakalbiam paaiškinimui nurodykite tikslinį skaitytoją, terminiją ir detalumo lygį. Klausdami apie vaizdą įvardykite aptartinus objektus ar ryšius ir paprašykite galutinį atsakymą pagrindžiančių pastebėjimų. Kodo užduočiai pateikite tikrąją funkciją ir laukiamą elgseną; rezultatas gali pasiūlyti realizaciją, o ją paleisti ir patikrinti turi atskira programa. Ataskaitoje kvantuoti šeimos variantai skelbiami atskirai, todėl fiksuojant rezultatus šios 12B IT tapatybės negalima tyliai pakeisti kitu kvantuotu modelio kontroliniu tašku.
Gamintojas nurodo apribojimus, susijusius su mokymo aprėptimi, faktiniais netikslumais, kalbos niuansais ir sudėtingomis atviro pobūdžio užduotimis. Google taip pat įspėja, kad įtikinamas kalbinis šablonas gali sukurti atsakymą, kuriame nepaisoma kasdienio tikrojo pasaulio apribojimo. Smulkios vaizdinės detalės gali būti prarastos ar perskaitytos klaidingai, o ilgai įvesčiai vis tiek reikia aiškių prioritetų. Išsaugokite pradinius puslapius, patikrinkite ištrauktas žymas ir kiekius bei validuokite bet kokį prašomą struktūruotai atrodantį tekstą prieš naudodami jį kaip duomenis. Vertinkite būtent 12B IT modelį su reprezentatyviais klausimais ir kalbomis. Naudingame galutiniame artefakte pateikiamas šaltiniu pagrįstas atsakymas, jam suprasti reikalingas samprotavimas ir likęs neapibrėžtumas, neapsimetant, kad sugeneruotas paaiškinimas yra atliktas įrankio veiksmas ar tiesioginė informacijos paieška.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos google/gemma-3-12b-it | 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 $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0003 / 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 $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "google/gemma-3-12b-it",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'google/gemma-3-12b-it', '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': 'google/gemma-3-12b-it', '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 google/gemma-3-12b-it
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Explain an experiment to a learner\n\nExplain this class experiment to a 12-year-old in plain English. Two identical cups contain 200 ml of water at the same starting temperature. One is wrapped in wool; the other is uncovered. After 20 minutes the wrapped cup is warmer. Give the conclusion, what was controlled, and one improvement. Do not invent temperatures.Three short labelled parts: conclusion, controlled conditions and one practical improvement.The explanation distinguishes slowing heat loss from creating heat and preserves the given quantities without new measurements.