Gemma 4 26B A4B IT yra Google DeepMind pagal instrukcijas papildomai mokyta atviros Gemma 4 šeimos ekspertų mišinio versija. Oficialioje architektūros lentelėje nurodoma iš viso 25,2 milijardo parametrų ir 3,8 milijardo aktyvių parametrų; A4B įvardija suapvalintą aktyvių parametrų mastą. Jos paskirtis apima samprotavimą, programavimą, agentinius darbo procesus ir daugiarūšės įvesties supratimą. Ji yra atskira nuo iš anksto išmokytos versijos ir tankiojo 31B modelio.
Ekspertų mišinio architektūra kiekviename išvedimo žingsnyje aktyvuoja dalį parametrų: paskelbtoje architektūros lentelėje nurodomi aštuoni aktyvūs ekspertai iš 128 ir vienas bendras ekspertas. Google šią versiją pozicionuoja pagal išvedimo efektyvumą tankiojo modelio atžvilgiu. Ji derina 30 sluoksnių architektūrą ir 1 024 žetonų slankųjį langą su visuotiniu dėmesiu, 256K kontekstu ir vaizdų koduotuvu. Šie architektūros skaičiai aprašo gamintojo modelį, o ne garantuotą konkrečios programos delsą ar aparatinės įrangos konfigūraciją.
Jos 256K žetonų kontekstas palaiko užduotį, sujungiančią didelės apimties tekstą su vaizdine pagrindžiančia medžiaga. Vaizdus ir tekstą galima kaitalioti vienoje užklausoje; gamintojas geriausiam rezultatui rekomenduoja vaizdinį turinį pateikti prieš susijusį tekstą. Vaizdinės užduotys apima objektų aptikimą, dokumentų puslapių interpretavimą, ekranų ir sąsajų supratimą, diagramas, daugiakalbį OCR, rašyseną ir rodymą į objektus. Išvestis yra tekstas: ištrauktas turinys, paaiškinimas, kodas ar siūlomas įrankio veiksmas.
Vaizdo įrašų supratimas apdoroja kadrų seką. Modelio kortelėje nurodoma daugiausia 60 sekundžių, kai vaizdai apdorojami vieno kadro per sekundę dažniu. Paruoškite aktualų epizodą, išsaugokite kadrų tvarką ir pateikite klausimą apie matomą seką. Šis 26B/31B vaizdinis profilis nepriima garso; mažesnių Gemma 4 variantų, palaikančių garsą, sakytinės kalbos apdorojimo galimybės čia netaikomos. Jei užduočiai reikia sakytinės informacijos, pridėkite jos transkripciją kaip tekstą.
Konfigūruojamas mąstymas leidžia modeliui samprotauti prieš atsakant arba atsakyti tiesiogiai. Gemma 4 prideda savąjį sistemos vaidmenį šalia naudotojo ir asistento vaidmenų. Google užklausos formatas įjungia mąstymą sistemos užklausoje esančiu valdymo žetonu <|think|> ir atskiria mąstymo kanalą nuo galutinio atsakymo; dokumentuotas apdorojimo įrankis gali tvarkyti šį šabloną. Kelių žingsnių pokalbio istorijoje išsaugokite ankstesnius galutinius atsakymus ir neįtraukite ankstesnių minčių, išskyrus įrankių iškvietimų žingsnius, kuriuose, gamintojo teigimu, jas reikia išsaugoti.
Savasis funkcijų iškvietimas palaiko struktūruotą įrankių naudojimą, o Google pristatymo aprašyme taip pat dokumentuojama struktūruota JSON išvestis. Apibrėžkite užduotį, prieinamą funkciją ir laukiamą rezultatą; programa atlieka prašomą operaciją ir grąžina jos išvestį kitam žingsniui. Programavimo užduotis gali prašyti generuoti, užbaigti ar pataisyti kodą, o vaizdinis asistentas gali grąžintu tekstu paaiškinti diagramą ar ekraną. Funkcijos iškvietimo instrukcija yra atskira nuo prijungto veiksmo, kuris iš tikrųjų įvykdytas.
Kintamą vaizdo raišką valdo vaizdinių žetonų biudžetas. Dokumentuoti pasirinkimai yra 70, 140, 280, 560 ir 1 120 žetonų. Mažesni biudžetai tinka klasifikavimui, vaizdų aprašams ar kadrų sekoms; didesni išsaugo daugiau OCR, dokumentų analizės ir smulkaus teksto detalių, bet reikalauja daugiau skaičiavimų. Prieš ruošdami vaizdą nuspręskite, ar reikia bendros scenos, ar tikslių užrašų. Aiški etiketės iškarpa ištraukimo užduočiai gali būti naudingesnė nei nekonkretus prašymas patikrinti kiekvieną viso puslapio detalę.
Google rekomenduoja temperature 1.0, top-p 0.95 ir top-k 64 kaip šeimos žetonų parinkimo konfigūraciją. Modelio kortelė atskiria mokymą daugiau nei 140 kalbų nuo palaikymo be papildomo paruošimo daugiau nei 35 kalbomis. Nurodykite atsakymo kalbą ir užduotyje aiškiai išsaugokite domenų pavadinimus, laukų pavadinimus ar formules. 256K yra konteksto specifikacija; cituojama modelio kortelė nenustato atskiros universalios didžiausios išvesties ribos šiai versijai.
Dokumentų ir kodo užduočiai pateikite aktualaus puslapio vaizdą, rašytinį reikalavimą ir šaltinio fragmentą: „Perskaitykite žymas, paaiškinkite, kuo šis ekranas skiriasi nuo specifikacijos, ir pasiūlykite konkrečią pateikto kodo pataisą.“ Diagramai paprašykite atsakyme atskirti matomas reikšmes nuo išvestos tendencijos. Gemma modelio kortelėje nurodomi apribojimai, susiję su dviprasme kalba, labai sudėtingomis užduotimis ir neteisingais ar pasenusiais faktiniais teiginiais, todėl pridėkite patikimus faktus, kuriuos turi naudoti prašomas rezultatas, užuot tikėjęsi, kad juos suteiks mokymo žinios.
", "aboutText": "Gemma 4 26B A4B IT yra Google DeepMind pagal instrukcijas papildomai mokyta atviros Gemma 4 šeimos ekspertų mišinio versija. Oficialioje architektūros lentelėje nurodoma iš viso 25,2 milijardo parametrų ir 3,8 milijardo aktyvių parametrų; A4B įvardija suapvalintą aktyvių parametrų mastą. Jos paskirtis apima samprotavimą, programavimą, agentinius darbo procesus ir daugiarūšės įvesties supratimą. Ji yra atskira nuo iš anksto išmokytos versijos ir tankiojo 31B modelio.\n\nEkspertų mišinio architektūra kiekviename išvedimo žingsnyje aktyvuoja dalį parametrų: paskelbtoje architektūros lentelėje nurodomi aštuoni aktyvūs ekspertai iš 128 ir vienas bendras ekspertas. Google šią versiją pozicionuoja pagal išvedimo efektyvumą tankiojo modelio atžvilgiu. Ji derina 30 sluoksnių architektūrą ir 1 024 žetonų slankųjį langą su visuotiniu dėmesiu, 256K kontekstu ir vaizdų koduotuvu. Šie architektūros skaičiai aprašo gamintojo modelį, o ne garantuotą konkrečios programos delsą ar aparatinės įrangos konfigūraciją.\n\nJos 256K žetonų kontekstas palaiko užduotį, sujungiančią didelės apimties tekstą su vaizdine pagrindžiančia medžiaga. Vaizdus ir tekstą galima kaitalioti vienoje užklausoje; gamintojas geriausiam rezultatui rekomenduoja vaizdinį turinį pateikti prieš susijusį tekstą. Vaizdinės užduotys apima objektų aptikimą, dokumentų puslapių interpretavimą, ekranų ir sąsajų supratimą, diagramas, daugiakalbį OCR, rašyseną ir rodymą į objektus. Išvestis yra tekstas: ištrauktas turinys, paaiškinimas, kodas ar siūlomas įrankio veiksmas.\n\nVaizdo įrašų supratimas apdoroja kadrų seką. Modelio kortelėje nurodoma daugiausia 60 sekundžių, kai vaizdai apdorojami vieno kadro per sekundę dažniu. Paruoškite aktualų epizodą, išsaugokite kadrų tvarką ir pateikite klausimą apie matomą seką. Šis 26B/31B vaizdinis profilis nepriima garso; mažesnių Gemma 4 variantų, palaikančių garsą, sakytinės kalbos apdorojimo galimybės čia netaikomos. Jei užduočiai reikia sakytinės informacijos, pridėkite jos transkripciją kaip tekstą.\n\nKonfigūruojamas mąstymas leidžia modeliui samprotauti prieš atsakant arba atsakyti tiesiogiai. Gemma 4 prideda savąjį sistemos vaidmenį šalia naudotojo ir asistento vaidmenų. Google užklausos formatas įjungia mąstymą sistemos užklausoje esančiu valdymo žetonu <|think|> ir atskiria mąstymo kanalą nuo galutinio atsakymo; dokumentuotas apdorojimo įrankis gali tvarkyti šį šabloną. Kelių žingsnių pokalbio istorijoje išsaugokite ankstesnius galutinius atsakymus ir neįtraukite ankstesnių minčių, išskyrus įrankių iškvietimų žingsnius, kuriuose, gamintojo teigimu, jas reikia išsaugoti.\n\nSavasis funkcijų iškvietimas palaiko struktūruotą įrankių naudojimą, o Google pristatymo aprašyme taip pat dokumentuojama struktūruota JSON išvestis. Apibrėžkite užduotį, prieinamą funkciją ir laukiamą rezultatą; programa atlieka prašomą operaciją ir grąžina jos išvestį kitam žingsniui. Programavimo užduotis gali prašyti generuoti, užbaigti ar pataisyti kodą, o vaizdinis asistentas gali grąžintu tekstu paaiškinti diagramą ar ekraną. Funkcijos iškvietimo instrukcija yra atskira nuo prijungto veiksmo, kuris iš tikrųjų įvykdytas.\n\nKintamą vaizdo raišką valdo vaizdinių žetonų biudžetas. Dokumentuoti pasirinkimai yra 70, 140, 280, 560 ir 1 120 žetonų. Mažesni biudžetai tinka klasifikavimui, vaizdų aprašams ar kadrų sekoms; didesni išsaugo daugiau OCR, dokumentų analizės ir smulkaus teksto detalių, bet reikalauja daugiau skaičiavimų. Prieš ruošdami vaizdą nuspręskite, ar reikia bendros scenos, ar tikslių užrašų. Aiški etiketės iškarpa ištraukimo užduočiai gali būti naudingesnė nei nekonkretus prašymas patikrinti kiekvieną viso puslapio detalę.\n\nGoogle rekomenduoja temperature 1.0, top-p 0.95 ir top-k 64 kaip šeimos žetonų parinkimo konfigūraciją. Modelio kortelė atskiria mokymą daugiau nei 140 kalbų nuo palaikymo be papildomo paruošimo daugiau nei 35 kalbomis. Nurodykite atsakymo kalbą ir užduotyje aiškiai išsaugokite domenų pavadinimus, laukų pavadinimus ar formules. 256K yra konteksto specifikacija; cituojama modelio kortelė nenustato atskiros universalios didžiausios išvesties ribos šiai versijai.\n\nDokumentų ir kodo užduočiai pateikite aktualaus puslapio vaizdą, rašytinį reikalavimą ir šaltinio fragmentą: „Perskaitykite žymas, paaiškinkite, kuo šis ekranas skiriasi nuo specifikacijos, ir pasiūlykite konkrečią pateikto kodo pataisą.“ Diagramai paprašykite atsakyme atskirti matomas reikšmes nuo išvestos tendencijos. Gemma modelio kortelėje nurodomi apribojimai, susiję su dviprasme kalba, labai sudėtingomis užduotimis ir neteisingais ar pasenusiais faktiniais teiginiais, todėl pridėkite patikimus faktus, kuriuos turi naudoti prašomas rezultatas, užuot tikėjęsi, kad juos suteiks mokymo žinios.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Compare readings and inferred trends\n\nAnalyze this transcribed chart data: week 1, 20 returns from 1,000 orders; week 2, 24 from 1,200; week 3, 18 from 600. Calculate each return rate, distinguish counts from rates and write a two-sentence operations note. Do not infer the cause of any change from these values alone.A three-row rate table and an operations note separating observed values from causal interpretation.Check percentages use each week's own order count and the note does not equate fewer returns with a lower rate.google/gemma-4-26b-a4b-itGemma 4 26B A4B IT yra Google pagal instrukcijas papildomai mokytas ekspertų mišinio modelis tekstiniam ir vaizdiniam samprotavimui. Jis derina 256K kontekstą, vaizdų ir kadrais paremtų vaizdo įrašų supratimą, konfigūruojamą mąstymą ir savąjį funkcijų iškvietimą su tekstine išvestimi.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemma 4 26B A4B IT yra Google DeepMind pagal instrukcijas papildomai mokyta atviros Gemma 4 šeimos ekspertų mišinio versija. Oficialioje architektūros lentelėje nurodoma iš viso 25,2 milijardo parametrų ir 3,8 milijardo aktyvių parametrų; A4B įvardija suapvalintą aktyvių parametrų mastą. Jos paskirtis apima samprotavimą, programavimą, agentinius darbo procesus ir daugiarūšės įvesties supratimą. Ji yra atskira nuo iš anksto išmokytos versijos ir tankiojo 31B modelio.
Ekspertų mišinio architektūra kiekviename išvedimo žingsnyje aktyvuoja dalį parametrų: paskelbtoje architektūros lentelėje nurodomi aštuoni aktyvūs ekspertai iš 128 ir vienas bendras ekspertas. Google šią versiją pozicionuoja pagal išvedimo efektyvumą tankiojo modelio atžvilgiu. Ji derina 30 sluoksnių architektūrą ir 1 024 žetonų slankųjį langą su visuotiniu dėmesiu, 256K kontekstu ir vaizdų koduotuvu. Šie architektūros skaičiai aprašo gamintojo modelį, o ne garantuotą konkrečios programos delsą ar aparatinės įrangos konfigūraciją.
Jos 256K žetonų kontekstas palaiko užduotį, sujungiančią didelės apimties tekstą su vaizdine pagrindžiančia medžiaga. Vaizdus ir tekstą galima kaitalioti vienoje užklausoje; gamintojas geriausiam rezultatui rekomenduoja vaizdinį turinį pateikti prieš susijusį tekstą. Vaizdinės užduotys apima objektų aptikimą, dokumentų puslapių interpretavimą, ekranų ir sąsajų supratimą, diagramas, daugiakalbį OCR, rašyseną ir rodymą į objektus. Išvestis yra tekstas: ištrauktas turinys, paaiškinimas, kodas ar siūlomas įrankio veiksmas.
Vaizdo įrašų supratimas apdoroja kadrų seką. Modelio kortelėje nurodoma daugiausia 60 sekundžių, kai vaizdai apdorojami vieno kadro per sekundę dažniu. Paruoškite aktualų epizodą, išsaugokite kadrų tvarką ir pateikite klausimą apie matomą seką. Šis 26B/31B vaizdinis profilis nepriima garso; mažesnių Gemma 4 variantų, palaikančių garsą, sakytinės kalbos apdorojimo galimybės čia netaikomos. Jei užduočiai reikia sakytinės informacijos, pridėkite jos transkripciją kaip tekstą.
Konfigūruojamas mąstymas leidžia modeliui samprotauti prieš atsakant arba atsakyti tiesiogiai. Gemma 4 prideda savąjį sistemos vaidmenį šalia naudotojo ir asistento vaidmenų. Google užklausos formatas įjungia mąstymą sistemos užklausoje esančiu valdymo žetonu <|think|> ir atskiria mąstymo kanalą nuo galutinio atsakymo; dokumentuotas apdorojimo įrankis gali tvarkyti šį šabloną. Kelių žingsnių pokalbio istorijoje išsaugokite ankstesnius galutinius atsakymus ir neįtraukite ankstesnių minčių, išskyrus įrankių iškvietimų žingsnius, kuriuose, gamintojo teigimu, jas reikia išsaugoti.
Savasis funkcijų iškvietimas palaiko struktūruotą įrankių naudojimą, o Google pristatymo aprašyme taip pat dokumentuojama struktūruota JSON išvestis. Apibrėžkite užduotį, prieinamą funkciją ir laukiamą rezultatą; programa atlieka prašomą operaciją ir grąžina jos išvestį kitam žingsniui. Programavimo užduotis gali prašyti generuoti, užbaigti ar pataisyti kodą, o vaizdinis asistentas gali grąžintu tekstu paaiškinti diagramą ar ekraną. Funkcijos iškvietimo instrukcija yra atskira nuo prijungto veiksmo, kuris iš tikrųjų įvykdytas.
Kintamą vaizdo raišką valdo vaizdinių žetonų biudžetas. Dokumentuoti pasirinkimai yra 70, 140, 280, 560 ir 1 120 žetonų. Mažesni biudžetai tinka klasifikavimui, vaizdų aprašams ar kadrų sekoms; didesni išsaugo daugiau OCR, dokumentų analizės ir smulkaus teksto detalių, bet reikalauja daugiau skaičiavimų. Prieš ruošdami vaizdą nuspręskite, ar reikia bendros scenos, ar tikslių užrašų. Aiški etiketės iškarpa ištraukimo užduočiai gali būti naudingesnė nei nekonkretus prašymas patikrinti kiekvieną viso puslapio detalę.
Google rekomenduoja temperature 1.0, top-p 0.95 ir top-k 64 kaip šeimos žetonų parinkimo konfigūraciją. Modelio kortelė atskiria mokymą daugiau nei 140 kalbų nuo palaikymo be papildomo paruošimo daugiau nei 35 kalbomis. Nurodykite atsakymo kalbą ir užduotyje aiškiai išsaugokite domenų pavadinimus, laukų pavadinimus ar formules. 256K yra konteksto specifikacija; cituojama modelio kortelė nenustato atskiros universalios didžiausios išvesties ribos šiai versijai.
Dokumentų ir kodo užduočiai pateikite aktualaus puslapio vaizdą, rašytinį reikalavimą ir šaltinio fragmentą: „Perskaitykite žymas, paaiškinkite, kuo šis ekranas skiriasi nuo specifikacijos, ir pasiūlykite konkrečią pateikto kodo pataisą.“ Diagramai paprašykite atsakyme atskirti matomas reikšmes nuo išvestos tendencijos. Gemma modelio kortelėje nurodomi apribojimai, susiję su dviprasme kalba, labai sudėtingomis užduotimis ir neteisingais ar pasenusiais faktiniais teiginiais, todėl pridėkite patikimus faktus, kuriuos turi naudoti prašomas rezultatas, užuot tikėjęsi, kad juos suteiks mokymo žinios.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos google/gemma-4-26b-a4b-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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemma-4-26b-a4b-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-4-26b-a4b-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-4-26b-a4b-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-4-26b-a4b-it
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
google/gemma-4-26b-a4b-itGemma 4 26B A4B IT yra Google pagal instrukcijas papildomai mokytas ekspertų mišinio modelis tekstiniam ir vaizdiniam samprotavimui. Jis derina 256K kontekstą, vaizdų ir kadrais paremtų vaizdo įrašų supratimą, konfigūruojamą mąstymą ir savąjį funkcijų iškvietimą su tekstine išvestimi.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemma 4 26B A4B IT yra Google DeepMind pagal instrukcijas papildomai mokyta atviros Gemma 4 šeimos ekspertų mišinio versija. Oficialioje architektūros lentelėje nurodoma iš viso 25,2 milijardo parametrų ir 3,8 milijardo aktyvių parametrų; A4B įvardija suapvalintą aktyvių parametrų mastą. Jos paskirtis apima samprotavimą, programavimą, agentinius darbo procesus ir daugiarūšės įvesties supratimą. Ji yra atskira nuo iš anksto išmokytos versijos ir tankiojo 31B modelio.
Ekspertų mišinio architektūra kiekviename išvedimo žingsnyje aktyvuoja dalį parametrų: paskelbtoje architektūros lentelėje nurodomi aštuoni aktyvūs ekspertai iš 128 ir vienas bendras ekspertas. Google šią versiją pozicionuoja pagal išvedimo efektyvumą tankiojo modelio atžvilgiu. Ji derina 30 sluoksnių architektūrą ir 1 024 žetonų slankųjį langą su visuotiniu dėmesiu, 256K kontekstu ir vaizdų koduotuvu. Šie architektūros skaičiai aprašo gamintojo modelį, o ne garantuotą konkrečios programos delsą ar aparatinės įrangos konfigūraciją.
Jos 256K žetonų kontekstas palaiko užduotį, sujungiančią didelės apimties tekstą su vaizdine pagrindžiančia medžiaga. Vaizdus ir tekstą galima kaitalioti vienoje užklausoje; gamintojas geriausiam rezultatui rekomenduoja vaizdinį turinį pateikti prieš susijusį tekstą. Vaizdinės užduotys apima objektų aptikimą, dokumentų puslapių interpretavimą, ekranų ir sąsajų supratimą, diagramas, daugiakalbį OCR, rašyseną ir rodymą į objektus. Išvestis yra tekstas: ištrauktas turinys, paaiškinimas, kodas ar siūlomas įrankio veiksmas.
Vaizdo įrašų supratimas apdoroja kadrų seką. Modelio kortelėje nurodoma daugiausia 60 sekundžių, kai vaizdai apdorojami vieno kadro per sekundę dažniu. Paruoškite aktualų epizodą, išsaugokite kadrų tvarką ir pateikite klausimą apie matomą seką. Šis 26B/31B vaizdinis profilis nepriima garso; mažesnių Gemma 4 variantų, palaikančių garsą, sakytinės kalbos apdorojimo galimybės čia netaikomos. Jei užduočiai reikia sakytinės informacijos, pridėkite jos transkripciją kaip tekstą.
Konfigūruojamas mąstymas leidžia modeliui samprotauti prieš atsakant arba atsakyti tiesiogiai. Gemma 4 prideda savąjį sistemos vaidmenį šalia naudotojo ir asistento vaidmenų. Google užklausos formatas įjungia mąstymą sistemos užklausoje esančiu valdymo žetonu <|think|> ir atskiria mąstymo kanalą nuo galutinio atsakymo; dokumentuotas apdorojimo įrankis gali tvarkyti šį šabloną. Kelių žingsnių pokalbio istorijoje išsaugokite ankstesnius galutinius atsakymus ir neįtraukite ankstesnių minčių, išskyrus įrankių iškvietimų žingsnius, kuriuose, gamintojo teigimu, jas reikia išsaugoti.
Savasis funkcijų iškvietimas palaiko struktūruotą įrankių naudojimą, o Google pristatymo aprašyme taip pat dokumentuojama struktūruota JSON išvestis. Apibrėžkite užduotį, prieinamą funkciją ir laukiamą rezultatą; programa atlieka prašomą operaciją ir grąžina jos išvestį kitam žingsniui. Programavimo užduotis gali prašyti generuoti, užbaigti ar pataisyti kodą, o vaizdinis asistentas gali grąžintu tekstu paaiškinti diagramą ar ekraną. Funkcijos iškvietimo instrukcija yra atskira nuo prijungto veiksmo, kuris iš tikrųjų įvykdytas.
Kintamą vaizdo raišką valdo vaizdinių žetonų biudžetas. Dokumentuoti pasirinkimai yra 70, 140, 280, 560 ir 1 120 žetonų. Mažesni biudžetai tinka klasifikavimui, vaizdų aprašams ar kadrų sekoms; didesni išsaugo daugiau OCR, dokumentų analizės ir smulkaus teksto detalių, bet reikalauja daugiau skaičiavimų. Prieš ruošdami vaizdą nuspręskite, ar reikia bendros scenos, ar tikslių užrašų. Aiški etiketės iškarpa ištraukimo užduočiai gali būti naudingesnė nei nekonkretus prašymas patikrinti kiekvieną viso puslapio detalę.
Google rekomenduoja temperature 1.0, top-p 0.95 ir top-k 64 kaip šeimos žetonų parinkimo konfigūraciją. Modelio kortelė atskiria mokymą daugiau nei 140 kalbų nuo palaikymo be papildomo paruošimo daugiau nei 35 kalbomis. Nurodykite atsakymo kalbą ir užduotyje aiškiai išsaugokite domenų pavadinimus, laukų pavadinimus ar formules. 256K yra konteksto specifikacija; cituojama modelio kortelė nenustato atskiros universalios didžiausios išvesties ribos šiai versijai.
Dokumentų ir kodo užduočiai pateikite aktualaus puslapio vaizdą, rašytinį reikalavimą ir šaltinio fragmentą: „Perskaitykite žymas, paaiškinkite, kuo šis ekranas skiriasi nuo specifikacijos, ir pasiūlykite konkrečią pateikto kodo pataisą.“ Diagramai paprašykite atsakyme atskirti matomas reikšmes nuo išvestos tendencijos. Gemma modelio kortelėje nurodomi apribojimai, susiję su dviprasme kalba, labai sudėtingomis užduotimis ir neteisingais ar pasenusiais faktiniais teiginiais, todėl pridėkite patikimus faktus, kuriuos turi naudoti prašomas rezultatas, užuot tikėjęsi, kad juos suteiks mokymo žinios.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos google/gemma-4-26b-a4b-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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4-26b-a4b-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-4-26b-a4b-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-4-26b-a4b-it
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Compare readings and inferred trends\n\nAnalyze this transcribed chart data: week 1, 20 returns from 1,000 orders; week 2, 24 from 1,200; week 3, 18 from 600. Calculate each return rate, distinguish counts from rates and write a two-sentence operations note. Do not infer the cause of any change from these values alone.A three-row rate table and an operations note separating observed values from causal interpretation.Check percentages use each week's own order count and the note does not equate fewer returns with a lower rate.