LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
LFM2.5-24B-A2B yra LiquidAI tekstinio samprotavimo modelis įrankiais dirbantiems agentams, turintis iš viso 24B ir 2.45B aktyvių parametrų. Jis samprotauja prieš atsakydamas, palaiko įrankių iškvietimą ir schema paremtą išvestį bei paskelbtas su 128 000 žetonų kontekstu ir 8 192 žetonų atsakymo riba.
- Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
POST /v1/chat/completionsliquid/lfm-2.5-24b-a2b - Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
POST /v1/messagesliquid/lfm-2.5-24b-a2b
Apie modelį
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
LFM2.5-24B-A2B yra LiquidAI ekspertų mišinio modelis tekstiniam samprotavimui ir įrankius naudojantiems agentams. Jis turi iš viso 24 milijardus parametrų su 2,45 milijardo aktyvių parametrų vienam žetonui. Samprotavimas yra kiekvieno atsakymo dalis, todėl užduotis turėtų apibrėžti tikslą, naudotinus duomenis ir programai reikalingą rezultatą.
Nustatykite agentui apibrėžtos apimties tikslą
Modelis tinka darbo eigoms, kuriose kalbos modelis pasirenka kitą žingsnį, perskaito gautą stebėjimą ir toliau juda link laukiamo rezultato. Tikslą nurodykite programai patikrinamais terminais: rasti susijusį įrašą, palyginti dvi konfigūracijas, parengti pakeitimo pasiūlymą ar pateikti struktūrizuotą vertinimą.
Pateikite įrankius su aiškia paskirtimi ir užduoties kontekste išlaikykite jų grąžintus stebėjimus. Modelis skelbia įrankių iškvietimo palaikymą, įskaitant įrankio pasirinkimą, kai sąsaja pateikia tokią galimybę. Vykdymas priklauso programai, valdančiai tuos įrankius. Grąžintą stebėjimą atskirkite nuo modelio parašytos instrukcijos, ypač kai vėlesnis žingsnis priklauso nuo paieškos ar užklausos rezultato.
Informacijos paieška daug žinių reikalaujančiam darbui
Modelio leidėjas rekomenduoja informacijos paiešką ar paiešką žiniatinklyje užduotims, kurios priklauso nuo išsamių išorinių žinių. Duomenų gavimo žingsnį įtraukite į darbo eigą, užuot prašę modelio išgalvoti negautus faktus. Įvardykite rastas ištraukas ir paprašykite atsakyme susieti išvadas su tomis ištraukomis.
Pagalbos darbo eigai tai gali reikšti susijusios taisyklės radimą ir paaiškinimą, kaip ji taikoma pateiktam atvejui. Techninei užduočiai tai gali reikšti dokumentacijos ir konfigūracijos palyginimą prieš siūlant pakeitimą. Svarbų rastą turinį išlaikykite kontekste, kad galutinį atsakymą būtų galima patikrinti nekartojant kiekvienos paieškos.
Struktūrizuoti atsakymai ir atrankos pasirinkimai
Paskelbtas modelis palaiko schema paremtas struktūrizuotas išvestis. Apibrėžkite nedidelę rezultato formą pagal tai, ką programa naudoja, pavyzdžiui, pasirinkta kategorija, paaiškinimas, duomenų nuorodos ir kitas veiksmas. Modelio samprotavimo procesą atskirkite nuo laukų, kuriuos kitam komponentui reikia išsaugoti ar parodyti.
LiquidAI pateikia temperature 0,1, top_k 50 ir repetition_penalty 1,05 kaip paskelbtas atrankos rekomendacijas, o išsaugotas katalogas pakartoja tas numatytąsias vertes. Jos suteikia atkuriamą pradžios tašką konkrečiai darbo eigai įvertinti. Lygindami reprezentatyvias užduotis išlaikykite pasirinktas nuostatas nuoseklias.
Talpa ir kalba
Paskelbtas paslaugos įrašas nurodo 128 000 žetonų konteksto langą ir 8 192 žetonų atsakymo ribą. Parenkite glaustą atsakymo specifikaciją, kad galutinis artefaktas tilptų į tą išvesties limitą. Susijusius duomenis laikykite kartu ir palikite pakankamai išvesties vietos prašomam artefaktui.
Gamintojas nurodo daugiakalbį rinkinį, apimantį anglų, rusų, kinų, ispanų, arabų ir kitas kalbas. Naudodami modelį daugiakalbiam darbui išlaikykite šaltinio terminus ir nekeistinus vardus. Užduočiai su fiksuotu žodynu naudingas aiškus terminų sąrašas ir tos pačios išvesties taisyklės visoms kalboms.
Galimybės
- Tik tekstui skirtas samprotavimas naudojant ekspertų mišinį: iš viso 24B parametrų, aktyvių — 2.45B.
- Privalomas samprotavimas prieš galutinį atsakymą.
- Publikuoti įrankiai, įrankių pasirinkimas ir struktūrizuota išvestis pagal JSON schemą.
- Informacijos gavimu grindžiami darbo procesai užduotims, kurioms reikia žinių.
- Publikuotas 128 000 tokenų kontekstas ir 8 192 tokenų užbaigimo limitas.
Naudojimo atvejai
- Informacijos gavimu paremtas asistentas — Klausimas, gautos ištraukos ir reikalaujamas atsakymo išdėstymas. Rezultatas: Su duomenimis susietas atsakymas, kurį galima patikrinti pagal ištraukas.
- Pradinis rūšiavimas naudojant įrankius — Apibrėžtos apimties atvejis ir valdomi informacijos paieškos įrankiai. Rezultatas: Struktūrizuotas įvertinimas ir siūlomas kitas veiksmas.
- Konfigūracijų palyginimas — Susijusi konfigūracija, dokumentacija ir palyginimo kriterijai. Rezultatas: Nustatytų skirtumų rinkinys su pagrindžiančiais duomenimis.
- Daugiakalbė struktūrizuota analizė — Šaltinio tekstas, terminų žodynas ir nuoseklūs rezultatų laukai. Rezultatas: Palyginami įrašai, išsaugantys nekeistinus terminus.
Apribojimai
- Kontekstas — Publikuotas paslaugos konteksto langas: 128 000 tokenų.
- Atsakymas — Publikuotas užbaigimo limitas: 8 192 tokenai.
- Samprotavimas — Modelis samprotauja prieš atsakydamas; privalomas samprotavimas yra publikuotos konfigūracijos dalis.
- Įvestis / išvestis — Publikuotas modelis priima tekstą ir grąžina tekstą.
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions liquid/lfm-2.5-24b-a2b
liquid/lfm-2.5-24b-a2bPradžia
LFM2.5-24B-A2B yra LiquidAI tekstinio samprotavimo modelis įrankiais dirbantiems agentams, turintis iš viso 24B ir 2.45B aktyvių parametrų. Jis samprotauja prieš atsakydamas, palaiko įrankių iškvietimą ir schema paremtą išvestį bei paskelbtas su 128 000 žetonų kontekstu ir 8 192 žetonų atsakymo riba.
- Leidžiamos įvestys
- Tekstas
- Rezultatai
- Tekstas
Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions
- Įvestis
text- Išvestis
text- Išvesties formatas
- json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos liquid/lfm-2.5-24b-a2b | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Tekstinis pokalbis | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Įvesties medžiagos deriniai
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| 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 |
Parametrascontrol_scope | SpecifikacijaTekstinis pokalbis; stream yra loginė reikšmė, kurios numatytoji reikšmė yra false. |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Metodo pseudonimai: /chat/completions
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Planai
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
- Spartusis režimas
- Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą
- Flex režimas
- Nenurodyta Pasirinkus flex režimą
- Didžiausios samprotavimo pastangos
- Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)
Ailoot įkainiai
Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| 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 $0.0014 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 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 $0.0014 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"liquid/lfm-2.5-24b-a2b","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="liquid/lfm-2.5-24b-a2b", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
Gauti ir išsaugoti rezultatus
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
json arba SSE
Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| 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 |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| 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. |
Pseudonimai
Modelių pseudonimai
Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Metodų kelių pseudonimai
/chat/completions
Susiję ID iškvietimui
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages liquid/lfm-2.5-24b-a2b
liquid/lfm-2.5-24b-a2bPradžia
LFM2.5-24B-A2B yra LiquidAI tekstinio samprotavimo modelis įrankiais dirbantiems agentams, turintis iš viso 24B ir 2.45B aktyvių parametrų. Jis samprotauja prieš atsakydamas, palaiko įrankių iškvietimą ir schema paremtą išvestį bei paskelbtas su 128 000 žetonų kontekstu ir 8 192 žetonų atsakymo riba.
- Leidžiamos įvestys
- Tekstas
- Rezultatai
- json · sse
Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages
- Įvestis
text- Išvestis
json,sse- Išvesties formatas
- JSON arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos liquid/lfm-2.5-24b-a2b | 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 |
Įvesties medžiagos deriniai
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| 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
Planai
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
- Spartusis režimas
- Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą
- Flex režimas
- Nenurodyta Pasirinkus flex režimą
- Didžiausios samprotavimo pastangos
- Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)
Ailoot įkainiai
Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| 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 $0.0014 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 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 $0.0014 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
{
"model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Gauti ir išsaugoti rezultatus
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
JSON arba SSE
Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| 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. |
Pseudonimai
Modelių pseudonimai
Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Metodų kelių pseudonimai
/chat/completions
Susiję ID iškvietimui
FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
- Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:text→textPOST /v1/messages·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:text→json,sse- Kokius laukus naudoja užklausa?
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:model,messages,streamPOST /v1/messages·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:model,messages,max_tokens,stream- Kokie apribojimai taikomi?
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:messages.min_items:1