Source: https://ailoot.ai/models/lt/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/
Language: lt

# LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/facts.json)

## [LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B](https://ailoot.ai/models/lt/liquid-lfm-2-5-24b-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/completions` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/lt/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/lt/liquid-lfm-2-5-24b-a2b/#method-1)

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-a2b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=chat)

LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`

### Pradžia

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos liquid/lfm-2.5-24b-a2b | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Tekstinis pokalbis | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |

Įvesties medžiagos deriniai

**Tekstas** · UTF8 tekstas

`messages[].content`

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`messages` | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
| Parametras`file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parametras`control_scope` | SpecifikacijaTekstinis pokalbis; stream yra loginė reikšmė, kurios numatytoji reikšmė yra false. |
| Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext |
| Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse |
| Parametras`multimodal_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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

curlPython SDK

```bash
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
```

```python
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 |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=chat)

#### Metodų kelių pseudonimai

`/chat/completions`

#### Susiję ID iškvietimui

[`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`

[`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=messages)

LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`

### Pradžia

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos liquid/lfm-2.5-24b-a2b | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |

Įvesties medžiagos deriniai

**Tekstas** · UTF-8 tekstas

`messages[].content eilutė`

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`text_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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą

```json
{
  "model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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
```

```python
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 |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=messages)

#### Metodų kelių pseudonimai

`/chat/completions`

#### Susiję ID iškvietimui

[`liquid/lfm-2.5-24b-a2b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-24b-a2b&fmt=messages)

FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

`POST /v1/chat/completions` · `liquid/lfm-2.5-24b-a2b`: `text` → `text` `POST /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`, `stream` `POST /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`

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

## Įmonė ir jos projektų portfelis

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

## Pirkite žetonus su nuolaida.

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

Prenumerata

Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.

Nuolaidos kodas iki 50%

Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.

Išlaidos istorijoje

Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

[Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/)

## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

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

Komercinė programa

Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.

Perpardavėjo licencija

Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.

Dokumentai svetainėje

Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

[Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt)

## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis





Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole.





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





Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.