Source: https://ailoot.ai/models/lt/llama3-1-70b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/llama3-1-70b/ Language: lt # Llama3.1-70B [Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/llama3-1-70b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/llama3-1-70b/facts.json) ## [Llama3.1-70B](https://ailoot.ai/models/lt/llama3-1-70b/) Llama 3.1 70B – vardinis Meta daugiakalbis teksto profilis, kurio sąraše nurodytas 128,000 žetonų kontekstas. Pateikite ištrauką, pokalbį ar kodo fragmentą ir nurodykite grąžintiną paaiškinimą, pataisymą ar su šaltiniais susietą santrauką. - [**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `llama3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/llama3-1-70b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `llama3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/llama3-1-70b/#method-1) Apie modelį Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau. Llama 3.1 70B – vardinis talpinamas profilis Meta Llama 3.1 šeimoje. Jo modelio sąraše nurodytas 128,000 žetonų konteksto ilgis. Gamintojas dokumentuoja teksto įvestį ir teksto arba kodo išvestį šeimos 8B, 70B bei 405B dydžiams. Iš anksto mokyti ir pagal nurodymus pritaikyti leidimai paskelbti atskirai; šioje kortelėje išlaikomas talpinamo profilio identifikatorius. #### Paaiškinkite arba pataisykite ištrauką Pateikite tekstą ir įvardykite skaitytojui reikalingą rezultatą. Paaiškinimas gali sutelkti dėmesį į ištraukos terminą, reikalavimą ar ryšį. Perrašymui galima nurodyti auditoriją, toną ir pageidaujamą ilgį, išsaugant originalią prasmę. Išsaugokite šaltinių žymas, vardus ir kiekius, kai jie svarbūs peržiūrai. Pokalbio santraukai galima prašyti kliento problemos, jau atliktų veiksmų ir likusio klausimo. Pateikite susijusias žinutes ir prašykite jų žymų kartu su santrauka, kad būtų galima patikrinti kiekvieną detalę. #### Dirbkite su kodu ar keliomis ištraukomis Kodo klausimas gali pateikti susijusį fragmentą, jo įvestis ir veikimą, kurį jis turi įgyvendinti. Prašykite paaiškinimo ar tikslinio pasiūlymo su pavyzdžiu, leidžiančiu jį patikrinti. Prieš integruodami bet kokį grąžintą įgyvendinimą, paleiskite jį tikslinėje kūrimo aplinkoje. Ištraukų palyginimui pažymėkite šaltinius ir nurodykite nagrinėtinus aspektus. Prašykite pastebėjimo apie kiekvieną aspektą ir jį pagrindžiančios šaltinio žymos. Konkreti išvesties forma suteikia peržiūrėtojui aiškų vertinimo objektą. #### Suplanuokite kontekstą ir kalbą Nurodytą kontekstą naudokite susijusiai medžiagai ir ankstesniems sprendimams, palikdami vietos atsakymui. Nurodykite atsakymo kalbą ir prireikus pateikite pageidaujamą terminiją. Klausimams, priklausantiems nuo dabartinių faktų, pateikite dabartinius įrodymus, nes šeima mokyta su neprijungtu duomenų rinkiniu. Profilio tapatybę išsaugokite kartu su užklausa ir rezultatu. Savybes, priklausančias nuo konkretaus iš anksto mokyto ar pagal nurodymus pritaikyto kontrolinio taško, reikėtų priskirti faktiškai pasirinktam leidimui. Praktinė užduotis ### Praktinė užduotis Techninis pavyzdys anglų kalba ``` Summarize a customer conversation Summarize this support conversation for a colleague. [M1 customer] Export fails for February orders. [M2 agent] Asked for the error text. [M3 customer] Error E-17; January exports work. Return the issue, evidence already received and the next unanswered question. Keep the message labels and do not claim a diagnosis. ``` #### Laukiamas rezultatas ``` Three labelled handover fields tied to M1-M3, distinguishing the symptom from an unconfirmed cause. ``` #### Rezultato patikra ``` Check that E-17 and the January/February distinction remain and no fix is asserted. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `llama3.1-70b` [`llama3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=llama3.1-70b&route=Ultra&caller=llama3.1-70b&fmt=chat) Meta /`llama3.1-70b` ### Pradžia Llama 3.1 70B – vardinis Meta daugiakalbis teksto profilis, kurio sąraše nurodytas 128,000 žetonų kontekstas. Pateikite ištrauką, pokalbį ar kodo fragmentą ir nurodykite grąžintiną paaiškinimą, pataisymą ar su šaltiniais susietą santrauką. 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 llama3.1-70b | Numatyta— | | Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— | | Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | 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— | | Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— | | Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | | Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— | | Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`modalities` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— | | Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— | | Laukas`cache_control.ttl` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— | 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, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametras`control_scope` | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių | | Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext | | Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse | | Parametras`multimodal_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. ### 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 | Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis | | --- | --- | --- | | KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.003** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis curlPython SDKPython srautas ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "llama3.1-70b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') 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='llama3.1-70b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) 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")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path 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) 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)) with client.chat.completions.stream(model='llama3.1-70b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 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** [`llama3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=llama3.1-70b&route=Ultra&caller=llama3.1-70b&fmt=chat) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`llama3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=llama3.1-70b&route=Ultra&caller=llama3.1-70b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `llama3.1-70b` [`llama3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=llama3.1-70b&route=Ultra&caller=llama3.1-70b&fmt=messages) Meta /`llama3.1-70b` ### Pradžia Llama 3.1 70B – vardinis Meta daugiakalbis teksto profilis, kurio sąraše nurodytas 128,000 žetonų kontekstas. Pateikite ištrauką, pokalbį ar kodo fragmentą ir nurodykite grąžintiną paaiškinimą, pataisymą ar su šaltiniais susietą santrauką. 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 llama3.1-70b | 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 | Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis | | --- | --- | --- | | KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.003** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą ```json { "model": "llama3.1-70b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'llama3.1-70b', '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': 'llama3.1-70b', '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** [`llama3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=llama3.1-70b&route=Ultra&caller=llama3.1-70b&fmt=messages) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`llama3.1-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=llama3.1-70b&route=Ultra&caller=llama3.1-70b&fmt=messages) FAQ · Llama3.1-70B Kokios įvestys ir rezultatai prieinami? `POST /v1/chat/completions` · `llama3.1-70b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `llama3.1-70b`: `text` → `json`, `sse` Kokius laukus naudoja užklausa? `POST /v1/chat/completions` · `llama3.1-70b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `llama3.1-70b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Kokie apribojimai taikomi? `POST /v1/chat/completions` · `llama3.1-70b`: `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.