Command A+ ialah model penaakulan multimodal Cohere keluaran Mei 2026 untuk tugasan perusahaan kompleks. Ia menggabungkan input teks serta imej dengan output teks dan menyokong 48 bahasa, termasuk semua bahasa rasmi Kesatuan Eropah. Pengeluar memposisikannya untuk ejen berbilang bahasa yang menganalisis bukti, menyelesaikan masalah dan menggunakan alat dibekalkan aplikasi. Ini edisi berasingan daripada Command A teks sahaja terdahulu serta model Vision dan Reasoning khusus.
Cohere menerangkan seni bina campuran pakar jarang dengan 218 bilion jumlah parameter dan 25 bilion parameter aktif. Profil terbitannya mempunyai konteks 128,000 token dan output maksimum 64,000 token. Tarikh akhir pengetahuan disenaraikan ialah 1 April 2025. Bahan sumber, perbualan dan hasil terjana perlu muat dalam bajet permintaan yang terpakai; berikan bukti semasa atau alat sesuai apabila tugasan bergantung pada maklumat di luar pengetahuan latihan.
Aliran kerja penaakulan hibrid pengeluar boleh mengaktifkan pemikiran sebelum respons teks akhir atau mematikannya untuk jawapan langsung. Bajet pemikiran mengawal proses perantaraan, sementara respons masih memerlukan ruang untuk menyampaikan hasil. Tentukan jawapan secara bebas: memo keputusan, perbandingan, penjelasan diterjemahkan atau rekod berstruktur. Untuk tugasan berbilang bahasa, nyatakan bahasa output serta nama khas, pengecam medan dan petikan yang mesti mengekalkan bentuk asal.
Contoh arahan ialah: “Bandingkan petikan dasar ini, jelaskan perbezaan operasi dalam bahasa yang diminta dan kenal pasti ayat sumber yang menyokong setiap kesimpulan.” Ini menggabungkan pemahaman berbilang bahasa dengan penaakulan bukti sebenar, bukannya meminta penerangan dasar tanpa sokongan.
Panduan imej Cohere merangkumi carta, rajah, jadual dalam imej, pengecaman dokumen dan soalan berasaskan imej. Sediakan halaman yang boleh dibaca dan pelihara tajuk, unit serta label paksi. Apabila butiran kecil, besarkannya tanpa kehilangan konteks sekeliling dan gunakan pilihan butiran imej yang didokumenkan yang sesuai dengan tugasan. Pembuat menyatakan prestasi visual boleh berbeza untuk tulisan bukan Latin.
Aliran kerja imej yang didokumenkan menerima PNG, JPEG, WEBP dan GIF tanpa animasi, dengan sehingga 20 imej atau jumlah 20 MB setiap permintaan, mengikut had yang dicapai dahulu. Ini sempadan aliran kerja pengeluar. Untuk pengekstrakan, minta medan khusus dan rujukan imej sumber; untuk analisis carta, minta nilai kelihatan berasingan daripada tafsiran. Model memulangkan teks, maka penjanaan atau penyuntingan imej ialah tugasan output berbeza.
Command A+ menyenaraikan petikan sumber, penggunaan alat, output berstruktur dan mod keselamatan antara keupayaannya. Berikan pengecam bermakna kepada dokumen serta bekalkan fungsi alat dengan huraian dan skema argumen. Model boleh memilih operasi, aplikasi melaksanakannya dan memulangkan hasil, lalu jawapan berikutnya boleh menggunakan bukti itu. Sumber perolehan, cadangan tindakan model dan hasil dilaksanakan perlu kekal dapat dibezakan dalam rekod tugasan.
Untuk hasil berstruktur, tentukan setiap medan dan cara data yang tiada dijangka dikendalikan. Semak kandungan dengan sumbernya walaupun format sah. Hasil serahan akhir berguna mengandungi jawapan diminta, bukti sokongan dan sebarang maklumat belum selesai yang mempengaruhi kesimpulan. Ini memastikan keupayaan multimodal serta penaakulan model terikat pada tugasan perusahaan konkrit tanpa memberikan profil Command A terdahulu kepada edisi ini.
", "aboutText": "Command A+ ialah model penaakulan multimodal Cohere keluaran Mei 2026 untuk tugasan perusahaan kompleks. Ia menggabungkan input teks serta imej dengan output teks dan menyokong 48 bahasa, termasuk semua bahasa rasmi Kesatuan Eropah. Pengeluar memposisikannya untuk ejen berbilang bahasa yang menganalisis bukti, menyelesaikan masalah dan menggunakan alat dibekalkan aplikasi. Ini edisi berasingan daripada Command A teks sahaja terdahulu serta model Vision dan Reasoning khusus.\n\n### Sifat model dan saiz tugasan\n\nCohere menerangkan seni bina campuran pakar jarang dengan 218 bilion jumlah parameter dan 25 bilion parameter aktif. Profil terbitannya mempunyai konteks 128,000 token dan output maksimum 64,000 token. Tarikh akhir pengetahuan disenaraikan ialah 1 April 2025. Bahan sumber, perbualan dan hasil terjana perlu muat dalam bajet permintaan yang terpakai; berikan bukti semasa atau alat sesuai apabila tugasan bergantung pada maklumat di luar pengetahuan latihan.\n\n### Penaakulan dan kerja berbilang bahasa\n\nAliran kerja penaakulan hibrid pengeluar boleh mengaktifkan pemikiran sebelum respons teks akhir atau mematikannya untuk jawapan langsung. Bajet pemikiran mengawal proses perantaraan, sementara respons masih memerlukan ruang untuk menyampaikan hasil. Tentukan jawapan secara bebas: memo keputusan, perbandingan, penjelasan diterjemahkan atau rekod berstruktur. Untuk tugasan berbilang bahasa, nyatakan bahasa output serta nama khas, pengecam medan dan petikan yang mesti mengekalkan bentuk asal.\n\nContoh arahan ialah: “Bandingkan petikan dasar ini, jelaskan perbezaan operasi dalam bahasa yang diminta dan kenal pasti ayat sumber yang menyokong setiap kesimpulan.” Ini menggabungkan pemahaman berbilang bahasa dengan penaakulan bukti sebenar, bukannya meminta penerangan dasar tanpa sokongan.\n\n### Imej dan bukti dokumen\n\nPanduan imej Cohere merangkumi carta, rajah, jadual dalam imej, pengecaman dokumen dan soalan berasaskan imej. Sediakan halaman yang boleh dibaca dan pelihara tajuk, unit serta label paksi. Apabila butiran kecil, besarkannya tanpa kehilangan konteks sekeliling dan gunakan pilihan butiran imej yang didokumenkan yang sesuai dengan tugasan. Pembuat menyatakan prestasi visual boleh berbeza untuk tulisan bukan Latin.\n\nAliran kerja imej yang didokumenkan menerima PNG, JPEG, WEBP dan GIF tanpa animasi, dengan sehingga 20 imej atau jumlah 20 MB setiap permintaan, mengikut had yang dicapai dahulu. Ini sempadan aliran kerja pengeluar. Untuk pengekstrakan, minta medan khusus dan rujukan imej sumber; untuk analisis carta, minta nilai kelihatan berasingan daripada tafsiran. Model memulangkan teks, maka penjanaan atau penyuntingan imej ialah tugasan output berbeza.\n\n### Petikan sumber, alat dan hasil berstruktur\n\nCommand A+ menyenaraikan petikan sumber, penggunaan alat, output berstruktur dan mod keselamatan antara keupayaannya. Berikan pengecam bermakna kepada dokumen serta bekalkan fungsi alat dengan huraian dan skema argumen. Model boleh memilih operasi, aplikasi melaksanakannya dan memulangkan hasil, lalu jawapan berikutnya boleh menggunakan bukti itu. Sumber perolehan, cadangan tindakan model dan hasil dilaksanakan perlu kekal dapat dibezakan dalam rekod tugasan.\n\nUntuk hasil berstruktur, tentukan setiap medan dan cara data yang tiada dijangka dikendalikan. Semak kandungan dengan sumbernya walaupun format sah. Hasil serahan akhir berguna mengandungi jawapan diminta, bukti sokongan dan sebarang maklumat belum selesai yang mempengaruhi kesimpulan. Ini memastikan keupayaan multimodal serta penaakulan model terikat pada tugasan perusahaan konkrit tanpa memberikan profil Command A terdahulu kepada edisi ini.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Reconcile multilingual delivery notes\n\nCompare these delivery notes: EN-1: 'Send eight replacement handles; keep order A17 open until they arrive.' FR-1: 'Envoyer huit poignees de remplacement; ne pas fermer la commande A17 avant leur reception.' Write an English operations handoff with quantity, item, order ID and closure condition. State whether the two supplied notes disagree.An English handoff with four operational fields and an evidence-based agreement check.Keep A17 unchanged and preserve the condition that arrival precedes closure.cohere/command-a-plusCommand A+ ialah model penaakulan multimodal Cohere untuk ejen perusahaan, dengan input teks serta imej dan output teks dalam 48 bahasa. Ia menggabungkan petikan sumber, penggunaan alat dan output berstruktur dengan konteks 128,000 token serta had output 64,000 token yang didokumenkan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Command A+ ialah model penaakulan multimodal Cohere keluaran Mei 2026 untuk tugasan perusahaan kompleks. Ia menggabungkan input teks serta imej dengan output teks dan menyokong 48 bahasa, termasuk semua bahasa rasmi Kesatuan Eropah. Pengeluar memposisikannya untuk ejen berbilang bahasa yang menganalisis bukti, menyelesaikan masalah dan menggunakan alat dibekalkan aplikasi. Ini edisi berasingan daripada Command A teks sahaja terdahulu serta model Vision dan Reasoning khusus.
Cohere menerangkan seni bina campuran pakar jarang dengan 218 bilion jumlah parameter dan 25 bilion parameter aktif. Profil terbitannya mempunyai konteks 128,000 token dan output maksimum 64,000 token. Tarikh akhir pengetahuan disenaraikan ialah 1 April 2025. Bahan sumber, perbualan dan hasil terjana perlu muat dalam bajet permintaan yang terpakai; berikan bukti semasa atau alat sesuai apabila tugasan bergantung pada maklumat di luar pengetahuan latihan.
Aliran kerja penaakulan hibrid pengeluar boleh mengaktifkan pemikiran sebelum respons teks akhir atau mematikannya untuk jawapan langsung. Bajet pemikiran mengawal proses perantaraan, sementara respons masih memerlukan ruang untuk menyampaikan hasil. Tentukan jawapan secara bebas: memo keputusan, perbandingan, penjelasan diterjemahkan atau rekod berstruktur. Untuk tugasan berbilang bahasa, nyatakan bahasa output serta nama khas, pengecam medan dan petikan yang mesti mengekalkan bentuk asal.
Contoh arahan ialah: “Bandingkan petikan dasar ini, jelaskan perbezaan operasi dalam bahasa yang diminta dan kenal pasti ayat sumber yang menyokong setiap kesimpulan.” Ini menggabungkan pemahaman berbilang bahasa dengan penaakulan bukti sebenar, bukannya meminta penerangan dasar tanpa sokongan.
Panduan imej Cohere merangkumi carta, rajah, jadual dalam imej, pengecaman dokumen dan soalan berasaskan imej. Sediakan halaman yang boleh dibaca dan pelihara tajuk, unit serta label paksi. Apabila butiran kecil, besarkannya tanpa kehilangan konteks sekeliling dan gunakan pilihan butiran imej yang didokumenkan yang sesuai dengan tugasan. Pembuat menyatakan prestasi visual boleh berbeza untuk tulisan bukan Latin.
Aliran kerja imej yang didokumenkan menerima PNG, JPEG, WEBP dan GIF tanpa animasi, dengan sehingga 20 imej atau jumlah 20 MB setiap permintaan, mengikut had yang dicapai dahulu. Ini sempadan aliran kerja pengeluar. Untuk pengekstrakan, minta medan khusus dan rujukan imej sumber; untuk analisis carta, minta nilai kelihatan berasingan daripada tafsiran. Model memulangkan teks, maka penjanaan atau penyuntingan imej ialah tugasan output berbeza.
Command A+ menyenaraikan petikan sumber, penggunaan alat, output berstruktur dan mod keselamatan antara keupayaannya. Berikan pengecam bermakna kepada dokumen serta bekalkan fungsi alat dengan huraian dan skema argumen. Model boleh memilih operasi, aplikasi melaksanakannya dan memulangkan hasil, lalu jawapan berikutnya boleh menggunakan bukti itu. Sumber perolehan, cadangan tindakan model dan hasil dilaksanakan perlu kekal dapat dibezakan dalam rekod tugasan.
Untuk hasil berstruktur, tentukan setiap medan dan cara data yang tiada dijangka dikendalikan. Semak kandungan dengan sumbernya walaupun format sah. Hasil serahan akhir berguna mengandungi jawapan diminta, bukti sokongan dan sebarang maklumat belum selesai yang mempengaruhi kesimpulan. Ini memastikan keupayaan multimodal serta penaakulan model terikat pada tugasan perusahaan konkrit tanpa memberikan profil Command A terdahulu kepada edisi ini.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had cohere/command-a-plus | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0006 / 1K token Output · Token output $0.003 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0003 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0006 / 1K token Output · Token output $0.003 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0003 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/command-a-plus", "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='cohere/command-a-plus',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='cohere/command-a-plus',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra cohere/command-a-plus
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
cohere/command-a-plusCommand A+ ialah model penaakulan multimodal Cohere untuk ejen perusahaan, dengan input teks serta imej dan output teks dalam 48 bahasa. Ia menggabungkan petikan sumber, penggunaan alat dan output berstruktur dengan konteks 128,000 token serta had output 64,000 token yang didokumenkan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Command A+ ialah model penaakulan multimodal Cohere keluaran Mei 2026 untuk tugasan perusahaan kompleks. Ia menggabungkan input teks serta imej dengan output teks dan menyokong 48 bahasa, termasuk semua bahasa rasmi Kesatuan Eropah. Pengeluar memposisikannya untuk ejen berbilang bahasa yang menganalisis bukti, menyelesaikan masalah dan menggunakan alat dibekalkan aplikasi. Ini edisi berasingan daripada Command A teks sahaja terdahulu serta model Vision dan Reasoning khusus.
Cohere menerangkan seni bina campuran pakar jarang dengan 218 bilion jumlah parameter dan 25 bilion parameter aktif. Profil terbitannya mempunyai konteks 128,000 token dan output maksimum 64,000 token. Tarikh akhir pengetahuan disenaraikan ialah 1 April 2025. Bahan sumber, perbualan dan hasil terjana perlu muat dalam bajet permintaan yang terpakai; berikan bukti semasa atau alat sesuai apabila tugasan bergantung pada maklumat di luar pengetahuan latihan.
Aliran kerja penaakulan hibrid pengeluar boleh mengaktifkan pemikiran sebelum respons teks akhir atau mematikannya untuk jawapan langsung. Bajet pemikiran mengawal proses perantaraan, sementara respons masih memerlukan ruang untuk menyampaikan hasil. Tentukan jawapan secara bebas: memo keputusan, perbandingan, penjelasan diterjemahkan atau rekod berstruktur. Untuk tugasan berbilang bahasa, nyatakan bahasa output serta nama khas, pengecam medan dan petikan yang mesti mengekalkan bentuk asal.
Contoh arahan ialah: “Bandingkan petikan dasar ini, jelaskan perbezaan operasi dalam bahasa yang diminta dan kenal pasti ayat sumber yang menyokong setiap kesimpulan.” Ini menggabungkan pemahaman berbilang bahasa dengan penaakulan bukti sebenar, bukannya meminta penerangan dasar tanpa sokongan.
Panduan imej Cohere merangkumi carta, rajah, jadual dalam imej, pengecaman dokumen dan soalan berasaskan imej. Sediakan halaman yang boleh dibaca dan pelihara tajuk, unit serta label paksi. Apabila butiran kecil, besarkannya tanpa kehilangan konteks sekeliling dan gunakan pilihan butiran imej yang didokumenkan yang sesuai dengan tugasan. Pembuat menyatakan prestasi visual boleh berbeza untuk tulisan bukan Latin.
Aliran kerja imej yang didokumenkan menerima PNG, JPEG, WEBP dan GIF tanpa animasi, dengan sehingga 20 imej atau jumlah 20 MB setiap permintaan, mengikut had yang dicapai dahulu. Ini sempadan aliran kerja pengeluar. Untuk pengekstrakan, minta medan khusus dan rujukan imej sumber; untuk analisis carta, minta nilai kelihatan berasingan daripada tafsiran. Model memulangkan teks, maka penjanaan atau penyuntingan imej ialah tugasan output berbeza.
Command A+ menyenaraikan petikan sumber, penggunaan alat, output berstruktur dan mod keselamatan antara keupayaannya. Berikan pengecam bermakna kepada dokumen serta bekalkan fungsi alat dengan huraian dan skema argumen. Model boleh memilih operasi, aplikasi melaksanakannya dan memulangkan hasil, lalu jawapan berikutnya boleh menggunakan bukti itu. Sumber perolehan, cadangan tindakan model dan hasil dilaksanakan perlu kekal dapat dibezakan dalam rekod tugasan.
Untuk hasil berstruktur, tentukan setiap medan dan cara data yang tiada dijangka dikendalikan. Semak kandungan dengan sumbernya walaupun format sah. Hasil serahan akhir berguna mengandungi jawapan diminta, bukti sokongan dan sebarang maklumat belum selesai yang mempengaruhi kesimpulan. Ini memastikan keupayaan multimodal serta penaakulan model terikat pada tugasan perusahaan konkrit tanpa memberikan profil Command A terdahulu kepada edisi ini.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had cohere/command-a-plus | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0006 / 1K token Output · Token output $0.003 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0003 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0006 / 1K token Output · Token output $0.003 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0003 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "cohere/command-a-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'cohere/command-a-plus', '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': 'cohere/command-a-plus', '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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra cohere/command-a-plus
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Reconcile multilingual delivery notes\n\nCompare these delivery notes: EN-1: 'Send eight replacement handles; keep order A17 open until they arrive.' FR-1: 'Envoyer huit poignees de remplacement; ne pas fermer la commande A17 avant leur reception.' Write an English operations handoff with quantity, item, order ID and closure condition. State whether the two supplied notes disagree.An English handoff with four operational fields and an evidence-based agreement check.Keep A17 unchanged and preserve the condition that arrival precedes closure.