Source: https://ailoot.ai/models/ms/cohere-command-a/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/cohere-command-a/
Language: ms

# Cohere: Command A

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/cohere-command-a/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/cohere-command-a/facts.json)

## [Cohere: Command A](https://ailoot.ai/models/ms/cohere-command-a/)

Command A ialah model teks 111B Cohere untuk ejen perusahaan berbilang bahasa, jawapan berasaskan dokumen dan kerja berpandukan alat. Ia menggabungkan konteks 256K dengan petikan sumber, bantuan kod dan latihan 23 bahasa, menghasilkan teks daripada arahan bertulis serta bukti dibekalkan.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/ms/cohere-command-a/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/ms/cohere-command-a/#method-1)

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Command A ialah model teks Cohere keluaran Mac 2025 untuk ejen perusahaan, jawapan diperkaya perolehan semula dan kerja berbilang bahasa. Edisi tepat ini mempunyai 111 bilion parameter, menerima teks dan menghasilkan teks. Konteks model pengeluarnya ialah 256K token, dengan output maksimum 8,000 token dalam profil perkhidmatan yang diterbitkan. Ia berasingan daripada Command A Vision, Command A Reasoning dan edisi multimodal A+ kemudian.

#### Butiran model dan bahasa

Pengeluar menerangkan transformer autoregresif dengan perhatian tetingkap gelongsor setempat dan perhatian global berkala. Tiga lapisan setempat menggunakan tetingkap 4,096 token dengan pengekodan kedudukan putaran; lapisan keempat menggunakan perhatian global tanpa pembenaman kedudukan. Penalaan halus terselia dan latihan keutamaan membentuk tingkah laku perbualan serta fokus tugasan yang membantu. Model dilatih pada 23 bahasa dan menyokong tugasan rentas bahasa seperti terjemahan atau menjawab soalan tentang bahan yang ditulis dalam bahasa lain.

Nyatakan bahasa jawapan dan pelihara istilah diperlukan. Untuk pembantu pengetahuan berbilang bahasa, berikan nama sendiri kepada petikan sumber dan minta penjelasan yang mengekalkan nama produk, pengecam kod serta kata-kata dipetik. Jawapan akhir berguna mengenal pasti sumber di sebalik kesimpulan, bukannya menghilangkan perbezaan yang penting kepada tugasan melalui terjemahan.

#### Perbualan dan output terfokus tugasan

Command A bersifat perbualan secara lalai, sering menambah pengenalan, soalan susulan dan pemformatan Markdown atau matematik. Untuk pengekstrakan, pengkategorian, peringkasan atau terjemahan, gunakan pendekatan arahan system pengeluar untuk meminta jawapan diperlukan sahaja serta nyatakan sama ada Markdown atau blok kod berpagar patut ada dalam output. Ini mengelakkan pendahuluan perbualan mesra dianggap sebahagian daripada rekod data hiliran.

Kad model menerangkan mod keselamatan kontekstual dan ketat, dengan mod kontekstual sebagai lalai pengeluar. Ini tetapan tingkah laku profil pembuat yang didokumenkan, bebas daripada format diminta tugasan. Tentukan konteks tugasan berkaitan dan output dikehendaki dengan jelas.

#### Penjanaan berasaskan sumber

Command A dilatih untuk langkah penjanaan jawapan dalam penjanaan diperkaya perolehan semula. Input menggabungkan perbualan dengan cebisan dokumen dibekalkan, lazimnya sekitar 100–400 perkataan setiap cebisan, diwakili dengan kunci deskriptif pendek dan nilai teks atau separa berstruktur. Pembuat turut menggalakkan perbandingan format khusus ini dengan dokumen berkaitan yang diletakkan terus dalam mesej user.

Untuk perbandingan dasar atau teknikal, labelkan setiap cebisan dan minta kesimpulan disokong petikan berkaitan. Dalam format pengeluar dengan petikan sumber diaktifkan, output mengaitkan rentang jawapan dengan sumber sokongan. Pastikan pengecam dokumen diperoleh kekal tersedia supaya rujukan itu boleh ditafsir. Petikan sumber menunjukkan bahan dibekalkan yang menyokong rentang terjana; sistem sekeliling menyediakan perolehan sebenar.

#### Alat dan kod

Pembuat melatih Command A untuk penggunaan alat berbentuk perbualan dengan huraian fungsi skema JSON. Model boleh menjana rancangan dan panggilan terpilih, aplikasi melaksanakan panggilan itu, kemudian hasil kamusnya kembali dalam perbualan dengan pengecam panggilan alat sepadan. Model menggunakan pemerhatian itu untuk menghasilkan jawapan, dengan rentang sumber yang terikat pada hasil alat sebagai pilihan.

Tugasan pengekodan termasuk penjanaan SQL, penjelasan kod dan terjemahan atau penulisan semula kod. Bekalkan skema atau pelaksanaan berkaitan serta tingkah laku yang perlu dikekalkan. Pengeluar mengesyorkan temperature rendah, termasuk penyahkodan rakus apabila sesuai, untuk arahan penjanaan kod. Semak SQL atau kod terjana sebelum melaksanakannya dan pulangkan pemerhatian pengesahan sebenar apabila menyemak hasil.

Kad model menyatakan perbezaan konteks praktikal: model menyokong 256K, sementara konfigurasi Hugging Face terbitan ditetapkan kepada 128K dan boleh dilaraskan. Kekalkan konfigurasi konteks sebenar aliran kerja terpilih dan peruntukkan ruang untuk jawapan. Hasil berguna ialah artifak teks atau kod diminta dengan bukti yang boleh dijejaki kepada sumber dibekalkan serta pemerhatian alat.

Tugas praktikal

### Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

```
A multilingual answer grounded in snippets

Answer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.
```

#### Hasil yang dijangka

```
A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.
```

#### Semak hasil

```
The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `cohere/command-a`

[`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=chat)

Cohere /`cohere/command-a`

### Pengenalan

Command A ialah model teks 111B Cohere untuk ejen perusahaan berbilang bahasa, jawapan berasaskan dokumen dan kerja berpandukan alat. Ia menggabungkan konteks 256K dengan petikan sumber, bantuan kod dan latihan 23 bahasa, menghasilkan teks daripada arahan bertulis serta bukti dibekalkan.

Input yang diterima

Teks

Hasil

Teks

### Tersedia di Ailoot · input & kaedah

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Input

`text`

Output

`text`

Format output

json atau SSE

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had cohere/command-a | Lalai— |
| Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
| Medan`messages[].role` | Jenis`string` | 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— |
| Medan`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
| Medan`messages[].name` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
| Medan`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
| Medan`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`temperature` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`top_p` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`stop` | Jenis`string\|string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools` | Jenis`function_tool[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools[].type` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools[].function.name` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
| Medan`tools[].function.description` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`tool_choice` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`response_format` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`reasoning_effort` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`reasoning` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`service_tier` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`instructions` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
| Medan`functions` | Jenis`function[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`function_call` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`prompt_cache_options` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`modalities` | Jenis`string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
| Medan`provider` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
| Medan`cache_control.ttl` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |

Gabungan bahan input

**Teks** · Teks UTF8

`messages[].content`

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`messages` | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
| Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
| Parameter`output_modalities` | Kontraktext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse |
| Parameter`multimodal_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.

### Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas

Kadar standard Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Kadar standard Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

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 **$0.005** / 1K token Output · Token output **$0.02** / 1K token Input · Bacaan cache **—** / 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 **$0.005** / 1K token Output · Token output **$0.02** / 1K token Input · Bacaan cache **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPenstriman Python

```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": "cohere/command-a", "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='cohere/command-a',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='cohere/command-a',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")
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

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.

##### Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`choices[].index` | Jenisinteger |
| Medan`choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Medan`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] |
| Medan`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring |
| Medan`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array |
| Medan`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject |

Ralat dan langkah seterusnya

| 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. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=chat)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `cohere/command-a`

[`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=messages)

Cohere /`cohere/command-a`

### Pengenalan

Command A ialah model teks 111B Cohere untuk ejen perusahaan berbilang bahasa, jawapan berasaskan dokumen dan kerja berpandukan alat. Ia menggabungkan konteks 256K dengan petikan sumber, bantuan kod dan latihan 23 bahasa, menghasilkan teks daripada arahan bertulis serta bukti dibekalkan.

Input yang diterima

Teks

Hasil

json · sse

### Tersedia di Ailoot · input & kaedah

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Input

`text`

Output

`json`, `sse`

Format output

JSON atau SSE

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had cohere/command-a | Lalai— |
| Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
| Medan`messages[].content` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |

Gabungan bahan input

**Teks** · Teks UTF-8

`rentetan messages[].content`

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`text_file_material` | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |

Kitar hayat: `synchronous_or_streamed`

### Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas

Kadar standard Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Kadar standard Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

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 **$0.005** / 1K token Output · Token output **$0.02** / 1K token Input · Bacaan cache **—** / 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 **$0.005** / 1K token Output · Token output **$0.02** / 1K token Input · Bacaan cache **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap

```json
{
  "model": "cohere/command-a",
  "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': 'cohere/command-a', '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': 'cohere/command-a', '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))
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

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.

##### Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`id` | Jenisstring |
| Medan`model` | Jenisstring |
| Medan`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Medan`stop_reason` | Jenisstring\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject |

Ralat dan langkah seterusnya

| 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. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=messages)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=messages)

FAQ · Cohere: Command A

Apakah input dan hasil yang tersedia?

`POST /v1/chat/completions` · `cohere/command-a`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `cohere/command-a`: `text` → `json`, `sse`

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

`POST /v1/chat/completions` · `cohere/command-a`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `cohere/command-a`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Apakah had yang terpakai?

`POST /v1/chat/completions` · `cohere/command-a`: `messages.min_items`: `1`

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

## Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

## Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan

Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.

Kod promosi sehingga 50%

Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.

Perbelanjaan dalam sejarah

Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/)

## Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial

Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.

Lesen penjual semula

Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.

Dokumen pada laman

Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

[Mohon lesen penjual semula](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms)

## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya





Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.





Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.





Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.