model

Pareto 26.10

Markdown · JSON

Pareto 26.10

unbiased/pareto-26.10
UnbiasedTeksInput USD 0.0016 / 1KOutput USD 0.0064 / 1K

Model teks gabungan Unbiased dengan konteks 1 048 576 token untuk meneliti set bahan besar dan menyediakan jawapan terperinci.

Cara Pareto 26.10 berfungsi

Pareto 26.10 ialah keluaran stabil model gabungan Unbiased. Pendekatannya memilih beberapa model termaju dan terbuka bagi setiap permintaan, kemudian menggabungkan hasilnya dalam satu jawapan. Mekanisme ini berbeza daripada sekadar menghantar soalan kepada satu model: pengguna berinteraksi dengan satu Pareto dan menerima hasil bersama. Komposisi model peserta boleh berubah, jadi nama keluaran tidak menetapkan senarai model asas yang tetap.

Kerja teks dalam Ailoot API

Dalam Ailoot API, Pareto 26.10 menerima teks dan mengembalikan teks. Tetingkap konteks sambungan ialah 1 048 576 token, memuatkan arahan, sejarah perbualan, bahan yang diberikan dan jawapan yang dibentuk. Metadata model menyatakan saiz jawapan sehingga 131 072 token; ini had atas, bukan panjang wajib setiap penjanaan. Tetapkan jumlah hasil dan urutan bahagian terlebih dahulu untuk kerja yang terarah.

Konteks panjang membolehkan perbandingan beberapa bahan dalam satu permintaan: spesifikasi dan pelaksanaan, keperluan dan minit perbincangan atau beberapa versi dokumen. Hantar petikan asal dengan nama jelas dan minta kesimpulan dikaitkan dengannya. Contohnya, susun jadual perbezaan, kenal pasti percanggahan keperluan atau sediakan rancangan perubahan berdasarkan seluruh set. Ini cara membina tugas teks; akses fail atau sistem luar ditetapkan aplikasi.

Membina permintaan kerja

Untuk analisis kod, sertakan fungsi berkaitan, tingkah laku yang dijangka dan ralat diperhatikan. Minta hubungannya diterangkan dahulu, kemudian perubahan setempat dan cara pengesahan dicadangkan. Untuk penyelidikan teks yang diberikan, ajukan soalan, senaraikan sumber dalam permintaan dan tetapkan pernyataan yang memerlukan rujukan petikan berkaitan. Untuk dokumen, nyatakan khalayak, tujuan, bahagian wajib dan kriteria penerimaan.

Sambungan teks menyediakan Messages, Responses, Chat Completions dan antara muka teks generateContent. Pemilihan format membantu integrasi dengan klien sedia ada, tetapi tidak dengan sendirinya menambahkan pembacaan imej, carian web atau pelaksanaan perintah. Kod, rancangan dan cadangan kekal sebagai hasil penjanaan teks sehingga aplikasi melakukan tindakan seterusnya.

Versi untuk pemilihan konsisten

Pengecam unbiased/pareto-26.10 memilih keluaran 26.10 secara khusus. Ini berguna untuk menetapkan model dalam tetapan aplikasi atau membandingkan hasil satu versi pada set tugas sendiri. Keluaran 26.9 tersedia berasingan dengan tetingkap konteksnya sendiri.

Tersedia melalui Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
USD 0.0016 / 1K
Output
USD 0.0064 / 1K
Bacaan cache
≈USD 0.00006 / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
USD 0.0016 / 1K
Output
USD 0.0064 / 1K
Bacaan cache
≈USD 0.00006 / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
USD 0.0016 / 1K
Output
USD 0.0064 / 1K
Bacaan cache
≈USD 0.00006 / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
USD 0.0016 / 1K
Output
USD 0.0064 / 1K
Bacaan cache
≈USD 0.00006 / 1K
unbiased/pareto-26.10 · JSON
{"about":"### Cara Pareto 26.10 berfungsi\n\nPareto 26.10 ialah keluaran stabil model gabungan Unbiased. Pendekatannya memilih beberapa model termaju dan terbuka bagi setiap permintaan, kemudian menggabungkan hasilnya dalam satu jawapan. Mekanisme ini berbeza daripada sekadar menghantar soalan kepada satu model: pengguna berinteraksi dengan satu Pareto dan menerima hasil bersama. Komposisi model peserta boleh berubah, jadi nama keluaran tidak menetapkan senarai model asas yang tetap.\n\n### Kerja teks dalam Ailoot API\n\nDalam Ailoot API, Pareto 26.10 menerima teks dan mengembalikan teks. Tetingkap konteks sambungan ialah 1 048 576 token, memuatkan arahan, sejarah perbualan, bahan yang diberikan dan jawapan yang dibentuk. Metadata model menyatakan saiz jawapan sehingga 131 072 token; ini had atas, bukan panjang wajib setiap penjanaan. Tetapkan jumlah hasil dan urutan bahagian terlebih dahulu untuk kerja yang terarah.\n\nKonteks panjang membolehkan perbandingan beberapa bahan dalam satu permintaan: spesifikasi dan pelaksanaan, keperluan dan minit perbincangan atau beberapa versi dokumen. Hantar petikan asal dengan nama jelas dan minta kesimpulan dikaitkan dengannya. Contohnya, susun jadual perbezaan, kenal pasti percanggahan keperluan atau sediakan rancangan perubahan berdasarkan seluruh set. Ini cara membina tugas teks; akses fail atau sistem luar ditetapkan aplikasi.\n\n### Membina permintaan kerja\n\nUntuk analisis kod, sertakan fungsi berkaitan, tingkah laku yang dijangka dan ralat diperhatikan. Minta hubungannya diterangkan dahulu, kemudian perubahan setempat dan cara pengesahan dicadangkan. Untuk penyelidikan teks yang diberikan, ajukan soalan, senaraikan sumber dalam permintaan dan tetapkan pernyataan yang memerlukan rujukan petikan berkaitan. Untuk dokumen, nyatakan khalayak, tujuan, bahagian wajib dan kriteria penerimaan.\n\nSambungan teks menyediakan Messages, Responses, Chat Completions dan antara muka teks generateContent. Pemilihan format membantu integrasi dengan klien sedia ada, tetapi tidak dengan sendirinya menambahkan pembacaan imej, carian web atau pelaksanaan perintah. Kod, rancangan dan cadangan kekal sebagai hasil penjanaan teks sehingga aplikasi melakukan tindakan seterusnya.\n\n### Versi untuk pemilihan konsisten\n\nPengecam `unbiased/pareto-26.10` memilih keluaran 26.10 secara khusus. Ini berguna untuk menetapkan model dalam tetapan aplikasi atau membandingkan hasil satu versi pada set tugas sendiri. Keluaran 26.9 tersedia berasingan dengan tetingkap konteksnya sendiri.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.10","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.10","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.10","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.10","price":{"in":1.6,"in_label":null,"out":6.4,"out_label":null,"sort_in":1.6,"sort_out":6.4,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.10","short":"Model teks gabungan Unbiased dengan konteks 1 048 576 token untuk meneliti set bahan besar dan menyediakan jawapan terperinci."}

Soalan

Bagaimanakah saya memilih model untuk tugasan saya?

Kenal pasti dahulu input dan output yang diperlukan: teks, imej, audio atau video. Kemudian bandingkan kaedah API yang serasi, ID model yang tepat atau model yang dirujuk oleh alias pada masa ini, harga dan unit pengebilan. GET /v1/models adalah percuma dan menyenaraikan model yang tersedia untuk kunci anda.

Adakah setiap model menyokong semua kaedah API dan jenis media?

Gunakan kaedah API dan jenis input/output yang disenaraikan pada kad model. Sokongan untuk teks, imej, audio atau video bergantung pada model dan kaedah yang dipilih; semak contoh permintaan yang berkenaan sebelum menghantar data anda.

Apakah perbezaan antara ID model dengan alias?

ID model yang tepat mengenal pasti model tertentu. Alias merujuk kepada model dan model sasarannya boleh berubah. Semak model yang dirujuk oleh alias pada masa ini dalam katalog; gunakan ID yang tepat apabila integrasi anda memerlukan model tertentu.

Bagaimanakah saya membandingkan harga sebelum menghantar permintaan?

Semak kad model untuk harga dan unit pengebilan bagi kaedah API yang dipilih. Bandingkan menggunakan unit dan jenis input/output yang sama; sejarah permintaan menunjukkan penggunaan sebenar dan amaun yang dicaj.

Apakah manfaat langganan?

Diskaun pembelian token untuk penggunaan berkala. Pilih pelan berdasarkan jumlah permintaan; terma dan harga langganan dipaparkan semasa pembelian.

Bagaimanakah kod promosi diskaun sehingga 50% digunakan?

Masukkan kod promosi semasa membeli token. Jumlah akhir dikira semula mengikut terma promosi; kadar diskaun kelihatan sebelum pembayaran.