model

Pareto 26.9

Markdown · JSON

Pareto 26.9

unbiased/pareto-26.9
UnbiasedTeksInput USD 0.005 / 1KOutput USD 0.015 / 1K

Versi terdahulu model teks gabungan Unbiased dengan konteks 262 144 token untuk aliran kerja yang menetapkan versi secara jelas.

Keluaran terdahulu keluarga Pareto

Pareto 26.9 ialah versi tersendiri model gabungan Unbiased. Dalam keluarga Pareto, satu permintaan diproses dengan penglibatan beberapa model termaju dan terbuka, kemudian hasilnya digabungkan menjadi jawapan bersama. Pengguna bekerja dengan satu Pareto tanpa memilih setiap komponen secara manual. Pembangun menyatakan komposisi model asas boleh berubah.

Versi 26.9 kekal tersedia selepas keluaran stabil 26.10. Pengecam tepat unbiased/pareto-26.9 membolehkan pemilihan jelas keluaran terdahulu dalam aplikasi. Ini berguna untuk aliran sedia ada dan perbandingan yang perlu menamakan versi, bukan beralih secara automatik kepada keluaran seterusnya. Penetapan nama tidak bermakna komposisi dalaman menjadi tetap.

Mengolah bahan yang diberikan

Dalam Ailoot API, versi ini menerima teks dan membentuk jawapan teks. Tetingkap konteksnya ialah 262 144 token, merangkumi arahan, sejarah, bahan asal dan jawapan; metadata model menyatakan saiz jawapan sehingga 131 072 token. Keluaran 26.10 mempunyai tetingkap lebih besar, jadi apabila memilih 26.9, pilih terlebih dahulu dokumen dan petikan yang benar-benar berkaitan.

Aliran boleh berpusat pada perbandingan beberapa teks. Berikan keperluan, pilihan penyelesaian dan kriteria pemilihan, kemudian minta jadual perbandingan dengan hujah bagi setiap kriteria. Bagi dokumen panjang, tetapkan tujuan: mengenal pasti percanggahan, menyediakan rumusan substantif, mengumpulkan soalan untuk penulis atau menyediakan struktur baharu. Nama petikan asal membantu mengaitkan kesimpulan dengan data dalam permintaan.

Dialog teknikal

Semasa meneliti pengaturcaraan, sertakan kod berkaitan dan hasil yang sudah diperoleh dalam persekitaran anda. Minta penjelasan pemerhatian, cadangan perubahan dan petunjuk untuk mengesahkan hasilnya. Dalam mesej berikutnya, hantar hasil semakan. Dengan itu dialog teks dikaitkan dengan tugas sebenar tanpa mengandaikan model mempunyai akses kendiri kepada fail atau persekitaran pelaksanaan.

Untuk teks baharu, tetapkan khalayak, rangka dan tahap perincian. Jawapan boleh berupa draf dokumen, rumusan data asal, senarai perbezaan atau urutan tindakan lanjut; format tertentu ditetapkan oleh permintaan anda.

Pareto 26.9 menyediakan Messages, Responses, Chat Completions dan generateContent teks. Format ini menerangkan integrasi klien. Dalam sambungan ini bahan dihantar sebagai teks; pemilihan format permintaan tidak menambahkan imej, pelaksanaan kod atau akses sistem luar.

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 0.005 / 1K
Output
USD 0.015 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0005 / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
USD 0.005 / 1K
Output
USD 0.015 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0005 / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
USD 0.005 / 1K
Output
USD 0.015 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0005 / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
USD 0.005 / 1K
Output
USD 0.015 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0005 / 1K
unbiased/pareto-26.9 · JSON
{"about":"### Keluaran terdahulu keluarga Pareto\n\nPareto 26.9 ialah versi tersendiri model gabungan Unbiased. Dalam keluarga Pareto, satu permintaan diproses dengan penglibatan beberapa model termaju dan terbuka, kemudian hasilnya digabungkan menjadi jawapan bersama. Pengguna bekerja dengan satu Pareto tanpa memilih setiap komponen secara manual. Pembangun menyatakan komposisi model asas boleh berubah.\n\nVersi 26.9 kekal tersedia selepas keluaran stabil 26.10. Pengecam tepat `unbiased/pareto-26.9` membolehkan pemilihan jelas keluaran terdahulu dalam aplikasi. Ini berguna untuk aliran sedia ada dan perbandingan yang perlu menamakan versi, bukan beralih secara automatik kepada keluaran seterusnya. Penetapan nama tidak bermakna komposisi dalaman menjadi tetap.\n\n### Mengolah bahan yang diberikan\n\nDalam Ailoot API, versi ini menerima teks dan membentuk jawapan teks. Tetingkap konteksnya ialah 262 144 token, merangkumi arahan, sejarah, bahan asal dan jawapan; metadata model menyatakan saiz jawapan sehingga 131 072 token. Keluaran 26.10 mempunyai tetingkap lebih besar, jadi apabila memilih 26.9, pilih terlebih dahulu dokumen dan petikan yang benar-benar berkaitan.\n\nAliran boleh berpusat pada perbandingan beberapa teks. Berikan keperluan, pilihan penyelesaian dan kriteria pemilihan, kemudian minta jadual perbandingan dengan hujah bagi setiap kriteria. Bagi dokumen panjang, tetapkan tujuan: mengenal pasti percanggahan, menyediakan rumusan substantif, mengumpulkan soalan untuk penulis atau menyediakan struktur baharu. Nama petikan asal membantu mengaitkan kesimpulan dengan data dalam permintaan.\n\n### Dialog teknikal\n\nSemasa meneliti pengaturcaraan, sertakan kod berkaitan dan hasil yang sudah diperoleh dalam persekitaran anda. Minta penjelasan pemerhatian, cadangan perubahan dan petunjuk untuk mengesahkan hasilnya. Dalam mesej berikutnya, hantar hasil semakan. Dengan itu dialog teks dikaitkan dengan tugas sebenar tanpa mengandaikan model mempunyai akses kendiri kepada fail atau persekitaran pelaksanaan.\n\nUntuk teks baharu, tetapkan khalayak, rangka dan tahap perincian. Jawapan boleh berupa draf dokumen, rumusan data asal, senarai perbezaan atau urutan tindakan lanjut; format tertentu ditetapkan oleh permintaan anda.\n\nPareto 26.9 menyediakan Messages, Responses, Chat Completions dan generateContent teks. Format ini menerangkan integrasi klien. Dalam sambungan ini bahan dihantar sebagai teks; pemilihan format permintaan tidak menambahkan imej, pelaksanaan kod atau akses sistem luar.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.9","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.9","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.5,"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":5.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"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":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"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":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"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":5.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.9","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.9","price":{"in":5.0,"in_label":null,"out":15.0,"out_label":null,"sort_in":5.0,"sort_out":15.0,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.9","short":"Versi terdahulu model teks gabungan Unbiased dengan konteks 262 144 token untuk aliran kerja yang menetapkan versi secara jelas."}

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.