Source: https://ailoot.ai/models/nb/google-gemma-2-27b-it/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/google-gemma-2-27b-it/ Language: nb # Google: Gemma 2 27B [Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemma-2-27b-it/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemma-2-27b-it/facts.json) ## [Google: Gemma 2 27B](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemma-2-27b-it/) Gemma 2 27B IT er Googles instruksjonsjusterte, rent tekstbaserte modell for engelske spørsmål og svar, oppsummeringer, skriving og resonnering. Konteksten på 8192 tokener og samtaleformatet passer fokuserte, kildebaserte oppgaver og kodeforklaringer. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemma-2-27b-it`](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemma-2-27b-it/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemma-2-27b-it`](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemma-2-27b-it/#method-1) Om modellen Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden. Gemma 2 27B IT er Googles instruksjonsjusterte Gemma 2-utgave med 27 milliarder parametere. Den er en språkmodell med åpne vekter og bare dekoder, som tar tekst inn og genererer tekst, med vekt på engelsk. Tiltenkte oppgaver omfatter spørsmål og svar, oppsummering, resonnering, kreativ skriving og koderelatert arbeid. IT identifiserer den instruksjonsjusterte varianten, adskilt fra den forhåndstrente modellen og separat kvantiserte avledninger. Den tekniske rapporten dokumenterer en kontekst på 8192 tokener. Gemma 2 veksler mellom lokal oppmerksomhet med et glidende vindu på 4096 tokener og global oppmerksomhet over hele konteksten; 27B-arkitekturen har 46 lag og gruppert spørringsoppmerksomhet. Dette er egenskaper ved produsentmodellen fremfor innstillinger for svarlengden i en applikasjon. Klargjør et fokusert kildeutdrag og gi plass til ønsket svar og samtalen, fremfor å anta de langt større kontekstene i senere Gemma-generasjoner. 27B-grunnmodellen ble trent fra bunnen av på 13 billioner tokener med hovedsakelig engelsk tekst. Dokumenterte kilder omfatter nettdokumenter, kode og matematisk eller vitenskapelig materiale. Rapporten skiller treningen fra destillasjonen brukt for de mindre 2B- og 9B-grunnmodellene. Instruksjonsjustering legger til veiledet prompt-svar-trening og preferansebasert forbedring for et samtalesvar. Dette gir IT-utgaven en annen bruksprofil enn å fortsette vilkårlig tekst med den forhåndstrente modellen. For en dokumentoppsummering oppgis avsnittet og hva leseren trenger fra det: beslutninger, krav, en forklaring eller et kort sett med hovedpunkter. En illustrerende beskrivelse er: «Oppsummer denne spesifikasjonen for en støtteingeniør. Behold alle feltnavn, skill uttrykkelige krav fra eksempler og list detaljene avsnittet ikke definerer.» Hvis et faktum må komme fra kilden, be om relevant ordlyd eller en seksjonsreferanse sammen med forklaringen. Samtalebruk følger Gemma 2s mal for samtalerunder med rollene user/model. Googles nøyaktige modellkort demonstrerer å holde dialogen i malen, med skilletegn som identifiserer begynnelsen og slutten av hver samtalerunde, slik at en oppfølging kan bygge videre på forrige svar. Det dokumenterte formatet skiller seg fra Gemma 4s nye innebygde system-rolle og tenkningskontroller. En praktisk samtale kan først trekke ut fakta, deretter be om en kortere forklaring eller et meldingsutkast mens uttrukne navn og betingelser bevares. For kode tas relevant utdrag, programmeringsspråk, observert oppførsel og forventet resultat med. Be om en forklaring, en foreslått korrigering eller et gjennomarbeidet eksempel med angitt omfang. For matematisk resonnering skrives hele problemet, variabeldefinisjoner og forutsetninger som tekst. Denne utgaven har ikke innebygde visuelle eller lydlige inndata: en fotografert oppgave eller muntlig forklaring må først transkriberes til tekst. Utdataene kan inneholde kode eller et formatert svar, men disse tekstformene fastslår ikke en egen modus for verktøykall eller formatbegrensede utdata. Modellkortet identifiserer tvetydighet, sarkasme, komplekse åpne instruksjoner og faktanøyaktighet som områder der svarene kan være begrenset. For et kildebasert svar oppgis det autoritative avsnittet, og modellen bes oppgi hvor informasjon mangler. For en redigeringsoppgave angis målgruppe, tone, nødvendige fakta og delene som kan endres. Den nyttige leveransen er et fokusert engelsk svar, en oppsummering, et utkast eller en kodeforklaring som kan sammenlignes med materialet og betingelsene oppgitt i prompten. Praktisk oppgave ### Praktisk oppgave Teknisk eksempel på engelsk ``` Explain a specification for support Summarize this specification for a support engineer: “retry_after is optional and measured in seconds. If absent, the client must not infer a retry time. Example: retry_after = 30. A failed request may include error_id.” Separate requirements from examples and list what the passage does not define. Keep field names unchanged. ``` #### Forventet resultat ``` A short support note with requirements, examples and unspecified details in separate sections. ``` #### Kontroller resultatet ``` Check that 30 seconds remains an example and that error_id is not described as mandatory. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemma-2-27b-it` [`google/gemma-2-27b-it`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemma-2-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-2-27b-it&fmt=chat) Google /`google/gemma-2-27b-it` ### Start Gemma 2 27B IT er Googles instruksjonsjusterte, rent tekstbaserte modell for engelske spørsmål og svar, oppsummeringer, skriving og resonnering. Konteksten på 8192 tokener og samtaleformatet passer fokuserte, kildebaserte oppgaver og kodeforklaringer. Godkjente inndata Tekst Resultater Tekst ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Inndatatyper `text` Utdatatyper `text` Utdataformat json eller SSE | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser google/gemma-2-27b-it | Standard— | | Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— | | Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt. Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— | | Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— | | Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse | | Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— | | Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— | | Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— | | Felt`provider` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— | | Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— | Kombinasjoner av inngående materialer **Tekst** · UTF8-tekst `messages[].content` Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`required` | Avtalemodel, messages | | Parameter`material_types` | Avtaletext | | Parameter`messages` | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur | | Parameter`file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes | | Parameter`optional_controls` | Avtalestream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy | | Parameter`output_modalities` | Avtaletext | | Parameter`hosted_operations` | Avtalefalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalenull | Livssyklus: `synchronous_or_streamed` Send eksakt modell-ID sammen med messages. Kontekstlengde er ikke en outputgrense. En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding. ### Priser Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden. Hurtigmodus Standardpris Når hurtigmodus er valgt Flex-modus Standardpris Når flex-modus er valgt Maksimal resonneringsinnsats Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats Priser for eksplisitt mellomlagring Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres #### Ailoot-satser #### Priser etter konfigurasjon Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner. | Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0013** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0013** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | | KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0013** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0013** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-strømming ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "google/gemma-2-27b-it", "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='google/gemma-2-27b-it',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='google/gemma-2-27b-it',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") ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json eller SSE ##### Behold alle ferdige resultater Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler. Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata. ##### Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`choices[].index` | Typeinteger | | Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Felt`usage` | Typeobject | Feil og neste trinn | Svar | Vilkår | Neste trinn | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. | ### Aliaser #### Modellaliaser **Ailoot Ultra** [`google/gemma-2-27b-it`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemma-2-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-2-27b-it&fmt=chat) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`google/gemma-2-27b-it`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemma-2-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-2-27b-it&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemma-2-27b-it` [`google/gemma-2-27b-it`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemma-2-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-2-27b-it&fmt=messages) Google /`google/gemma-2-27b-it` ### Start Gemma 2 27B IT er Googles instruksjonsjusterte, rent tekstbaserte modell for engelske spørsmål og svar, oppsummeringer, skriving og resonnering. Konteksten på 8192 tokener og samtaleformatet passer fokuserte, kildebaserte oppgaver og kodeforklaringer. Godkjente inndata Tekst Resultater json · sse ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Inndatatyper `text` Utdatatyper `json`, `sse` Utdataformat JSON eller SSE | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser google/gemma-2-27b-it | Standard— | | Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— | | Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse | Kombinasjoner av inngående materialer **Tekst** · UTF-8-tekst `messages[].content-streng` Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Avtalestream | | Parameter`material_types` | Avtaletext | | Parameter`text_file_material` | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. | Livssyklus: `synchronous_or_streamed` ### Priser Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden. Hurtigmodus Standardpris Når hurtigmodus er valgt Flex-modus Standardpris Når flex-modus er valgt Maksimal resonneringsinnsats Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats Priser for eksplisitt mellomlagring Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres #### Ailoot-satser #### Priser etter konfigurasjon Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner. | Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0013** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0013** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | | KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0013** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0013** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet ```json { "model": "google/gemma-2-27b-it", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'google/gemma-2-27b-it', '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': 'google/gemma-2-27b-it', '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)) ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON eller SSE ##### Behold alle ferdige resultater Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler. Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet. ##### Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`id` | Typestring | | Felt`model` | Typestring | | Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Felt`stop_reason` | Typestring\|null | | Felt`usage` | Typeobject | Feil og neste trinn | Svar | Vilkår | Neste trinn | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. | ### Aliaser #### Modellaliaser **Ailoot Ultra** [`google/gemma-2-27b-it`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemma-2-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-2-27b-it&fmt=messages) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`google/gemma-2-27b-it`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemma-2-27b-it&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-2-27b-it&fmt=messages) FAQ · Google: Gemma 2 27B Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-2-27b-it`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemma-2-27b-it`: `text` → `json`, `sse` Hvilke felt bruker forespørselen? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-2-27b-it`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemma-2-27b-it`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Hvilke grenser gjelder? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-2-27b-it`: `messages.min_items`: `1` Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon. ## Selskapet og dets prosjektportefølje Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. ## Kjøp tokener med rabatt. Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp. Abonnement Velg et rabattabonnement for faste forespørsler. Kampanjekode opptil 50% Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje. Kostnader i historikken Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel. [Velg abonnement](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/nb/) ## Koble API-et til produktet du selger. SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg. Kommersiell applikasjon Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten. Forhandlerlisens Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg. Dokumenter på nettstedet Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling. [Be om forhandlerlisens](mailto:support@ailoot.ai) · [Offentlig tilbud og lisensavtale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nb) ## Ailoot · Selskapet og dets prosjektportefølje Ailoot bygger på etablert driftserfaring, en stor kundebase, stabil tjeneste og løpende KPI-kontroll. Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. Ailoot bruker denne driftserfaringen til API-tilgang til AI-funksjoner i kundenes produkter, agenter, applikasjoner og automatiseringer.