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LFM2.5-24B-A2B er en mixture-of-experts-modell fra LiquidAI for tekstbasert resonnering og agenter som bruker verktøy. Den har totalt 24 milliarder parametere, med 2,45 milliarder aktive for et token. Resonnering inngår i hvert svar, så oppgaven bør definere målet, underlaget som skal brukes, og resultatet applikasjonen trenger.

Gi en agent et avgrenset mål

Modellen passer til arbeidsflyter der en språkmodell velger neste trinn, leser den resulterende observasjonen og deretter fortsetter mot et sluttresultat. Angi målet i former som applikasjonen kan kontrollere: finn den relevante oppføringen, sammenlign to konfigurasjoner, forbered et endringsforslag eller produser en strukturert vurdering.

Gi verktøyene tydelige formål og behold de returnerte observasjonene i oppgavekonteksten. Modellen publiserer støtte for verktøykall, inkludert valg av et verktøy når grensesnittet tilbyr denne funksjonen. Utførelsen tilhører applikasjonen som kontrollerer verktøyene. Hold en returnert observasjon atskilt fra en instruksjon skrevet av modellen, særlig når et senere trinn avhenger av resultatet fra et søk eller oppslag.

Innhenting for kunnskapsintensivt arbeid

Utgiveren anbefaler innhenting av informasjon eller nettsøk for oppgaver som avhenger av detaljert ekstern kunnskap. Bygg trinnet for underlagsinnhenting inn i arbeidsflyten fremfor å be modellen finne på fakta den ikke har mottatt. Identifiser de innhentede passasjene og be svaret knytte konklusjonene til dem.

For en kundestøtteflyt kan dette bety å finne det relevante regelverket og forklare hvordan det gjelder for den oppgitte saken. For en teknisk oppgave kan det bety å sammenligne dokumentasjonen og konfigurasjonen før en endring foreslås. Behold viktig innhentet innhold i konteksten slik at det endelige svaret kan kontrolleres uten å gjenta alle oppslagene.

Strukturerte svar og samplingsvalg

Den publiserte modellen støtter skjemastyrte strukturerte utdata. Definer en liten resultatstruktur rundt det applikasjonen bruker, som en valgt kategori, en forklaring, referanser til underlaget og en neste handling. Skill modellens resonneringsprosess fra feltene som neste komponent trenger å lagre eller vise.

LiquidAI oppgir temperatur 0,1, top_k 50 og repetition_penalty 1,05 som publiserte samplingsanbefalinger, og den lagrede katalogen gjentar disse standardene. De gir et repeterbart utgangspunkt for å vurdere en bestemt arbeidsflyt. Hold de valgte innstillingene konsekvente når du sammenligner representative oppgaver.

Kapasitet og språk

Den publiserte tjenesteoppføringen angir et kontekstvindu på 128 000 tokener og en fullføringsgrense på 8 192 tokener. Forbered en kortfattet svarspesifikasjon slik at sluttresultatet passer innenfor utdatarammen. Hold relevant underlag samlet og la det være nok utdataplass til det ønskede resultatet.

Produsenten oppgir et flerspråklig sett som omfatter engelsk, russisk, kinesisk, spansk, arabisk og andre språk. Behold kildeterminologi og navn som skal bevares når du bruker modellen til flerspråklig arbeid. En oppgave med et fast ordforråd har nytte av en tydelig ordliste og de samme utdatakonvensjonene på tvers av språk.

Funksjoner

Bruksområder

Begrensninger

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Forbered en kortfattet svarspesifikasjon slik at sluttresultatet passer innenfor utdatarammen. Hold relevant underlag samlet og la det være nok utdataplass til det ønskede resultatet.\n\nProdusenten oppgir et flerspråklig sett som omfatter engelsk, russisk, kinesisk, spansk, arabisk og andre språk. Behold kildeterminologi og navn som skal bevares når du bruker modellen til flerspråklig arbeid. En oppgave med et fast ordforråd har nytte av en tydelig ordliste og de samme utdatakonvensjonene på tvers av språk.\n\n### Funksjoner\n\n- Mixture-of-experts-resonnering med bare tekst: totalt 24 milliarder parametere, med 2,45 milliarder aktive.\n- Obligatorisk resonnering før det endelige svaret.\n- Publiserte verktøy, verktøyvalg og strukturerte utdata med JSON-skjema.\n- Innhentingsorienterte arbeidsflyter for kunnskapsavhengige oppgaver.\n- Publisert kontekst på 128 000 tokener og fullføringsgrense på 8 192 tokener.\n\n### Bruksområder\n\n- **Assistent støttet av innhentet informasjon** — Et spørsmål, innhentede passasjer og et påkrevd svaroppsett. Resultat: Et underlagsknyttet svar som kan kontrolleres mot passasjene.\n- **Verktøydrevet triage** — En avgrenset sak og kontrollerte oppslagsverktøy. Resultat: En strukturert vurdering og en foreslått neste handling.\n- **Konfigurasjonssammenligning** — Relevant konfigurasjon, dokumentasjon og sammenligningskriterier. Resultat: Et identifisert sett med forskjeller og støttende underlag.\n- **Flerspråklig strukturert analyse** — Kildetekst, en ordliste og konsekvente resultatfelt. Resultat: Sammenlignbare oppføringer som beholder terminologien som skal bevares.\n\n### Begrensninger\n\n- **Kontekst** — Tjenestens publiserte kontekstvindu: 128 000 tokener.\n- **Svar** — Publisert fullføringsgrense: 8 192 tokener.\n- **Resonnering** — Modellen resonnerer før den svarer; obligatorisk resonnering inngår i den publiserte konfigurasjonen.\n- **Inndata/utdata** — Den publiserte modellen tar imot tekst og returnerer tekst.\n", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "7066c8d98719622ceff0936583f7eb0c2eebe741f918937778681b9cb74be2fc", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nb", "methods": [ { "html": "
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LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

LiquidAI /liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Start

LFM2.5-24B-A2B er LiquidAIs tekstbaserte resonneringsmodell for verktøydrevne agenter, med totalt 24 milliarder og 2,45 milliarder aktive parametere. Den resonnerer før den svarer, støtter verktøykall og skjemastyrte utdata, og er publisert med en kontekst på 128 000 tokener og en fullføringsgrense på 8 192 tokener.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

LFM2.5-24B-A2B er en mixture-of-experts-modell fra LiquidAI for tekstbasert resonnering og agenter som bruker verktøy. Den har totalt 24 milliarder parametere, med 2,45 milliarder aktive for et token. Resonnering inngår i hvert svar, så oppgaven bør definere målet, underlaget som skal brukes, og resultatet applikasjonen trenger.

Gi en agent et avgrenset mål

Modellen passer til arbeidsflyter der en språkmodell velger neste trinn, leser den resulterende observasjonen og deretter fortsetter mot et sluttresultat. Angi målet i former som applikasjonen kan kontrollere: finn den relevante oppføringen, sammenlign to konfigurasjoner, forbered et endringsforslag eller produser en strukturert vurdering.

Gi verktøyene tydelige formål og behold de returnerte observasjonene i oppgavekonteksten. Modellen publiserer støtte for verktøykall, inkludert valg av et verktøy når grensesnittet tilbyr denne funksjonen. Utførelsen tilhører applikasjonen som kontrollerer verktøyene. Hold en returnert observasjon atskilt fra en instruksjon skrevet av modellen, særlig når et senere trinn avhenger av resultatet fra et søk eller oppslag.

Innhenting for kunnskapsintensivt arbeid

Utgiveren anbefaler innhenting av informasjon eller nettsøk for oppgaver som avhenger av detaljert ekstern kunnskap. Bygg trinnet for underlagsinnhenting inn i arbeidsflyten fremfor å be modellen finne på fakta den ikke har mottatt. Identifiser de innhentede passasjene og be svaret knytte konklusjonene til dem.

For en kundestøtteflyt kan dette bety å finne det relevante regelverket og forklare hvordan det gjelder for den oppgitte saken. For en teknisk oppgave kan det bety å sammenligne dokumentasjonen og konfigurasjonen før en endring foreslås. Behold viktig innhentet innhold i konteksten slik at det endelige svaret kan kontrolleres uten å gjenta alle oppslagene.

Strukturerte svar og samplingsvalg

Den publiserte modellen støtter skjemastyrte strukturerte utdata. Definer en liten resultatstruktur rundt det applikasjonen bruker, som en valgt kategori, en forklaring, referanser til underlaget og en neste handling. Skill modellens resonneringsprosess fra feltene som neste komponent trenger å lagre eller vise.

LiquidAI oppgir temperatur 0,1, top_k 50 og repetition_penalty 1,05 som publiserte samplingsanbefalinger, og den lagrede katalogen gjentar disse standardene. De gir et repeterbart utgangspunkt for å vurdere en bestemt arbeidsflyt. Hold de valgte innstillingene konsekvente når du sammenligner representative oppgaver.

Kapasitet og språk

Den publiserte tjenesteoppføringen angir et kontekstvindu på 128 000 tokener og en fullføringsgrense på 8 192 tokener. Forbered en kortfattet svarspesifikasjon slik at sluttresultatet passer innenfor utdatarammen. Hold relevant underlag samlet og la det være nok utdataplass til det ønskede resultatet.

Produsenten oppgir et flerspråklig sett som omfatter engelsk, russisk, kinesisk, spansk, arabisk og andre språk. Behold kildeterminologi og navn som skal bevares når du bruker modellen til flerspråklig arbeid. En oppgave med et fast ordforråd har nytte av en tydelig ordliste og de samme utdatakonvensjonene på tvers av språk.

Funksjoner

  • Mixture-of-experts-resonnering med bare tekst: totalt 24 milliarder parametere, med 2,45 milliarder aktive.
  • Obligatorisk resonnering før det endelige svaret.
  • Publiserte verktøy, verktøyvalg og strukturerte utdata med JSON-skjema.
  • Innhentingsorienterte arbeidsflyter for kunnskapsavhengige oppgaver.
  • Publisert kontekst på 128 000 tokener og fullføringsgrense på 8 192 tokener.

Bruksområder

  • Assistent støttet av innhentet informasjon — Et spørsmål, innhentede passasjer og et påkrevd svaroppsett. Resultat: Et underlagsknyttet svar som kan kontrolleres mot passasjene.
  • Verktøydrevet triage — En avgrenset sak og kontrollerte oppslagsverktøy. Resultat: En strukturert vurdering og en foreslått neste handling.
  • Konfigurasjonssammenligning — Relevant konfigurasjon, dokumentasjon og sammenligningskriterier. Resultat: Et identifisert sett med forskjeller og støttende underlag.
  • Flerspråklig strukturert analyse — Kildetekst, en ordliste og konsekvente resultatfelt. Resultat: Sammenlignbare oppføringer som beholder terminologien som skal bevares.

Begrensninger

  • Kontekst — Tjenestens publiserte kontekstvindu: 128 000 tokener.
  • Svar — Publisert fullføringsgrense: 8 192 tokener.
  • Resonnering — Modellen resonnerer før den svarer; obligatorisk resonnering inngår i den publiserte konfigurasjonen.
  • Inndata/utdata — Den publiserte modellen tar imot tekst og returnerer tekst.

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: Tekstsamtale
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaletext
ParametermessagesAvtalemeldingstabell med role/content-struktur
Parameterfile_materialAvtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes
Parameteroptional_controlsAvtalestream
Parametercontrol_scopeAvtaleTekstsamtale; stream er en boolsk verdi med false som standard.
Parameteroutput_modalitiesAvtaletext
Parameterhosted_operationsAvtalefalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalenull

Metodealiaser: /chat/completions

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
Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Ikke angitt Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0001 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.0014 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00005 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0001 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.0014 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00005 / 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 →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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":"liquid/lfm-2.5-24b-a2b","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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\n

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
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

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•

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

LiquidAI /liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Start

LFM2.5-24B-A2B er LiquidAIs tekstbaserte resonneringsmodell for verktøydrevne agenter, med totalt 24 milliarder og 2,45 milliarder aktive parametere. Den resonnerer før den svarer, støtter verktøykall og skjemastyrte utdata, og er publisert med en kontekst på 128 000 tokener og en fullføringsgrense på 8 192 tokener.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
json · sse
Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

LFM2.5-24B-A2B er en mixture-of-experts-modell fra LiquidAI for tekstbasert resonnering og agenter som bruker verktøy. Den har totalt 24 milliarder parametere, med 2,45 milliarder aktive for et token. Resonnering inngår i hvert svar, så oppgaven bør definere målet, underlaget som skal brukes, og resultatet applikasjonen trenger.

Gi en agent et avgrenset mål

Modellen passer til arbeidsflyter der en språkmodell velger neste trinn, leser den resulterende observasjonen og deretter fortsetter mot et sluttresultat. Angi målet i former som applikasjonen kan kontrollere: finn den relevante oppføringen, sammenlign to konfigurasjoner, forbered et endringsforslag eller produser en strukturert vurdering.

Gi verktøyene tydelige formål og behold de returnerte observasjonene i oppgavekonteksten. Modellen publiserer støtte for verktøykall, inkludert valg av et verktøy når grensesnittet tilbyr denne funksjonen. Utførelsen tilhører applikasjonen som kontrollerer verktøyene. Hold en returnert observasjon atskilt fra en instruksjon skrevet av modellen, særlig når et senere trinn avhenger av resultatet fra et søk eller oppslag.

Innhenting for kunnskapsintensivt arbeid

Utgiveren anbefaler innhenting av informasjon eller nettsøk for oppgaver som avhenger av detaljert ekstern kunnskap. Bygg trinnet for underlagsinnhenting inn i arbeidsflyten fremfor å be modellen finne på fakta den ikke har mottatt. Identifiser de innhentede passasjene og be svaret knytte konklusjonene til dem.

For en kundestøtteflyt kan dette bety å finne det relevante regelverket og forklare hvordan det gjelder for den oppgitte saken. For en teknisk oppgave kan det bety å sammenligne dokumentasjonen og konfigurasjonen før en endring foreslås. Behold viktig innhentet innhold i konteksten slik at det endelige svaret kan kontrolleres uten å gjenta alle oppslagene.

Strukturerte svar og samplingsvalg

Den publiserte modellen støtter skjemastyrte strukturerte utdata. Definer en liten resultatstruktur rundt det applikasjonen bruker, som en valgt kategori, en forklaring, referanser til underlaget og en neste handling. Skill modellens resonneringsprosess fra feltene som neste komponent trenger å lagre eller vise.

LiquidAI oppgir temperatur 0,1, top_k 50 og repetition_penalty 1,05 som publiserte samplingsanbefalinger, og den lagrede katalogen gjentar disse standardene. De gir et repeterbart utgangspunkt for å vurdere en bestemt arbeidsflyt. Hold de valgte innstillingene konsekvente når du sammenligner representative oppgaver.

Kapasitet og språk

Den publiserte tjenesteoppføringen angir et kontekstvindu på 128 000 tokener og en fullføringsgrense på 8 192 tokener. Forbered en kortfattet svarspesifikasjon slik at sluttresultatet passer innenfor utdatarammen. Hold relevant underlag samlet og la det være nok utdataplass til det ønskede resultatet.

Produsenten oppgir et flerspråklig sett som omfatter engelsk, russisk, kinesisk, spansk, arabisk og andre språk. Behold kildeterminologi og navn som skal bevares når du bruker modellen til flerspråklig arbeid. En oppgave med et fast ordforråd har nytte av en tydelig ordliste og de samme utdatakonvensjonene på tvers av språk.

Funksjoner

  • Mixture-of-experts-resonnering med bare tekst: totalt 24 milliarder parametere, med 2,45 milliarder aktive.
  • Obligatorisk resonnering før det endelige svaret.
  • Publiserte verktøy, verktøyvalg og strukturerte utdata med JSON-skjema.
  • Innhentingsorienterte arbeidsflyter for kunnskapsavhengige oppgaver.
  • Publisert kontekst på 128 000 tokener og fullføringsgrense på 8 192 tokener.

Bruksområder

  • Assistent støttet av innhentet informasjon — Et spørsmål, innhentede passasjer og et påkrevd svaroppsett. Resultat: Et underlagsknyttet svar som kan kontrolleres mot passasjene.
  • Verktøydrevet triage — En avgrenset sak og kontrollerte oppslagsverktøy. Resultat: En strukturert vurdering og en foreslått neste handling.
  • Konfigurasjonssammenligning — Relevant konfigurasjon, dokumentasjon og sammenligningskriterier. Resultat: Et identifisert sett med forskjeller og støttende underlag.
  • Flerspråklig strukturert analyse — Kildetekst, en ordliste og konsekvente resultatfelt. Resultat: Sammenlignbare oppføringer som beholder terminologien som skal bevares.

Begrensninger

  • Kontekst — Tjenestens publiserte kontekstvindu: 128 000 tokener.
  • Svar — Publisert fullføringsgrense: 8 192 tokener.
  • Resonnering — Modellen resonnerer før den svarer; obligatorisk resonnering inngår i den publiserte konfigurasjonen.
  • Inndata/utdata — Den publiserte modellen tar imot tekst og returnerer tekst.

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inndatatyper
text
Utdatatyper
json, sse
Utdataformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content-streng

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalestream
Parametermaterial_typesAvtaletext
Parametertext_file_materialAvtaleLes 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
Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Ikke angitt Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0001 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.0014 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00005 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.0001 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.0014 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00005 / 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 →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

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Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

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Angi målet i former som applikasjonen kan kontrollere: finn den relevante oppføringen, sammenlign to konfigurasjoner, forbered et endringsforslag eller produser en strukturert vurdering.\n\nGi verktøyene tydelige formål og behold de returnerte observasjonene i oppgavekonteksten. Modellen publiserer støtte for verktøykall, inkludert valg av et verktøy når grensesnittet tilbyr denne funksjonen. Utførelsen tilhører applikasjonen som kontrollerer verktøyene. Hold en returnert observasjon atskilt fra en instruksjon skrevet av modellen, særlig når et senere trinn avhenger av resultatet fra et søk eller oppslag.\n\n### Innhenting for kunnskapsintensivt arbeid\n\nUtgiveren anbefaler innhenting av informasjon eller nettsøk for oppgaver som avhenger av detaljert ekstern kunnskap. Bygg trinnet for underlagsinnhenting inn i arbeidsflyten fremfor å be modellen finne på fakta den ikke har mottatt. Identifiser de innhentede passasjene og be svaret knytte konklusjonene til dem.\n\nFor en kundestøtteflyt kan dette bety å finne det relevante regelverket og forklare hvordan det gjelder for den oppgitte saken. For en teknisk oppgave kan det bety å sammenligne dokumentasjonen og konfigurasjonen før en endring foreslås. Behold viktig innhentet innhold i konteksten slik at det endelige svaret kan kontrolleres uten å gjenta alle oppslagene.\n\n### Strukturerte svar og samplingsvalg\n\nDen publiserte modellen støtter skjemastyrte strukturerte utdata. Definer en liten resultatstruktur rundt det applikasjonen bruker, som en valgt kategori, en forklaring, referanser til underlaget og en neste handling. Skill modellens resonneringsprosess fra feltene som neste komponent trenger å lagre eller vise.\n\nLiquidAI oppgir temperatur 0,1, top_k 50 og repetition_penalty 1,05 som publiserte samplingsanbefalinger, og den lagrede katalogen gjentar disse standardene. De gir et repeterbart utgangspunkt for å vurdere en bestemt arbeidsflyt. Hold de valgte innstillingene konsekvente når du sammenligner representative oppgaver.\n\n### Kapasitet og språk\n\nDen publiserte tjenesteoppføringen angir et kontekstvindu på 128 000 tokener og en fullføringsgrense på 8 192 tokener. Forbered en kortfattet svarspesifikasjon slik at sluttresultatet passer innenfor utdatarammen. Hold relevant underlag samlet og la det være nok utdataplass til det ønskede resultatet.\n\nProdusenten oppgir et flerspråklig sett som omfatter engelsk, russisk, kinesisk, spansk, arabisk og andre språk. Behold kildeterminologi og navn som skal bevares når du bruker modellen til flerspråklig arbeid. 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