Source: https://ailoot.ai/models/nb/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/
Language: nb

# Meta: Llama 3.2 1B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/facts.json)

## [Meta: Llama 3.2 1B Instruct](https://ailoot.ai/models/nb/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/)

Llama 3.2 1B Instruct er Metas kompakte tekstmodell med 1.23B parametere for dialog, oppsummering, kunnskapsgjenfinning og omskriving av søkespørsmål. Produsenten angir en kontekst på 128k for den ordinære utgaven og 8k for separate kvantiserte varianter, med flerspråklig tekst og kode som utdata.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-1)

Om modellen

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

Llama 3.2 1B Instruct er Metas kompakte instruksjonsjusterte tekstmodell, med 1.23 milliarder parametere i produsentens tabell. Den tar imot flerspråklig tekst og returnerer tekst eller kode. Utgaven er beregnet på dialog, kunnskapsgjenfinning, oppsummering, mobile skriveassistenter og omskriving av søkespørsmål eller ledetekster, fremfor bildeforståelsesoppgavene til Llamas separate synsutgaver.

Modellinformasjon og kontekst

Modellen bruker en autoregressiv Transformer-arkitektur med grouped-query attention og delte embeddings. Meta skiller mellom forhåndstrente og instruksjonsjusterte 1B- og 3B-modeller. Denne oppføringen gjelder 1B Instruct-kontrollpunktet, som har som oppgave å følge brukerens forespørsel i en samtale fremfor å fungere som det forhåndstrente grunnlaget.

Den ordinære tekstutgaven er dokumentert med en kontekst på 128k. Produsenten angir separat en kontekst på 8k for sine kvantiserte tekstmodeller. Disse konfigurasjonene bør holdes atskilt: kvantisering gir ikke grunnlag for å overføre den ordinære utgavens kontekst til ethvert kontrollpunkt i et mindre format eller for å utlede den konfigurerte kapasiteten til en bestemt tjeneste.

Bruk konteksten til utdragene og samtalen som er relevante for én definert operasjon. Et langt dokument kan fortsatt kreve et kort sammendrag, et omskrevet søkespørsmål eller et kildebasert svar. Angi hvilket materiale resultatet må bevare, og hvilken lengde eller hvilke felt neste trinn i applikasjonen trenger.

Informasjonsgjenfinning, sammendrag og omskriving

For oppsummering legger du ved det faktiske tekstutdraget eller samtalen og angir målgruppe, lengde og vesentlige fakta. Et nyttig resultat kan skille mellom hovedproblemet, allerede uttrykte beslutninger og åpne spørsmål. Hvis kilden inneholder flere temaer, angir du hvilket tema sammendraget skal dekke, fremfor å be om en urettet forkorting av alt.

For kunnskapsgjenfinning legger du ved de utvalgte kildeutdragene eller informasjon returnert av en gjenfinningskomponent. Be om utsagnet som besvarer spørsmålet, og utdraget som støtter det. Modellens tekstsvar kan forklare gjenfunnet informasjon, mens søk i en privat samling fortsatt er den tilkoblede applikasjonens oppgave. Modellen får ikke tilgang til samlingen bare fordi informasjonsgjenfinning er oppgitt som bruksområde.

For omskriving av søkespørsmål gir du det opprinnelige spørsmålet og formålet med søket. Be om en kort omformulering som bevarer enheten, vilkåret og den ønskede informasjonen. Et supportspørsmål kan omskrives med produktbegrepet og handlingen som er viktige, uten å legge til et faktum som ikke finnes i brukerens melding. Returner det reviderte søkespørsmålet atskilt fra eventuell forklaring dersom en annen komponent skal bruke det direkte.

For en skriveassistent angir du leser, tone og kildefakta før du ber om et kort brev eller et revidert tekstutdrag. For en uttrekksoppgave definerer du feltene og hvordan manglende informasjon skal representeres. Dette er konkrete operasjoner som knytter den kompakte modellens dokumenterte tekstfokus til et artefakt som kan undersøkes.

Støttede språk og trening

De offisielt støttede språkene er engelsk, tysk, fransk, italiensk, portugisisk, hindi, spansk og thai. Modellen er trent på et bredere språkutvalg, noe som er forskjellig fra de åtte språkene modellkortet uttrykkelig støtter. Angi sluttspråket og eventuelle termer eller identifikatorer som må forbli uendret.

Familien er forhåndstrent på opptil ni billioner tokener, med en skjæringsdato for dataene i desember 2023. For 1B- og 3B-modellene bruker produsenten utdata fra Llama 3.1 8B og 70B som treningsmål på tokennivå og kunnskapsdestillasjon etter beskjæring. Dette er en treningsprosess; det betyr ikke at den utrullede 1B-modellen ber disse større modellene besvare hvert brukerspørsmål.

Kortet beskriver veiledet finjustering og preferansebasert tilpasning, med ettertreningsrunder som omfatter veiledede eksempler, avvisningssampling og direkte preferanseoptimalisering. Disse trinnene skaper Instruct-atferden, samtidig som det navngitte kontrollpunktet og modaliteten med bare tekst beholdes.

Samtale og kvantiserte utgaver

Produsenten viser separate system- og brukermeldinger med det tilhørende samtaleformatet. Definer assistentens rolle og svarkrav atskilt fra selve kildeteksten. Behold det relevante tidligere svaret når en oppfølging ber om en revisjon, avklaring eller annen form på den samme informasjonen.

Utgaven dokumenterer også forskjellige kvantiseringsbevisste og ettertreningskvantiserte varianter. Presisjonen deres og konteksten på 8k tilhører disse variantene fremfor å være en universell spesifikasjon for denne ordinære Instruct-oppføringen. Bruk nøyaktig kontrollpunkt og konfigurasjon når du sammenligner en gjentatt oppgave eller forbereder en avledet utrulling.

Vesentlige avgrensninger

Denne 1B-utgaven bruker bare tekst. Den skal ikke arve bildeinndata fra Llama 3.2s 11B- eller 90B-synsmodeller, Llama 4s tekst- og bildefunksjoner eller Muse Sparks navngitte kontroller for resonneringsinnsats. Kortets genereringseksempel på 256 tokener er en eksempelinnstilling, ikke en særskilt angitt maksimal svarkapasitet.

Et praktisk sluttresultat er det forespurte sammendraget, søkespørsmålet, den uttrukne posten eller den omskrevne teksten, med kildens relevante betydning og identifikatorer bevart. De leste kildene angir ikke en egen absolutt grense for antall utdatatokener. Hold oppgaven avgrenset, gjør inndatamaterialet fullstendig for den operasjonen og behold et tydelig skille mellom konteksten til den ordinære og den kvantiserte utgaven.

Praktisk oppgave

### Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

```
Rewrite a retrieval query

Rewrite this customer question as one concise search query for a support knowledge base: “My Atlas Mini still shows the old timezone after I changed it in account settings. Do I need to restart?” Preserve the product, stale timezone symptom and restart question. Return only the query and do not invent a cause.
```

#### Forventet resultat

```
A single concise retrieval query retaining the product name, symptom and requested information.
```

#### Kontroller resultatet

```
Check that the query includes Atlas Mini and timezone refresh or restart, without asserting a confirmed defect.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

### Start

Llama 3.2 1B Instruct er Metas kompakte tekstmodell med 1.23B parametere for dialog, oppsummering, kunnskapsgjenfinning og omskriving av søkespørsmål. Produsenten angir en kontekst på 128k for den ordinære utgaven og 8k for separate kvantiserte varianter, med flerspråklig tekst og kode som utdata.

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 meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | 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

#### 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 **$0.000054** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.000402** / 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 **$0.000054** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.000402** / 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": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct", "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='meta-llama/llama-3.2-1b-instruct',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='meta-llama/llama-3.2-1b-instruct',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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`

### Start

Llama 3.2 1B Instruct er Metas kompakte tekstmodell med 1.23B parametere for dialog, oppsummering, kunnskapsgjenfinning og omskriving av søkespørsmål. Produsenten angir en kontekst på 128k for den ordinære utgaven og 8k for separate kvantiserte varianter, med flerspråklig tekst og kode som utdata.

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 meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | 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

#### 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 **$0.000054** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.000402** / 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 **$0.000054** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.000402** / 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": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct",
  "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': 'meta-llama/llama-3.2-1b-instruct', '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': 'meta-llama/llama-3.2-1b-instruct', '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** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Meta: Llama 3.2 1B Instruct

Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Hvilke felt bruker forespørselen?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Hvilke grenser gjelder?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `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.