Source: https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/
Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/
Language: nb

# Poolside: Laguna XS 2.1

[Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/facts.json)

## [Poolside: Laguna XS 2.1](https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/)

Laguna XS 2.1 er Poolsides kodeagentmodell i kategorien 33B-A3B. Den mottar tekst og returnerer tekst, med kontroller for resonnering og funksjonsverktøy i programmeringsarbeidsflyter og et kontekstvindu på 262,144 token.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/#method-3)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/#method-4)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/poolside-laguna-xs-2-1/#method-5)

Om modellen

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

Laguna XS 2.1 er Poolsides kodeagentmodell i kategorien 33B-A3B. Den er en egen utgave etter Laguna XS.2. Den publiserte profilen mottar tekst og produserer tekst, med kontroller for resonnering og funksjonsverktøy i en applikasjon som utfører programmeringsarbeid.

#### Forbered oppgaven i kodebasen

Gi modellen den brukersynlige oppførselen som skal leveres, relevant kildekode og begrensningene for endringen. En feilrapport kan inkludere inndata som gir feil, kommandoutdata og forventet resultat. En funksjonsforespørsel kan identifisere grensesnittet den berører, og eksisterende oppførsel som må forbli riktig. Disse detaljene gjør en foreslått endring enklere å vurdere enn en bred instruksjon om å forbedre prosjektet.

Ved en gjennomgang bør du navngi forholdet som skal undersøkes: en feilvei, en dataomforming eller samhandling mellom komponenter. Behold filnavn og kildeplasseringer sammen med observasjonene, slik at anbefalingen kan brukes på den tiltenkte koden. Be om et konkret resultat, for eksempel en avgrenset endring, en diagnose støttet av de oppgitte utdataene eller neste kontroll som vil skille mellom to mulige årsaker.

#### Verktøyobservasjoner fører arbeidet videre

Den publiserte driftsprofilen omfatter verktøy og resonneringskontroller. I et agentmiljø kan modellen foreslå en operasjon og bruke det returnerte resultatet som belegg for neste trinn. Bevar faktiske kommando- eller testutdata, og skill dem fra en foreslått kommando. Den omkringliggende applikasjonen utfører operasjonen og registrerer utfallet.

#### Kontekst og sluttproduktet

Profilen oppgir et kontekstvindu på 262,144 token og opptil 32,768 fullføringstoken. Hold koden og observasjonene som avgjør oppgaven, i arbeidskonteksten, med plass til svaret. Bevar ferdige beslutninger i kompakt form, slik at senere samtalerunder fortsetter fra den etablerte tilstanden.

Et nyttig kodeprodukt inneholder endringen eller anbefalingen, oppførselen den gjelder, og belegget som trengs for å vurdere den. Undersøk en anvendt endring og det faktiske valideringsresultatet før arbeidet føres videre til et senere utviklingstrinn.

Praktisk oppgave

### Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

```
Diagnose a dropped zero-valued option

A configuration merge uses if incoming.get(key): result[key] = incoming[key]. It drops a valid timeout of 0 and a valid enabled value of False. Propose a minimal correction that accepts supplied falsy values but ignores missing keys. Include regression cases for zero, False, an empty string and an absent key, stating the intended empty-string behavior.
```

#### Forventet resultat

```
A focused merge-condition patch and four regression cases with explicit missing-versus-present semantics.
```

#### Kontroller resultatet

```
Zero and False are retained, while an absent key does not overwrite the existing value.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `poolside/laguna-xs-2.1`

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages)

Poolside /`poolside/laguna-xs-2.1`

### Start

Laguna XS 2.1 er Poolsides kodeagentmodell i kategorien 33B-A3B. Den mottar tekst og returnerer tekst, med kontroller for resonnering og funksjonsverktøy i programmeringsarbeidsflyter og et kontekstvindu på 262,144 token.

Godkjente inndata

Tekst

Resultater

Tekst

### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Inndatatyper

`text`

Utdatatyper

`text`

Kontekst

262 144 tokens

Maksimale utdata

32 768 tokens

Utdataformat

json eller SSE

| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser poolside/laguna-xs-2.1 | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`system` | Type`string\|content_block[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minimum: 1 Grensen gjelder for: den eksakte øvre grensen for valgt modell/kort | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
| 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_sequences` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools[].name` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: verktøy oppgitt | Standard— |
| Felt`tools[].description` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`thinking.type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`output_config.effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`metadata` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`cache_control` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content eller type=text-blokk`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |

Livssyklus: `exact retained published method`

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

### Priser

#### Satser for Ailoot-metoder

Inndata

0,0001 USD */ 1K*

Utdata

0,0002 USD */ 1K*

Lesing fra hurtigbuffer

0,00005 USD */ 1K*

Skriving til hurtigbuffer

0,0001 USD */ 1K*

Skriving til hurtigbuffer, 5 min

0,0001 USD */ 1K tokens*

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/)

#### Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

#### 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot · Anthropic Messages

TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "poolside/laguna-xs-2.1", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="poolside/laguna-xs-2.1",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "poolside/laguna-xs-2.1",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='poolside/laguna-xs-2.1',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Motta og lagre resultater

#### Ailoot · 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

<strong>Ailoot</strong> [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest)
**Ailoot Ultra** [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages), [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `poolside/laguna-xs-2.1`

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat)

Poolside /`poolside/laguna-xs-2.1`

Modell-ID

- `poolside/laguna-xs-2.1`
- `laguna-xs`
- `laguna-xs-latest`

### Start

Laguna XS 2.1 er Poolsides kodeagentmodell i kategorien 33B-A3B. Den mottar tekst og returnerer tekst, med kontroller for resonnering og funksjonsverktøy i programmeringsarbeidsflyter og et kontekstvindu på 262,144 token.

Godkjente inndata

Tekst

Resultater

Tekst

### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Inndatatyper

`text`

Utdatatyper

`text`

Kontekst

4 096 tokens

Maksimale utdata

1 024 tokens

Utdataformat

json eller SSE

| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser poolside/laguna-xs-2.1 | 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 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— |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |

Livssyklus: `exact retained published method`

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

### Priser

#### Satser for Ailoot-metoder

Inndata

0,0001 USD */ 1K*

Utdata

0,0002 USD */ 1K*

Lesing fra hurtigbuffer

0,00005 USD */ 1K*

Skriving til hurtigbuffer

0,0001 USD */ 1K*

Skriving til hurtigbuffer, 5 min

0,0001 USD */ 1K tokens*

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/)

#### Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

#### 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot · OpenAI Chat

TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "poolside/laguna-xs-2.1", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="poolside/laguna-xs-2.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "poolside/laguna-xs-2.1",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='poolside/laguna-xs-2.1',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 · 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

<strong>Ailoot</strong> [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs&fmt=chat), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs&fmt=chat), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `poolside/laguna-xs-2.1`

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat)

Poolside /`poolside/laguna-xs-2.1`

### Start

Laguna XS 2.1 er Poolsides kodeagentmodell i kategorien 33B-A3B. Den mottar tekst og returnerer tekst, med kontroller for resonnering og funksjonsverktøy i programmeringsarbeidsflyter og et kontekstvindu på 262,144 token.

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 poolside/laguna-xs-2.1 | 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 **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 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 **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 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": "poolside/laguna-xs-2.1", "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='poolside/laguna-xs-2.1',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='poolside/laguna-xs-2.1',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

<strong>Ailoot</strong> [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs&fmt=chat), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs&fmt=chat), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `poolside/laguna-xs-2.1`

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages)

Poolside /`poolside/laguna-xs-2.1`

### Start

Laguna XS 2.1 er Poolsides kodeagentmodell i kategorien 33B-A3B. Den mottar tekst og returnerer tekst, med kontroller for resonnering og funksjonsverktøy i programmeringsarbeidsflyter og et kontekstvindu på 262,144 token.

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 poolside/laguna-xs-2.1 | 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 **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 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 **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 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": "poolside/laguna-xs-2.1",
  "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': 'poolside/laguna-xs-2.1', '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': 'poolside/laguna-xs-2.1', '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

<strong>Ailoot</strong> [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest)
**Ailoot Ultra** [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages), [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=messages), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `laguna-xs`

[`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs&fmt=chat)

Poolside /`laguna-xs`

Modell-ID

- `poolside/laguna-xs-2.1`
- `laguna-xs`
- `laguna-xs-latest`

### Start

Laguna XS 2.1 er Poolsides kodeagentmodell i kategorien 33B-A3B. Den mottar tekst og returnerer tekst, med kontroller for resonnering og funksjonsverktøy i programmeringsarbeidsflyter og et kontekstvindu på 262,144 token.

Godkjente inndata

Tekst

Resultater

Tekst

### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Inndatatyper

`text`

Utdatatyper

`text`

Kontekst

4 096 tokens

Maksimale utdata

1 024 tokens

Utdataformat

json eller SSE

| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser laguna-xs | 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 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— |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |

Livssyklus: `exact retained published method`

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

### Priser

#### Satser for Ailoot-metoder

Inndata

0,0001 USD */ 1K*

Utdata

0,0002 USD */ 1K*

Lesing fra hurtigbuffer

0,00005 USD */ 1K*

Skriving til hurtigbuffer

0,0001 USD */ 1K*

Skriving til hurtigbuffer, 5 min

0,0001 USD */ 1K tokens*

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/)

#### Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

#### 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot · OpenAI Chat

TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "laguna-xs", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="laguna-xs",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "laguna-xs",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='laguna-xs',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 · 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

<strong>Ailoot</strong> [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs&fmt=chat), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs&fmt=chat), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest&fmt=chat)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `laguna-xs-latest`

[`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest&fmt=chat)

Poolside /`laguna-xs-latest`

Modell-ID

- `poolside/laguna-xs-2.1`
- `laguna-xs`
- `laguna-xs-latest`

### Start

Laguna XS 2.1 er Poolsides kodeagentmodell i kategorien 33B-A3B. Den mottar tekst og returnerer tekst, med kontroller for resonnering og funksjonsverktøy i programmeringsarbeidsflyter og et kontekstvindu på 262,144 token.

Godkjente inndata

Tekst

Resultater

Tekst

### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Inndatatyper

`text`

Utdatatyper

`text`

Kontekst

4 096 tokens

Maksimale utdata

1 024 tokens

Utdataformat

json eller SSE

| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser laguna-xs-latest | 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 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— |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |

Livssyklus: `exact retained published method`

Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.

### Priser

#### Satser for Ailoot-metoder

Inndata

0,0001 USD */ 1K*

Utdata

0,0002 USD */ 1K*

Lesing fra hurtigbuffer

0,00005 USD */ 1K*

Skriving til hurtigbuffer

0,0001 USD */ 1K*

Skriving til hurtigbuffer, 5 min

0,0001 USD */ 1K tokens*

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/)

#### Detaljer om referansetariffen

Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.

Modellens referanseprisplaner

#### 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0002** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0001** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot · OpenAI Chat

TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "laguna-xs-latest", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="laguna-xs-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "laguna-xs-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='laguna-xs-latest',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 · 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

<strong>Ailoot</strong> [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs&fmt=chat), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`poolside/laguna-xs-2.1`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Ultra&caller=poolside%2Flaguna-xs-2.1&fmt=chat), [`laguna-xs`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs&fmt=chat), [`laguna-xs-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=poolside%2Flaguna-xs-2.1&route=Core&caller=laguna-xs-latest&fmt=chat)

FAQ · poolside/laguna-xs-2.1

Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

`POST /v1/messages` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `laguna-xs`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `laguna-xs-latest`: `text` → `text`

Hvilke felt bruker forespørselen?

`POST /v1/messages` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `laguna-xs`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `laguna-xs-latest`: `model`, `messages`, `stream`

Hvilke grenser gjelder?

`POST /v1/messages` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `poolside/laguna-xs-2.1`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `laguna-xs`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `laguna-xs-latest`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `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.