Pareto 26.10

{"about":"### Hvordan Pareto 26.10 er bygget opp\n\nPareto 26.10 er en stabil utgave av Unbiased sin sammensatte modell. Tilnærmingen velger flere ledende og åpne modeller for hver forespørsel og kombinerer resultatene deres til ett svar. Dette skiller seg fra bare å sende spørsmålet til én valgt modell: Brukeren samhandler med én Pareto og får et samlet resultat. Deltakende modeller kan endres, så utgavenavnet fastsetter ikke en bestemt liste over basismodeller.\n\n### Tekstarbeid i Ailoot\n\nI Ailoot tar Pareto 26.10 imot tekst og returnerer tekst. Kontekstvinduet for denne tilkoblingen er på 1 048 576 tokener. Det rommer instruksjoner, samtalehistorikk, innsendt materiale og svaret som genereres. Modellmetadataene oppgir en svarlengde på opptil 131 072 tokener. Dette er en øvre grense, ikke en obligatorisk lengde for hver generering. For innholdsrikt arbeid er det nyttig å fastsette resultatets omfang og rekkefølgen på delene på forhånd.\n\nDen lange konteksten lar deg sammenligne flere tekster i én forespørsel: en teknisk oppgavebeskrivelse og implementeringen, krav og et møtereferat eller flere dokumentalternativer. Gi originalutdragene tydelige navn og be om at konklusjoner knyttes til dem. Du kan for eksempel få en forskjellstabell, identifisere motstridende krav eller utarbeide en endringsplan basert på hele samlingen. Dette er måter å formulere en tekstoppgave på; tilgang til filer eller eksterne systemer bestemmes av applikasjonen.\n\n### Slik bygger du opp en nyttig forespørsel\n\nFor kodeanalyse tar du med relevante funksjoner, forventet oppførsel og observert feil. Be først om en forklaring av sammenhengen mellom dem, deretter et forslag til lokal endring og kontrollmetoder. For undersøkelser basert på innsendte tekster stiller du spørsmålet, lister kildene i forespørselen og definerer hvilke påstander som må henvise til det aktuelle utdraget. Ved dokumentutarbeiding oppgir du målgruppe, formål, obligatoriske deler og akseptansekriterier.\n\nTeksttilkoblingen er tilgjengelig gjennom Messages, Responses, Chat Completions og tekstgrensesnittet i generateContent. Formatvalget hjelper deg å integrere modellen i en eksisterende klient. Det tilfører ikke i seg selv bildelesing, nettsøk eller kommandokjøring. Koden, planen og anbefalingene er fortsatt generert tekst inntil applikasjonen utfører videre handlinger.\n\n### En versjon for eksplisitt valg\n\nIdentifikatoren `unbiased/pareto-26.10` velger akkurat utgave 26.10. Det er nyttig når du vil fastsette modellen uttrykkelig i applikasjonsinnstillingene eller sammenligne resultater fra én versjon på ditt eget oppgavesett. Utgave 26.9 finnes separat og har sitt eget kontekstvindu.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.10","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.10","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.10","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.10","price":{"in":1.6,"in_label":null,"out":6.4,"out_label":null,"sort_in":1.6,"sort_out":6.4,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.10","short":"Sammensatt tekstmodell fra Unbiased med 1 048 576 tokener kontekst for analyse av store materialsamlinger og utarbeiding av utfyllende svar."}