modeller

Pareto 26.9

Markdown · JSON

Pareto 26.9

unbiased/pareto-26.9
UnbiasedTekstInndata 0,005 USD / 1KUtdata 0,015 USD / 1K

Tidligere versjon av Unbiased sin sammensatte tekstmodell med 262 144 tokener kontekst for arbeidsprosesser med eksplisitt versjonsvalg.

En tidligere utgave i Pareto-familien

Pareto 26.9 er en egen versjon av Unbiased sin sammensatte modell. I Pareto-familien behandles én forespørsel med flere ledende og åpne modeller, og resultatene deres kombineres til ett svar. Brukeren arbeider med én Pareto-modell og velger ikke hver komponent manuelt. Utvikleren oppgir at sammensetningen av basismodeller kan endres.

Versjon 26.9 ble beholdt etter lanseringen av den stabile 26.10. Den nøyaktige identifikatoren unbiased/pareto-26.9 lar deg velge den tidligere utgaven uttrykkelig i applikasjonen. Dette er relevant for eksisterende arbeidsprosesser og sammenligninger der det er viktig å navngi versjonen som brukes, fremfor automatisk å gå videre til neste. Fastsetting av navnet betyr ikke i seg selv at den interne sammensetningen blir uforanderlig.

Arbeid med innsendt materiale

I Ailoot tar denne versjonen imot tekst og lager et tekstsvar. Kontekstvinduet er på 262 144 tokener. Det omfatter instruksjoner, historikk, kildemateriale og svar. Modellmetadataene oppgir en svarlengde på opptil 131 072 tokener. Utgave 26.10 har et større kontekstvindu, så ved valg av 26.9 er det nyttig å velge ut dokumenter og utdrag som faktisk er relevante, på forhånd.

Arbeidsløpet kan bygges rundt sammenligning av flere tekster. Send inn krav, løsningsalternativer og valgkriterier, og be deretter om en sammenligningstabell med argumenter for hvert kriterium. For et langt dokument angir du analyseformålet: finne motsetninger, lage en innholdsrettet oppsummering, samle spørsmål til forfatteren eller forberede en oppdatert struktur. Navn på originalutdragene gjør det enklere å knytte konklusjoner til dataene i forespørselen.

Teknisk dialog

Ved en programmeringsoppgave tar du med relevant kode og et kjøreresultat du allerede har fått i ditt eget miljø. Be om å forklare observasjonen, foreslå en endring og liste tegnene du kan kontrollere resultatet etter. Send kontrollresultatet i neste melding. Slik knyttes tekstdialogen til den faktiske oppgaven uten å forutsette at modellen selv har tilgang til filer eller kjøremiljøet.

Når du skal lage ny tekst, er det nyttig å angi målgruppe, disposisjon og ønsket detaljnivå. Svaret kan være et dokumentutkast, en oversikt over grunndata, en forskjellsliste eller en rekke videre handlinger. Det konkrete formatet bestemmes av forespørselen.

Pareto 26.9 er tilgjengelig gjennom Messages, Responses, Chat Completions og tekstbasert generateContent. Disse beskriver integrasjonsmåtene i klienten. I denne tilkoblingen sendes materialet som tekst; valg av forespørselsformat tilfører ikke bilder, kodekjøring eller tilgang til eksterne systemer.

Tilgjengelig via Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,005 USD / 1K
Utdata
0,015 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,0005 USD / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,005 USD / 1K
Utdata
0,015 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,0005 USD / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,005 USD / 1K
Utdata
0,015 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,0005 USD / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,005 USD / 1K
Utdata
0,015 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,0005 USD / 1K
unbiased/pareto-26.9 · JSON
{"about":"### En tidligere utgave i Pareto-familien\n\nPareto 26.9 er en egen versjon av Unbiased sin sammensatte modell. I Pareto-familien behandles én forespørsel med flere ledende og åpne modeller, og resultatene deres kombineres til ett svar. Brukeren arbeider med én Pareto-modell og velger ikke hver komponent manuelt. Utvikleren oppgir at sammensetningen av basismodeller kan endres.\n\nVersjon 26.9 ble beholdt etter lanseringen av den stabile 26.10. Den nøyaktige identifikatoren `unbiased/pareto-26.9` lar deg velge den tidligere utgaven uttrykkelig i applikasjonen. Dette er relevant for eksisterende arbeidsprosesser og sammenligninger der det er viktig å navngi versjonen som brukes, fremfor automatisk å gå videre til neste. Fastsetting av navnet betyr ikke i seg selv at den interne sammensetningen blir uforanderlig.\n\n### Arbeid med innsendt materiale\n\nI Ailoot tar denne versjonen imot tekst og lager et tekstsvar. Kontekstvinduet er på 262 144 tokener. Det omfatter instruksjoner, historikk, kildemateriale og svar. Modellmetadataene oppgir en svarlengde på opptil 131 072 tokener. Utgave 26.10 har et større kontekstvindu, så ved valg av 26.9 er det nyttig å velge ut dokumenter og utdrag som faktisk er relevante, på forhånd.\n\nArbeidsløpet kan bygges rundt sammenligning av flere tekster. Send inn krav, løsningsalternativer og valgkriterier, og be deretter om en sammenligningstabell med argumenter for hvert kriterium. For et langt dokument angir du analyseformålet: finne motsetninger, lage en innholdsrettet oppsummering, samle spørsmål til forfatteren eller forberede en oppdatert struktur. Navn på originalutdragene gjør det enklere å knytte konklusjoner til dataene i forespørselen.\n\n### Teknisk dialog\n\nVed en programmeringsoppgave tar du med relevant kode og et kjøreresultat du allerede har fått i ditt eget miljø. Be om å forklare observasjonen, foreslå en endring og liste tegnene du kan kontrollere resultatet etter. Send kontrollresultatet i neste melding. Slik knyttes tekstdialogen til den faktiske oppgaven uten å forutsette at modellen selv har tilgang til filer eller kjøremiljøet.\n\nNår du skal lage ny tekst, er det nyttig å angi målgruppe, disposisjon og ønsket detaljnivå. Svaret kan være et dokumentutkast, en oversikt over grunndata, en forskjellsliste eller en rekke videre handlinger. Det konkrete formatet bestemmes av forespørselen.\n\nPareto 26.9 er tilgjengelig gjennom Messages, Responses, Chat Completions og tekstbasert generateContent. Disse beskriver integrasjonsmåtene i klienten. I denne tilkoblingen sendes materialet som tekst; valg av forespørselsformat tilfører ikke bilder, kodekjøring eller tilgang til eksterne systemer.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.9","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.9","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.5,"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":5.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"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":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"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":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"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":5.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.9","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.9","price":{"in":5.0,"in_label":null,"out":15.0,"out_label":null,"sort_in":5.0,"sort_out":15.0,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.9","short":"Tidligere versjon av Unbiased sin sammensatte tekstmodell med 262 144 tokener kontekst for arbeidsprosesser med eksplisitt versjonsvalg."}

Spørsmål

Hvordan velger jeg en modell til oppgaven min?

Avklar først hvilke inndata og utdata du trenger: tekst, bilder, lyd eller video. Sammenlign deretter kompatible API-metoder, den eksakte modell-ID-en eller modellen aliaset peker til nå, pris og faktureringsenhet. GET /v1/models er gratis og viser modellene som er tilgjengelige for nøkkelen din.

Støtter hver modell alle API-metoder og medietyper?

Bruk API-metodene og typene inndata/utdata som er oppført på modellkortet. Støtte for tekst, bilder, lyd eller video avhenger av den valgte modellen og metoden; se det aktuelle eksemplet på en forespørsel før du sender dataene dine.

Hva er forskjellen på en modell-ID og et alias?

En eksakt modell-ID identifiserer en bestemt modell. Et alias peker til en modell, og målmodellen kan endres. Sjekk i katalogen hvilken modell aliaset peker til nå; bruk den eksakte ID-en når integrasjonen din krever en bestemt modell.

Hvordan sammenligner jeg priser før jeg sender en forespørsel?

Se modellkortet for pris og faktureringsenhet for den valgte API-metoden. Sammenlign samme enhet og samme type inndata/utdata; forespørselshistorikken viser faktisk bruk og belastet beløp.

Hva gir abonnementet?

Rabatt på tokenkjøp for jevnlig bruk. Velg etter forespørselsvolum; vilkår og abonnementspris vises ved bestilling.

Hvordan bruker jeg kampanjekode opptil 50% rabatt?

Oppgi koden ved tokenkjøp. Beløpet beregnes etter kampanjevilkårene; rabattstørrelsen vises før betaling.