models

Meta: Llama 3.2 1B Instruct

Markdown · JSON

Meta: Llama 3.2 1B Instruct

Llama 3.2 1B Instruct is Meta’s compacte tekstmodel met 1,23 miljard parameters voor dialoog, samenvattingen, kennis ophalen en zoekopdrachten herschrijven. De maker vermeldt een context van 128k voor de gewone release en 8k voor afzonderlijke gekwantiseerde varianten, met meertalige tekst- en code-uitvoer.

Over het model

Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.

Llama 3.2 1B Instruct is Meta’s compacte, op instructies afgestemde tekstmodel, met volgens de tabel van de maker 1,23 miljard parameters. Het accepteert meertalige tekst en geeft tekst of code terug. De release is bedoeld voor dialoog, kennis ophalen, samenvattingen, mobiele schrijfassistenten en het herschrijven van zoekopdrachten of prompts, in plaats van de beeldbegriptaken van Llama’s afzonderlijke vision-edities.

Modelinformatie en context

Het model gebruikt een autoregressieve Transformer-architectuur met grouped-query attention en gedeelde embeddings. Meta onderscheidt voorgetrainde en op instructies afgestemde 1B- en 3B-modellen. Deze vermelding betreft het 1B Instruct-checkpoint, dat de gebruikersvraag in een gesprek moet volgen en niet als voorgetrainde basis dient.

De gewone tekstrelease is gedocumenteerd met een context van 128k. De maker vermeldt afzonderlijk een context van 8k voor de gekwantiseerde tekstmodellen. Die configuraties moeten onderscheiden blijven: kwantisatie is geen reden om de context van de gewone release toe te kennen aan elk checkpoint in een kleiner formaat of om de geconfigureerde capaciteit van een specifieke dienst af te leiden.

Gebruik de context voor de passages en het gesprek die relevant zijn voor één vastgelegde bewerking. Ook bij een lang document kan de vraag een korte samenvatting, een herschreven zoekopdracht of een antwoord op basis van bronnen zijn. Benoem het materiaal dat het resultaat moet behouden en de lengte of velden die de volgende toepassingsstap nodig heeft.

Retrieval, samenvattingen en herschrijven

Geef voor een samenvatting de werkelijke passage of het gesprek en specificeer de doelgroep, lengte en essentiële feiten. Een nuttig resultaat kan het centrale probleem, al vermelde beslissingen en open vragen van elkaar scheiden. Als de bron meerdere onderwerpen bevat, geef dan aan welk onderwerp de samenvatting moet behandelen in plaats van om een ongerichte verkorting van alles te vragen.

Lever voor kennisretrieval de geselecteerde bronpassages of informatie van een retrievalcomponent aan. Vraag om de uitspraak die de vraag beantwoordt en de passage die haar ondersteunt. Het tekstantwoord van het model kan opgehaalde informatie uitleggen, terwijl het doorzoeken van een privécollectie werk blijft voor de gekoppelde toepassing. Het model krijgt die collectie niet enkel door het gebruikslabel retrieval.

Geef voor het herschrijven van zoekopdrachten de oorspronkelijke vraag en het doel van de zoekactie. Vraag om een beknopte herformulering die de entiteit, voorwaarde en gewenste informatie behoudt. Een supportvraag kan worden herschreven met de productterm en actie die ertoe doen, zonder een feit toe te voegen dat niet in het gebruikersbericht staat. Geef de herziene zoekopdracht afzonderlijk van eventuele uitleg terug wanneer een ander onderdeel die rechtstreeks zal gebruiken.

Specificeer voor een schrijfassistent de lezer, toon en bronfeiten voordat een korte brief of herziene passage wordt gevraagd. Definieer voor een extractietaak de velden en de manier waarop ontbrekende informatie moet worden weergegeven. Dit zijn concrete bewerkingen die de gedocumenteerde tekstfocus van het compacte model verbinden met een inspecteerbaar artefact.

Ondersteunde talen en training

De officieel ondersteunde talen zijn Engels, Duits, Frans, Italiaans, Portugees, Hindi, Spaans en Thai. Het model is op een bredere verzameling talen getraind, wat verschilt van de acht talen die expliciet door de kaart worden ondersteund. Geef de uiteindelijke taal aan en eventuele termen of identifiers die ongewijzigd moeten blijven.

De familie is voorgetraind op maximaal negen biljoen tokens, met een datagrens in december 2023. Voor de 1B- en 3B-modellen gebruikt de maker uitvoer van Llama 3.1 8B en 70B als trainingsdoelen op tokenniveau en kennisdistillatie na pruning. Dit is een trainingsproces; het betekent niet dat het geïmplementeerde 1B-model die grotere modellen vraagt elke gebruikersvraag te beantwoorden.

De kaart beschrijft supervised fine-tuning en voorkeursgebaseerde afstemming, met post-trainingsrondes waarin begeleide voorbeelden, rejection sampling en direct preference optimization worden gebruikt. Die stappen leveren het Instruct-gedrag op met behoud van het benoemde checkpoint en de uitsluitend tekstuele modaliteit.

Gesprek en gekwantiseerde edities

De maker toont afzonderlijke systeem- en gebruikersberichten met het bijbehorende gespreksformaat. Definieer de rol van de assistent en de antwoordvereisten afzonderlijk van de eigenlijke brontekst. Bewaar het relevante eerdere antwoord wanneer een vervolgvraag om een herziening, verduidelijking of andere vorm van dezelfde informatie vraagt.

De release documenteert ook afzonderlijke varianten met quantization-aware training en post-trainingkwantisatie. Hun precisie en context van 8k horen bij die varianten en zijn geen universele specificatie voor deze gewone Instruct-vermelding. Gebruik het exacte checkpoint en de configuratie wanneer een herhaalde taak wordt vergeleken of een afgeleide implementatie wordt voorbereid.

Inhoudelijke grenzen

Deze 1B-release werkt uitsluitend met tekst. Ze mag geen beeldinvoer overnemen van de 11B- of 90B-vision-modellen van Llama 3.2, de tekst- en beeldmogelijkheden van Llama 4 of de benoemde redeneerniveaus van Muse Spark. Het generatievoorbeeld met 256 tokens uit de kaart is een voorbeeldinstelling en geen onafhankelijk opgegeven maximale antwoordcapaciteit.

Een praktisch eindresultaat is de gevraagde samenvatting, zoekopdracht, geëxtraheerde registratie of herschreven tekst, met behoud van de relevante betekenis en identifiers uit de bron. De geraadpleegde bronnen vermelden geen afzonderlijk hard maximum voor uitvoertokens. Houd de taak gericht, het invoermateriaal volledig voor die bewerking en het onderscheid tussen de gewone en gekwantiseerde context expliciet.

Praktische taak

Praktische taak

Technisch voorbeeld in het Engels

Rewrite a retrieval query

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

Verwacht resultaat

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

Resultaat controleren

Check that the query includes Atlas Mini and timezone refresh or restart, without asserting a confirmed defect.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

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

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

Aan de slag

Llama 3.2 1B Instruct is Meta’s compacte tekstmodel met 1,23 miljard parameters voor dialoog, samenvattingen, kennis ophalen en zoekopdrachten herschrijven. De maker vermeldt een context van 128k voor de gewone release en 8k voor afzonderlijke gekwantiseerde varianten, met meertalige tekst- en code-uitvoer.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
Tekst

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Invoer
text
Uitvoer
text
Uitvoerformaat
json of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limieten
Minimumaantal items: 1
Standaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function
Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek.
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_callsTypetool_call[]VereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_call_idTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID
Standaard—
Veldmessages[].nameTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].reasoning_contentTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt
Standaard—
Veldmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_completion_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Veldstream_options.include_usageTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtemperatureTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtop_pTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstopTypestring|string[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtoolsTypefunction_tool[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].typeTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
function
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].function.nameTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
Geldt wanneer: functietool opgegeven
Standaard—
Veldtools[].function.descriptionTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtools[].function.parametersTypeJSON_schemaVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtool_choiceTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldparallel_tool_callsTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldresponse_formatTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldreasoning_effortTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldreasoningTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldservice_tierTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldinstructionsTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Compatibiliteitsveld
Standaard—
VeldfunctionsTypefunction[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldfunction_callTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldprompt_cache_optionsTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldmodalitiesTypestring[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
text
Standaard—
VeldproviderTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd
Standaard—
Veldcache_control.ttlTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd
Standaard—
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages
Parametermaterial_typesContracttext
ParametermessagesContractberichtenarray met de structuur role/content
Parameterfile_materialContractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid
Parameteroptional_controlsContractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeContractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools
Parameteroutput_modalitiesContracttext
Parameterhosted_operationsContractfalse
Parametermultimodal_input_bindingContractnull

Levenscyclus: synchronous_or_streamed

Stuur het exacte model-ID mee met messages.

Contextlengte is geen uitvoerlimiet.

Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus
Standaardtarief Wanneer de snelle modus geselecteerd is
Flex-modus
Standaardtarief Wanneer de flex-modus geselecteerd is
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.000054 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.000402 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1Tariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.000054 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.000402 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens

Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta-llama/llama-3.2-1b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='meta-llama/llama-3.2-1b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json of SSE

Alle voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden
VeldType
Veldchoices[].indexTypeinteger
Veldchoices[].message.contentTypestring|null
Veldchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Veldchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Veldchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Veldchoices[].finish_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

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

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

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

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

Aan de slag

Llama 3.2 1B Instruct is Meta’s compacte tekstmodel met 1,23 miljard parameters voor dialoog, samenvattingen, kennis ophalen en zoekopdrachten herschrijven. De maker vermeldt een context van 128k voor de gewone release en 8k voor afzonderlijke gekwantiseerde varianten, met meertalige tekst- en code-uitvoer.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
json · sse

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Invoer
text
Uitvoer
json, sse
Uitvoerformaat
JSON of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
user, assistant
Standaard—
Veldmessages[].contentTypestringVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content als tekenreeks

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsContractstream
Parametermaterial_typesContracttext
Parametertext_file_materialContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht.

Levenscyclus: synchronous_or_streamed

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus
Standaardtarief Wanneer de snelle modus geselecteerd is
Flex-modus
Standaardtarief Wanneer de flex-modus geselecteerd is
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.000054 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.000402 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1Tariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.000054 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.000402 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens

Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Volledige minimale JSON-bodycurl · gebruik je UTF-8-documentPython · sla het volledige resultaat op
{
  "model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.2-1b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.2-1b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON of SSE

Alle voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden
VeldType
VeldidTypestring
VeldmodelTypestring
Veldcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Veldstop_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

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

FAQ · Meta: Llama 3.2 1B Instruct
Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-1b-instruct: text → text

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

Welke velden gebruikt het verzoek?

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

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.2-1b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Welke limieten gelden?

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

Meer details

Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie.

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden.

Koop tokens met korting.

Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens.

Abonnement
Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken.
Promotiecode tot 50%
Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend.
Kosten in de geschiedenis
Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard.

Kies een abonnement · Bekijk modelprijzen

Verbind de API met het product dat je verkoopt.

SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan.

Commerciële applicatie
Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe.
Resellerlicentie
Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop.
Documenten op de site
Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar.

Vraag een resellerlicentie aan · Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst