modellen

Llama3.1-405B

Markdown · JSON

Llama3.1-405B

Llama 3.1 405B is een profiel in de meertalige tekstmodelfamilie van Meta met een opgegeven context van 128.000 tokens. Lever gelabeld bronmateriaal en een afgebakend uitvoerverzoek aan voor een documentuitleg, vergelijking of concepttekst.

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 3.1 405B is een gehost profiel in de Llama 3.1-familie van Meta. De modelvermelding geeft een contextlengte van 128.000 tokens aan. De familiedocumentatie van Meta beschrijft tekstinvoer en tekst- of code-uitvoer voor de 8B-, 70B- en 405B-groottes. De verzameling omvat voorgetrainde en op instructies afgestemde edities; deze kaart behoudt de identifier van het gehoste profiel.

Orden een documentvraag

Geef de passages die de taak moet gebruiken labels en stel de vraag die ze met elkaar verbindt. Een vergelijking kan vragen om de eisen, uitzonderingen of beslissingen in elke bron, met het ondersteunende label bij elke waarneming. Een briefing kan in plaats daarvan de punten identificeren die een lezer nodig heeft voordat die een benoemde beslissing neemt.

Behoud hoeveelheden, partijen en identifiers bij het voorbereiden van het bronmateriaal. Vraag om het antwoord in een vastgestelde vorm, zoals een vergelijkingstabel of een beknopte uitleg gevolgd door de relevante fragmenten. Zo blijft een lange tekstverzameling verbonden met een beoordeelbaar resultaat.

Bereid een meertalige teksttaak voor

Meta noemt Engels, Duits, Frans, Italiaans, Portugees, Hindi, Spaans en Thai als de ondersteunde talen van de familie. Geef de gewenste antwoordtaal aan en lever een woordenlijst aan waar terminologie belangrijk is. Benoem voor een herschrijving de doelgroep en de details die intact moeten blijven. Lever voor een concepttekst de over te brengen informatie aan en de lengte die bij de lezer past.

Behoud actueel bewijsmateriaal en de profielidentiteit

De familie is getraind op een offline dataset. Lever actuele registraties, cijfers of beleidsinformatie aan wanneer het antwoord daarvan afhangt. Houd de relevante bronpassages en het eerdere gesprek binnen de opgegeven context van dit profiel, met voldoende ruimte voor het resultaat. Controleer de teruggegeven tekst aan de hand van het aangeleverde bewijsmateriaal voordat je haar in een andere workflow opneemt.

Behoud de profielidentifier bij de prompt en het antwoord wanneer je resultaten vergelijkt. Het gehoste profiel en de afzonderlijk gepubliceerde edities van de modelgewichten hebben verschillende identiteiten; gedrag dat specifiek is voor een afstemming moet worden gekoppeld aan de daadwerkelijk geselecteerde editie.

Praktische taak

Praktische taak

Technisch voorbeeld in het Engels

Prepare a bilingual policy briefing

Prepare a French briefing from these English source sections. A: Remote work is allowed up to two days per week. B: Customer-site visits take priority over remote days. C: The manager approves the weekly schedule. Use télétravail for remote work. Return three concise bullets with source letters and keep the precedence rule explicit.

Verwacht resultaat

Three French briefing bullets with A, B and C references and consistent glossary usage.

Resultaat controleren

Check that customer-site visits retain priority and manager approval is not presented as automatic.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions llama3.1-405b

llama3.1-405b

Meta /llama3.1-405b

Aan de slag

Llama 3.1 405B is een profiel in de meertalige tekstmodelfamilie van Meta met een opgegeven context van 128.000 tokens. Lever gelabeld bronmateriaal en een afgebakend uitvoerverzoek aan voor een documentuitleg, vergelijking of concepttekst.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
Tekst

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Invoertypen
text
Uitvoertypen
text
Uitvoerformaat
json of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
llama3.1-405b
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
Niet opgegeven Wanneer de snelle modus is geselecteerd
Flexmodus
Niet opgegeven Wanneer de modus flex is geselecteerd
Maximale redeneerinspanning
Niet opgegeven Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

ConfiguratieTariefstaffelKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefKosten
Invoer · Invoertokens $0.01 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.01 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0 / 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": "llama3.1-405b", "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='llama3.1-405b',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='llama3.1-405b',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 llama3.1-405b

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

llama3.1-405b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages llama3.1-405b

llama3.1-405b

Meta /llama3.1-405b

Aan de slag

Llama 3.1 405B is een profiel in de meertalige tekstmodelfamilie van Meta met een opgegeven context van 128.000 tokens. Lever gelabeld bronmateriaal en een afgebakend uitvoerverzoek aan voor een documentuitleg, vergelijking of concepttekst.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
json · sse

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Invoertypen
text
Uitvoertypen
json, sse
Uitvoerformaat
JSON of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
llama3.1-405b
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
Niet opgegeven Wanneer de snelle modus is geselecteerd
Flexmodus
Niet opgegeven Wanneer de modus flex is geselecteerd
Maximale redeneerinspanning
Niet opgegeven Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

ConfiguratieTariefstaffelKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefKosten
Invoer · Invoertokens $0.01 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.01 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0 / 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": "llama3.1-405b",
  "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': 'llama3.1-405b', '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': 'llama3.1-405b', '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 llama3.1-405b

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

llama3.1-405b

FAQ · Llama3.1-405B
Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?

POST /v1/chat/completions · llama3.1-405b: text → text

POST /v1/messages · llama3.1-405b: text → json, sse

Welke velden gebruikt het verzoek?

POST /v1/chat/completions · llama3.1-405b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · llama3.1-405b: model, messages, max_tokens, stream

Welke limieten gelden?

POST /v1/chat/completions · llama3.1-405b: 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