Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 is de editie van Sao10K voor gesprekken en creatief schrijven, gebaseerd op Llama 3.1. De maker beschrijft één fine-tuningrun over twee epochs, waarbij de datasets gescheiden en geordend blijven: eerst conversatie-instructies, gevolgd door materiaal voor creatief schrijven, rollenspel en creatieve instructies. Het model werkt met schriftelijke prompts en gesprekken en genereert tekst.
De release breidt de eerdere Euryale-trainingsmix uit met gesprekken met meerdere beurten, extra voorbeelden voor rollenspel en schrijven, het naleven van systeemprompts en materiaal voor redeneren of ruimtelijk inzicht. De maker filtert veelvoorkomende schrijf- en datafouten en merkt tegelijk op dat sommige onvolmaakte resultaten kunnen blijven voorkomen. Die trainingskeuzes beschrijven deze editie en maken haar niet uitwisselbaar met v2.3, die de Llama 3.3-basis gebruikt.
De gepubliceerde configuratie heeft 80 lagen, 64 query-attention-heads en acht key/value-heads, met maximaal 131.072 posities en rotary scaling van Llama 3. Bereid de personagebeschrijving, relevante geschiedenis en het gevraagde antwoord voor binnen de context die de applicatie gebruikt. Het aantal posities in de modelconfiguratie stelt geen afzonderlijke onbeperkte generatielengte vast.
De maker raadt Llama 3 Instruct-opmaak aan, met temperature 1.2 en minimum-probability sampling van 0.2 in de voorgestelde opstelling. De release benadrukt het experimenteren met de systeemprompt en de toon van deze editie. Een personagetaak moet de spreker, de relatie, de huidige situatie en de te behouden scènefeiten definiëren voordat de volgende gebruikersbeurt wordt gegeven.
Vraag bij rollenspel om de volgende bijdrage van het genoemde personage en laat de keuzes van de andere deelnemer aan die deelnemer over. Lever voor creatief schrijven de passage aan en leg uit of het doel een voortzetting, een herziening van de stem of een verandering in het tempo is. Een expliciet stoppunt maakt de gegenereerde tekst gemakkelijker bruikbaar als één beurt of één scène, in plaats van een ongecontroleerde uitbreiding van het verhaal.
Beoordeel het concept op continuïteit, de gevraagde stem en de betekenis van de laatste instructie. De maker merkt op dat een antwoord af en toe kan ontsporen en beschrijft een nieuwe generatie proberen als een praktische reactie op dat gedrag. Bewaar de vastgestelde verhaalfeiten en de correctie in de prompt, zodat het volgende concept een bepaald doel heeft. Dit is een workflow voor tekstschrijven, met uitvoer die moet worden gecontroleerd en bewerkt.
", "aboutText": "Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 is de editie van Sao10K voor gesprekken en creatief schrijven, gebaseerd op Llama 3.1. De maker beschrijft één fine-tuningrun over twee epochs, waarbij de datasets gescheiden en geordend blijven: eerst conversatie-instructies, gevolgd door materiaal voor creatief schrijven, rollenspel en creatieve instructies. Het model werkt met schriftelijke prompts en gesprekken en genereert tekst.\n\nDe release breidt de eerdere Euryale-trainingsmix uit met gesprekken met meerdere beurten, extra voorbeelden voor rollenspel en schrijven, het naleven van systeemprompts en materiaal voor redeneren of ruimtelijk inzicht. De maker filtert veelvoorkomende schrijf- en datafouten en merkt tegelijk op dat sommige onvolmaakte resultaten kunnen blijven voorkomen. Die trainingskeuzes beschrijven deze editie en maken haar niet uitwisselbaar met v2.3, die de Llama 3.3-basis gebruikt.\n\nDe gepubliceerde configuratie heeft 80 lagen, 64 query-attention-heads en acht key/value-heads, met maximaal 131.072 posities en rotary scaling van Llama 3. Bereid de personagebeschrijving, relevante geschiedenis en het gevraagde antwoord voor binnen de context die de applicatie gebruikt. Het aantal posities in de modelconfiguratie stelt geen afzonderlijke onbeperkte generatielengte vast.\n\nDe maker raadt Llama 3 Instruct-opmaak aan, met temperature 1.2 en minimum-probability sampling van 0.2 in de voorgestelde opstelling. De release benadrukt het experimenteren met de systeemprompt en de toon van deze editie. Een personagetaak moet de spreker, de relatie, de huidige situatie en de te behouden scènefeiten definiëren voordat de volgende gebruikersbeurt wordt gegeven.\n\nVraag bij rollenspel om de volgende bijdrage van het genoemde personage en laat de keuzes van de andere deelnemer aan die deelnemer over. Lever voor creatief schrijven de passage aan en leg uit of het doel een voortzetting, een herziening van de stem of een verandering in het tempo is. Een expliciet stoppunt maakt de gegenereerde tekst gemakkelijker bruikbaar als één beurt of één scène, in plaats van een ongecontroleerde uitbreiding van het verhaal.\n\nBeoordeel het concept op continuïteit, de gevraagde stem en de betekenis van de laatste instructie. De maker merkt op dat een antwoord af en toe kan ontsporen en beschrijft een nieuwe generatie proberen als een praktische reactie op dat gedrag. Bewaar de vastgestelde verhaalfeiten en de correctie in de prompt, zodat het volgende concept een bepaald doel heeft. Dit is een workflow voor tekstschrijven, met uitvoer die moet worden gecontroleerd en bewerkt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
A character reply that respects established history\n\nContinue as ferryman Oren for two or three short replies. He is courteous, cannot lie and previously promised never to carry royal soldiers. I play a traveller who reveals a royal badge and asks for passage. Preserve that promise, show Oren's conflict through dialogue and a small action, then leave my character's next choice open.Two or three in-character replies preserving the promise and ending before the traveller responds.Oren neither lies nor casually breaks the established promise, and the traveller's decision remains with the player.sao10k/l3.1-euryale-70bEuryale v2.2 van Sao10K is een tekstfine-tune van Llama 3.1 70B voor gesprekken met meerdere beurten, rollenspel en creatief schrijven. Het combineert geordend conversatie- en creatief trainingsmateriaal met Llama 3 Instruct-prompts en een configuratie met 131.072 posities.
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 Euryale 70B v2.2 is de editie van Sao10K voor gesprekken en creatief schrijven, gebaseerd op Llama 3.1. De maker beschrijft één fine-tuningrun over twee epochs, waarbij de datasets gescheiden en geordend blijven: eerst conversatie-instructies, gevolgd door materiaal voor creatief schrijven, rollenspel en creatieve instructies. Het model werkt met schriftelijke prompts en gesprekken en genereert tekst.
De release breidt de eerdere Euryale-trainingsmix uit met gesprekken met meerdere beurten, extra voorbeelden voor rollenspel en schrijven, het naleven van systeemprompts en materiaal voor redeneren of ruimtelijk inzicht. De maker filtert veelvoorkomende schrijf- en datafouten en merkt tegelijk op dat sommige onvolmaakte resultaten kunnen blijven voorkomen. Die trainingskeuzes beschrijven deze editie en maken haar niet uitwisselbaar met v2.3, die de Llama 3.3-basis gebruikt.
De gepubliceerde configuratie heeft 80 lagen, 64 query-attention-heads en acht key/value-heads, met maximaal 131.072 posities en rotary scaling van Llama 3. Bereid de personagebeschrijving, relevante geschiedenis en het gevraagde antwoord voor binnen de context die de applicatie gebruikt. Het aantal posities in de modelconfiguratie stelt geen afzonderlijke onbeperkte generatielengte vast.
De maker raadt Llama 3 Instruct-opmaak aan, met temperature 1.2 en minimum-probability sampling van 0.2 in de voorgestelde opstelling. De release benadrukt het experimenteren met de systeemprompt en de toon van deze editie. Een personagetaak moet de spreker, de relatie, de huidige situatie en de te behouden scènefeiten definiëren voordat de volgende gebruikersbeurt wordt gegeven.
Vraag bij rollenspel om de volgende bijdrage van het genoemde personage en laat de keuzes van de andere deelnemer aan die deelnemer over. Lever voor creatief schrijven de passage aan en leg uit of het doel een voortzetting, een herziening van de stem of een verandering in het tempo is. Een expliciet stoppunt maakt de gegenereerde tekst gemakkelijker bruikbaar als één beurt of één scène, in plaats van een ongecontroleerde uitbreiding van het verhaal.
Beoordeel het concept op continuïteit, de gevraagde stem en de betekenis van de laatste instructie. De maker merkt op dat een antwoord af en toe kan ontsporen en beschrijft een nieuwe generatie proberen als een praktische reactie op dat gedrag. Bewaar de vastgestelde verhaalfeiten en de correctie in de prompt, zodat het volgende concept een bepaald doel heeft. Dit is een workflow voor tekstschrijven, met uitvoer die moet worden gecontroleerd en bewerkt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten sao10k/l3.1-euryale-70b | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden 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[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
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.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0017 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0017 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0017 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0017 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "sao10k/l3.1-euryale-70b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='sao10k/l3.1-euryale-70b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='sao10k/l3.1-euryale-70b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson of SSE
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.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra sao10k/l3.1-euryale-70b
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
sao10k/l3.1-euryale-70bEuryale v2.2 van Sao10K is een tekstfine-tune van Llama 3.1 70B voor gesprekken met meerdere beurten, rollenspel en creatief schrijven. Het combineert geordend conversatie- en creatief trainingsmateriaal met Llama 3 Instruct-prompts en een configuratie met 131.072 posities.
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 Euryale 70B v2.2 is de editie van Sao10K voor gesprekken en creatief schrijven, gebaseerd op Llama 3.1. De maker beschrijft één fine-tuningrun over twee epochs, waarbij de datasets gescheiden en geordend blijven: eerst conversatie-instructies, gevolgd door materiaal voor creatief schrijven, rollenspel en creatieve instructies. Het model werkt met schriftelijke prompts en gesprekken en genereert tekst.
De release breidt de eerdere Euryale-trainingsmix uit met gesprekken met meerdere beurten, extra voorbeelden voor rollenspel en schrijven, het naleven van systeemprompts en materiaal voor redeneren of ruimtelijk inzicht. De maker filtert veelvoorkomende schrijf- en datafouten en merkt tegelijk op dat sommige onvolmaakte resultaten kunnen blijven voorkomen. Die trainingskeuzes beschrijven deze editie en maken haar niet uitwisselbaar met v2.3, die de Llama 3.3-basis gebruikt.
De gepubliceerde configuratie heeft 80 lagen, 64 query-attention-heads en acht key/value-heads, met maximaal 131.072 posities en rotary scaling van Llama 3. Bereid de personagebeschrijving, relevante geschiedenis en het gevraagde antwoord voor binnen de context die de applicatie gebruikt. Het aantal posities in de modelconfiguratie stelt geen afzonderlijke onbeperkte generatielengte vast.
De maker raadt Llama 3 Instruct-opmaak aan, met temperature 1.2 en minimum-probability sampling van 0.2 in de voorgestelde opstelling. De release benadrukt het experimenteren met de systeemprompt en de toon van deze editie. Een personagetaak moet de spreker, de relatie, de huidige situatie en de te behouden scènefeiten definiëren voordat de volgende gebruikersbeurt wordt gegeven.
Vraag bij rollenspel om de volgende bijdrage van het genoemde personage en laat de keuzes van de andere deelnemer aan die deelnemer over. Lever voor creatief schrijven de passage aan en leg uit of het doel een voortzetting, een herziening van de stem of een verandering in het tempo is. Een expliciet stoppunt maakt de gegenereerde tekst gemakkelijker bruikbaar als één beurt of één scène, in plaats van een ongecontroleerde uitbreiding van het verhaal.
Beoordeel het concept op continuïteit, de gevraagde stem en de betekenis van de laatste instructie. De maker merkt op dat een antwoord af en toe kan ontsporen en beschrijft een nieuwe generatie proberen als een praktische reactie op dat gedrag. Bewaar de vastgestelde verhaalfeiten en de correctie in de prompt, zodat het volgende concept een bepaald doel heeft. Dit is een workflow voor tekstschrijven, met uitvoer die moet worden gecontroleerd en bewerkt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten sao10k/l3.1-euryale-70b | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees 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
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0017 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0017 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0017 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0017 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "sao10k/l3.1-euryale-70b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'sao10k/l3.1-euryale-70b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'sao10k/l3.1-euryale-70b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON of SSE
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.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra sao10k/l3.1-euryale-70b
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
A character reply that respects established history\n\nContinue as ferryman Oren for two or three short replies. He is courteous, cannot lie and previously promised never to carry royal soldiers. I play a traveller who reveals a royal badge and asks for passage. Preserve that promise, show Oren's conflict through dialogue and a small action, then leave my character's next choice open.Two or three in-character replies preserving the promise and ending before the traveller responds.Oren neither lies nor casually breaks the established promise, and the traveller's decision remains with the player.