Source: https://ailoot.ai/models/pl/inclusionai-ling-3-0-flash/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/inclusionai-ling-3-0-flash/ Language: pl # inclusionAI: Ling 3.0 Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/inclusionai-ling-3-0-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/inclusionai-ling-3-0-flash/facts.json) ## [inclusionAI: Ling 3.0 Flash](https://ailoot.ai/models/pl/inclusionai-ling-3-0-flash/) Ling 3.0 Flash to model tekstowy inclusionAI do rozmów, pracy z dokumentami i przepływów agentowych sterowanych przez aplikację. Przyjmuje tekst przez Chat Completions, obsługuje deklaracje wywołań funkcji i formatowanie wyjścia JSON oraz ma opublikowane okno kontekstu 262 144 tokenów. Wybierając tę edycję, używaj dokładnego identyfikatora inclusionai/ling-3.0-flash. - [**Ailoot Ultra · Chat Completions** `POST /v1/chat/completions` `inclusionai/ling-3.0-flash`](https://ailoot.ai/models/pl/inclusionai-ling-3-0-flash/#method-0) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. Ling 3.0 Flash to model inclusionAI przekształcający tekst w tekst. Jego opublikowana architektura to mieszanina ekspertów ze 124 miliardami parametrów ogółem i około 5,1 miliarda parametrów aktywnych na token. Wybierz inclusionai/ling-3.0-flash przez POST /v1/chat/completions z polem model i tablicą messages. Instrukcje, materiał źródłowy i wcześniejsze wypowiedzi rozmowy umieszczaj w tekście wiadomości. Użyj ukierunkowanego promptu, aby przekształcić dostarczony materiał w konkretny rezultat. W przypadku odpowiedzi klientowi podaj jego pytanie oraz tekst produktu lub zasad, z którego odpowiedź musi korzystać, a następnie określ ton i następny krok. Przy podsumowaniu dokumentu wskaż potrzebne sekcje, na przykład decyzje, nierozstrzygnięte pytania i działania. Przy wyodrębnianiu informacji zdefiniuj żądane pola i sposób przedstawiania faktów nieobecnych w źródle. Przy pracy z kodem dołącz odpowiednią funkcję lub fragment pliku i poproś o wyjaśnienie, proponowaną zmianę lub ocenę względem jawnie określonego wymagania. Opublikowane okno kontekstu wynosi 262 144 tokenów, a dla modelu podano do 32 768 tokenów odpowiedzi. Zaplanuj łącznie tekst źródłowy, instrukcje, historię rozmowy i żądaną odpowiedź. Użyj max\_tokens, aby ustawić żądany limit wyjścia. Dokument należy dostarczyć jako rzeczywisty tekst, jeśli odpowiedź ma zależeć od jego treści; przy łączeniu kilku fragmentów w jednym żądaniu odwołuj się jawnie do odpowiednich sekcji. Lista obsługiwanych parametrów obejmuje tools i tool\_choice do wywoływania funkcji. Zdefiniuj w żądaniu dostępne funkcje i opisy ich argumentów. Aplikacja weryfikuje zwrócone wywołanie, wykonuje wybraną funkcję i dostarcza jej wynik do rozmowy przed zażądaniem kolejnej odpowiedzi. Na przykład przepływ obsługi klienta może udostępnić ściśle zdefiniowane wyszukiwanie zamówienia i wykorzystać zwrócone fakty podczas przygotowywania odpowiedzi. Przypisuj wyniki narzędzi do właściwej wypowiedzi w rozmowie, aby model mógł odróżnić je od pierwotnego żądania użytkownika. Model obsługuje response\_format dla wyjścia JSON, bez wymuszania schematu JSON. Określ zamierzone pola i zweryfikuj zwrócony obiekt w aplikacji przed jego użyciem. Inne opublikowane parametry obejmują temperature, top\_p, top\_k, min\_p, stop, seed oraz wymienione kary za powtórzenia, częstotliwość i obecność. Lista parametrów zawiera też reasoning i include\_reasoning; wybierz ich obsługiwaną reprezentację ze specyfikacji żądania, zamiast zakładać wartości z innej edycji. Chat Completions może zwrócić kompletną odpowiedź lub tekst strumieniowy. Przy pełnej odpowiedzi odczytaj zwróconą treść wiadomości i zachowaj choices odpowiedzi oraz usage. Przy strumieniowaniu połącz przyrostowe fragmenty, zanim uznasz odpowiedź za kompletną, i zachowaj wszystkie zwrócone wywołania narzędzi wraz z argumentami. Wynik to tekst lub żądanie wywołania funkcji dla następnego kroku aplikacji; aplikacja nadrzędna odpowiada za wykonanie i wykorzystanie ukończonej odpowiedzi. **Ailoot Ultra · Chat Completions** `POST /v1/chat/completions` `inclusionai/ling-3.0-flash` [`inclusionai/ling-3.0-flash`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=inclusionai%2Fling-3.0-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.0-flash&fmt=chat) inclusionAI /`inclusionai/ling-3.0-flash` ### Start Ling 3.0 Flash to model tekstowy inclusionAI do rozmów, pracy z dokumentami i przepływów agentowych sterowanych przez aplikację. Przyjmuje tekst przez Chat Completions, obsługuje deklaracje wywołań funkcji i formatowanie wyjścia JSON oraz ma opublikowane okno kontekstu 262 144 tokenów. Wybierając tę edycję, używaj dokładnego identyfikatora inclusionai/ling-3.0-flash. Akceptowane dane wejściowe Tekst Wyniki Tekst ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · Chat Completions** `POST /v1/chat/completions` Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 262 144 tokens Format wyjściowy JSON or supported SSE | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity inclusionai/ling-3.0-flash | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`array` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 | Domyślnie— | | Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 | Domyślnie— | | Pole`n` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 | Domyślnie— | | Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`seed` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`stop` | Typ`` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`frequency_penalty` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`presence_penalty` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`user` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages | | Parametr`optional` | Kontraktstream, max\_tokens, max\_completion\_tokens, n, temperature, top\_p, seed, stop, frequency\_penalty, presence\_penalty, user | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`conditions` | Kontrakt | Cykl życia: `synchronous_json_or_sse` ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji | Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata | | --- | --- | --- | | KonfiguracjaBazowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00012** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00036** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.000024** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Chat Completions curl · utwórz raz i zachowaj kompletny wynik ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "inclusionai/ling-3.0-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}') 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 # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Odbieranie i zapisywanie wyników #### Ailoot Ultra · Chat Completions JSON or supported SSE ##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`inclusionai/ling-3.0-flash`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=inclusionai%2Fling-3.0-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.0-flash&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`inclusionai/ling-3.0-flash`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=inclusionai%2Fling-3.0-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.0-flash&fmt=chat) FAQ · inclusionAI: Ling 3.0 Flash Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.0-flash`: `text` → `text` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.0-flash`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens`, `max_completion_tokens`, `n`, `temperature`, `top_p`, `seed`, `stop`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `user` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.0-flash`: `ctx`: `262144`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_completion_tokens.minimum`: `1`; `n.minimum`: `1` Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją. ## Firma i jej portfel projektów Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. ## Kupuj tokeny z rabatem. Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny. Subskrypcja Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań. Kod promocyjny do 50% Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji. Koszty w historii Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania. [Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/) ## Połącz API z produktem, który sprzedajesz. SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską. Aplikacja komercyjna Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi. Licencja resellerska Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży. Dokumenty na stronie Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem. [Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl) ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.