modele

inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Markdown · JSON

inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash to hybrydowy model rozumowania inclusionAI do pracy biurowej, rozbudowanego tworzenia oprogramowania i złożonych agentów. Jego rzadka architektura licząca 560 mld parametrów aktywuje około 25 mld parametrów na token, wspierając planowanie wieloetapowe, interakcje z narzędziami i poprawki na podstawie wyników pośrednich.

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Ling 3.1 Flash to hybrydowy model językowy rozumowania inclusionAI do zadań obejmujących kilka etapów zamiast jednej krótkiej odpowiedzi. Producent pozycjonuje go do codziennej pracy biurowej, rozbudowanej inżynierii oprogramowania i złożonych procesów agentowych. Wykorzystuje architekturę mixture-of-experts z około 560 mld parametrów łącznie i około 25 mld aktywnych na każdy token, łącząc dużą pojemność modelu z mniejszym zakresem aktywnych obliczeń.

Jego głównym celem konstrukcyjnym jest utrzymywanie stanu zadania i korygowanie przebiegu dłuższej pracy. W procesie połączonym z narzędziami model może planować kilka kroków, interpretować wyniki pośrednie i zmieniać kolejny krok, gdy zmieniają się dowody. Podaj mu precyzyjny cel, dostępne materiały i definicję ukończenia. Na przykład: „Przejrzyj te notatki z incydentu, wskaż nierozstrzygnięte przyczyny i przygotuj uporządkowany według priorytetów plan dochodzenia. Dla każdego działania wskaż dowody potrzebne do stwierdzenia, czy zadziałało”. Zamienia to niejasne żądanie w wynik, który można sprawdzić i kontynuować.

W pracy biurowej użyteczne dane wejściowe obejmują notatki źródłowe, tekst wyodrębniony z dokumentów, tabele z jasnymi definicjami kolumn i docelowych odbiorców raportu. Określ okres, jednostki i porównanie do zastosowania. Poproś o pisemny rezultat, taki jak opracowanie dla kierownictwa, plan raportu lub wyjaśnienie ważnych zmian. Przykład: „Korzystając wyłącznie z tych tabel kwartalnych, wyjaśnij największe zmiany, oddziel wartości zaobserwowane od założeń i napisz opracowanie z pytaniami bez odpowiedzi na końcu”. Zachowuj oznaczenia źródeł w danych wejściowych, aby twierdzenia wynikowe można było powiązać z właściwym materiałem.

W tworzeniu oprogramowania producent podkreśla refaktoryzację między językami, optymalizację wydajności i analizę często używanych obszarów bazy kodu. Przekaż odpowiednie pliki jako tekst, zachowanie, które należy zachować, wersje zależności oraz wyniki błędów lub pomiary. Użyteczne żądanie prosi o proponowaną zmianę i kontrole potrzebne do jej oceny: „Zrefaktoryzuj ten parser, zachowując udokumentowany format wyjściowy. Wyjaśnij zachowanie objęte zmianą, pokaż zmieniony kod i wskaż przypadki ujawniające regresję”. Przy pracy nad wydajnością dostarcz rzeczywiste profile lub czasy i poproś o powiązanie każdej rekomendacji ze zmierzonym wąskim gardłem.

Przy profesjonalnej analizie zbierz odpowiednie reguły, definicje i dowody przed poproszeniem o rekomendację. Ling 3.1 Flash ma syntetyzować rozproszone informacje, interpretować wskaźniki i opracowywać propozycje działań. Poproś o porównanie wskazujące założenia i brakujące informacje zamiast niepopartego werdyktu. Na przykład dostarcz kilka propozycji projektowych i poproś o notatkę decyzyjną stosującą te same kryteria do każdej, z obserwacjami popartymi źródłami oddzielonymi od wnioskowanych konsekwencji. Gdy dowody są sprzeczne, poproś o sprzeczne fragmenty i pytanie, które pozwoli rozstrzygnąć rozbieżność.

Producent rozróżnia maksymalny kontekst modelu 1M tokenów od kontekstu 256K obecnie udostępnionego przez oficjalną usługę. Te liczby opisują różne granice. Uporządkuj materiał roboczy według obowiązującego okna i zarezerwuj miejsce na odpowiedź; limit modelu nie oznacza, że każdy interfejs przyjmuje tyle danych wejściowych. Przy dużym zadaniu przechowuj razem cel, podjęte decyzje, nierozstrzygnięte pytania i odwołania do źródeł. Wyraźnie oddzielaj dokumenty i kod, aby materiał do analizy nie został pomylony z instrukcjami do wykonania.

Przygotowuj zadania połączone z narzędziami z jasnymi opisami narzędzi, oczekiwanymi argumentami i użytecznymi zapisami wyników. Przekazuj rzeczywiste wyniki z powrotem do rozmowy, aby kolejna propozycja opierała się na obserwacjach. Poproś model o wyjaśnienie, co zmienia zwrócony wynik i jakich dowodów nadal brakuje. Konstrukcja modelu zorientowana na agentów wspiera taki wzorzec planowania i informacji zwrotnej; aplikacja wykonuje kroki narzędziowe i zachowuje ich wyniki. Proponowane polecenie, zmiana kodu lub raport są najbardziej użyteczne, gdy ich stan jest jasny: zaproponowane, wykonane z zapisanym wynikiem lub nadal oczekujące na weryfikację.

Ling 3.1 Flash należy do linii modeli językowych; odrębna edycja Ling 3.0 Flash VL jest modelem wizualnym producenta. Dla tego zadania tekstowego przygotuj tekstową zawartość źródeł i zachowaj jej strukturę, oznaczenia oraz pochodzenie. Określ język i postać wyjścia, na przykład zwięzłą notatkę, tabelę ustaleń, wyjaśnienie poprawki lub numerowany plan. Poproś model o oznaczenie brakujących informacji i sprawdź zamówiony rezultat względem pierwotnych ograniczeń. Długie procesy nadal wymagają kontroli wyników pośrednich: błędne wczesne założenie mogłoby inaczej przejść do dalszego rozumowania i zostać wygładzone w przekonujący raport końcowy.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionAI /inclusionai/ling-3.1-flash

Start

Ling 3.1 Flash to hybrydowy model rozumowania inclusionAI do pracy biurowej, rozbudowanego tworzenia oprogramowania i złożonych agentów. Jego rzadka architektura licząca 560 mld parametrów aktywuje około 25 mld parametrów na token, wspierając planowanie wieloetapowe, interakcje z narzędziami i poprawki na podstawie wyników pośrednich.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
Tekst

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Wejście
text
Wyjście
text
Format wyjściowy
json lub SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
inclusionai/ling-3.1-flash
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 1
Domyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF8

messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontrakttablica wiadomości o strukturze role/content
Parametrfile_materialKontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrcontrol_scopeKontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false.
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

Aliasy metody: /chat/completions

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

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

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

KonfiguracjaTabela stawekTokeny kontekstu, więcej niżTokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaTokeny kontekstu, więcej niż—Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0006 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0018 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.00012 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów
KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1Tabela stawek—Tokeny kontekstu, więcej niż0Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0006 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0018 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.00012 / 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 →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"inclusionai/ling-3.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"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
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="inclusionai/ling-3.1-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.1-flash

Aliasy ścieżek metod

/chat/completions

Powiązane ID modeli

inclusionai/ling-3.1-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionAI /inclusionai/ling-3.1-flash

Start

Ling 3.1 Flash to hybrydowy model rozumowania inclusionAI do pracy biurowej, rozbudowanego tworzenia oprogramowania i złożonych agentów. Jego rzadka architektura licząca 560 mld parametrów aktywuje około 25 mld parametrów na token, wspierając planowanie wieloetapowe, interakcje z narzędziami i poprawki na podstawie wyników pośrednich.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
json · sse

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Wejście
text
Wyjście
json, sse
Format wyjściowy
JSON lub SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
inclusionai/ling-3.1-flash
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
user, assistant
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstringWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF-8

ciąg messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości.

Cykl życia: synchronous_or_streamed

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

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

KonfiguracjaTabela stawekTokeny kontekstu, więcej niżTokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaTokeny kontekstu, więcej niż—Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0006 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0018 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.00012 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów
KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1Tabela stawek—Tokeny kontekstu, więcej niż0Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0006 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0018 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.00012 / 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 →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik
{
  "model": "inclusionai/ling-3.1-flash",
  "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': 'inclusionai/ling-3.1-flash', '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': 'inclusionai/ling-3.1-flash', '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))

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.1-flash

Aliasy ścieżek metod

/chat/completions

Powiązane ID modeli

inclusionai/ling-3.1-flash

FAQ · inclusionAI: Ling 3.1 Flash
Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

POST /v1/chat/completions · inclusionai/ling-3.1-flash: text → text

POST /v1/messages · inclusionai/ling-3.1-flash: text → json, sse

Jakich pól używa żądanie?

POST /v1/chat/completions · inclusionai/ling-3.1-flash: model, messages, stream

POST /v1/messages · inclusionai/ling-3.1-flash: model, messages, max_tokens, stream

Jakie limity obowiązują?

POST /v1/chat/completions · inclusionai/ling-3.1-flash: messages.min_items: 1

Więcej szczegółów

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 · Sprawdź ceny modeli

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 · Oferta i umowa licencyjna