Source: https://ailoot.ai/models/pl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/ Language: pl # LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/facts.json) ## [LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)](https://ailoot.ai/models/pl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/) Liquid AI LFM2.5-2.6B to kompaktowy tekstowy model rozumowania dla agentów, korzystania z narzędzi, ekstrakcji danych i RAG. Jego hybrydowa konstrukcja ma 2,69 mld parametrów. Rozumuje przed odpowiedzią i najlepiej pracuje z konkretnym materiałem źródłowym oraz jasno zdefiniowanymi narzędziami; producent odradza programowanie agentowe i zadania wymagające rozległej wiedzy. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/pl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/pl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/#method-1) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. Liquid AI LFM2.5-2.6B to poddany dalszemu treningowi model tekstowy z kompaktowej rodziny LFM2.5 firmy Liquid, zaprojektowany dla agentów działających na urządzeniu i praktycznych procesów pracy. Jego dokładna karta modelu podaje 2,69 mld parametrów i 30 warstw: 22 bloki krótkiej konwolucji z podwójnym bramkowaniem oraz osiem bloków grouped-query attention. Hybrydowa konstrukcja ma zapewniać wydajne przetwarzanie tekstu. Model przyjmuje tekst i zwraca tekst, w tym odpowiedź po rozumowaniu lub żądanie użycia zdefiniowanej funkcji. Producent zaleca go do obciążeń agentowych, korzystania z narzędzi, ekstrakcji danych, generowania wspomaganego wyszukiwaniem i procesów z długim kontekstem. Potok treningowy wydania łączy nadzorowane dostrajanie, wyspecjalizowane modele nauczycielskie, wielodziedzinową destylację on-policy i uczenie ze wzmocnieniem w środowiskach agentowych. Pomaga to wyjaśnić skupienie modelu na wykonywaniu instrukcji, korzystaniu z obserwacji narzędzi i przechodzeniu przez kilka kroków. Dostarczaj rzeczywiste materiały i precyzyjny cel, zamiast polegać na szerokiej wyuczonej wiedzy w uzupełnianiu luk. Dla ekstrakcji zdefiniuj pola i reguły źródłowe przed przekazaniem materiału. Praktyczne polecenie: „Przeczytaj te aktualizacje serwisowe, wyodrębnij identyfikator każdego rekordu, podany status i następne wymagane działanie oraz zachowaj zdanie wspierające każde pole. Zwróć null, gdy pole jest nieobecne”. Określ, czy wartość należy skopiować dokładnie, znormalizować czy wywnioskować. Ułatwia to sprawdzenie wyjścia i zapobiega cichej zamianie informacji rzeczywiście obecnej w źródle na wiarygodnie brzmiącą interpretację. Dla RAG dostarczaj istotne fragmenty ze stabilnymi oznaczeniami i proś o odpowiedź na nich opartą. Przykład: „Korzystając wyłącznie z tych instrukcji instalacji, wyjaśnij, które kroki dotyczą podanego środowiska, i wymień wymagania wstępne, które pozostają nieznane”. Zachowuj wersje dokumentów i warunki wraz z tekstem. Proś model o wskazanie brakującego lub sprzecznego faktu, zamiast wymyślania kompletnej procedury. Lepiej odpowiada to zaleceniu producenta dotyczącemu zadań opartych na źródłach niż wymaganie od kompaktowego modelu roli wyczerpującego magazynu wiedzy specjalistycznej. LFM2.5-2.6B jest modelem wyłącznie rozumującym: jego szablon rozmowy rozpoczyna odpowiedź asystenta znacznikiem rozumowania, a model rozumuje przed odpowiedzią końcową. Karta producenta zaleca do generowania temperature 0.1, top-k 50 i karę za powtórzenia 1.1. Są to ustawienia przepisu tego nazwanego modelu. Oddzielaj rezultat końcowy od tekstu rozumowania i pozostawiaj miejsce na oba w żądaniu roboczym. Nie zakładaj dla tego modelu ustawień ani trybów odpowiedzi bezpośredniej należących do innych instrukcyjnych edycji LFM. Model stosuje format rozmowy podobny do ChatML z rolami system, user, assistant i tool. Udokumentowany proces funkcji ma cztery etapy: zdefiniowanie narzędzi, umożliwienie modelowi zażądania funkcji, wykonanie jej w aplikacji i zwrócenie rzeczywistego wyniku, aby model mógł odpowiedzieć. Natywne wywołania to listy w stylu Pythona otoczone znacznikami wywołania narzędzia; producent opisuje też żądanie formatu wywołań JSON przez instrukcję systemową. Używaj odpowiedniego parsera, sprawdzaj nazwę funkcji i argumenty względem przekazanych definicji i zachowuj wynik wraz z wywołaniem, które go wytworzyło. Dla kompaktowego procesu agentowego udostępniaj tylko funkcje istotne dla bieżącego zadania, ze zwięzłymi opisami i jednoznacznymi typami argumentów. Same definicje narzędzi zajmują kontekst. Użyteczna sekwencja może pobrać status przekazanego rekordu, porównać zwrócony status z regułą i wyjaśnić, czy potrzebne jest dalsze działanie. Dostarcz identyfikator rekordu jako dowód i poproś o końcową odpowiedź powiązaną ze zwróconą obserwacją. Model proponuje i interpretuje operację; aplikacja zapewnia jej rzeczywiste wykonanie i wynik. Bieżąca karta producenta określa kontekst modelu na 131 072 tokeny, a opis wydania wskazuje dedykowany etap rozszerzania kontekstu. Pracuj w oknie używanej konfiguracji, zachowując granice źródeł, istotną historię i miejsce na kontynuację. Dla kilku dokumentów proś o konkretne porównanie lub prześledzenie zależności. Natywny checkpoint oraz pliki GGUF, ONNX i MLX odpowiadają różnym potrzebom wdrożeniowym, a model draft do dekodowania spekulatywnego jest osobnym materiałem towarzyszącym. Dane o zasobach lub szybkości jednej konfiguracji nie opisują automatycznie każdego formatu modelu i okna roboczego. Liquid wyraźnie nie zaleca LFM2.5-2.6B do programowania agentowego ani zadań wymagających rozległej wiedzy. Skupiaj go na konkretnych procesach z dostarczonymi dowodami, regułami ekstrakcji i obserwacjami narzędzi. Wstępnie wytrenowany checkpoint Base to także osobny materiał przeznaczony do dostosowywania, natomiast ta edycja po dalszym treningu jest modelem agentowym. Dla wyniku końcowego sprawdzaj wyodrębnione wartości względem źródła, kontroluj, czy cytowany fragment wspiera odpowiedź, i rozróżniaj żądane wywołanie narzędzia od operacji z zapisanym wynikiem. Zachowuj nierozstrzygnięte informacje wpływające na wniosek, zamiast pozwalać płynnemu tekstowi je ukryć. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free` [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=chat) LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-2.6b:free` ### Start Liquid AI LFM2.5-2.6B to kompaktowy tekstowy model rozumowania dla agentów, korzystania z narzędzi, ekstrakcji danych i RAG. Jego hybrydowa konstrukcja ma 2,69 mld parametrów. Rozumuje przed odpowiedzią i najlepiej pracuje z konkretnym materiałem źródłowym oraz jasno zdefiniowanymi narzędziami; producent odradza programowanie agentowe i zadania wymagające rozległej wiedzy. 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` Kontekst 65 536 tokens Maksymalny wynik 8192 tokens Format wyjściowy JSON | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity liquid/lfm-2.5-2.6b:free | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`array` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity false | Domyślniefalse | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Maksimum: 8192 | Domyślnie— | | Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Maksimum: 8192 | Domyślnie— | | Pole`n` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Maksimum: 128 | 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` | KontraktUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes. | Cykl życia: `synchronous_json` ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) Wycena jawnej pamięci podręcznej Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej Zerowe stawki wyłącznie dla tekstu Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Dla wyłącznie tekstowych danych wejściowych i wyjściowych #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji | Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata | | --- | --- | --- | | KonfiguracjaBazowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · utwórz raz i zachowaj kompletny wynik ```bash set -eu : "${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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free", "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 · OpenAI Chat JSON ##### 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** [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free` [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=messages) LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-2.6b:free` ### Start Liquid AI LFM2.5-2.6B to kompaktowy tekstowy model rozumowania dla agentów, korzystania z narzędzi, ekstrakcji danych i RAG. Jego hybrydowa konstrukcja ma 2,69 mld parametrów. Rozumuje przed odpowiedzią i najlepiej pracuje z konkretnym materiałem źródłowym oraz jasno zdefiniowanymi narzędziami; producent odradza programowanie agentowe i zadania wymagające rozległej wiedzy. Akceptowane dane wejściowe Tekst Wyniki Tekst ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 65 536 tokens Maksymalny wynik 8192 tokens Format wyjściowy JSON | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity liquid/lfm-2.5-2.6b:free | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`array` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity false | Domyślniefalse | | Pole`system` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimum: 1 Maksimum: 8192 | Domyślnie— | | Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`top_k` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`stop_sequences` | Typ`array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`metadata` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional` | Kontraktstream, system, temperature, top\_p, top\_k, stop\_sequences, metadata | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`conditions` | KontraktUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes. | Cykl życia: `synchronous_json` ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) Zerowe stawki wyłącznie dla tekstu Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Dla wyłącznie tekstowych danych wejściowych i wyjściowych #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji | Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata | | --- | --- | --- | | KonfiguracjaBazowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages curl · utwórz raz i zachowaj kompletny wynik ```bash set -eu : "${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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}') 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/messages \ -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 · Anthropic Messages JSON ##### 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** [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=messages) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=messages) FAQ · LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/chat/completions` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `text` → `text` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/chat/completions` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens`, `max_completion_tokens`, `n`, `temperature`, `top_p`, `seed`, `stop`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `user` `POST /v1/messages` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `model`, `messages`, `stream`, `system`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `top_k`, `stop_sequences`, `metadata` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/chat/completions` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `ctx`: `65536`; `max_out`: `8192`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_tokens.maximum`: `8192`; `max_completion_tokens.minimum`: `1`; `max_completion_tokens.maximum`: `8192`; `n.minimum`: `1`; `n.maximum`: `128` `POST /v1/messages` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `ctx`: `65536`; `max_out`: `8192`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_tokens.maximum`: `8192` 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.