Source: https://ailoot.ai/models/pl/tencent-hunyuan-a13b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/tencent-hunyuan-a13b-instruct/
Language: pl

# Tencent: Hunyuan A13B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/tencent-hunyuan-a13b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/tencent-hunyuan-a13b-instruct/facts.json)

## [Tencent: Hunyuan A13B Instruct](https://ailoot.ai/models/pl/tencent-hunyuan-a13b-instruct/)

Hunyuan A13B Instruct firmy Tencent to tekstowy model MoE o 80 mld parametrów, z 13 mld aktywnych parametrów i hybrydowym rozumowaniem. Obsługuje rozszerzony kontekst 256K i zadania z użyciem narzędzi, z domyślnym wolnym rozumowaniem oraz opcją odpowiedzi bezpośredniej.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `tencent/hunyuan-a13b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/tencent-hunyuan-a13b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `tencent/hunyuan-a13b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/tencent-hunyuan-a13b-instruct/#method-1)

O modelu

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

Hunyuan A13B Instruct to model językowy Tencent w architekturze mixture-of-experts, dostrojony do instrukcji, przeznaczony do ogólnych zadań tekstowych i rozumowania. Producent podaje 80 mld parametrów łącznie, z 13 mld aktywnych parametrów. Mechanizm grouped-query attention i rzadka aktywacja są elementami projektu zwiększającego wydajność. Model pozostaje odrębny od wstępnie wytrenowanej bazy i osobno opublikowanych skwantyzowanych artefaktów instruct.

Hybrydowe rozumowanie jest wyraźną cechą tego wydania. Wolne rozumowanie jest domyślne i tworzy etap rozumowania przed odpowiedzią końcową. Szybkie rozumowanie pomija ten etap i zwraca odpowiedź bezpośrednio. Konwencje promptów i szablonu rozmowy producenta wybierają między tymi zachowaniami; nie definiują skali wysiłku low, medium, high i xhigh.

Producent opisuje pełny kontekst 256K, czyli 262 144 tokeny, natomiast domyślna konfiguracja ogranicza go do 32K w celu zmniejszenia obciążenia pamięci. Włączenie pełnego kontekstu wymaga odpowiedniej konfiguracji modelu i serwowania. Zalecane wdrożenie z długim kontekstem wykorzystuje cztery urządzenia po 96 GB, z modelem i pamięcią podręczną w bfloat16, oraz wskazuje, że pamięć podręczna FP8 może wpływać na jakość generowania. Są to warunki wdrożenia producenta, a nie obietnica dotycząca konkretnej trasy modelu.

Przy rozumowaniu na długich dokumentach dostarcz odpowiedni materiał oraz określ pytanie, ograniczenia i raport do zwrócenia. Poproś o fragmenty uzasadniające ustalenia i określ sposób postępowania z brakującymi dowodami. W zadaniach z kodem lub matematyką dołącz implementację lub przesłanki i poproś o proponowaną odpowiedź wraz z krokami lub kontrolami potrzebnymi do jej oceny.

Model jest również przeznaczony do zadań agentowych i wywoływania funkcji. Producent publikuje dedykowany parser i przykład agenta dla generowanych wywołań narzędzi. Aplikacja dostarcza definicje narzędzi, wykonuje proponowane wywołanie i zwraca wynik. Zachowaj wywołanie razem z obserwacją, aby kolejna tura mogła kontynuować na podstawie tego, co rzeczywiście się wydarzyło.

Dobierz sposób rozumowania do zadania: odpowiedź bezpośrednia może służyć precyzyjnej instrukcji, a etap rozumowania wspierać analizę z zależnymi krokami. Określ oczekiwany artefakt końcowy i zachowuj obowiązujące ograniczenia w kolejnych turach. Sprawdź tekst, kod lub proponowane wywołanie względem pierwotnego zadania i dowodów dostarczonych przez aplikację.

Zadanie praktyczne

### Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

```
Check a routing rule against cases

A workshop rule says: route wooden items to bench W; route metal items to bench M; mixed-material items require supervisor review. A draft sends anything containing wood to W. Evaluate cases 'wood only', 'metal only' and 'wood plus metal'. Return the first rule conflict and a corrected decision sequence without adding new material categories.
```

#### Oczekiwany wynik

```
A case analysis and corrected routing sequence preserving the mixed-material exception.
```

#### Sprawdź wynik

```
The wood-plus-metal item must go to supervisor review rather than directly to W.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `tencent/hunyuan-a13b-instruct`

[`tencent/hunyuan-a13b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&route=Ultra&caller=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&fmt=chat)

Tencent /`tencent/hunyuan-a13b-instruct`

### Start

Hunyuan A13B Instruct firmy Tencent to tekstowy model MoE o 80 mld parametrów, z 13 mld aktywnych parametrów i hybrydowym rozumowaniem. Obsługuje rozszerzony kontekst 256K i zadania z użyciem narzędzi, z domyślnym wolnym rozumowaniem oraz opcją odpowiedzi bezpośredniej.

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

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity tencent/hunyuan-a13b-instruct | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
| Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
| Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

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

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)

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

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

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00028** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0012** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00028** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0012** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 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

curlPython SDKStrumień w Pythonie

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "tencent/hunyuan-a13b-instruct", "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
```

```python
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='tencent/hunyuan-a13b-instruct',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"))
```

```python
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='tencent/hunyuan-a13b-instruct',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")
```

### 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

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`tencent/hunyuan-a13b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&route=Ultra&caller=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`tencent/hunyuan-a13b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&route=Ultra&caller=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `tencent/hunyuan-a13b-instruct`

[`tencent/hunyuan-a13b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&route=Ultra&caller=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&fmt=messages)

Tencent /`tencent/hunyuan-a13b-instruct`

### Start

Hunyuan A13B Instruct firmy Tencent to tekstowy model MoE o 80 mld parametrów, z 13 mld aktywnych parametrów i hybrydowym rozumowaniem. Obsługuje rozszerzony kontekst 256K i zadania z użyciem narzędzi, z domyślnym wolnym rozumowaniem oraz opcją odpowiedzi bezpośredniej.

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

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity tencent/hunyuan-a13b-instruct | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF-8

`ciąg messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_file_material` | KontraktOdczytaj 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

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)

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

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

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00028** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0012** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00028** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0012** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 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

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik

```json
{
  "model": "tencent/hunyuan-a13b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'tencent/hunyuan-a13b-instruct', '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
```

```python
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': 'tencent/hunyuan-a13b-instruct', '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

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`tencent/hunyuan-a13b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&route=Ultra&caller=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`tencent/hunyuan-a13b-instruct`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&route=Ultra&caller=tencent%2Fhunyuan-a13b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Tencent: Hunyuan A13B Instruct

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/chat/completions` · `tencent/hunyuan-a13b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `tencent/hunyuan-a13b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Jakich pól używa żądanie?

`POST /v1/chat/completions` · `tencent/hunyuan-a13b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `tencent/hunyuan-a13b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jakie limity obowiązują?

`POST /v1/chat/completions` · `tencent/hunyuan-a13b-instruct`: `messages.min_items`: `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.