Source: https://ailoot.ai/models/pl/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/ Language: pl # Thinking Machines: Inkling Small (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/facts.json) ## [Thinking Machines: Inkling Small (free)](https://ailoot.ai/models/pl/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/) Inkling-Small to model multimodalny z otwartymi wagami do programowania, używania narzędzi i rozumowania nad tekstem, obrazami i dźwiękiem. Sterowany nakład na rozumowanie i duży kontekst wspierają konkretne zadania aplikacji z wynikami pisemnymi, przy mniejszym aktywnym modelu niż Inkling. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/pl/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/pl/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/#method-1) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. Inkling-Small to mniejszy multimodalny model o otwartych wagach Thinking Machines Lab do rozumowania, programowania, rozmów i aplikacji korzystających z narzędzi. Przyjmuje tekst, obrazy i audio oraz tworzy tekst. Architektura Mixture-of-Experts ma 276 mld parametrów łącznie, z 12 mld aktywnych, wobec 975 mld łącznie i 41 mld aktywnych w Inkling. Small jest osobnym opublikowanym modelem o innej równowadze wydajności i możliwości, a nie trybem krótszej odpowiedzi Inkling. W badaniu kodu dostarcz odpowiednie pliki, zaobserwowane zachowanie i potrzebną zmianę, a następnie poproś o wskazanie odpowiedzialnej ścieżki i precyzyjną poprawkę. Przydatny artefakt końcowy zawiera proponowaną edycję i dowody z kontroli rzeczywiście uruchomionych przez połączoną aplikację. Dla asystenta wsparcia dostarcz odpowiednią politykę i fakty z rozmowy oraz poproś o następną odpowiedź lub brakujące pytanie. Przewidziane zastosowania modelu obejmują asystentów programowania, chatboty, odpowiedzi wspomagane wyszukiwaniem i systemy agentowe z narzędziami aplikacji. Okno kontekstu wynosi do miliona tokenów. Uporządkuj obszerne repozytorium lub zbiór dokumentów za pomocą nazw plików, oznaczeń sekcji i jasnego pytania, zachowując fakty potrzebne na późniejszym etapie. Duże okno pomaga porównywać odległe informacje, ale oczekiwany wynik powinien pozostać konkretny: zmiana kodu, wyjaśnienie oparte na źródłach lub wyodrębnione pola. Nowe lub prywatne informacje powinny znajdować się w dostarczonych dowodach albo zwróconych wynikach wyszukiwania, zamiast być uznawane za część wyuczonej wiedzy. Wysiłek rozumowania jest regulowany. Poradnik rodziny producenta używa wartości ciągłych od 0.0 włącznie do wartości poniżej 1.0, z początkowymi ustawieniami none, minimal, low, medium, high i xhigh odpowiadającymi 0.0, 0.1, 0.2, 0.7, 0.9 i 0.99. Renderer producenta domyślnie używa high. Większy wysiłek może sprzyjać dłuższemu rozumowaniu i wymagać większego budżetu generowania, ale nie gwarantuje dłuższej ani dokładniejszej odpowiedzi. Ustawienie zerowe ukierunkowuje model na brak rozumowania zamiast narzucać jego bezwzględny brak. Dobierz wysiłek do zadania i utrzymuj jasne wymaganie dotyczące wyniku końcowego. Obrazy mogą wspierać pytania wizualne, interpretację wykresów lub diagramów i rozumowanie matematyczne na podstawie widocznych informacji. Dla dobrej jakości używaj obrazów o wymiarach od 40 do 4 096 pikseli. Zachowaj czytelne etykiety i wyjaśnij istotny szczegół. Dzięki skonfigurowanemu narzędziu Python model może łączyć rozumowanie wizualne z kadrowaniem, powiększaniem i programowym badaniem dokumentu lub wykresu. Te operacje wymagają wykonania przez połączone środowisko narzędziowe; odpowiedź pisemna powinna korzystać z otrzymanych obserwacji. Wejście audio to WAV z próbkowaniem 16 kHz, z nagraniami najlepiej poniżej dwóch minut dla optymalnej jakości. Jest to zalecenie przygotowania, a nie twarda gwarancja długości. Użyj odpowiedniego pytania mówionego lub krótkiego klipu i określ, czy wynik pisemny ma transkrybować mowę, odpowiadać na pytanie o nagranie czy odnosić jego treść do innych dostarczonych materiałów. Natywną odpowiedzią jest tekst, a nie wygenerowana mowa. Osobnego zalecenia Inkling dotyczącego dłuższego audio nie należy przenosić do wydania Small. Procesy korzystające z narzędzi wymagają znaczących opisów narzędzi, definicji argumentów i wyników operacji wykonywanych przez aplikację. Oddziel wynik wyszukania, obliczenia lub obserwacji pliku od proponowanego działania modelu. W przypadku rozbieżności na wykresie wskaż odpowiednie etykiety, zbadaj podane wartości narzędziem obliczeniowym i poproś o wyjaśnienie odwołujące się do tych wartości. Model trenowano dla różnych środowisk programistycznych i agentowych, więc zadanie i narzędzia należy opisać, zamiast pozostawiać je domyślne. Otwarte wagi wspierają badania modeli, dostrajanie i integrację w produktach docelowych. Wydanie Inkling-Small następuje po wcześniejszej wersji preview i obejmuje dalszy trening do programowania agentowego; model końcowy i preview powinny zachować osobne tożsamości. Dla wyspecjalizowanej ekstrakcji lub stylu odpowiedzi dostosowywanie wykorzystuje reprezentatywne przykłady i wyraźne docelowe zachowanie. Zwykły prompt dostarcza natomiast kontekst bieżącego żądania; nie tworzy nowo wytrenowanego modelu ani na niego nie przełącza. Przydatna weryfikacja wyniku sprawdza, czy proponowana zmiana kodu, transkrypcja, wyodrębnione fakty lub odpowiedź pisemna odpowiadają dostarczonym dowodom. Określ sposób przedstawiania niepewności i brakujących informacji, zwłaszcza przy prognozie lub odpowiedzi faktograficznej opartej na niepełnym źródle. Producent trenował Inkling-Small do kalibracji prognoz, stosując uczenie ze wzmocnieniem względem właściwych reguł punktacji na rzeczywistych pytaniach, aby wyrażana pewność odpowiadała dostępnym dowodom. Zachowaj materiał i obserwacje narzędzi przy artefakcie, aby kolejne pytanie mogło poprawić jedną kwestię bez utraty pierwotnego zadania. Ogólne możliwości wielojęzyczne i multimodalne Inkling-Small pozostają odrębne od dedykowanego generatora mowy lub usługi gwarantującej działania zewnętrzne. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `thinkingmachines/inkling-small:free` [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=chat) Thinking Machines /`thinkingmachines/inkling-small:free` ### Start Inkling-Small to model multimodalny z otwartymi wagami do programowania, używania narzędzi i rozumowania nad tekstem, obrazami i dźwiękiem. Sterowany nakład na rozumowanie i duży kontekst wspierają konkretne zadania aplikacji z wynikami pisemnymi, przy mniejszym aktywnym modelu niż Inkling. 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 1 048 576 tokens Maksymalny wynik 262 144 tokens Format wyjściowy JSON | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity thinkingmachines/inkling-small: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: 262 144 | Domyślnie— | | Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Maksimum: 262 144 | 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 1048576 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": "thinkingmachines/inkling-small: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** [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `thinkingmachines/inkling-small:free` [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=messages) Thinking Machines /`thinkingmachines/inkling-small:free` ### Start Inkling-Small to model multimodalny z otwartymi wagami do programowania, używania narzędzi i rozumowania nad tekstem, obrazami i dźwiękiem. Sterowany nakład na rozumowanie i duży kontekst wspierają konkretne zadania aplikacji z wynikami pisemnymi, przy mniejszym aktywnym modelu niż Inkling. 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 1 048 576 tokens Maksymalny wynik 262 144 tokens Format wyjściowy JSON | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity thinkingmachines/inkling-small: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: 262 144 | 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 1048576 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": "thinkingmachines/inkling-small: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** [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=messages) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=messages) FAQ · Thinking Machines: Inkling Small (free) Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `text` → `text` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens`, `max_completion_tokens`, `n`, `temperature`, `top_p`, `seed`, `stop`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `user` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `model`, `messages`, `stream`, `system`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `top_k`, `stop_sequences`, `metadata` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `262144`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_tokens.maximum`: `262144`; `max_completion_tokens.minimum`: `1`; `max_completion_tokens.maximum`: `262144`; `n.minimum`: `1`; `n.maximum`: `128` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `262144`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_tokens.maximum`: `262144` 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.