modele

Thinking Machines: Inkling

Markdown · JSON

Thinking Machines: Inkling

Inkling firmy Thinking Machines Lab to model MoE o 975 mld parametrów, z 41 mld aktywnych parametrów, do rozumowania na tekście, obrazach i audio. Generuje tekst, wspiera aplikacje narzędziowe i programistyczne oraz udostępnia płynną regulację wysiłku rozumowania przy kontekście modelu 1M.

O modelu

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

Inkling to duży, uniwersalny model multimodalny firmy Thinking Machines Lab. Jego oficjalna specyfikacja podaje 975 miliardów parametrów łącznie i 41B aktywnych parametrów. Przyjmuje tekst, obrazy i dźwięk oraz generuje tekst UTF-8 do rozmowy, programowania, zadań instrukcyjnych, pracy wzbogaconej wyszukiwaniem i aplikacji połączonych z narzędziami. Pozostaje odrębny od Inkling-Small i osobno dostosowanych checkpointów.

Model używa 66 warstw dekodera, a każdy token jest kierowany do sześciu z 256 ekspertów oraz dwóch ekspertów współdzielonych. Łączy lokalny i globalny mechanizm uwagi. Wydanie producenta opisuje trening wstępny na 45 bilionach tokenów obejmujących tekst, obrazy, dźwięk i wideo, z dalszym przetwarzaniem danych i szkoleniem po etapie wstępnym. Oddzielne wydania BF16 i NVFP4 są odrębnymi wariantami precyzji.

Model obsługuje kontekst do 1M, natomiast usługa szkolenia producenta oferuje konfiguracje 64K i 256K. Wejście i wyjście muszą mieścić się w kontekście używanym w zadaniu, z miejscem na rozumowanie i odpowiedź końcową. Zadanie z długim kontekstem powinno wskazywać pytanie i materiał, który ma na nie wpływ, zamiast traktować wszystkie dostępne teksty jako równie istotne.

Nakład na myślenie jest ciągły w rendererze producenta: to skończona wartość od 0.0 do 1.0, bez samego 1.0. Nazwane punkty początkowe mapują none na 0.0, minimal na 0.1, low na 0.2, medium na 0.7, high na 0.9 i xhigh na 0.99; domyślną wartością renderera jest high. Zero zachęca do odpowiedzi bez rozumowania, nie wymuszając bezwzględnego zakazu. Nakład na myślenie i długość generowania to oddzielne kontrolki, dlatego rozumowanie musi zostawić miejsce na odpowiedź końcową.

Dla obrazów karta zaleca wymiary optymalnie od 40 do 4096 pikseli. Dźwięk powinien być WAV przy 16 kHz, najlepiej krótszy niż dwadzieścia minut. Są to zalecenia optymalnego wejścia. Dostarcz obraz lub nagranie z jasnym pytaniem oraz słownictwem lub kontekstem potrzebnym do interpretacji. Wyjście tekstowe może objaśnić materiał lub uporządkować istotne ustalenia; nie jest generowaną mową ani wideo.

W zadaniu programistycznym lub agentowym podaj źródło, cel i obserwacje z bieżących kontroli. Model proponuje interakcje z narzędziami, a aplikacja wykonuje je i zwraca wyniki. Zachowaj tę historię, aby kolejne kroki korzystały z rzeczywistych dowodów. Przydatny rezultat końcowy wskazuje proponowaną zmianę lub wniosek oraz to, co nadal wymaga obserwacji, aby zostało potwierdzone.

Producent udostępnia Inkling do badań i dostosowywania oraz dokumentuje multimodalne oceny bezpieczeństwa i pozostałe ograniczenia, w tym nierówną obsługę języków i pogorszenie w długich rozmowach. Oddziel dostosowany model od oryginalnego checkpointu i oceń rzeczywisty tekst lub kod względem dowodów i wymagań zadania.

Zadanie praktyczne

Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

Assess a code proposal from a check result

Review this Python proposal and supplied check: def normalize(name): return name.strip().lower(). Requirement: preserve letter case but remove surrounding spaces. Check result C1: normalize('  Ada  ') returned 'ada', expected 'Ada'. Return the smallest proposed correction, cite C1 and add a second boundary test. Do not claim that you ran either test.

Oczekiwany wynik

A focused code correction and two source-connected test cases, with execution status explicit.

Sprawdź wynik

The proposal must remove the lowercasing while preserving whitespace trimming.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions thinkingmachines/inkling

thinkingmachines/inkling

Thinking Machines /thinkingmachines/inkling

Start

Inkling firmy Thinking Machines Lab to model MoE o 975 mld parametrów, z 41 mld aktywnych parametrów, do rozumowania na tekście, obrazach i audio. Generuje tekst, wspiera aplikacje narzędziowe i programistyczne oraz udostępnia płynną regulację wysiłku rozumowania przy kontekście modelu 1M.

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
thinkingmachines/inkling
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 1
Domyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości 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—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]WymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_call_idTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID
Domyślnie—
Polemessages[].nameTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa
Domyślnie—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_completion_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletemperatureTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletop_pTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestopTypstring|string[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletoolsTypfunction_tool[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].typeTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
function
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].function.nameTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji
Domyślnie—
Poletools[].function.descriptionTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletool_choiceTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleresponse_formatTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polereasoning_effortTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolereasoningTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleservice_tierTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoleinstructionsTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Pole zgodności
Domyślnie—
PolefunctionsTypfunction[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polefunction_callTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolemodalitiesTypstring[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
text
Domyślnie—
PoleproviderTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra
Domyślnie—
Polecache_control.ttlTypstringWymaganieOpcjonalneWartości 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
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

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)
Intensywność rozumowania · high
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na high
Intensywność rozumowania · low
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na low
Intensywność rozumowania · max
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na max
Intensywność rozumowania · medium
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na medium
Intensywność rozumowania · minimal
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na minimal
Intensywność rozumowania · none
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na none

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 $0.0019 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0081 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.00032 / 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 $0.0019 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0081 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.00032 / 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 SDKStrumień w Pythonie
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "thinkingmachines/inkling", "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
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='thinkingmachines/inkling',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"))
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='thinkingmachines/inkling',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
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 thinkingmachines/inkling

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

thinkingmachines/inkling

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages thinkingmachines/inkling

thinkingmachines/inkling

Thinking Machines /thinkingmachines/inkling

Start

Inkling firmy Thinking Machines Lab to model MoE o 975 mld parametrów, z 41 mld aktywnych parametrów, do rozumowania na tekście, obrazach i audio. Generuje tekst, wspiera aplikacje narzędziowe i programistyczne oraz udostępnia płynną regulację wysiłku rozumowania przy kontekście modelu 1M.

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
thinkingmachines/inkling
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
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)
Intensywność rozumowania · high
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na high
Intensywność rozumowania · low
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na low
Intensywność rozumowania · max
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na max
Intensywność rozumowania · medium
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na medium
Intensywność rozumowania · minimal
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na minimal
Intensywność rozumowania · none
Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na none

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 $0.0019 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0081 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.00032 / 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 $0.0019 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0081 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0.00032 / 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": "thinkingmachines/inkling",
  "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': 'thinkingmachines/inkling', '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': 'thinkingmachines/inkling', '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 thinkingmachines/inkling

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

thinkingmachines/inkling

FAQ · Thinking Machines: Inkling
Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

POST /v1/chat/completions · thinkingmachines/inkling: text → text

POST /v1/messages · thinkingmachines/inkling: text → json, sse

Jakich pól używa żądanie?

POST /v1/chat/completions · thinkingmachines/inkling: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · thinkingmachines/inkling: model, messages, max_tokens, stream

Jakie limity obowiązują?

POST /v1/chat/completions · thinkingmachines/inkling: 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