O Aion-RP 1.0 (8B) é a edição de interpretação de papéis de 8B da Aion Labs, especializada em conversa ficcional imersiva e narrativa. O fabricante descreve uma variante de uma base linguística de 8B existente, com a sua própria finalidade e perfil narrativos. Recebe texto e devolve texto. Um briefing útil fornece a persona ficcional, o cenário e a situação imediata e pede uma resposta consistente com o papel indicado, em vez de uma explicação de uso geral.
O perfil publicado indica contexto de 32K e até 32K de saída. São os valores separados de janela e geração do fabricante; a entrada, a conversa mantida e o resultado pedido continuam a ter de caber no fluxo. Este modelo distingue-se dos sistemas Aion 2.0, 3.0 e 3.5 de contexto maior. Não infira a sua geração colaborativa ou os tamanhos de contexto posteriores apenas a partir do nome Aion partilhado. Mantenha apenas o histórico da história necessário à troca seguinte, com os factos importantes das personagens claramente identificados.
O controlo reasoning_effort do fabricante não é suportado nesta edição. Os níveis de raciocínio e as regras de desativação dos outros modelos Aion não são, por isso, uma forma de configurar o Aion-RP. Prepare a tarefa através do papel, do tom, dos factos relevantes e do formato de resposta pedido. Um turno curto de diálogo e uma cena mais longa em prosa precisam de condições de paragem diferentes, mesmo quando utilizam o mesmo modelo.
Para interpretação de papéis, defina quem o modelo escreve e que ações ficam para o leitor. Forneça os objetivos do participante e o que sabe no ponto atual da história. Um briefing exemplificativo pode pedir uma resposta na pele da personagem que expresse hesitação através do diálogo e do comportamento, sem decidir a ação seguinte do leitor. Um ponto de vista claro e as relações estabelecidas ajudam a tornar o resultado utilizável como turno seguinte de uma cena em curso.
Para narrativa ou revisão, forneça a passagem e a alteração necessária: motivação mais clara, diálogo mais distinto ou uma transição que ligue dois acontecimentos. Peça o texto completo da cena no formato esperado pela aplicação. A interface geral do fabricante define histórico de conversa, limites de geração e streaming, enquanto as capacidades por modelo permanecem separadas. Não se infere uma data-limite de conhecimento, um modo adicional de raciocínio ou saída nativa de imagem ou áudio a partir do nome da base subjacente. O resultado útil é uma passagem de texto coerente que segue o papel e o cenário ficcionais fornecidos.
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A reluctant lighthouse keeper\n\nPlay Mara, a lighthouse keeper who suspects the arriving merchant stole her brother's compass. The merchant says, 'I only need shelter until dawn.' Write two short in-character replies separated by one action beat. Show Mara's suspicion without revealing the accusation or deciding what the merchant does next.Two dialogue lines by Mara with one intervening action beat; the merchant retains control of their next action.Check that Mara remains suspicious and never narrates a decision for the merchant.aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8bO Aion-RP 1.0 (8B) é o modelo de texto de 8B da Aion Labs ajustado para interpretação imersiva de papéis e narrativa. O fabricante indica contexto de 32K e até 32K de saída; reasoning_effort não é suportado nesta edição.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O Aion-RP 1.0 (8B) é a edição de interpretação de papéis de 8B da Aion Labs, especializada em conversa ficcional imersiva e narrativa. O fabricante descreve uma variante de uma base linguística de 8B existente, com a sua própria finalidade e perfil narrativos. Recebe texto e devolve texto. Um briefing útil fornece a persona ficcional, o cenário e a situação imediata e pede uma resposta consistente com o papel indicado, em vez de uma explicação de uso geral.
O perfil publicado indica contexto de 32K e até 32K de saída. São os valores separados de janela e geração do fabricante; a entrada, a conversa mantida e o resultado pedido continuam a ter de caber no fluxo. Este modelo distingue-se dos sistemas Aion 2.0, 3.0 e 3.5 de contexto maior. Não infira a sua geração colaborativa ou os tamanhos de contexto posteriores apenas a partir do nome Aion partilhado. Mantenha apenas o histórico da história necessário à troca seguinte, com os factos importantes das personagens claramente identificados.
O controlo reasoning_effort do fabricante não é suportado nesta edição. Os níveis de raciocínio e as regras de desativação dos outros modelos Aion não são, por isso, uma forma de configurar o Aion-RP. Prepare a tarefa através do papel, do tom, dos factos relevantes e do formato de resposta pedido. Um turno curto de diálogo e uma cena mais longa em prosa precisam de condições de paragem diferentes, mesmo quando utilizam o mesmo modelo.
Para interpretação de papéis, defina quem o modelo escreve e que ações ficam para o leitor. Forneça os objetivos do participante e o que sabe no ponto atual da história. Um briefing exemplificativo pode pedir uma resposta na pele da personagem que expresse hesitação através do diálogo e do comportamento, sem decidir a ação seguinte do leitor. Um ponto de vista claro e as relações estabelecidas ajudam a tornar o resultado utilizável como turno seguinte de uma cena em curso.
Para narrativa ou revisão, forneça a passagem e a alteração necessária: motivação mais clara, diálogo mais distinto ou uma transição que ligue dois acontecimentos. Peça o texto completo da cena no formato esperado pela aplicação. A interface geral do fabricante define histórico de conversa, limites de geração e streaming, enquanto as capacidades por modelo permanecem separadas. Não se infere uma data-limite de conhecimento, um modo adicional de raciocínio ou saída nativa de imagem ou áudio a partir do nome da base subjacente. O resultado útil é uma passagem de texto coerente que segue o papel e o cenário ficcionais fornecidos.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envie o ID exato do modelo com messages.
O comprimento do contexto não é um limite de saída.
Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0016 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0032 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0016 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0032 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Ailoot Ultra aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8bO Aion-RP 1.0 (8B) é o modelo de texto de 8B da Aion Labs ajustado para interpretação imersiva de papéis e narrativa. O fabricante indica contexto de 32K e até 32K de saída; reasoning_effort não é suportado nesta edição.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O Aion-RP 1.0 (8B) é a edição de interpretação de papéis de 8B da Aion Labs, especializada em conversa ficcional imersiva e narrativa. O fabricante descreve uma variante de uma base linguística de 8B existente, com a sua própria finalidade e perfil narrativos. Recebe texto e devolve texto. Um briefing útil fornece a persona ficcional, o cenário e a situação imediata e pede uma resposta consistente com o papel indicado, em vez de uma explicação de uso geral.
O perfil publicado indica contexto de 32K e até 32K de saída. São os valores separados de janela e geração do fabricante; a entrada, a conversa mantida e o resultado pedido continuam a ter de caber no fluxo. Este modelo distingue-se dos sistemas Aion 2.0, 3.0 e 3.5 de contexto maior. Não infira a sua geração colaborativa ou os tamanhos de contexto posteriores apenas a partir do nome Aion partilhado. Mantenha apenas o histórico da história necessário à troca seguinte, com os factos importantes das personagens claramente identificados.
O controlo reasoning_effort do fabricante não é suportado nesta edição. Os níveis de raciocínio e as regras de desativação dos outros modelos Aion não são, por isso, uma forma de configurar o Aion-RP. Prepare a tarefa através do papel, do tom, dos factos relevantes e do formato de resposta pedido. Um turno curto de diálogo e uma cena mais longa em prosa precisam de condições de paragem diferentes, mesmo quando utilizam o mesmo modelo.
Para interpretação de papéis, defina quem o modelo escreve e que ações ficam para o leitor. Forneça os objetivos do participante e o que sabe no ponto atual da história. Um briefing exemplificativo pode pedir uma resposta na pele da personagem que expresse hesitação através do diálogo e do comportamento, sem decidir a ação seguinte do leitor. Um ponto de vista claro e as relações estabelecidas ajudam a tornar o resultado utilizável como turno seguinte de uma cena em curso.
Para narrativa ou revisão, forneça a passagem e a alteração necessária: motivação mais clara, diálogo mais distinto ou uma transição que ligue dois acontecimentos. Peça o texto completo da cena no formato esperado pela aplicação. A interface geral do fabricante define histórico de conversa, limites de geração e streaming, enquanto as capacidades por modelo permanecem separadas. Não se infere uma data-limite de conhecimento, um modo adicional de raciocínio ou saída nativa de imagem ou áudio a partir do nome da base subjacente. O resultado útil é uma passagem de texto coerente que segue o papel e o cenário ficcionais fornecidos.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_file_material | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0016 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0032 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0016 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0032 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Ailoot Ultra aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
Exemplo técnico em inglês
A reluctant lighthouse keeper\n\nPlay Mara, a lighthouse keeper who suspects the arriving merchant stole her brother's compass. The merchant says, 'I only need shelter until dawn.' Write two short in-character replies separated by one action beat. Show Mara's suspicion without revealing the accusation or deciding what the merchant does next.Two dialogue lines by Mara with one intervening action beat; the merchant retains control of their next action.Check that Mara remains suspicious and never narrates a decision for the merchant.