Poolside Laguna XS 2.1 é um modelo linguístico de mistura de especialistas para programação com agentes e tarefas prolongadas, posicionado como o modelo mais pequeno para implementação local na série Laguna. Tem 33 mil milhões de parâmetros no total e 3 mil milhões ativos por token. É um modelo atualizado em relação ao Laguna XS.2, mantendo a sua arquitetura e melhorando os resultados de engenharia de software e tarefas de terminal comunicados pelo fabricante. O modelo aceita texto e gera texto, código, raciocínio e pedidos de chamadas de ferramentas.
A conceção de 40 camadas combina 10 camadas de atenção global e 30 camadas de janela deslizante, com controlo por função sigmoide e uma janela deslizante de 512 tokens. Essa janela de atenção local é separada do contexto de 262 144 tokens do modelo. A Poolside também descreve uma conceção de cache KV em FP8 para reduzir a memória por token. Estas características ajudam a explicar o foco do modelo na implementação local, mas o requisito preciso de memória continua a depender do checkpoint, da quantização, do contexto de trabalho e da configuração de disponibilização.
Para uma tarefa de programação, forneça os ficheiros-fonte relevantes como texto, o comportamento esperado e o erro real ou a saída que falha. Um pedido útil é: «Corrija o tratamento dos delimitadores com escape neste analisador, preservando o formato de entrada publicado. Mostre a alteração proposta, explique que casos são afetados e identifique exemplos que revelariam uma regressão.» Mantenha um resultado concreto a entregar e uma condição de conclusão, para que o modelo possa trabalhar para obter um resultado em vez de se limitar a discutir o problema.
Para tarefas de terminal, forneça o ambiente atual, a saída relevante dos comandos e as restrições ao trabalho. Numa aplicação ligada a ferramentas, o modelo propõe uma chamada de função, a aplicação executa-a e o resultado é devolvido para a decisão seguinte. Peça-lhe que explique o que uma falha revela antes de propor outro comando. Por exemplo, forneça o manifesto de dependências e a saída da instalação falhada e peça depois a menor correção fundamentada na fonte e o resultado esperado da verificação seguinte. Preserve no histórico os passos anteriores bem-sucedidos e o problema por resolver.
Laguna XS 2.1 foi concebido para reflexão intercalada antes e entre chamadas de ferramentas. O fabricante recomenda conservar o conteúdo de raciocínio das mensagens anteriores do assistente ao reconstruir o pedido seguinte. Descartar esse conteúdo pode impedir raciocínio adicional nos passos de seguimento. Mantenha juntas a resposta do assistente, a informação da chamada de ferramenta e o resultado correspondente, com o objetivo em curso visível. Isto é particularmente útil quando várias observações contribuem para uma correção e um passo posterior depende de uma decisão anterior.
A reflexão pode ser ativada ou desativada através do modelo de conversa. A Poolside recomenda ativá-la para programação com agentes e preservá-la entre turnos. Um pedido de resposta direta pode adequar-se a uma pequena transformação ou explicação, enquanto uma reparação com várias condições dependentes beneficia de um ciclo contínuo de raciocínio e observação. Indique o formato de saída final e deixe espaço para a resposta final. As definições de avaliação do fabricante são escolhas de receita, não uma garantia universal sobre a quantidade de raciocínio ou o comprimento máximo da resposta.
Para entradas de origem longas, organize os ficheiros e a documentação com limites claros e nomes estáveis. Peça uma relação específica a rastrear, como que chamadores dependem de uma interface alterada, que condições distinguem duas implementações ou por que motivo o resultado de um teste contradiz o diagnóstico proposto. Mantenha as decisões importantes e as verificações reais num registo compacto da tarefa e remova o histórico irrelevante. O limite de contexto abrange o material de trabalho e a continuação gerada; uma resposta final do tamanho de todo o contexto não é uma capacidade separada prometida.
A Poolside publica BF16 e variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 e GGUF, bem como artefactos de modelo de rascunho DFlash. São escolhas de implementação diferentes. Uma contagem pequena de parâmetros ativos não significa que os pesos completos do modelo ocupem apenas essa quantidade de memória, e um modelo de rascunho é um complemento de aceleração, não o próprio modelo de programação. Conserve o checkpoint exato ao comparar resultados locais e prepare o conteúdo de código ou documentos como texto para este modelo de texto para texto.
O fabricante documenta um problema no analisador de ferramentas em versões antigas de disponibilização que pode descartar determinadas chamadas e expor a sua marcação em bruto como texto de resposta comum. Isto ilustra por que motivo um fluxo ligado a ferramentas precisa de distinguir o pedido pretendido pelo modelo de uma chamada de função corretamente analisada. Examine o nome e os argumentos analisados, valide-os face ao esquema real e preserve o resultado da execução. Um relatório final deve identificar o artefacto revisto, as verificações observadas e os pressupostos restantes. Uma correção ou um comando propostos só se tornam um resultado concluído quando o seu comportamento é demonstrado por esses registos.
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Estas características ajudam a explicar o foco do modelo na implementação local, mas o requisito preciso de memória continua a depender do checkpoint, da quantização, do contexto de trabalho e da configuração de disponibilização.\n\nPara uma tarefa de programação, forneça os ficheiros-fonte relevantes como texto, o comportamento esperado e o erro real ou a saída que falha. Um pedido útil é: «Corrija o tratamento dos delimitadores com escape neste analisador, preservando o formato de entrada publicado. Mostre a alteração proposta, explique que casos são afetados e identifique exemplos que revelariam uma regressão.» Mantenha um resultado concreto a entregar e uma condição de conclusão, para que o modelo possa trabalhar para obter um resultado em vez de se limitar a discutir o problema.\n\nPara tarefas de terminal, forneça o ambiente atual, a saída relevante dos comandos e as restrições ao trabalho. Numa aplicação ligada a ferramentas, o modelo propõe uma chamada de função, a aplicação executa-a e o resultado é devolvido para a decisão seguinte. Peça-lhe que explique o que uma falha revela antes de propor outro comando. Por exemplo, forneça o manifesto de dependências e a saída da instalação falhada e peça depois a menor correção fundamentada na fonte e o resultado esperado da verificação seguinte. Preserve no histórico os passos anteriores bem-sucedidos e o problema por resolver.\n\nLaguna XS 2.1 foi concebido para reflexão intercalada antes e entre chamadas de ferramentas. O fabricante recomenda conservar o conteúdo de raciocínio das mensagens anteriores do assistente ao reconstruir o pedido seguinte. Descartar esse conteúdo pode impedir raciocínio adicional nos passos de seguimento. Mantenha juntas a resposta do assistente, a informação da chamada de ferramenta e o resultado correspondente, com o objetivo em curso visível. Isto é particularmente útil quando várias observações contribuem para uma correção e um passo posterior depende de uma decisão anterior.\n\nA reflexão pode ser ativada ou desativada através do modelo de conversa. A Poolside recomenda ativá-la para programação com agentes e preservá-la entre turnos. Um pedido de resposta direta pode adequar-se a uma pequena transformação ou explicação, enquanto uma reparação com várias condições dependentes beneficia de um ciclo contínuo de raciocínio e observação. Indique o formato de saída final e deixe espaço para a resposta final. As definições de avaliação do fabricante são escolhas de receita, não uma garantia universal sobre a quantidade de raciocínio ou o comprimento máximo da resposta.\n\nPara entradas de origem longas, organize os ficheiros e a documentação com limites claros e nomes estáveis. Peça uma relação específica a rastrear, como que chamadores dependem de uma interface alterada, que condições distinguem duas implementações ou por que motivo o resultado de um teste contradiz o diagnóstico proposto. Mantenha as decisões importantes e as verificações reais num registo compacto da tarefa e remova o histórico irrelevante. O limite de contexto abrange o material de trabalho e a continuação gerada; uma resposta final do tamanho de todo o contexto não é uma capacidade separada prometida.\n\nA Poolside publica BF16 e variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 e GGUF, bem como artefactos de modelo de rascunho DFlash. São escolhas de implementação diferentes. Uma contagem pequena de parâmetros ativos não significa que os pesos completos do modelo ocupem apenas essa quantidade de memória, e um modelo de rascunho é um complemento de aceleração, não o próprio modelo de programação. Conserve o checkpoint exato ao comparar resultados locais e prepare o conteúdo de código ou documentos como texto para este modelo de texto para texto.\n\nO fabricante documenta um problema no analisador de ferramentas em versões antigas de disponibilização que pode descartar determinadas chamadas e expor a sua marcação em bruto como texto de resposta comum. Isto ilustra por que motivo um fluxo ligado a ferramentas precisa de distinguir o pedido pretendido pelo modelo de uma chamada de função corretamente analisada. Examine o nome e os argumentos analisados, valide-os face ao esquema real e preserve o resultado da execução. Um relatório final deve identificar o artefacto revisto, as verificações observadas e os pressupostos restantes. 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Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Poolside Laguna XS 2.1 é um modelo linguístico de mistura de especialistas para programação com agentes e tarefas prolongadas, posicionado como o modelo mais pequeno para implementação local na série Laguna. Tem 33 mil milhões de parâmetros no total e 3 mil milhões ativos por token. É um modelo atualizado em relação ao Laguna XS.2, mantendo a sua arquitetura e melhorando os resultados de engenharia de software e tarefas de terminal comunicados pelo fabricante. O modelo aceita texto e gera texto, código, raciocínio e pedidos de chamadas de ferramentas.
A conceção de 40 camadas combina 10 camadas de atenção global e 30 camadas de janela deslizante, com controlo por função sigmoide e uma janela deslizante de 512 tokens. Essa janela de atenção local é separada do contexto de 262 144 tokens do modelo. A Poolside também descreve uma conceção de cache KV em FP8 para reduzir a memória por token. Estas características ajudam a explicar o foco do modelo na implementação local, mas o requisito preciso de memória continua a depender do checkpoint, da quantização, do contexto de trabalho e da configuração de disponibilização.
Para uma tarefa de programação, forneça os ficheiros-fonte relevantes como texto, o comportamento esperado e o erro real ou a saída que falha. Um pedido útil é: «Corrija o tratamento dos delimitadores com escape neste analisador, preservando o formato de entrada publicado. Mostre a alteração proposta, explique que casos são afetados e identifique exemplos que revelariam uma regressão.» Mantenha um resultado concreto a entregar e uma condição de conclusão, para que o modelo possa trabalhar para obter um resultado em vez de se limitar a discutir o problema.
Para tarefas de terminal, forneça o ambiente atual, a saída relevante dos comandos e as restrições ao trabalho. Numa aplicação ligada a ferramentas, o modelo propõe uma chamada de função, a aplicação executa-a e o resultado é devolvido para a decisão seguinte. Peça-lhe que explique o que uma falha revela antes de propor outro comando. Por exemplo, forneça o manifesto de dependências e a saída da instalação falhada e peça depois a menor correção fundamentada na fonte e o resultado esperado da verificação seguinte. Preserve no histórico os passos anteriores bem-sucedidos e o problema por resolver.
Laguna XS 2.1 foi concebido para reflexão intercalada antes e entre chamadas de ferramentas. O fabricante recomenda conservar o conteúdo de raciocínio das mensagens anteriores do assistente ao reconstruir o pedido seguinte. Descartar esse conteúdo pode impedir raciocínio adicional nos passos de seguimento. Mantenha juntas a resposta do assistente, a informação da chamada de ferramenta e o resultado correspondente, com o objetivo em curso visível. Isto é particularmente útil quando várias observações contribuem para uma correção e um passo posterior depende de uma decisão anterior.
A reflexão pode ser ativada ou desativada através do modelo de conversa. A Poolside recomenda ativá-la para programação com agentes e preservá-la entre turnos. Um pedido de resposta direta pode adequar-se a uma pequena transformação ou explicação, enquanto uma reparação com várias condições dependentes beneficia de um ciclo contínuo de raciocínio e observação. Indique o formato de saída final e deixe espaço para a resposta final. As definições de avaliação do fabricante são escolhas de receita, não uma garantia universal sobre a quantidade de raciocínio ou o comprimento máximo da resposta.
Para entradas de origem longas, organize os ficheiros e a documentação com limites claros e nomes estáveis. Peça uma relação específica a rastrear, como que chamadores dependem de uma interface alterada, que condições distinguem duas implementações ou por que motivo o resultado de um teste contradiz o diagnóstico proposto. Mantenha as decisões importantes e as verificações reais num registo compacto da tarefa e remova o histórico irrelevante. O limite de contexto abrange o material de trabalho e a continuação gerada; uma resposta final do tamanho de todo o contexto não é uma capacidade separada prometida.
A Poolside publica BF16 e variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 e GGUF, bem como artefactos de modelo de rascunho DFlash. São escolhas de implementação diferentes. Uma contagem pequena de parâmetros ativos não significa que os pesos completos do modelo ocupem apenas essa quantidade de memória, e um modelo de rascunho é um complemento de aceleração, não o próprio modelo de programação. Conserve o checkpoint exato ao comparar resultados locais e prepare o conteúdo de código ou documentos como texto para este modelo de texto para texto.
O fabricante documenta um problema no analisador de ferramentas em versões antigas de disponibilização que pode descartar determinadas chamadas e expor a sua marcação em bruto como texto de resposta comum. Isto ilustra por que motivo um fluxo ligado a ferramentas precisa de distinguir o pedido pretendido pelo modelo de uma chamada de função corretamente analisada. Examine o nome e os argumentos analisados, valide-os face ao esquema real e preserve o resultado da execução. Um relatório final deve identificar o artefacto revisto, as verificações observadas e os pressupostos restantes. Uma correção ou um comando propostos só se tornam um resultado concluído quando o seu comportamento é demonstrado por esses registos.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites poolside/laguna-xs-2.1:free | Predefinição— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites false | Predefiniçãofalse |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 32 768 | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 32 768 | Predefinição— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 128 | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Camposeed | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campostop | Tipo | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campofrequency_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campopresence_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campouser | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetrooptional | Contratostream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetroconditions | ContratoUse 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 262144 bytes. |
Ciclo de vida: synchronous_json
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "poolside/laguna-xs-2.1:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra poolside/laguna-xs-2.1:free
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
poolside/laguna-xs-2.1:freePoolside Laguna XS 2.1 é um modelo de texto com 33 mil milhões de parâmetros no total e 3 mil milhões ativos, para programação com agentes e tarefas prolongadas. Tem um contexto de 262 144 tokens e raciocínio nativo entre chamadas de ferramentas. A conceção MoE mais pequena e as versões quantizadas separadas suportam implementação local com necessidades de recursos dependentes da configuração.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Poolside Laguna XS 2.1 é um modelo linguístico de mistura de especialistas para programação com agentes e tarefas prolongadas, posicionado como o modelo mais pequeno para implementação local na série Laguna. Tem 33 mil milhões de parâmetros no total e 3 mil milhões ativos por token. É um modelo atualizado em relação ao Laguna XS.2, mantendo a sua arquitetura e melhorando os resultados de engenharia de software e tarefas de terminal comunicados pelo fabricante. O modelo aceita texto e gera texto, código, raciocínio e pedidos de chamadas de ferramentas.
A conceção de 40 camadas combina 10 camadas de atenção global e 30 camadas de janela deslizante, com controlo por função sigmoide e uma janela deslizante de 512 tokens. Essa janela de atenção local é separada do contexto de 262 144 tokens do modelo. A Poolside também descreve uma conceção de cache KV em FP8 para reduzir a memória por token. Estas características ajudam a explicar o foco do modelo na implementação local, mas o requisito preciso de memória continua a depender do checkpoint, da quantização, do contexto de trabalho e da configuração de disponibilização.
Para uma tarefa de programação, forneça os ficheiros-fonte relevantes como texto, o comportamento esperado e o erro real ou a saída que falha. Um pedido útil é: «Corrija o tratamento dos delimitadores com escape neste analisador, preservando o formato de entrada publicado. Mostre a alteração proposta, explique que casos são afetados e identifique exemplos que revelariam uma regressão.» Mantenha um resultado concreto a entregar e uma condição de conclusão, para que o modelo possa trabalhar para obter um resultado em vez de se limitar a discutir o problema.
Para tarefas de terminal, forneça o ambiente atual, a saída relevante dos comandos e as restrições ao trabalho. Numa aplicação ligada a ferramentas, o modelo propõe uma chamada de função, a aplicação executa-a e o resultado é devolvido para a decisão seguinte. Peça-lhe que explique o que uma falha revela antes de propor outro comando. Por exemplo, forneça o manifesto de dependências e a saída da instalação falhada e peça depois a menor correção fundamentada na fonte e o resultado esperado da verificação seguinte. Preserve no histórico os passos anteriores bem-sucedidos e o problema por resolver.
Laguna XS 2.1 foi concebido para reflexão intercalada antes e entre chamadas de ferramentas. O fabricante recomenda conservar o conteúdo de raciocínio das mensagens anteriores do assistente ao reconstruir o pedido seguinte. Descartar esse conteúdo pode impedir raciocínio adicional nos passos de seguimento. Mantenha juntas a resposta do assistente, a informação da chamada de ferramenta e o resultado correspondente, com o objetivo em curso visível. Isto é particularmente útil quando várias observações contribuem para uma correção e um passo posterior depende de uma decisão anterior.
A reflexão pode ser ativada ou desativada através do modelo de conversa. A Poolside recomenda ativá-la para programação com agentes e preservá-la entre turnos. Um pedido de resposta direta pode adequar-se a uma pequena transformação ou explicação, enquanto uma reparação com várias condições dependentes beneficia de um ciclo contínuo de raciocínio e observação. Indique o formato de saída final e deixe espaço para a resposta final. As definições de avaliação do fabricante são escolhas de receita, não uma garantia universal sobre a quantidade de raciocínio ou o comprimento máximo da resposta.
Para entradas de origem longas, organize os ficheiros e a documentação com limites claros e nomes estáveis. Peça uma relação específica a rastrear, como que chamadores dependem de uma interface alterada, que condições distinguem duas implementações ou por que motivo o resultado de um teste contradiz o diagnóstico proposto. Mantenha as decisões importantes e as verificações reais num registo compacto da tarefa e remova o histórico irrelevante. O limite de contexto abrange o material de trabalho e a continuação gerada; uma resposta final do tamanho de todo o contexto não é uma capacidade separada prometida.
A Poolside publica BF16 e variantes separadas FP8, NVFP4, INT4 e GGUF, bem como artefactos de modelo de rascunho DFlash. São escolhas de implementação diferentes. Uma contagem pequena de parâmetros ativos não significa que os pesos completos do modelo ocupem apenas essa quantidade de memória, e um modelo de rascunho é um complemento de aceleração, não o próprio modelo de programação. Conserve o checkpoint exato ao comparar resultados locais e prepare o conteúdo de código ou documentos como texto para este modelo de texto para texto.
O fabricante documenta um problema no analisador de ferramentas em versões antigas de disponibilização que pode descartar determinadas chamadas e expor a sua marcação em bruto como texto de resposta comum. Isto ilustra por que motivo um fluxo ligado a ferramentas precisa de distinguir o pedido pretendido pelo modelo de uma chamada de função corretamente analisada. Examine o nome e os argumentos analisados, valide-os face ao esquema real e preserve o resultado da execução. Um relatório final deve identificar o artefacto revisto, as verificações observadas e os pressupostos restantes. Uma correção ou um comando propostos só se tornam um resultado concluído quando o seu comportamento é demonstrado por esses registos.
POST /v1/messagestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites poolside/laguna-xs-2.1:free | Predefinição— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites false | Predefiniçãofalse |
Camposystem | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites Mínimo: 1 Máximo: 32 768 | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotop_k | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campostop_sequences | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campometadata | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional | Contratostream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetroconditions | ContratoUse 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 262144 bytes. |
Ciclo de vida: synchronous_json
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "poolside/laguna-xs-2.1:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\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/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra poolside/laguna-xs-2.1:free
Use os caminhos dos métodos indicados acima.