Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/unbiased-pareto-26-9/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/unbiased-pareto-26-9/ Language: pt-pt # Pareto 26.9 [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/unbiased-pareto-26-9/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/unbiased-pareto-26-9/facts.json) ## [Pareto 26.9](https://ailoot.ai/models/pt-pt/unbiased-pareto-26-9/) `unbiased/pareto-26.9` UnbiasedTextoEntrada 0,005 US$ / 1KSaída 0,015 US$ / 1K Versão anterior do modelo textual composto da Unbiased, com contexto de 262 144 tokens para processos de trabalho com versão explicitamente fixada. ### A versão anterior da família Pareto O Pareto 26.9 é uma versão separada do modelo composto da Unbiased. Na família Pareto, um pedido é processado com a participação de vários modelos de vanguarda e abertos, cujos resultados são combinados numa resposta conjunta. O utilizador trabalha com um só modelo Pareto, em vez de escolher manualmente cada componente. O fabricante indica que a composição dos modelos base pode mudar. A versão 26.9 foi mantida após o aparecimento da versão estável 26.10. O seu identificador exato `unbiased/pareto-26.9` permite selecionar explicitamente a versão anterior na aplicação. Isto faz sentido para processos existentes e comparações em que importa indicar a versão utilizada, em vez de passar automaticamente à seguinte. Fixar o nome não significa que a composição interna fique imutável. ### Trabalho com os materiais fornecidos Na Ailoot, esta versão recebe texto e produz uma resposta textual. A sua janela de contexto é de 262 144 tokens. Inclui instruções, histórico, materiais de partida e a resposta; os metadados do modelo indicam um volume de resposta até 131 072 tokens. A versão 26.10 tem uma janela de contexto maior, pelo que, ao escolher a 26.9, é útil selecionar previamente os documentos e excertos realmente pertinentes para a tarefa. O processo pode centrar-se na comparação de vários textos. Forneça os requisitos, as opções de solução e os critérios de escolha e peça uma tabela comparativa com argumentos para cada critério. Para um documento longo, indique a finalidade da análise: detetar contradições, elaborar um resumo de conteúdo, reunir perguntas para o autor ou preparar uma estrutura atualizada. Os nomes dos excertos originais ajudam a ligar as conclusões aos dados presentes no pedido. ### Diálogo técnico Ao analisar uma tarefa de programação, inclua o código relevante e o resultado de execução que já obteve no seu ambiente. Peça uma explicação da observação, uma proposta de alteração e os sinais que permitem verificar o respetivo resultado. Na mensagem seguinte, forneça o resultado da verificação. Assim, o diálogo textual liga-se a uma tarefa real sem pressupor que o modelo tem acesso aos ficheiros ou ao ambiente de execução. Para preparar um texto novo, é útil definir o público, o plano e o grau de detalhe necessário. A resposta pode ser um rascunho de documento, uma síntese dos dados de partida, uma lista de diferenças ou uma sequência de ações seguintes; o formato concreto é determinado pelo seu pedido. O Pareto 26.9 está disponível nos formatos Messages, Responses, Chat Completions e generateContent textual. Descrevem formas de integração no cliente. Nesta ligação, os materiais são fornecidos em texto; a escolha do formato do pedido não acrescenta imagens, execução de código ou acesso a sistemas externos. ### Disponível através da API Ailoot Entrada `text` Saída `text` Contexto Não especificado no catálogo Resposta máx. Não especificado no catálogo Entrada 0,005 US$ */ 1K* Saída 0,015 US$ */ 1K* Leitura da cache 0,0005 US$ */ 1K* Entrada `text` Saída `text` Contexto Não especificado no catálogo Resposta máx. Não especificado no catálogo Entrada 0,005 US$ */ 1K* Saída 0,015 US$ */ 1K* Leitura da cache 0,0005 US$ */ 1K* Entrada `text` Saída `text` Contexto Não especificado no catálogo Resposta máx. Não especificado no catálogo Entrada 0,005 US$ */ 1K* Saída 0,015 US$ */ 1K* Leitura da cache 0,0005 US$ */ 1K* Entrada `text` Saída `text` Contexto Não especificado no catálogo Resposta máx. Não especificado no catálogo Entrada 0,005 US$ */ 1K* Saída 0,015 US$ */ 1K* Leitura da cache 0,0005 US$ */ 1K* `unbiased/pareto-26.9` · JSON ``` {"about":"### A versão anterior da família Pareto\n\nO Pareto 26.9 é uma versão separada do modelo composto da Unbiased. Na família Pareto, um pedido é processado com a participação de vários modelos de vanguarda e abertos, cujos resultados são combinados numa resposta conjunta. O utilizador trabalha com um só modelo Pareto, em vez de escolher manualmente cada componente. O fabricante indica que a composição dos modelos base pode mudar.\n\nA versão 26.9 foi mantida após o aparecimento da versão estável 26.10. O seu identificador exato `unbiased/pareto-26.9` permite selecionar explicitamente a versão anterior na aplicação. Isto faz sentido para processos existentes e comparações em que importa indicar a versão utilizada, em vez de passar automaticamente à seguinte. Fixar o nome não significa que a composição interna fique imutável.\n\n### Trabalho com os materiais fornecidos\n\nNa Ailoot, esta versão recebe texto e produz uma resposta textual. A sua janela de contexto é de 262 144 tokens. Inclui instruções, histórico, materiais de partida e a resposta; os metadados do modelo indicam um volume de resposta até 131 072 tokens. A versão 26.10 tem uma janela de contexto maior, pelo que, ao escolher a 26.9, é útil selecionar previamente os documentos e excertos realmente pertinentes para a tarefa.\n\nO processo pode centrar-se na comparação de vários textos. Forneça os requisitos, as opções de solução e os critérios de escolha e peça uma tabela comparativa com argumentos para cada critério. Para um documento longo, indique a finalidade da análise: detetar contradições, elaborar um resumo de conteúdo, reunir perguntas para o autor ou preparar uma estrutura atualizada. Os nomes dos excertos originais ajudam a ligar as conclusões aos dados presentes no pedido.\n\n### Diálogo técnico\n\nAo analisar uma tarefa de programação, inclua o código relevante e o resultado de execução que já obteve no seu ambiente. Peça uma explicação da observação, uma proposta de alteração e os sinais que permitem verificar o respetivo resultado. Na mensagem seguinte, forneça o resultado da verificação. Assim, o diálogo textual liga-se a uma tarefa real sem pressupor que o modelo tem acesso aos ficheiros ou ao ambiente de execução.\n\nPara preparar um texto novo, é útil definir o público, o plano e o grau de detalhe necessário. A resposta pode ser um rascunho de documento, uma síntese dos dados de partida, uma lista de diferenças ou uma sequência de ações seguintes; o formato concreto é determinado pelo seu pedido.\n\nO Pareto 26.9 está disponível nos formatos Messages, Responses, Chat Completions e generateContent textual. Descrevem formas de integração no cliente. 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Identifique primeiro a entrada e a saída necessárias: texto, imagem, áudio ou vídeo. Compare depois os métodos API compatíveis, o ID exato do modelo ou o destino atual do alias, o preço e a unidade de faturação. GET /v1/models é gratuito e lista os modelos disponíveis para a sua chave. Cada modelo suporta todos os métodos API e tipos de conteúdo? Use os métodos API e os tipos de entrada e saída indicados na ficha do modelo. O suporte de texto, imagens, áudio ou vídeo depende do modelo e do método escolhidos; consulte o respetivo exemplo de pedido antes de enviar os seus dados. Qual é a diferença entre o ID de um modelo e um alias? Um ID exato identifica um modelo específico. Um alias aponta para um modelo e o seu destino pode mudar. Confirme o destino atual do alias no catálogo; use o ID exato quando a integração precisar de um modelo específico. Como comparar os preços antes de enviar um pedido? Consulte na ficha do modelo o preço e a unidade de faturação do método API escolhido. Compare a mesma unidade e os mesmos tipos de entrada e saída; o histórico de pedidos mostra a utilização real e o montante debitado. O que oferece a subscrição? Um desconto na compra de tokens para trabalho regular. Escolha o plano conforme o volume de pedidos; as condições e o preço da subscrição aparecem na adesão. Como aplico um código promocional com até 50% de desconto? Introduza o código promocional ao comprar tokens. O total é recalculado segundo as condições da campanha; o desconto é visível antes do pagamento. ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.