North Mini Code 1.0 — модель Cohere для агентской разработки ПО, терминальных задач и генерации кода. Она принимает и выдаёт текст, включая код, объяснения и запросы инструментов. Производитель выпустил веса под Apache 2.0 и называет её первой моделью семейства кодовых агентов North. Это специализированный профиль программирования, а не модель понимания изображений или универсальная модель оценки решений.
Модель имеет 30 миллиардов параметров всего и около 3 миллиардов активных. Её трансформер только с декодером использует разреженную смесь экспертов со 128 экспертами, восемью активируемыми на токен и плотным слоем перед разреженными. Внимание в скользящем окне с вращательными позициями чередуется с глобальным вниманием без позиционных эмбеддингов в отношении 3:1. Число активных параметров описывает вычисления для токена, а не весь набор весов для хранения.
Постобучение Cohere включает два этапа дообучения с учителем, затем обучение с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями, ориентированное на разработку ПО и терминал. Производитель описывает обучение в нескольких агентских оболочках вместо одной фиксированной. Это позволяет готовить задачу вокруг нужного поведения и доступных инструментов, при этом оболочка отвечает за получение файлов, исполнение команд и возвращение наблюдений.
Предоставьте текущий код и поведение, запрошенное изменение, границы нужных файлов или интерфейсов и доказательства завершения. Для бага включите наблюдаемую ошибку или проблемный ввод и ожидаемый результат. Для функции задайте требуемое поведение и ограничения совместимости. Полезный итоговый артефакт — предлагаемое изменение кода с объяснением и результатами действительно выполненных проверок.
Пример запроса — обновить парсер для дополнительного поддерживаемого ввода с сохранением существующих форматов. Укажите репрезентативные входные данные и часть репозитория, определяющую поведение парсера. Модель может использовать код и наблюдения инструментов для разработки изменения; сгенерированный патч или утверждение, что команда должна выполняться, не доказывают успешное исполнение команды.
Собственная карточка модели документирует обучение использованию инструментов и рекомендует описания по JSON Schema через чат-шаблон модели. Чётко описывайте назначение и аргументы инструмента. Инструмент исполнения команд может возвращать реальный вывод и статус, а инструмент просмотра файлов — материалы для следующего шага. Связывайте каждый результат с идентификатором вызова, чтобы последующий анализ использовал нужное наблюдение.
Пример производителя сохраняет вызов инструмента и рассуждение помощника в истории, выполняет инструмент и добавляет результат перед новой генерацией. Пример собственного шаблона использует структурированный словарь для результата инструмента. Сохраняйте это представление по документированной интеграции, не предполагая, что любые другие API сериализуют результаты инструментов одинаково. JSON Schema для аргументов инструмента отличается от заявления о поддержке произвольного итогового вывода, ограниченного схемой.
North Mini Code поддерживает чередование рассуждений, которое производитель рекомендует включать для агентской работы. Переносите сгенерированное моделью содержимое рассуждений и вызовы инструментов на последующие агентские шаги и сообщения. Собственный пример сохраняет поле reasoning в сообщении помощника и затем возвращает соответствующее наблюдение инструмента. Так сохраняется информация, использованная моделью при решении, что смотреть или менять дальше.
Держите текущую цель, исходные материалы и реальные наблюдения в истории задачи. Для длительной работы с репозиторием излагайте итог через изменённое поведение и полезный артефакт, сохраняя необходимые для проверки доказательства. Чередование рассуждений не означает, что короткий видимый ответ не требовал анализа, и не устанавливает, что описанное моделью действие уже произошло.
Разработчик также выделяет научное программирование и алгоритмические рассуждения вне агентского цикла. Предоставьте определение задачи, формат ввода и вывода, ограничения, существенные числовые предположения и ожидаемое поведение на границах. Запросите полную функцию или программу, если именно такой артефакт нужен, с объяснением на подходящем читателю уровне.
Для объяснения кода предоставьте реализацию и конкретное поведение или зависимость для прояснения. Для кода визуализации данных укажите переданные поля и нужное сравнение, не оставляя назначение графика подразумеваемым. Примеры разработки производителя включают объяснение кода, редактирование, визуализацию и реализацию по спецификации. Это шаблоны задач генерации или изменения кода, а не обещание правильных результатов для любого репозитория или фреймворка.
Карточка модели и страница API производителя указывают контекстное окно 256K токенов и максимальный вывод 64K токенов. Подготавливайте объёмные материалы репозитория с учётом этих отдельных лимитов и размера итогового артефакта. Сохраняйте границы исходников и идентификаторы, удаляя нерелевантное вместо предположения, что большое окно отменяет целевое задание.
Собственная карточка рекомендует temperature 1.0 и top_p 0.95 для генерации и использует чат-шаблон модели, включая промпт генерации, для текстовых процессов и инструментов. Лимиты вывода в примерах — настройки этих примеров, не замена опубликованному максимуму модели. Cohere публикует веса BF16 и отдельно названный артефакт FP8. Выбирайте подходящий артефакт при подготовке развёртывания.
Полезный результат North Mini Code — проверяемый программный артефакт или техническое объяснение, связанное с требованиями. Сравнивайте результат с исходным поведением и фактическим выводом инструментов, проверяйте допущения, влияющие на код, и сохраняйте исходники и наблюдения для проверки. Текстовая модель программирования предоставляет рассуждение и сгенерированное содержимое; приложение выполняет операции, превращающие предложения в завершённую программную задачу.
", "aboutText": "North Mini Code 1.0 — модель Cohere для агентской разработки ПО, терминальных задач и генерации кода. Она принимает и выдаёт текст, включая код, объяснения и запросы инструментов. Производитель выпустил веса под Apache 2.0 и называет её первой моделью семейства кодовых агентов North. Это специализированный профиль программирования, а не модель понимания изображений или универсальная модель оценки решений.\n\n### Разреженная архитектура и подготовка к программированию\n\nМодель имеет 30 миллиардов параметров всего и около 3 миллиардов активных. Её трансформер только с декодером использует разреженную смесь экспертов со 128 экспертами, восемью активируемыми на токен и плотным слоем перед разреженными. Внимание в скользящем окне с вращательными позициями чередуется с глобальным вниманием без позиционных эмбеддингов в отношении 3:1. Число активных параметров описывает вычисления для токена, а не весь набор весов для хранения.\n\nПостобучение Cohere включает два этапа дообучения с учителем, затем обучение с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями, ориентированное на разработку ПО и терминал. Производитель описывает обучение в нескольких агентских оболочках вместо одной фиксированной. Это позволяет готовить задачу вокруг нужного поведения и доступных инструментов, при этом оболочка отвечает за получение файлов, исполнение команд и возвращение наблюдений.\n\n### Подготовьте изменение на уровне репозитория\n\nПредоставьте текущий код и поведение, запрошенное изменение, границы нужных файлов или интерфейсов и доказательства завершения. Для бага включите наблюдаемую ошибку или проблемный ввод и ожидаемый результат. Для функции задайте требуемое поведение и ограничения совместимости. Полезный итоговый артефакт — предлагаемое изменение кода с объяснением и результатами действительно выполненных проверок.\n\nПример запроса — обновить парсер для дополнительного поддерживаемого ввода с сохранением существующих форматов. Укажите репрезентативные входные данные и часть репозитория, определяющую поведение парсера. Модель может использовать код и наблюдения инструментов для разработки изменения; сгенерированный патч или утверждение, что команда должна выполняться, не доказывают успешное исполнение команды.\n\n### Терминальные инструменты и структурированные наблюдения\n\nСобственная карточка модели документирует обучение использованию инструментов и рекомендует описания по JSON Schema через чат-шаблон модели. Чётко описывайте назначение и аргументы инструмента. Инструмент исполнения команд может возвращать реальный вывод и статус, а инструмент просмотра файлов — материалы для следующего шага. Связывайте каждый результат с идентификатором вызова, чтобы последующий анализ использовал нужное наблюдение.\n\nПример производителя сохраняет вызов инструмента и рассуждение помощника в истории, выполняет инструмент и добавляет результат перед новой генерацией. Пример собственного шаблона использует структурированный словарь для результата инструмента. Сохраняйте это представление по документированной интеграции, не предполагая, что любые другие API сериализуют результаты инструментов одинаково. JSON Schema для аргументов инструмента отличается от заявления о поддержке произвольного итогового вывода, ограниченного схемой.\n\n### Чередование рассуждений и история нескольких сообщений\n\nNorth Mini Code поддерживает чередование рассуждений, которое производитель рекомендует включать для агентской работы. Переносите сгенерированное моделью содержимое рассуждений и вызовы инструментов на последующие агентские шаги и сообщения. Собственный пример сохраняет поле reasoning в сообщении помощника и затем возвращает соответствующее наблюдение инструмента. Так сохраняется информация, использованная моделью при решении, что смотреть или менять дальше.\n\nДержите текущую цель, исходные материалы и реальные наблюдения в истории задачи. Для длительной работы с репозиторием излагайте итог через изменённое поведение и полезный артефакт, сохраняя необходимые для проверки доказательства. Чередование рассуждений не означает, что короткий видимый ответ не требовал анализа, и не устанавливает, что описанное моделью действие уже произошло.\n\n### Самостоятельные задачи по коду и объяснению\n\nРазработчик также выделяет научное программирование и алгоритмические рассуждения вне агентского цикла. Предоставьте определение задачи, формат ввода и вывода, ограничения, существенные числовые предположения и ожидаемое поведение на границах. Запросите полную функцию или программу, если именно такой артефакт нужен, с объяснением на подходящем читателю уровне.\n\nДля объяснения кода предоставьте реализацию и конкретное поведение или зависимость для прояснения. Для кода визуализации данных укажите переданные поля и нужное сравнение, не оставляя назначение графика подразумеваемым. Примеры разработки производителя включают объяснение кода, редактирование, визуализацию и реализацию по спецификации. Это шаблоны задач генерации или изменения кода, а не обещание правильных результатов для любого репозитория или фреймворка.\n\n### Контекст, вывод и настройки генерации\n\nКарточка модели и страница API производителя указывают контекстное окно 256K токенов и максимальный вывод 64K токенов. Подготавливайте объёмные материалы репозитория с учётом этих отдельных лимитов и размера итогового артефакта. Сохраняйте границы исходников и идентификаторы, удаляя нерелевантное вместо предположения, что большое окно отменяет целевое задание.\n\nСобственная карточка рекомендует temperature 1.0 и top_p 0.95 для генерации и использует чат-шаблон модели, включая промпт генерации, для текстовых процессов и инструментов. Лимиты вывода в примерах — настройки этих примеров, не замена опубликованному максимуму модели. Cohere публикует веса BF16 и отдельно названный артефакт FP8. Выбирайте подходящий артефакт при подготовке развёртывания.\n\nПолезный результат North Mini Code — проверяемый программный артефакт или техническое объяснение, связанное с требованиями. Сравнивайте результат с исходным поведением и фактическим выводом инструментов, проверяйте допущения, влияющие на код, и сохраняйте исходники и наблюдения для проверки. Текстовая модель программирования предоставляет рассуждение и сгенерированное содержимое; приложение выполняет операции, превращающие предложения в завершённую программную задачу.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "a58a2d5764d8dafa690d11e86300a5495997d934734f5b806bc0890ccf05e687", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ru", "methods": [ { "html": "cohere/north-mini-code:freeNorth Mini Code 1.0 — текстовая модель Cohere для генерации кода, изменений репозитория и агентских задач через терминал. Её разреженная архитектура с 30B параметров всего и 3B активных поддерживает инструменты и чередование рассуждений, с документированным контекстом 256K и лимитом вывода 64K.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
North Mini Code 1.0 — модель Cohere для агентской разработки ПО, терминальных задач и генерации кода. Она принимает и выдаёт текст, включая код, объяснения и запросы инструментов. Производитель выпустил веса под Apache 2.0 и называет её первой моделью семейства кодовых агентов North. Это специализированный профиль программирования, а не модель понимания изображений или универсальная модель оценки решений.
Модель имеет 30 миллиардов параметров всего и около 3 миллиардов активных. Её трансформер только с декодером использует разреженную смесь экспертов со 128 экспертами, восемью активируемыми на токен и плотным слоем перед разреженными. Внимание в скользящем окне с вращательными позициями чередуется с глобальным вниманием без позиционных эмбеддингов в отношении 3:1. Число активных параметров описывает вычисления для токена, а не весь набор весов для хранения.
Постобучение Cohere включает два этапа дообучения с учителем, затем обучение с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями, ориентированное на разработку ПО и терминал. Производитель описывает обучение в нескольких агентских оболочках вместо одной фиксированной. Это позволяет готовить задачу вокруг нужного поведения и доступных инструментов, при этом оболочка отвечает за получение файлов, исполнение команд и возвращение наблюдений.
Предоставьте текущий код и поведение, запрошенное изменение, границы нужных файлов или интерфейсов и доказательства завершения. Для бага включите наблюдаемую ошибку или проблемный ввод и ожидаемый результат. Для функции задайте требуемое поведение и ограничения совместимости. Полезный итоговый артефакт — предлагаемое изменение кода с объяснением и результатами действительно выполненных проверок.
Пример запроса — обновить парсер для дополнительного поддерживаемого ввода с сохранением существующих форматов. Укажите репрезентативные входные данные и часть репозитория, определяющую поведение парсера. Модель может использовать код и наблюдения инструментов для разработки изменения; сгенерированный патч или утверждение, что команда должна выполняться, не доказывают успешное исполнение команды.
Собственная карточка модели документирует обучение использованию инструментов и рекомендует описания по JSON Schema через чат-шаблон модели. Чётко описывайте назначение и аргументы инструмента. Инструмент исполнения команд может возвращать реальный вывод и статус, а инструмент просмотра файлов — материалы для следующего шага. Связывайте каждый результат с идентификатором вызова, чтобы последующий анализ использовал нужное наблюдение.
Пример производителя сохраняет вызов инструмента и рассуждение помощника в истории, выполняет инструмент и добавляет результат перед новой генерацией. Пример собственного шаблона использует структурированный словарь для результата инструмента. Сохраняйте это представление по документированной интеграции, не предполагая, что любые другие API сериализуют результаты инструментов одинаково. JSON Schema для аргументов инструмента отличается от заявления о поддержке произвольного итогового вывода, ограниченного схемой.
North Mini Code поддерживает чередование рассуждений, которое производитель рекомендует включать для агентской работы. Переносите сгенерированное моделью содержимое рассуждений и вызовы инструментов на последующие агентские шаги и сообщения. Собственный пример сохраняет поле reasoning в сообщении помощника и затем возвращает соответствующее наблюдение инструмента. Так сохраняется информация, использованная моделью при решении, что смотреть или менять дальше.
Держите текущую цель, исходные материалы и реальные наблюдения в истории задачи. Для длительной работы с репозиторием излагайте итог через изменённое поведение и полезный артефакт, сохраняя необходимые для проверки доказательства. Чередование рассуждений не означает, что короткий видимый ответ не требовал анализа, и не устанавливает, что описанное моделью действие уже произошло.
Разработчик также выделяет научное программирование и алгоритмические рассуждения вне агентского цикла. Предоставьте определение задачи, формат ввода и вывода, ограничения, существенные числовые предположения и ожидаемое поведение на границах. Запросите полную функцию или программу, если именно такой артефакт нужен, с объяснением на подходящем читателю уровне.
Для объяснения кода предоставьте реализацию и конкретное поведение или зависимость для прояснения. Для кода визуализации данных укажите переданные поля и нужное сравнение, не оставляя назначение графика подразумеваемым. Примеры разработки производителя включают объяснение кода, редактирование, визуализацию и реализацию по спецификации. Это шаблоны задач генерации или изменения кода, а не обещание правильных результатов для любого репозитория или фреймворка.
Карточка модели и страница API производителя указывают контекстное окно 256K токенов и максимальный вывод 64K токенов. Подготавливайте объёмные материалы репозитория с учётом этих отдельных лимитов и размера итогового артефакта. Сохраняйте границы исходников и идентификаторы, удаляя нерелевантное вместо предположения, что большое окно отменяет целевое задание.
Собственная карточка рекомендует temperature 1.0 и top_p 0.95 для генерации и использует чат-шаблон модели, включая промпт генерации, для текстовых процессов и инструментов. Лимиты вывода в примерах — настройки этих примеров, не замена опубликованному максимуму модели. Cohere публикует веса BF16 и отдельно названный артефакт FP8. Выбирайте подходящий артефакт при подготовке развёртывания.
Полезный результат North Mini Code — проверяемый программный артефакт или техническое объяснение, связанное с требованиями. Сравнивайте результат с исходным поведением и фактическим выводом инструментов, проверяйте допущения, влияющие на код, и сохраняйте исходники и наблюдения для проверки. Текстовая модель программирования предоставляет рассуждение и сгенерированное содержимое; приложение выполняет операции, превращающие предложения в завершённую программную задачу.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения cohere/north-mini-code:free | По умолчанию— |
Полеmessages | Типarray | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения false | По умолчаниюfalse |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Максимум: 64 000 | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Максимум: 64 000 | По умолчанию— |
Полеn | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Максимум: 128 | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеseed | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstop | Тип | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеfrequency_penalty | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеpresence_penalty | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеuser | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрoptional | Контрактstream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрconditions | КонтрактUse 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 256000 bytes. |
Жизненный цикл: synchronous_json
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые тарифы на токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${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": "cohere/north-mini-code: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
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
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 cohere/north-mini-code:free
Используйте пути методов, указанные выше.
cohere/north-mini-code:freeNorth Mini Code 1.0 — текстовая модель Cohere для генерации кода, изменений репозитория и агентских задач через терминал. Её разреженная архитектура с 30B параметров всего и 3B активных поддерживает инструменты и чередование рассуждений, с документированным контекстом 256K и лимитом вывода 64K.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
North Mini Code 1.0 — модель Cohere для агентской разработки ПО, терминальных задач и генерации кода. Она принимает и выдаёт текст, включая код, объяснения и запросы инструментов. Производитель выпустил веса под Apache 2.0 и называет её первой моделью семейства кодовых агентов North. Это специализированный профиль программирования, а не модель понимания изображений или универсальная модель оценки решений.
Модель имеет 30 миллиардов параметров всего и около 3 миллиардов активных. Её трансформер только с декодером использует разреженную смесь экспертов со 128 экспертами, восемью активируемыми на токен и плотным слоем перед разреженными. Внимание в скользящем окне с вращательными позициями чередуется с глобальным вниманием без позиционных эмбеддингов в отношении 3:1. Число активных параметров описывает вычисления для токена, а не весь набор весов для хранения.
Постобучение Cohere включает два этапа дообучения с учителем, затем обучение с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями, ориентированное на разработку ПО и терминал. Производитель описывает обучение в нескольких агентских оболочках вместо одной фиксированной. Это позволяет готовить задачу вокруг нужного поведения и доступных инструментов, при этом оболочка отвечает за получение файлов, исполнение команд и возвращение наблюдений.
Предоставьте текущий код и поведение, запрошенное изменение, границы нужных файлов или интерфейсов и доказательства завершения. Для бага включите наблюдаемую ошибку или проблемный ввод и ожидаемый результат. Для функции задайте требуемое поведение и ограничения совместимости. Полезный итоговый артефакт — предлагаемое изменение кода с объяснением и результатами действительно выполненных проверок.
Пример запроса — обновить парсер для дополнительного поддерживаемого ввода с сохранением существующих форматов. Укажите репрезентативные входные данные и часть репозитория, определяющую поведение парсера. Модель может использовать код и наблюдения инструментов для разработки изменения; сгенерированный патч или утверждение, что команда должна выполняться, не доказывают успешное исполнение команды.
Собственная карточка модели документирует обучение использованию инструментов и рекомендует описания по JSON Schema через чат-шаблон модели. Чётко описывайте назначение и аргументы инструмента. Инструмент исполнения команд может возвращать реальный вывод и статус, а инструмент просмотра файлов — материалы для следующего шага. Связывайте каждый результат с идентификатором вызова, чтобы последующий анализ использовал нужное наблюдение.
Пример производителя сохраняет вызов инструмента и рассуждение помощника в истории, выполняет инструмент и добавляет результат перед новой генерацией. Пример собственного шаблона использует структурированный словарь для результата инструмента. Сохраняйте это представление по документированной интеграции, не предполагая, что любые другие API сериализуют результаты инструментов одинаково. JSON Schema для аргументов инструмента отличается от заявления о поддержке произвольного итогового вывода, ограниченного схемой.
North Mini Code поддерживает чередование рассуждений, которое производитель рекомендует включать для агентской работы. Переносите сгенерированное моделью содержимое рассуждений и вызовы инструментов на последующие агентские шаги и сообщения. Собственный пример сохраняет поле reasoning в сообщении помощника и затем возвращает соответствующее наблюдение инструмента. Так сохраняется информация, использованная моделью при решении, что смотреть или менять дальше.
Держите текущую цель, исходные материалы и реальные наблюдения в истории задачи. Для длительной работы с репозиторием излагайте итог через изменённое поведение и полезный артефакт, сохраняя необходимые для проверки доказательства. Чередование рассуждений не означает, что короткий видимый ответ не требовал анализа, и не устанавливает, что описанное моделью действие уже произошло.
Разработчик также выделяет научное программирование и алгоритмические рассуждения вне агентского цикла. Предоставьте определение задачи, формат ввода и вывода, ограничения, существенные числовые предположения и ожидаемое поведение на границах. Запросите полную функцию или программу, если именно такой артефакт нужен, с объяснением на подходящем читателю уровне.
Для объяснения кода предоставьте реализацию и конкретное поведение или зависимость для прояснения. Для кода визуализации данных укажите переданные поля и нужное сравнение, не оставляя назначение графика подразумеваемым. Примеры разработки производителя включают объяснение кода, редактирование, визуализацию и реализацию по спецификации. Это шаблоны задач генерации или изменения кода, а не обещание правильных результатов для любого репозитория или фреймворка.
Карточка модели и страница API производителя указывают контекстное окно 256K токенов и максимальный вывод 64K токенов. Подготавливайте объёмные материалы репозитория с учётом этих отдельных лимитов и размера итогового артефакта. Сохраняйте границы исходников и идентификаторы, удаляя нерелевантное вместо предположения, что большое окно отменяет целевое задание.
Собственная карточка рекомендует temperature 1.0 и top_p 0.95 для генерации и использует чат-шаблон модели, включая промпт генерации, для текстовых процессов и инструментов. Лимиты вывода в примерах — настройки этих примеров, не замена опубликованному максимуму модели. Cohere публикует веса BF16 и отдельно названный артефакт FP8. Выбирайте подходящий артефакт при подготовке развёртывания.
Полезный результат North Mini Code — проверяемый программный артефакт или техническое объяснение, связанное с требованиями. Сравнивайте результат с исходным поведением и фактическим выводом инструментов, проверяйте допущения, влияющие на код, и сохраняйте исходники и наблюдения для проверки. Текстовая модель программирования предоставляет рассуждение и сгенерированное содержимое; приложение выполняет операции, превращающие предложения в завершённую программную задачу.
POST /v1/messagestexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения cohere/north-mini-code:free | По умолчанию— |
Полеmessages | Типarray | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения false | По умолчаниюfalse |
Полеsystem | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Максимум: 64 000 | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtop_k | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstop_sequences | Типarray | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmetadata | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional | Контрактstream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрconditions | КонтрактUse 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 256000 bytes. |
Жизненный цикл: synchronous_json
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые тарифы на токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${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": "cohere/north-mini-code: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
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
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 cohere/north-mini-code:free
Используйте пути методов, указанные выше.