Source: https://ailoot.ai/models/ru/llama3-2-90b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/llama3-2-90b/ Language: ru # Llama3.2-90B [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/llama3-2-90b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/llama3-2-90b/facts.json) ## [Llama3.2-90B](https://ailoot.ai/models/ru/llama3-2-90b/) Llama 3.2 90B Vision — старшая визуально-языковая модель Meta для объяснения изображений, ответов на вопросы о страницах документов и сопоставления визуальных деталей с текстовым запросом. Для размера 90B существуют отдельные предварительно обученная и дообученная на инструкциях версии, с текстовым выходом и контекстным окном 128K. - [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `llama3.2-90b`](https://ailoot.ai/models/ru/llama3-2-90b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `llama3.2-90b`](https://ailoot.ai/models/ru/llama3-2-90b/#method-1) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. Llama 3.2 90B Vision — старшая модель Meta для изображений и текста в коллекции Llama 3.2 Vision. Она сочетает авторегрессионную языковую модель Llama 3.1 с отдельно обученным визуальным адаптером. Слои перекрёстного внимания вводят представления из кодировщика изображений в языковую модель, позволяя интерпретировать текстовый вопрос вместе с видимым содержимым. Обозначение 90B указывает класс размера; в таблице конфигураций Meta перечислены 88.8 миллиарда параметров и внимание на основе сгруппированных запросов. Модель принимает текст и изображения и создаёт текст, с длиной контекста 128K токенов. Для исключительно текстовых задач официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Приложения с изображениями и текстом официально поддерживаются на английском. Это различие важно при подготовке помощника по документам: язык текстового диалога и язык вопроса об изображении — отдельные решения. Meta выпускает предварительно обученную и дообученную на инструкциях версии. Предварительно обученная модель — основа, которую можно адаптировать под задачи рассуждения об изображениях. В версию, дообученную на инструкциях, добавлены дообучение с учителем и обучение с подкреплением по обратной связи от людей для визуального распознавания, рассуждения об изображениях, создания подписей и диалогов с ассистентом по изображениям. Обозначение размера описывает ветку 90B и сохраняет различие между этими версиями дообучения. Предполагаемые применения включают ответы на визуальные вопросы и вопросы по изображениям документов, создание подписей, сопоставление изображений с текстом и привязку текста к визуальным объектам. Для страницы документа спросите, как заголовок связан с таблицей или какой видимый пункт отвечает на конкретный вопрос. Для графика укажите ряды или метки для сравнения и запросите объяснение, связанное с этими деталями. Для фотографии попросите подпись, обозначающую сцену и видимые взаимосвязи. Визуальная привязка связывает фразу в вопросе с нужным объектом или областью; задачи сопоставления связывают изображение с подходящим текстовым описанием. В задаче через Ailoot API передайте ясный вопрос вместе с изображением и определите желаемый текстовый результат: описание, объяснение, ответ с подтверждающими наблюдениями или список извлечённых деталей. Сохраняйте видимые подтверждения вместе с вопросом, чтобы последующие правки могли обращаться к той же странице, схеме или фотографии. В примерах Meta для генерации текста используются процессор изображений и начальный текстовый промпт; опубликованной выходной модальностью остаётся текст. Семейство Vision предварительно обучено на шести миллиардах пар изображение–текст. Дообучение на инструкциях включает общедоступные данные с визуальными инструкциями и более трёх миллионов синтетических примеров. Meta указывает декабрь 2023 года как границу знаний предварительного обучения и описывает модель как статический выпуск, обученный на офлайн-наборе данных. Работа над ответственным использованием включает дообучение для безопасности, состязательную оценку и отдельные системные защитные меры. При практической проверке отличайте то, что явно подтверждает изображение, от интерпретации модели и сверяйте описания с предоставленным материалом. Meta отмечает, что ответы могут быть неточными или предвзятыми и что её оценки охватывают не все сценарии применения. Практическая задача ### Практическая задача Технический пример на английском ``` Explain a chart from supplied values Use this text transcription of a bar chart: horizontal axis is quarter; vertical axis is returned units; Q1=12, Q2=18, Q3=9, Q4=15. Write a two-sentence caption identifying the largest and smallest bars and the change from Q2 to Q3. Do not infer sales totals or return rates. ``` #### Ожидаемый результат ``` A two-sentence chart caption with the extrema and a nine-unit decrease from Q2 to Q3. ``` #### Проверка результата ``` The answer reports units rather than percentages and does not invent a denominator for return rates. ``` **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `llama3.2-90b` [`llama3.2-90b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=llama3.2-90b&route=Ultra&caller=llama3.2-90b&fmt=chat) Meta /`llama3.2-90b` ### Начало Llama 3.2 90B Vision — старшая визуально-языковая модель Meta для объяснения изображений, ответов на вопросы о страницах документов и сопоставления визуальных деталей с текстовым запросом. Для размера 90B существуют отдельные предварительно обученная и дообученная на инструкциях версии, с текстовым выходом и контекстным окном 128K. Допустимые входные данные Текст Результаты Текст ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Входные данные `text` Результат `text` Выходной формат json или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения llama3.2-90b | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`messages[].content` | Тип`string\|content_part[]\|null` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].tool_calls` | Тип`tool_call[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].tool_call_id` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— | | Поле`messages[].name` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].reasoning_content` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— | | Поле`messages[].reasoning_details` | Тип`object\|array` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`max_completion_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | | Поле`stream_options.include_usage` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`temperature` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`top_p` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`stop` | Тип`string\|string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`tools` | Тип`function_tool[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`tools[].type` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`tools[].function.name` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— | | Поле`tools[].function.description` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`tools[].function.parameters` | Тип`JSON_schema` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`tool_choice` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`parallel_tool_calls` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`response_format` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`reasoning_effort` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`reasoning` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`service_tier` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`instructions` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— | | Поле`functions` | Тип`function[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`function_call` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`prompt_cache_options` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`modalities` | Тип`string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— | | Поле`provider` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— | | Поле`cache_control.ttl` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF8 `messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`messages` | Контрактмассив сообщений со структурой role/content | | Параметр`file_material` | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Параметр`control_scope` | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса | | Параметр`output_modalities` | Контрактtext | | Параметр`hosted_operations` | Контрактfalse | | Параметр`multimodal_input_binding` | Контрактnull | Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed` Отправляйте точный ID модели вместе с messages. Длина контекста не является пределом выхода. Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки. ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Не указано При выборе быстрого режима Режим flex Не указано При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.004** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.004** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI curlPython SDKПоток Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "llama3.2-90b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='llama3.2-90b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='llama3.2-90b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI json или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого. Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`choices[].index` | Типinteger | | Поле`choices[].message.content` | Типstring\|null | | Поле`choices[].message.tool_calls` | Типtool\_call\[\] | | Поле`choices[].message.reasoning_content` | Типstring | | Поле`choices[].message.reasoning_details` | Типobject\|array | | Поле`choices[].finish_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`llama3.2-90b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=llama3.2-90b&route=Ultra&caller=llama3.2-90b&fmt=chat) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`llama3.2-90b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=llama3.2-90b&route=Ultra&caller=llama3.2-90b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `llama3.2-90b` [`llama3.2-90b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=llama3.2-90b&route=Ultra&caller=llama3.2-90b&fmt=messages) Meta /`llama3.2-90b` ### Начало Llama 3.2 90B Vision — старшая визуально-языковая модель Meta для объяснения изображений, ответов на вопросы о страницах документов и сопоставления визуальных деталей с текстовым запросом. Для размера 90B существуют отдельные предварительно обученная и дообученная на инструкциях версии, с текстовым выходом и контекстным окном 128K. Допустимые входные данные Текст Результаты json · sse ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` Входные данные `text` Результат `json`, `sse` Выходной формат JSON или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения llama3.2-90b | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— | | Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF-8 `строка messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages, max\_tokens | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`text_file_material` | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. | Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed` ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Не указано При выборе быстрого режима Режим flex Не указано При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.004** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.004** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат ```json { "model": "llama3.2-90b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'llama3.2-90b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'llama3.2-90b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic JSON или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого. Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`id` | Типstring | | Поле`model` | Типstring | | Поле`content[]` | Типtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Поле`stop_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`llama3.2-90b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=llama3.2-90b&route=Ultra&caller=llama3.2-90b&fmt=messages) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`llama3.2-90b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=llama3.2-90b&route=Ultra&caller=llama3.2-90b&fmt=messages) FAQ · Llama3.2-90B Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/chat/completions` · `llama3.2-90b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `llama3.2-90b`: `text` → `json`, `sse` Какие поля использует запрос? `POST /v1/chat/completions` · `llama3.2-90b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `llama3.2-90b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Какие ограничения действуют? `POST /v1/chat/completions` · `llama3.2-90b`: `messages.min_items`: `1` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.