Source: https://ailoot.ai/models/ru/meta-llama-llama-4-maverick/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/meta-llama-llama-4-maverick/
Language: ru

# Meta: Llama 4 Maverick

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/meta-llama-llama-4-maverick/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/meta-llama-llama-4-maverick/facts.json)

## [Meta: Llama 4 Maverick](https://ailoot.ai/models/ru/meta-llama-llama-4-maverick/)

Llama 4 Maverick — изначально работающая с текстом и изображениями модель Meta Instruct. Она использует 128 экспертов и имеет 17B активных параметров и 400B параметров всего. Для этого отдельного от Scout выпуска разработчик документирует контекст 1M, многоязычный текстовый и кодовый выход, визуальное распознавание, создание подписей и ответы на вопросы по изображениям.

- [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/meta-llama-llama-4-maverick/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/meta-llama-llama-4-maverick/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/meta-llama-llama-4-maverick/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/meta-llama-llama-4-maverick/#method-3)

О модели

Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.

Llama 4 Maverick Instruct — изначально мультимодальная модель Meta для диалогов с ассистентом и визуального рассуждения. Она принимает многоязычный текст и изображения и создаёт многоязычный текст или код. Её архитектура смеси экспертов использует раннее объединение модальностей, соединяя визуальную и текстовую информацию внутри модели, а не рассматривая изображение как несвязанную подпись от отдельного текстового ассистента.

Сведения о модели и контекст

Для Maverick разработчик указывает 128 экспертов, 17 миллиардов активных параметров и 400 миллиардов параметров в сумме. Это отличается от конфигурации Scout с 16 экспертами и 109B общих параметров, хотя обе модели имеют метку активного размера 17B. Название Instruct обозначает чекпойнт для ассистента, а не предварительно обученную модель Maverick.

Карточка модели документирует контекстное окно 1M для Maverick. Используйте контекст, чтобы удерживать подходящие фрагменты, изображения, диалог и запрошенный ответ вместе. Даже большая коллекция источников требует определённых вопроса и результата. Обозначайте исходные документы и изображения и запрашивайте место, подтверждающее каждый извлечённый вывод, вместо неопределённой сводки всех материалов.

Поддерживаются арабский, английский, французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, испанский, тагальский, тайский и вьетнамский. Разработчик отличает эти двенадцать поддерживаемых языков от более широкого набора примерно из двухсот языков, использованного при предварительном обучении. Присутствие языка в обучении не следует превращать в обещание равных возможностей для каждого языка.

Задачи чата, зрения и программирования

К предполагаемым визуальным применениям в карточке относятся распознавание, рассуждение об изображениях, создание подписей и ответы на общие вопросы по изображению. Для фотографии попросите модель определить объекты или взаимосвязь, относящиеся к задаче. Для графика запросите сравнение именованных рядов с сохранением осей и единиц. Для схемы спросите, какая подписанная связь подтверждает заданное требование.

Для сравнения нескольких изображений обозначьте роль каждого и запросите одинаковые критерии для всех. Например, передайте исходный дизайн и исправленную версию, затем попросите видимые совпадения, различия и детали, которых изображения не устанавливают. Отделяйте наблюдения от выводов, зависящих от сопроводительного текста. Это упрощает проверку результата по фактическому источнику.

Разработчик сообщает о тестировании понимания изображений при вводе до пяти изображений. Это документированный диапазон тестирования, а не безусловный жёсткий максимум их числа. Сохраняйте детали, необходимые вопросу, и порядок изображений. Добавление большого числа несвязанных изображений само по себе не определяет, что следует сравнивать.

Для задачи программирования передайте требование, соответствующий исходный код и ожидаемое поведение. Запрашивайте предлагаемую реализацию отдельно от допущений и примеров. Скриншот может задавать визуальные требования, а текстовое условие — поведение, которого скриншот не показывает. Сгенерированный код — текстовый материал; его запуск, проверка отрисованного интерфейса или применение к репозиторию требуют подключённой среды.

Подготовка диалога и обучение

Карточка модели демонстрирует соответствующие процессор и шаблон чата с двумя изображениями и письменным вопросом на сравнение. Явно сохраняйте роли в диалоге и связь изображения с текстом. Системная инструкция может определять аудиторию, тон и структуру ответа, а пользовательское сообщение — предоставлять саму задачу и подтверждения. Разработчик описывает улучшения управляемости через системный промпт и форматирования диалога на этапе после предварительного обучения.

Maverick предварительно обучен примерно на 22 триллионах токенов мультимодальных данных, с заявленной границей данных предварительного обучения в августе 2024 года. Это статическая граница обучающих данных, а не доступ к актуальной информации в реальном времени. Если вопрос зависит от более новых или частных материалов, передайте их как исходный контекст или через отдельно подключённую поисковую операцию.

Выпуск включает веса BF16 и отдельно квантованные веса FP8. Эти варианты точности не создают другую входную модальность и не дают Maverick контекст 10M от Scout. Сохраняйте точный чекпойнт Instruct и его конфигурацию при сравнении повторной задачи или производного развёртывания.

Практическая организация результата

Задача по изображению документа может запрашивать идентификатор источника, видимое утверждение, извлечённое значение и интерпретацию в отдельных полях. Диалоговое объяснение может сохранять исходные термины и адаптировать текст под поддерживаемый язык читателя. Запрос по коду может возвращать исправленный фрагмент и примеры, различающие ожидаемое поведение.

До передачи материала определите, как будет использоваться итоговый результат. Короткая подпись, таблица сравнения и предлагаемая программа решают разные задачи, даже если используют одни изображения. Визуальные и языковые возможности модели обеспечивают интерпретацию и текст; внешний поиск, выполнение или создание файлов предоставляются компонентами приложения.

Конкретные границы

Здесь документированы текст и изображения на входе, текст и код на выходе. Этой версии Maverick не следует приписывать понимание аудио или видео, генерацию речи или именованные настройки усилия рассуждения Muse Spark. Llama Guard также является отдельно обученным классификатором, а не автоматически выдаваемой классификацией в ответе Maverick.

Пример генерации 256 токенов в карточке — пример настройки; изученные источники не устанавливают отдельный жёсткий максимум выходных токенов помимо характеристики контекста модели. Явно сохраняйте идентичность Maverick, границы языковой поддержки и итоговый результат со ссылками на источники, не заимствуя ограничения или режимы другого выпуска Llama.

Практическая задача

### Практическая задача

Технический пример на английском

```
Explain a return policy in Spanish

Explain this policy in Spanish to a customer, keeping product code ZX-14 unchanged: 'Unused ZX-14 items may be returned within 14 days of delivery. Personalized items are excluded. A purchase receipt is required.' Use three short bullets and retain the distinction between ordinary and personalized items. Base the answer only on this supplied policy.
```

#### Ожидаемый результат

```
Three Spanish policy bullets retaining the code, time trigger, exclusion and receipt requirement.
```

#### Проверка результата

```
ZX-14 must stay exact, and the exception for personalized items must not disappear.
```

**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `llama-4-maverick`

[`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=chat)

Meta /`llama-4-maverick`

ID модели

- `llama-4-maverick`
- `meta-llama/llama-4-maverick`

### Начало

Llama 4 Maverick — изначально работающая с текстом и изображениями модель Meta Instruct. Она использует 128 экспертов и имеет 17B активных параметров и 400B параметров всего. Для этого отдельного от Scout выпуска разработчик документирует контекст 1M, многоязычный текстовый и кодовый выход, визуальное распознавание, создание подписей и ответы на вопросы по изображениям.

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 llama-4-maverick | По умолчанию— |
| Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
| Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Текстовая беседа | По умолчанию— |
| Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |

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 |
| Параметр`control_scope` | КонтрактТекстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false. |
| Параметр`output_modalities` | Контрактtext |
| Параметр`hosted_operations` | Контрактfalse |
| Параметр`multimodal_input_binding` | Контрактnull |

Псевдонимы метода: `/chat/completions`

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

Стандартный тариф При выборе быстрого режима

Режим flex

Стандартный тариф При выборе режима flex

Максимальная интенсивность рассуждений

Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

#### Ставки Ailoot

#### Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.000375** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001305** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.000375** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001305** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/)

### Примеры запросов

#### Ailoot Ultra · Чат OpenAI

curlPython SDK

```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":"llama-4-maverick","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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="llama-4-maverick", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
```

### 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** [`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=chat), [`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=chat)

#### Псевдонимы путей метода

`/chat/completions`

#### Связанные ID для вызова

[`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=chat), [`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `llama-4-maverick`

[`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=messages)

Meta /`llama-4-maverick`

ID модели

- `llama-4-maverick`
- `meta-llama/llama-4-maverick`

### Начало

Llama 4 Maverick — изначально работающая с текстом и изображениями модель Meta Instruct. Она использует 128 экспертов и имеет 17B активных параметров и 400B параметров всего. Для этого отдельного от Scout выпуска разработчик документирует контекст 1M, многоязычный текстовый и кодовый выход, визуальное распознавание, создание подписей и ответы на вопросы по изображениям.

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 llama-4-maverick | 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

Стандартный тариф При выборе быстрого режима

Режим flex

Стандартный тариф При выборе режима flex

Максимальная интенсивность рассуждений

Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

#### Ставки Ailoot

#### Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.000375** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001305** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.000375** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001305** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 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 →](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": "llama-4-maverick",
  "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': 'llama-4-maverick', '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': 'llama-4-maverick', '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** [`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=messages), [`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=messages)

#### Псевдонимы путей метода

`/chat/completions`

#### Связанные ID для вызова

[`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=messages), [`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-4-maverick`

[`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=chat)

Meta /`meta-llama/llama-4-maverick`

ID модели

- `llama-4-maverick`
- `meta-llama/llama-4-maverick`

### Начало

Llama 4 Maverick — изначально работающая с текстом и изображениями модель Meta Instruct. Она использует 128 экспертов и имеет 17B активных параметров и 400B параметров всего. Для этого отдельного от Scout выпуска разработчик документирует контекст 1M, многоязычный текстовый и кодовый выход, визуальное распознавание, создание подписей и ответы на вопросы по изображениям.

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 meta-llama/llama-4-maverick | 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

Стандартный тариф При выборе быстрого режима

Режим flex

Стандартный тариф При выборе режима flex

Максимальная интенсивность рассуждений

Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

#### Ставки Ailoot

#### Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.000375** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001305** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.000375** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001305** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 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 →](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": "meta-llama/llama-4-maverick", "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='meta-llama/llama-4-maverick',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='meta-llama/llama-4-maverick',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** [`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=chat), [`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=chat)

#### Псевдонимы путей метода

`/chat/completions`

#### Связанные ID для вызова

[`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=chat), [`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-4-maverick`

[`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=messages)

Meta /`meta-llama/llama-4-maverick`

ID модели

- `llama-4-maverick`
- `meta-llama/llama-4-maverick`

### Начало

Llama 4 Maverick — изначально работающая с текстом и изображениями модель Meta Instruct. Она использует 128 экспертов и имеет 17B активных параметров и 400B параметров всего. Для этого отдельного от Scout выпуска разработчик документирует контекст 1M, многоязычный текстовый и кодовый выход, визуальное распознавание, создание подписей и ответы на вопросы по изображениям.

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 meta-llama/llama-4-maverick | 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

Стандартный тариф При выборе быстрого режима

Режим flex

Стандартный тариф При выборе режима flex

Максимальная интенсивность рассуждений

Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

#### Ставки Ailoot

#### Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.000375** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001305** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.000375** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001305** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 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 →](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": "meta-llama/llama-4-maverick",
  "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': 'meta-llama/llama-4-maverick', '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': 'meta-llama/llama-4-maverick', '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** [`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=messages), [`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=messages)

#### Псевдонимы путей метода

`/chat/completions`

#### Связанные ID для вызова

[`meta-llama/llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-4-maverick&fmt=messages), [`llama-4-maverick`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=meta-llama%2Fllama-4-maverick&route=Ultra&caller=llama-4-maverick&fmt=messages)

FAQ · Meta: Llama 4 Maverick

Какие входные данные и результаты доступны?

`POST /v1/chat/completions` · `llama-4-maverick`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `llama-4-maverick`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-4-maverick`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-4-maverick`: `text` → `json`, `sse`

Какие поля использует запрос?

`POST /v1/chat/completions` · `llama-4-maverick`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `llama-4-maverick`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-4-maverick`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-4-maverick`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Какие ограничения действуют?

`POST /v1/chat/completions` · `llama-4-maverick`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-4-maverick`: `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.