Poolside Laguna XS 2.1 — языковая модель с архитектурой смеси экспертов для агентного программирования и длительной работы, позиционируемая как меньшая модель серии Laguna для локального развёртывания. Она содержит 33 млрд параметров в общей сложности и 3 млрд активных на токен. Это обновление относительно Laguna XS.2, сохраняющее её архитектуру и улучшающее заявленные разработчиком результаты разработки ПО и терминальных задач. Модель принимает текст и генерирует текст, код, рассуждения и запросы вызовов инструментов.
Её 40-слойная архитектура сочетает 10 слоёв глобального внимания и 30 слоёв со скользящим окном, сигмоидальное гейтирование и окно в 512 токенов. Это локальное окно внимания отделено от контекста модели в 262 144 токена. Poolside также описывает KV-кеш FP8 для снижения расхода памяти на токен. Эти особенности помогают объяснить ориентацию на локальное развёртывание, но точные требования к памяти всё равно зависят от чекпойнта, квантования, рабочего контекста и конфигурации обслуживания.
Для задачи программирования предоставьте нужные исходные файлы как текст, ожидаемое поведение и фактическую ошибку или вывод сбоя. Полезный запрос: «Исправь обработку экранированных разделителей этим парсером, сохранив опубликованный формат ввода. Покажи предлагаемое изменение, объясни затронутые случаи и укажи примеры, которые выявят регрессию». Задайте конкретный результат и условие завершения, чтобы модель работала над его достижением, а не просто обсуждала проблему.
Для терминальных задач предоставьте текущую среду, нужный вывод команд и ограничения работы. В приложении с инструментами модель предлагает вызов функции, приложение выполняет его и возвращает результат для следующего решения. Попросите объяснить, что показывает сбой, до предложения другой команды. Например, передайте манифест зависимостей и вывод неудачной установки, затем запросите минимальное исправление с опорой на источники и ожидаемый результат следующей проверки. Сохраняйте в истории прежние успешные шаги и нерешённую проблему.
Laguna XS 2.1 рассчитана на чередующееся мышление до и между вызовами инструментов. Разработчик рекомендует сохранять содержимое рассуждений из предыдущих сообщений помощника при сборке следующего запроса. Удаление этого содержимого может препятствовать дальнейшим рассуждениям в последующих шагах. Сохраняйте ответ помощника, сведения о вызове инструмента и соответствующий результат инструмента вместе, удерживая текущую цель в контексте. Это особенно полезно, когда несколько наблюдений ведут к исправлению, а поздний шаг зависит от прежнего решения.
Мышление можно включать и выключать через шаблон чата. Poolside рекомендует включать его для агентного программирования и сохранять между сообщениями. Запрос прямого ответа подходит небольшому преобразованию или объяснению, а исправление с несколькими зависимыми условиями выигрывает от непрерывного цикла рассуждений и наблюдений. Задайте итоговый формат вывода и оставьте место для окончательного ответа. Настройки оценки разработчика — выбор рецепта, а не универсальная гарантия объёма рассуждений или максимальной длины ответа.
Для длинного исходного ввода организуйте файлы и документацию с ясными границами и стабильными именами. Попросите проследить конкретную связь: какие вызывающие компоненты зависят от изменённого интерфейса, какие условия различают две реализации или почему результат теста противоречит предлагаемому диагнозу. Сохраняйте важные решения и фактические проверки в краткой записи задачи и удаляйте несущественную историю. Предел контекста охватывает рабочие материалы и сгенерированное продолжение; итоговый ответ размером во весь контекст не является отдельной обещанной ёмкостью.
Poolside публикует BF16 и отдельные варианты FP8, NVFP4, INT4 и GGUF, а также материалы черновой модели DFlash. Это разные варианты развёртывания. Небольшое число активных параметров не означает, что полные веса модели занимают только соответствующий объём памяти, а черновая модель — вспомогательный компонент ускорения, а не сама модель программирования. Сохраняйте точный чекпойнт при сравнении локальных результатов и подготавливайте код или содержимое документов как текст для этой модели «текст — текст».
Разработчик документирует проблему парсера инструментов в старых сборках обслуживания: некоторые вызовы могут теряться, а их сырая разметка — показываться как обычный текст ответа. Это объясняет, почему процесс с инструментами должен различать задуманный моделью запрос и корректно разобранный вызов функции. Изучайте разобранные имя и аргументы, проверяйте их по фактической схеме и сохраняйте результат исполнения. Итоговый отчёт должен указывать изменённый материал, наблюдаемые проверки и оставшиеся предположения. Предлагаемый патч или команда становятся завершённым результатом лишь после установления их поведения этими записями.
", "aboutText": "Poolside Laguna XS 2.1 — языковая модель с архитектурой смеси экспертов для агентного программирования и длительной работы, позиционируемая как меньшая модель серии Laguna для локального развёртывания. Она содержит 33 млрд параметров в общей сложности и 3 млрд активных на токен. Это обновление относительно Laguna XS.2, сохраняющее её архитектуру и улучшающее заявленные разработчиком результаты разработки ПО и терминальных задач. Модель принимает текст и генерирует текст, код, рассуждения и запросы вызовов инструментов.\n\nЕё 40-слойная архитектура сочетает 10 слоёв глобального внимания и 30 слоёв со скользящим окном, сигмоидальное гейтирование и окно в 512 токенов. Это локальное окно внимания отделено от контекста модели в 262 144 токена. Poolside также описывает KV-кеш FP8 для снижения расхода памяти на токен. Эти особенности помогают объяснить ориентацию на локальное развёртывание, но точные требования к памяти всё равно зависят от чекпойнта, квантования, рабочего контекста и конфигурации обслуживания.\n\nДля задачи программирования предоставьте нужные исходные файлы как текст, ожидаемое поведение и фактическую ошибку или вывод сбоя. Полезный запрос: «Исправь обработку экранированных разделителей этим парсером, сохранив опубликованный формат ввода. Покажи предлагаемое изменение, объясни затронутые случаи и укажи примеры, которые выявят регрессию». Задайте конкретный результат и условие завершения, чтобы модель работала над его достижением, а не просто обсуждала проблему.\n\nДля терминальных задач предоставьте текущую среду, нужный вывод команд и ограничения работы. В приложении с инструментами модель предлагает вызов функции, приложение выполняет его и возвращает результат для следующего решения. Попросите объяснить, что показывает сбой, до предложения другой команды. Например, передайте манифест зависимостей и вывод неудачной установки, затем запросите минимальное исправление с опорой на источники и ожидаемый результат следующей проверки. Сохраняйте в истории прежние успешные шаги и нерешённую проблему.\n\nLaguna XS 2.1 рассчитана на чередующееся мышление до и между вызовами инструментов. Разработчик рекомендует сохранять содержимое рассуждений из предыдущих сообщений помощника при сборке следующего запроса. Удаление этого содержимого может препятствовать дальнейшим рассуждениям в последующих шагах. Сохраняйте ответ помощника, сведения о вызове инструмента и соответствующий результат инструмента вместе, удерживая текущую цель в контексте. Это особенно полезно, когда несколько наблюдений ведут к исправлению, а поздний шаг зависит от прежнего решения.\n\nМышление можно включать и выключать через шаблон чата. Poolside рекомендует включать его для агентного программирования и сохранять между сообщениями. Запрос прямого ответа подходит небольшому преобразованию или объяснению, а исправление с несколькими зависимыми условиями выигрывает от непрерывного цикла рассуждений и наблюдений. Задайте итоговый формат вывода и оставьте место для окончательного ответа. Настройки оценки разработчика — выбор рецепта, а не универсальная гарантия объёма рассуждений или максимальной длины ответа.\n\nДля длинного исходного ввода организуйте файлы и документацию с ясными границами и стабильными именами. Попросите проследить конкретную связь: какие вызывающие компоненты зависят от изменённого интерфейса, какие условия различают две реализации или почему результат теста противоречит предлагаемому диагнозу. Сохраняйте важные решения и фактические проверки в краткой записи задачи и удаляйте несущественную историю. Предел контекста охватывает рабочие материалы и сгенерированное продолжение; итоговый ответ размером во весь контекст не является отдельной обещанной ёмкостью.\n\nPoolside публикует BF16 и отдельные варианты FP8, NVFP4, INT4 и GGUF, а также материалы черновой модели DFlash. Это разные варианты развёртывания. Небольшое число активных параметров не означает, что полные веса модели занимают только соответствующий объём памяти, а черновая модель — вспомогательный компонент ускорения, а не сама модель программирования. Сохраняйте точный чекпойнт при сравнении локальных результатов и подготавливайте код или содержимое документов как текст для этой модели «текст — текст».\n\nРазработчик документирует проблему парсера инструментов в старых сборках обслуживания: некоторые вызовы могут теряться, а их сырая разметка — показываться как обычный текст ответа. Это объясняет, почему процесс с инструментами должен различать задуманный моделью запрос и корректно разобранный вызов функции. Изучайте разобранные имя и аргументы, проверяйте их по фактической схеме и сохраняйте результат исполнения. Итоговый отчёт должен указывать изменённый материал, наблюдаемые проверки и оставшиеся предположения. Предлагаемый патч или команда становятся завершённым результатом лишь после установления их поведения этими записями.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "f371183bc4ed69aa9b6f7e022eadac3c5bb6c16d2ecc23bde706cb20d7d69266", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ru", "methods": [ { "html": "poolside/laguna-xs-2.1:freePoolside Laguna XS 2.1 — текстовая модель для агентного программирования и длительной работы с 33 млрд параметров в общей сложности и 3 млрд активных. У неё контекст в 262 144 токена и нативные рассуждения между вызовами инструментов. Меньшая архитектура MoE и отдельные квантованные выпуски поддерживают локальное развёртывание с потребностями в ресурсах, зависящими от конфигурации.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Poolside Laguna XS 2.1 — языковая модель с архитектурой смеси экспертов для агентного программирования и длительной работы, позиционируемая как меньшая модель серии Laguna для локального развёртывания. Она содержит 33 млрд параметров в общей сложности и 3 млрд активных на токен. Это обновление относительно Laguna XS.2, сохраняющее её архитектуру и улучшающее заявленные разработчиком результаты разработки ПО и терминальных задач. Модель принимает текст и генерирует текст, код, рассуждения и запросы вызовов инструментов.
Её 40-слойная архитектура сочетает 10 слоёв глобального внимания и 30 слоёв со скользящим окном, сигмоидальное гейтирование и окно в 512 токенов. Это локальное окно внимания отделено от контекста модели в 262 144 токена. Poolside также описывает KV-кеш FP8 для снижения расхода памяти на токен. Эти особенности помогают объяснить ориентацию на локальное развёртывание, но точные требования к памяти всё равно зависят от чекпойнта, квантования, рабочего контекста и конфигурации обслуживания.
Для задачи программирования предоставьте нужные исходные файлы как текст, ожидаемое поведение и фактическую ошибку или вывод сбоя. Полезный запрос: «Исправь обработку экранированных разделителей этим парсером, сохранив опубликованный формат ввода. Покажи предлагаемое изменение, объясни затронутые случаи и укажи примеры, которые выявят регрессию». Задайте конкретный результат и условие завершения, чтобы модель работала над его достижением, а не просто обсуждала проблему.
Для терминальных задач предоставьте текущую среду, нужный вывод команд и ограничения работы. В приложении с инструментами модель предлагает вызов функции, приложение выполняет его и возвращает результат для следующего решения. Попросите объяснить, что показывает сбой, до предложения другой команды. Например, передайте манифест зависимостей и вывод неудачной установки, затем запросите минимальное исправление с опорой на источники и ожидаемый результат следующей проверки. Сохраняйте в истории прежние успешные шаги и нерешённую проблему.
Laguna XS 2.1 рассчитана на чередующееся мышление до и между вызовами инструментов. Разработчик рекомендует сохранять содержимое рассуждений из предыдущих сообщений помощника при сборке следующего запроса. Удаление этого содержимого может препятствовать дальнейшим рассуждениям в последующих шагах. Сохраняйте ответ помощника, сведения о вызове инструмента и соответствующий результат инструмента вместе, удерживая текущую цель в контексте. Это особенно полезно, когда несколько наблюдений ведут к исправлению, а поздний шаг зависит от прежнего решения.
Мышление можно включать и выключать через шаблон чата. Poolside рекомендует включать его для агентного программирования и сохранять между сообщениями. Запрос прямого ответа подходит небольшому преобразованию или объяснению, а исправление с несколькими зависимыми условиями выигрывает от непрерывного цикла рассуждений и наблюдений. Задайте итоговый формат вывода и оставьте место для окончательного ответа. Настройки оценки разработчика — выбор рецепта, а не универсальная гарантия объёма рассуждений или максимальной длины ответа.
Для длинного исходного ввода организуйте файлы и документацию с ясными границами и стабильными именами. Попросите проследить конкретную связь: какие вызывающие компоненты зависят от изменённого интерфейса, какие условия различают две реализации или почему результат теста противоречит предлагаемому диагнозу. Сохраняйте важные решения и фактические проверки в краткой записи задачи и удаляйте несущественную историю. Предел контекста охватывает рабочие материалы и сгенерированное продолжение; итоговый ответ размером во весь контекст не является отдельной обещанной ёмкостью.
Poolside публикует BF16 и отдельные варианты FP8, NVFP4, INT4 и GGUF, а также материалы черновой модели DFlash. Это разные варианты развёртывания. Небольшое число активных параметров не означает, что полные веса модели занимают только соответствующий объём памяти, а черновая модель — вспомогательный компонент ускорения, а не сама модель программирования. Сохраняйте точный чекпойнт при сравнении локальных результатов и подготавливайте код или содержимое документов как текст для этой модели «текст — текст».
Разработчик документирует проблему парсера инструментов в старых сборках обслуживания: некоторые вызовы могут теряться, а их сырая разметка — показываться как обычный текст ответа. Это объясняет, почему процесс с инструментами должен различать задуманный моделью запрос и корректно разобранный вызов функции. Изучайте разобранные имя и аргументы, проверяйте их по фактической схеме и сохраняйте результат исполнения. Итоговый отчёт должен указывать изменённый материал, наблюдаемые проверки и оставшиеся предположения. Предлагаемый патч или команда становятся завершённым результатом лишь после установления их поведения этими записями.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения poolside/laguna-xs-2.1: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: 32 768 | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Максимум: 32 768 | 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 262144 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": "poolside/laguna-xs-2.1:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
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 poolside/laguna-xs-2.1:free
Используйте пути методов, указанные выше.
poolside/laguna-xs-2.1:freePoolside Laguna XS 2.1 — текстовая модель для агентного программирования и длительной работы с 33 млрд параметров в общей сложности и 3 млрд активных. У неё контекст в 262 144 токена и нативные рассуждения между вызовами инструментов. Меньшая архитектура MoE и отдельные квантованные выпуски поддерживают локальное развёртывание с потребностями в ресурсах, зависящими от конфигурации.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Poolside Laguna XS 2.1 — языковая модель с архитектурой смеси экспертов для агентного программирования и длительной работы, позиционируемая как меньшая модель серии Laguna для локального развёртывания. Она содержит 33 млрд параметров в общей сложности и 3 млрд активных на токен. Это обновление относительно Laguna XS.2, сохраняющее её архитектуру и улучшающее заявленные разработчиком результаты разработки ПО и терминальных задач. Модель принимает текст и генерирует текст, код, рассуждения и запросы вызовов инструментов.
Её 40-слойная архитектура сочетает 10 слоёв глобального внимания и 30 слоёв со скользящим окном, сигмоидальное гейтирование и окно в 512 токенов. Это локальное окно внимания отделено от контекста модели в 262 144 токена. Poolside также описывает KV-кеш FP8 для снижения расхода памяти на токен. Эти особенности помогают объяснить ориентацию на локальное развёртывание, но точные требования к памяти всё равно зависят от чекпойнта, квантования, рабочего контекста и конфигурации обслуживания.
Для задачи программирования предоставьте нужные исходные файлы как текст, ожидаемое поведение и фактическую ошибку или вывод сбоя. Полезный запрос: «Исправь обработку экранированных разделителей этим парсером, сохранив опубликованный формат ввода. Покажи предлагаемое изменение, объясни затронутые случаи и укажи примеры, которые выявят регрессию». Задайте конкретный результат и условие завершения, чтобы модель работала над его достижением, а не просто обсуждала проблему.
Для терминальных задач предоставьте текущую среду, нужный вывод команд и ограничения работы. В приложении с инструментами модель предлагает вызов функции, приложение выполняет его и возвращает результат для следующего решения. Попросите объяснить, что показывает сбой, до предложения другой команды. Например, передайте манифест зависимостей и вывод неудачной установки, затем запросите минимальное исправление с опорой на источники и ожидаемый результат следующей проверки. Сохраняйте в истории прежние успешные шаги и нерешённую проблему.
Laguna XS 2.1 рассчитана на чередующееся мышление до и между вызовами инструментов. Разработчик рекомендует сохранять содержимое рассуждений из предыдущих сообщений помощника при сборке следующего запроса. Удаление этого содержимого может препятствовать дальнейшим рассуждениям в последующих шагах. Сохраняйте ответ помощника, сведения о вызове инструмента и соответствующий результат инструмента вместе, удерживая текущую цель в контексте. Это особенно полезно, когда несколько наблюдений ведут к исправлению, а поздний шаг зависит от прежнего решения.
Мышление можно включать и выключать через шаблон чата. Poolside рекомендует включать его для агентного программирования и сохранять между сообщениями. Запрос прямого ответа подходит небольшому преобразованию или объяснению, а исправление с несколькими зависимыми условиями выигрывает от непрерывного цикла рассуждений и наблюдений. Задайте итоговый формат вывода и оставьте место для окончательного ответа. Настройки оценки разработчика — выбор рецепта, а не универсальная гарантия объёма рассуждений или максимальной длины ответа.
Для длинного исходного ввода организуйте файлы и документацию с ясными границами и стабильными именами. Попросите проследить конкретную связь: какие вызывающие компоненты зависят от изменённого интерфейса, какие условия различают две реализации или почему результат теста противоречит предлагаемому диагнозу. Сохраняйте важные решения и фактические проверки в краткой записи задачи и удаляйте несущественную историю. Предел контекста охватывает рабочие материалы и сгенерированное продолжение; итоговый ответ размером во весь контекст не является отдельной обещанной ёмкостью.
Poolside публикует BF16 и отдельные варианты FP8, NVFP4, INT4 и GGUF, а также материалы черновой модели DFlash. Это разные варианты развёртывания. Небольшое число активных параметров не означает, что полные веса модели занимают только соответствующий объём памяти, а черновая модель — вспомогательный компонент ускорения, а не сама модель программирования. Сохраняйте точный чекпойнт при сравнении локальных результатов и подготавливайте код или содержимое документов как текст для этой модели «текст — текст».
Разработчик документирует проблему парсера инструментов в старых сборках обслуживания: некоторые вызовы могут теряться, а их сырая разметка — показываться как обычный текст ответа. Это объясняет, почему процесс с инструментами должен различать задуманный моделью запрос и корректно разобранный вызов функции. Изучайте разобранные имя и аргументы, проверяйте их по фактической схеме и сохраняйте результат исполнения. Итоговый отчёт должен указывать изменённый материал, наблюдаемые проверки и оставшиеся предположения. Предлагаемый патч или команда становятся завершённым результатом лишь после установления их поведения этими записями.
POST /v1/messagestexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения poolside/laguna-xs-2.1: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: 32 768 | 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 262144 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": "poolside/laguna-xs-2.1:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
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 poolside/laguna-xs-2.1:free
Используйте пути методов, указанные выше.