Source: https://ailoot.ai/models/ru/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/
Language: ru

# PrismML: Ternary Bonsai 2 27B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/facts.json)

## [PrismML: Ternary Bonsai 2 27B](https://ailoot.ai/models/ru/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/)

Ternary Bonsai 2 27B от PrismML сжимает модель для рассуждений и визуально-языковых задач на основе Qwen3.8 до троичных весов. Она сохраняет контекст 262K, обдумывание и поведение вызова инструментов, с отдельными упаковками языковой модели и необязательным визуальным компонентом.

- [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/ru/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/ru/prism-ml-ternary-bonsai-2-27b/#method-1)

О модели

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

Ternary Bonsai 2 27B — низкобитная модель PrismML для рассуждений на основе архитектуры Qwen3.8 27B. Она предназначена для текстовых рассуждений, программирования, визуального понимания и агентной работы в более компактном локальном развёртывании. Языковая модель генерирует текст и запросы на вызов инструментов; ввод изображений использует отдельно поставляемый визуальный компонент.

В основе модели — гибридное внимание: примерно три четверти составляет линейное внимание и одну четверть — полное; контекст равен 262K токенов. Троичные языковые веса принимают значения минус один, ноль или плюс один с общим масштабированием. Сохранённый поворот базиса весов требует соответствующего преобразования активаций в среде выполнения. Это требование к представлению модели и среде выполнения, а не просто менее объёмное расширение файла.

Разработчик предоставляет две упаковки GGUF: плотные триты в PTQ1\_0 занимают 5,95 ГБ, а PQ2\_0 хранит триты в двухбитных ячейках и занимает 7,21 ГБ. Необязательная визуальная упаковка Q8\_0 добавляет около 0,63 ГБ. Упаковки различаются затратами на распаковку и поведением на оборудовании, поэтому меньшая упаковка не всегда быстрее. Это опубликованные размеры артефактов; контекст задачи и рабочие буферы требуют дополнительной памяти.

Обдумывание включено по умолчанию. Разработчик описывает xhigh как уровень усилий для рассуждений по умолчанию и medium как вариант для более коротких ответов; low не поддерживается и ведёт себя близко к xhigh. Он также разделяет настройки генерации с обдумыванием и без него. Оставляйте место и для этапа рассуждений, и для итогового ответа: небольшой бюджет генерации может закончиться во время обдумывания до появления ответа.

Для задачи по репозиторию предоставьте нужные файлы как текст, поведение, которое нужно изменить, и наблюдаемый сбой. Запросите предлагаемое изменение и проверки, которые позволят отличить исправление от новой проблемы. В приложении с подключёнными инструментами возвращайте результат выполненного инструмента до следующего решения. Для анализа документов назовите разделы для сравнения и поля или выводы, которые должен содержать ответ.

Для задачи по изображению предоставьте визуальный ввод с вопросом о том, что на нём видно. Полезный результат определяет наблюдаемый признак и связывает его с запрошенным выводом. Отделяйте это визуальное свидетельство от факта из внешнего источника или предлагаемого действия. Визуальный компонент поддерживает интерпретацию изображения; он не превращает сгенерированный запрос к инструменту в выполненное действие.

Опубликованные файлы GGUF требуют поддержки низкобитного формата в среде выполнения разработчика. Разработчик отмечает, что неизменённая среда выполнения может отвергать типы или неверно их декодировать из-за отсутствия соответствующего поворота. Поэтому локальный выбор модели включает подходящую упаковку, визуальный компонент и совместимую среду выполнения. Отдельные преобразованные форматы и вспомогательные черновые модели — самостоятельные артефакты, а не свойства, гарантируемые общим названием модели.

Практическая задача

### Практическая задача

Технический пример на английском

```
Correct a binary-search boundary

Review this Python binary search: lo=0; hi=len(a); while lo <= hi: mid=(lo+hi)//2; compare a[mid] with target. An empty list can index out of range. Propose a complete corrected function for a sorted ascending list, returning an index or -1, and tests for empty, missing and endpoint targets.
```

#### Ожидаемый результат

```
A corrected binary-search function, a boundary explanation and representative tests.
```

#### Проверка результата

```
Check that every accessed index is within the list and that the loop terminates when the target is absent.
```

**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`

[`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=chat)

PrismML /`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`

### Начало

Ternary Bonsai 2 27B от PrismML сжимает модель для рассуждений и визуально-языковых задач на основе Qwen3.8 до троичных весов. Она сохраняет контекст 262K, обдумывание и поведение вызова инструментов, с отдельными упаковками языковой модели и необязательным визуальным компонентом.

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 prism-ml/ternary-bonsai-2-27b | 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)

Интенсивность рассуждений · средняя (medium)

Стандартный тариф При средней интенсивности рассуждений (medium)

Интенсивность рассуждений · xhigh

Стандартный тариф При интенсивности рассуждений xhigh

#### 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 **$0.00015** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.000075** / 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 **$0.00015** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.000075** / 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": "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b", "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='prism-ml/ternary-bonsai-2-27b',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='prism-ml/ternary-bonsai-2-27b',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** [`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=chat)

#### Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

#### Связанные ID для вызова

[`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`

[`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=messages)

PrismML /`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`

### Начало

Ternary Bonsai 2 27B от PrismML сжимает модель для рассуждений и визуально-языковых задач на основе Qwen3.8 до троичных весов. Она сохраняет контекст 262K, обдумывание и поведение вызова инструментов, с отдельными упаковками языковой модели и необязательным визуальным компонентом.

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 prism-ml/ternary-bonsai-2-27b | 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)

Интенсивность рассуждений · средняя (medium)

Стандартный тариф При средней интенсивности рассуждений (medium)

Интенсивность рассуждений · xhigh

Стандартный тариф При интенсивности рассуждений xhigh

#### 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 **$0.00015** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.000075** / 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 **$0.00015** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.001** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.000075** / 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": "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b",
  "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': 'prism-ml/ternary-bonsai-2-27b', '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': 'prism-ml/ternary-bonsai-2-27b', '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** [`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=messages)

#### Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

#### Связанные ID для вызова

[`prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&route=Ultra&caller=prism-ml%2Fternary-bonsai-2-27b&fmt=messages)

FAQ · PrismML: Ternary Bonsai 2 27B

Какие входные данные и результаты доступны?

`POST /v1/chat/completions` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `text` → `json`, `sse`

Какие поля использует запрос?

`POST /v1/chat/completions` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Какие ограничения действуют?

`POST /v1/chat/completions` · `prism-ml/ternary-bonsai-2-27b`: `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.