Source: https://ailoot.ai/models/ru/unbiased-pareto-26-10/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/unbiased-pareto-26-10/ Language: ru # Pareto 26.10 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/unbiased-pareto-26-10/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/unbiased-pareto-26-10/facts.json) ## [Pareto 26.10](https://ailoot.ai/models/ru/unbiased-pareto-26-10/) `unbiased/pareto-26.10` UnbiasedТекстВход 0,0016 $ / 1KВыход 0,0064 $ / 1K Составная текстовая модель Unbiased с контекстом 1 048 576 токенов для разбора больших наборов материалов и подготовки развёрнутых ответов. ### Как устроена Pareto 26.10 Pareto 26.10 — стабильный выпуск составной модели Unbiased. В её основе подход, при котором для каждого запроса выбираются несколько передовых и открытых моделей, а их результаты объединяются в один ответ. Такой механизм отличается от простой передачи вопроса одной выбранной модели: пользователь взаимодействует с одной Pareto и получает общий результат. Состав участвующих моделей может меняться, поэтому название выпуска не задаёт фиксированный перечень базовых моделей. ### Работа с текстом в Ailoot В Ailoot Pareto 26.10 принимает текст и возвращает текст. Контекстное окно этого подключения — 1 048 576 токенов. В нём размещаются инструкции, история диалога, переданные материалы и формируемый ответ. В метаданных модели указан объём ответа до 131 072 токенов; это верхняя граница, а не обязательная длина каждой генерации. Для содержательной работы полезно заранее определить объём результата и порядок разделов. Длинный контекст позволяет ставить задачи, где нужно сопоставить несколько текстовых материалов в одном запросе: техническое задание и реализацию, требования и протокол обсуждения, несколько вариантов документа. Передайте исходные фрагменты с понятными названиями и попросите привязывать выводы к ним. Например, можно собрать таблицу различий, выделить противоречия между требованиями или подготовить план изменений на основе всего набора. Это способы постановки текстовой задачи; доступ к вашим файлам или внешним системам задаётся приложением. ### Как построить рабочий запрос Для разбора кода включите релевантные функции, ожидаемое поведение и наблюдаемую ошибку. Попросите сначала объяснить зависимость между ними, затем предложить локальное изменение и способы проверки. Для исследования по предоставленным текстам задайте вопрос, перечислите источники внутри запроса и определите, какие утверждения должны сопровождаться ссылкой на соответствующий фрагмент. Для подготовки документа сообщите аудиторию, назначение, обязательные разделы и критерии приёмки. Текстовое подключение представлено методами Messages, Responses, Chat Completions и текстовым интерфейсом generateContent. Выбор формата помогает встроить модель в существующий клиент. Он сам по себе не добавляет чтение изображений, веб-поиск или выполнение команд. Полученный код, план и рекомендации остаются результатом генерации текста, пока ваше приложение не выполняет дальнейшие действия. ### Версия для воспроизводимого выбора Идентификатор `unbiased/pareto-26.10` выбирает именно выпуск 26.10. Это удобно, когда нужно явно закрепить модель в настройках приложения или сравнивать результаты одной версии на своём наборе задач. Выпуск 26.9 существует отдельно и имеет собственное контекстное окно. ### Доступно в Ailoot API Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0016 $ */ 1K* Выход 0,0064 $ */ 1K* Чтение кэша ≈0,00006 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0016 $ */ 1K* Выход 0,0064 $ */ 1K* Чтение кэша ≈0,00006 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0016 $ */ 1K* Выход 0,0064 $ */ 1K* Чтение кэша ≈0,00006 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0016 $ */ 1K* Выход 0,0064 $ */ 1K* Чтение кэша ≈0,00006 $ */ 1K* `unbiased/pareto-26.10` · JSON ``` {"about":"### Как устроена Pareto 26.10\n\nPareto 26.10 — стабильный выпуск составной модели Unbiased. В её основе подход, при котором для каждого запроса выбираются несколько передовых и открытых моделей, а их результаты объединяются в один ответ. Такой механизм отличается от простой передачи вопроса одной выбранной модели: пользователь взаимодействует с одной Pareto и получает общий результат. Состав участвующих моделей может меняться, поэтому название выпуска не задаёт фиксированный перечень базовых моделей.\n\n### Работа с текстом в Ailoot\n\nВ Ailoot Pareto 26.10 принимает текст и возвращает текст. Контекстное окно этого подключения — 1 048 576 токенов. В нём размещаются инструкции, история диалога, переданные материалы и формируемый ответ. В метаданных модели указан объём ответа до 131 072 токенов; это верхняя граница, а не обязательная длина каждой генерации. Для содержательной работы полезно заранее определить объём результата и порядок разделов.\n\nДлинный контекст позволяет ставить задачи, где нужно сопоставить несколько текстовых материалов в одном запросе: техническое задание и реализацию, требования и протокол обсуждения, несколько вариантов документа. Передайте исходные фрагменты с понятными названиями и попросите привязывать выводы к ним. Например, можно собрать таблицу различий, выделить противоречия между требованиями или подготовить план изменений на основе всего набора. Это способы постановки текстовой задачи; доступ к вашим файлам или внешним системам задаётся приложением.\n\n### Как построить рабочий запрос\n\nДля разбора кода включите релевантные функции, ожидаемое поведение и наблюдаемую ошибку. Попросите сначала объяснить зависимость между ними, затем предложить локальное изменение и способы проверки. Для исследования по предоставленным текстам задайте вопрос, перечислите источники внутри запроса и определите, какие утверждения должны сопровождаться ссылкой на соответствующий фрагмент. Для подготовки документа сообщите аудиторию, назначение, обязательные разделы и критерии приёмки.\n\nТекстовое подключение представлено методами Messages, Responses, Chat Completions и текстовым интерфейсом generateContent. Выбор формата помогает встроить модель в существующий клиент. Он сам по себе не добавляет чтение изображений, веб-поиск или выполнение команд. Полученный код, план и рекомендации остаются результатом генерации текста, пока ваше приложение не выполняет дальнейшие действия.\n\n### Версия для воспроизводимого выбора\n\nИдентификатор `unbiased/pareto-26.10` выбирает именно выпуск 26.10. Это удобно, когда нужно явно закрепить модель в настройках приложения или сравнивать результаты одной версии на своём наборе задач. Выпуск 26.9 существует отдельно и имеет собственное контекстное окно.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.10","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.10","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.10","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.10","price":{"in":1.6,"in_label":null,"out":6.4,"out_label":null,"sort_in":1.6,"sort_out":6.4,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.10","short":"Составная текстовая модель Unbiased с контекстом 1 048 576 токенов для разбора больших наборов материалов и подготовки развёрнутых ответов."} ``` ## Вопросы Как выбрать модель для своей задачи? Сначала определите нужные вход и выход: текст, изображение, аудио или видео. Затем сравните совместимые API-методы, точный ID модели или текущую цель alias, цену и единицу расчёта. Бесплатный GET /v1/models показывает модели, доступные вашему ключу. Каждая ли модель поддерживает все API-методы и типы медиа? Используйте API-методы и типы входа и выхода, указанные в карточке модели. Поддержка текста, изображений, аудио или видео зависит от выбранных модели и метода; перед отправкой данных проверьте их пример запроса. Чем точный ID модели отличается от alias? Точный ID обозначает конкретную модель. Alias указывает на модель, и его цель может меняться. Проверьте текущую цель alias в каталоге; используйте точный ID, когда интеграции нужна конкретная модель. Как сравнить цены до отправки запроса? Проверьте в карточке модели цену и единицу расчёта для выбранного API-метода. Сравнивайте одинаковые единицы и типы входа и выхода; история запросов показывает фактическое использование и списанную сумму. Что даёт подписка? Скидку на покупку токенов для регулярной работы. Выберите тариф по своему объёму запросов; условия и стоимость подписки показаны при оформлении. Как применить промокод на скидку до 50%? Введите промокод при покупке токенов. Итоговая сумма пересчитывается по условиям акции; размер скидки виден до оплаты. ## 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.