modely

Llama3.2-90B

Markdown · JSON

Llama3.2-90B

Llama 3.2 90B Vision je väčší vizuálny a jazykový model spoločnosti Meta na vysvetľovanie obrázkov, odpovedanie na otázky o stranách dokumentov a prepájanie vizuálnych detailov s textovým promptom. Veľkosť 90B má samostatné predtrénované edície a edície doladené na pokyny, s textovým výstupom a kontextovým oknom 128K.

O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

Llama 3.2 90B Vision je väčší model spoločnosti Meta na obraz a text v kolekcii Llama 3.2 Vision. Spája autoregresívny jazykový model Llama 3.1 so samostatne trénovaným vizuálnym adaptérom. Vrstvy krížovej pozornosti privádzajú reprezentácie z obrazového enkódera do jazykového modelu, čo umožňuje interpretovať textovú otázku spolu s viditeľným obsahom. Označenie 90B určuje veľkostnú triedu; konfiguračná tabuľka spoločnosti Meta uvádza 88.8 miliardy parametrov a pozornosť so zoskupenými dopytmi.

Model prijíma text a obrázky a vytvára text, s dĺžkou kontextu 128K tokenov. Pri výlučne textových úlohách sú oficiálne podporovanými jazykmi angličtina, nemčina, francúzština, taliančina, portugalčina, hindčina, španielčina a thajčina. Aplikácie kombinujúce obraz a text sú oficiálne podporované v angličtine. Toto rozlíšenie je dôležité pri príprave asistenta pre dokumenty: jazyk textového rozhovoru a jazyk otázky k obrázku sú samostatné voľby.

Meta vydáva predtrénované edície aj edície doladené na pokyny. Predtrénovaný model je základom, ktorý možno prispôsobiť úlohám uvažovania nad obrazom. Edícia doladená na pokyny pridáva doladenie s učiteľom a posilňované učenie s ľudskou spätnou väzbou na vizuálne rozpoznávanie, uvažovanie nad obrazom, tvorbu opisov a rozhovor s obrázkami podobný rozhovoru s asistentom. Veľkostné označenie opisuje vetvu 90B a zachováva odlíšenie týchto edícií podľa doladenia.

Medzi zamýšľané použitia patrí odpovedanie na vizuálne otázky, otázky o obrázkoch strán dokumentov, tvorba opisov, priraďovanie obrázkov k textu a vizuálne ukotvenie. Pri strane dokumentu sa pýtajte, ako nadpis súvisí s tabuľkou alebo ktorá viditeľná klauzula odpovedá na konkrétnu otázku. Pri grafe určte dátové rady alebo označenia na porovnanie a žiadajte vysvetlenie prepojené s týmito detailmi. Pri fotografii požiadajte o opis, ktorý pomenúva scénu a viditeľné vzťahy. Vizuálne ukotvenie prepája frázu v otázke s príslušným objektom alebo oblasťou; úlohy priraďovania spájajú obrázok s vhodným textovým opisom.

V úlohe cez Ailoot API dodajte jasnú otázku spolu s obrázkom a definujte požadovaný textový artefakt: opis, vysvetlenie, odpoveď s podpornými pozorovaniami alebo zoznam extrahovaných detailov. Viditeľné podklady ponechajte pripojené k otázke, aby sa neskoršie úpravy mohli odvolávať na tú istú stranu, schému alebo fotografiu. Príklady modelu od spoločnosti Meta používajú obrazový procesor a počiatočný textový prompt na generovanie textu; publikovanou výstupnou modalitou zostáva text.

Rodina Vision bola predtrénovaná na šiestich miliardách párov obrázkov a textu. Doladenie na pokyny zahŕňa verejné dáta s vizuálnymi pokynmi a viac než tri milióny syntetických príkladov. Meta uvádza december 2023 ako časovú hranicu znalostí z predtrénovania a opisuje model ako statické vydanie trénované na offline datasete. Jej činnosti v oblasti zodpovedného prístupu zahŕňajú bezpečnostné doladenie, adversariálne hodnotenie a samostatné systémové ochrany. Pri praktickej kontrole odlišujte to, čo obrázok viditeľne podkladá, od interpretácie modelu a overujte opisy podľa dodaného materiálu. Meta uvádza, že odpovede môžu byť nepresné alebo zaujaté a že jej hodnotenia nepokrývajú každý aplikačný scenár.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický príklad v angličtine

Explain a chart from supplied values

Use this text transcription of a bar chart: horizontal axis is quarter; vertical axis is returned units; Q1=12, Q2=18, Q3=9, Q4=15. Write a two-sentence caption identifying the largest and smallest bars and the change from Q2 to Q3. Do not infer sales totals or return rates.

Očakávaný výsledok

A two-sentence chart caption with the extrema and a nine-unit decrease from Q2 to Q3.

Overenie výsledku

The answer reports units rather than percentages and does not invent a denominator for return rates.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions llama3.2-90b

llama3.2-90b

Meta /llama3.2-90b

Úvod

Llama 3.2 90B Vision je väčší vizuálny a jazykový model spoločnosti Meta na vysvetľovanie obrázkov, odpovedanie na otázky o stranách dokumentov a prepájanie vizuálnych detailov s textovým promptom. Veľkosť 90B má samostatné predtrénované edície a edície doladené na pokyny, s textovým výstupom a kontextovým oknom 128K.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupný formát
json alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
llama3.2-90b
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Minimálny počet položiek: 1
Predvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Príklady: system, user, assistant, tool, function
Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu.
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID
Predvolené—
Polemessages[].nameTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa
Predvolené—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletemperatureTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletop_pTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestopTypstring|string[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].typeTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
function
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].function.nameTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia
Predvolené—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletool_choiceTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleresponse_formatTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polereasoning_effortTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolereasoningTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleservice_tierTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoleinstructionsTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Predvolené—
PolefunctionsTypfunction[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polefunction_callTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolemodalitiesTypstring[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
text
Predvolené—
PoleproviderTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta
Predvolené—
Polecache_control.ttlTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta
Predvolené—
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF8

messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
ParametermessagesŠpecifikáciapole správ so štruktúrou role/content
Parameterfile_materialŠpecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeŠpecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou
Parameteroutput_modalitiesŠpecifikáciatext
Parameterhosted_operationsŠpecifikáciafalse
Parametermultimodal_input_bindingŠpecifikácianull

Životný cyklus: synchronous_or_streamed

Pošlite presné ID modelu spolu s messages.

Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.

Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Neuvedené Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Neuvedené Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Neuvedené Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

KonfiguráciaSadzobníkPoplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.004 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.004 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamovanie v jazyku Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "llama3.2-90b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='llama3.2-90b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='llama3.2-90b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra llama3.2-90b

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

llama3.2-90b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages llama3.2-90b

llama3.2-90b

Meta /llama3.2-90b

Úvod

Llama 3.2 90B Vision je väčší vizuálny a jazykový model spoločnosti Meta na vysvetľovanie obrázkov, odpovedanie na otázky o stranách dokumentov a prepájanie vizuálnych detailov s textovým promptom. Veľkosť 90B má samostatné predtrénované edície a edície doladené na pokyny, s textovým výstupom a kontextovým oknom 128K.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupný formát
JSON alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
llama3.2-90b
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF-8

reťazec messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
Parametertext_file_materialŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy.

Životný cyklus: synchronous_or_streamed

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Neuvedené Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Neuvedené Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Neuvedené Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

KonfiguráciaSadzobníkPoplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.004 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.004 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimálne telo požiadavky vo formáte JSONcurl · použite svoj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledok
{
  "model": "llama3.2-90b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'llama3.2-90b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'llama3.2-90b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra llama3.2-90b

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

llama3.2-90b

FAQ · Llama3.2-90B
Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

POST /v1/chat/completions · llama3.2-90b: text → text

POST /v1/messages · llama3.2-90b: text → json, sse

Aké polia používa požiadavka?

POST /v1/chat/completions · llama3.2-90b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · llama3.2-90b: model, messages, max_tokens, stream

Aké limity platia?

POST /v1/chat/completions · llama3.2-90b: messages.min_items: 1

Viac podrobností

Pripojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes alebo vlastnej aplikácii.

Spoločnosť a jej portfólio projektov

Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny so zľavou.

Zľava predplatného na pravidelnú prácu. Promo kódy až 50% na nákup tokenov.

Predplatné
Na pravidelné požiadavky vyberte tarifu so zľavou.
Promo kód až 50%
Pri nákupe zadajte kód. Cena sa prepočíta podľa prebiehajúcej akcie.
Výdavky v histórii
Pri každej požiadavke sa uloží model, tokeny a suma.

Vybrať predplatné · Zobraziť ceny modelov

Pripojte API k produktu, ktorý predávate.

SaaS, aplikácie a boti podľa ponuky a licenčnej zmluvy Ailoot. Na ďalší predaj požiadajte o licenciu predajcu.

Komerčná aplikácia
Začleňte generovanie textu, obrázkov, videa a zvuku do platených funkcií svojej služby.
Licencia pre predajcu
Pošlite popis projektu a spôsob poskytovania prístupu. Vyžiadajte písomné podmienky použitia a ďalšieho predaja.
Dokumenty na webe
Ponuka, licenčná zmluva a zásady spracovania dát sú dostupné pred pripojením.

Požiadať o licenciu predajcu · Ponuka a licenčná zmluva