modely

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Markdown · JSON

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Llama 3.1 8B Instruct je menší textový model spoločnosti Meta doladený na pokyny, určený na viacjazyčný dialóg, súhrny a odpovede podmienené zdrojmi. Má veľkosť 8B parametrov, výrobcom uvedený kontext 128k, pozornosť so zoskupenými dopytmi a zdokumentované formáty používania nástrojov; vracia text alebo kód.

O modeli

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

Llama 3.1 8B Instruct je textový model spoločnosti Meta s ôsmimi miliardami parametrov na viacjazyčný dialóg a asistentov riadiacich sa pokynmi. Prijíma písaný rozhovor a zdrojový materiál a vytvára text alebo kód. Ide o edíciu Instruct veľkosti 8B, odlišnú od predtrénovaného základu a modelov rodiny s veľkosťami 70B a 405B.

Architektúra, kontext a jazyky

Model používa autoregresívnu architektúru Transformer s pozornosťou so zoskupenými dopytmi. Rodina doladená na pokyny využíva doladenie s učiteľom a posilňované učenie s ľudskou spätnou väzbou na zosúladenie svojich konverzačných odpovedí. Výrobca pre toto textové vydanie dokumentuje kontext 128k; nejde o špecifikáciu vizuálnych schopností alebo dlhého kontextu neskoršieho modelu Llama 4.

Ôsmimi oficiálne podporovanými jazykmi sú angličtina, nemčina, francúzština, taliančina, portugalčina, hindčina, španielčina a thajčina. Dáta predtrénovania zahŕňajú širšiu zbierku, ktorá sa odlišuje od jazykov výslovne podporovaných v karte. Uveďte výsledný jazyk a všetky mená, identifikátory premenných alebo termíny, ktoré majú vo viacjazyčnom výsledku zostať nezmenené.

Rodina je predtrénovaná na približne pätnástich biliónoch tokenov, s časovou hranicou dát v decembri 2023. Doladenie zahŕňa materiál s pokynmi a viac než dvadsaťpäť miliónov syntetických príkladov. To opisuje tréning modelu, nie prístup k súkromnej znalostnej báze alebo aktuálnym informáciám pri príchode novej otázky.

Definované textové operácie

Požiadavka zameraná na podporu môže dodať správu používateľa a relevantné referenčné pasáže a potom žiadať odpoveď aj podmienku, ktorá ju podkladá. Kompaktný záznam môže oddeliť problém, už dodané informácie a ďalší potrebný krok. Ak má výsledok spracovať aplikácia, definujte názvy polí a zaobchádzanie s chýbajúcimi hodnotami.

Pri sumarizácii poskytnite skutočnú pasáž alebo výmenu správ a určte publikum, dĺžku a fakty, ktoré sa majú zachovať. Žiadajte rozhodnutia alebo nevyriešené otázky relevantné pre jednu tému namiesto nezameraného súhrnu nesúvisiaceho materiálu. Nadväzujúca požiadavka môže žiadať kratšiu odpoveď alebo jasnejšie vysvetlenie jednej podmienky pri zachovaní rovnakých zdrojových faktov.

Pri úprave textu určte čitateľa a tón a pomenujte význam, ktorý musí zostať nezmenený. Praktická úloha môže žiadať jasnejšiu správu a za ňou krátky zoznam úprav, prípadne iba revidovanú správu, ak sa použije priamo. Klasifikačná úloha má dodať povolené štítky a rozdiel medzi nimi, namiesto spoliehania sa na názov štítka ako definíciu pravidla.

Generovanie kódu a príkladov

Zdokumentovaný výstup zahŕňa aj kód. Pred požiadavkou na funkciu dodajte jazyk, požadované vstupy a očakávaný výsledok. Pri vysvetlení poskytnite existujúcu funkciu a konkrétny vstup a opýtajte sa, ktoré kroky určujú jej návratovú hodnotu. Pri oprave uveďte pozorované zlyhanie a zamýšľané správanie a zachovajte rozhranie, ktoré musí zostať kompatibilné.

Užitočný výstup môže oddeliť navrhovaný kód, jeho predpoklady a príklady vstupov. Skutočnú kompiláciu, spustenie alebo zmenu repozitára vykonáva aplikácia alebo vývojár. Napísaný zdrojový kód je artefakt na kontrolu, nie dokončená externá operácia iba preto, že ho model vrátil.

Rodina tiež podporuje využitie generovaného výstupu na syntetické príklady a destiláciu. Definovaná textová požiadavka môže vytvoriť variácie podľa dodaných pravidiel a v určenom formáte. Pravidlá a štítky zachovajte, aby bolo možné každý príklad skontrolovať; generované príklady samy osebe nepotvrdzujú správnosť tréningového datasetu.

Roly v rozhovore a používanie nástrojov

Karta modelu ukazuje šablónu chatu so samostatnými systémovými a používateľskými správami. Rolu asistenta a požiadavky na odpoveď definujte v systémovom kontexte a potom dodajte otázku a zdrojový materiál ako úlohu. Pri nadväzujúcej otázke alebo dodaní nových podkladov, ktoré menia výsledok, zachovajte relevantné predchádzajúce správy.

Llama 3.1 dokumentuje viacero formátov používania nástrojov. Aplikácia opíše funkciu, model vytvorí navrhované volanie a argumenty, aplikácia ho vykoná a vráti výsledok s rolou nástroja. Ďalšia odpoveď potom môže využiť vrátené informácie. Pôvodnú operáciu a výsledok uchovajte prepojené v rozhovore.

Vyhľadanie môže napríklad vrátiť aktuálnu referenčnú hodnotu chýbajúcu v pasáži alebo výpočtový nástroj môže poskytnúť číselný výsledok potrebný na vysvetlenie. Asistent s nástrojmi potrebuje tieto operácie sprístupnené prostredím. Samotné textové správanie modelu nevytvára spojenie s externým zdrojom ani nevykonáva vedľajší účinok.

Praktické hranice

Výrobcom uvádzané označenie kontextu 128k má zostať spojené s presným vydaním 8B Instruct a príslušnou konfiguráciou. Príklad generovania 256 tokenov je iba voľbou pri použití; prečítané zdroje neuvádzajú samostatné pevné maximum kapacity odpovede. Veľkosť 8B nemá preberať počet parametrov iného člena ani pomenované ovládanie uvažovania zo samostatnej rodiny.

Ide o výlučne textový model. Vizuálny vstup, porozumenie zvuku a generovanie reči vyžadujú samostatne určené komponenty. Konečný artefakt definujte pred dodaním materiálu: stručnú odpoveď, extrahovaný záznam, upravenú pasáž, vysvetlenie alebo návrh kódu. Zachovajte zdrojové informácie potrebné na kontrolu významu a formátu tohto artefaktu.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický príklad v angličtine

Translate a delivery notice into German

Translate this customer notice into German: 'Order BN-42 will leave our warehouse on Thursday. Delivery normally takes three business days. We will send tracking details after dispatch.' Preserve BN-42, distinguish dispatch from delivery and use a polite professional tone. Return only the translation; do not turn the normal transit time into a guaranteed arrival date.

Očakávaný výsledok

One German customer notice preserving the identifier, event sequence and qualified transit time.

Overenie výsledku

The translation distinguishes warehouse dispatch from delivery and retains the word's sense of a normal estimate.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Úvod

Llama 3.1 8B Instruct je menší textový model spoločnosti Meta doladený na pokyny, určený na viacjazyčný dialóg, súhrny a odpovede podmienené zdrojmi. Má veľkosť 8B parametrov, výrobcom uvedený kontext 128k, pozornosť so zoskupenými dopytmi a zdokumentované formáty používania nástrojov; vracia text alebo kód.

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
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
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
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.00044 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.00044 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00044 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.00044 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.00044 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00044 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 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": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct", "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='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',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='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',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 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Úvod

Llama 3.1 8B Instruct je menší textový model spoločnosti Meta doladený na pokyny, určený na viacjazyčný dialóg, súhrny a odpovede podmienené zdrojmi. Má veľkosť 8B parametrov, výrobcom uvedený kontext 128k, pozornosť so zoskupenými dopytmi a zdokumentované formáty používania nástrojov; vracia text alebo kód.

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
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
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
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.00044 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.00044 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00044 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.00044 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.00044 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00044 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 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": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
  "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': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', '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': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', '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 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

FAQ · Meta: Llama 3.1 8B Instruct
Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → text

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → json, sse

Aké polia používa požiadavka?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Aké limity platia?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: 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