ReMM SLERP 13B je experimentálne znovuvytvorenie modelu MythoMax od Undi95 s aktualizovanými komponentmi. Výrobca najprv rekonštruuje komponent v štýle Mythologic a potom ho spája s aktualizovaným komponentom Huginn pomocou sférickej interpolácie, čiže SLERP. Výsledkom je samostatné zlúčenie z rodiny Llama 2, nie pôvodný checkpoint MythoMax ani jeho kvantizovaná edícia.
Model prijíma písomný pokyn a generuje text. Tvorca zverejňuje zadanie v štýle Alpaca so samostatnými časťami pokynu a odpovede. Úlohu umiestnite do časti pokynu a časť odpovede ponechajte na generované pokračovanie. Pri konverzácii alebo scéne uveďte pozadie potrebné pre ďalšiu odpoveď a nespoliehajte sa na informácie, ktoré v zadaní chýbajú.
Postup tvorcu aktualizuje zmes komponentov použitých pri znovuvytvorení a potom v kroku SLERP priraďuje obom konečným komponentom rovnaké váhy. Zverejnená konfigurácia repozitára nastavuje maximálne 4096 pozícií so 40 vrstvami Transformer a bez konfigurácie rotačného škálovania. Tento kontext zahŕňa dodaný materiál aj generované pokračovanie; zverejnené zlúčenie nestanovuje variant s rozšíreným kontextom.
Užitočná skúška tvorivého písania môže dodať opis postavy, prostredie a predchádzajúcu výmenu a potom požiadať o jedno pokračovanie s určeným tónom. Pri úprave dodajte úryvok a určte detaily, ktoré majú zostať pri zmene znenia. Pred zaradením návrhu do ďalšej časti scény ho porovnajte s požadovaným hlasom a zavedenými faktmi príbehu. Ide o ilustračné textové úlohy pre znovuvytvorený model, nie o tvrdenie, že jeho správanie v každom prípade zodpovedá pôvodnému MythoMax.
", "aboutText": "ReMM SLERP 13B je experimentálne znovuvytvorenie modelu MythoMax od Undi95 s aktualizovanými komponentmi. Výrobca najprv rekonštruuje komponent v štýle Mythologic a potom ho spája s aktualizovaným komponentom Huginn pomocou sférickej interpolácie, čiže SLERP. Výsledkom je samostatné zlúčenie z rodiny Llama 2, nie pôvodný checkpoint MythoMax ani jeho kvantizovaná edícia.\n\nModel prijíma písomný pokyn a generuje text. Tvorca zverejňuje zadanie v štýle Alpaca so samostatnými časťami pokynu a odpovede. Úlohu umiestnite do časti pokynu a časť odpovede ponechajte na generované pokračovanie. Pri konverzácii alebo scéne uveďte pozadie potrebné pre ďalšiu odpoveď a nespoliehajte sa na informácie, ktoré v zadaní chýbajú.\n\nPostup tvorcu aktualizuje zmes komponentov použitých pri znovuvytvorení a potom v kroku SLERP priraďuje obom konečným komponentom rovnaké váhy. Zverejnená konfigurácia repozitára nastavuje maximálne 4096 pozícií so 40 vrstvami Transformer a bez konfigurácie rotačného škálovania. Tento kontext zahŕňa dodaný materiál aj generované pokračovanie; zverejnené zlúčenie nestanovuje variant s rozšíreným kontextom.\n\nUžitočná skúška tvorivého písania môže dodať opis postavy, prostredie a predchádzajúcu výmenu a potom požiadať o jedno pokračovanie s určeným tónom. Pri úprave dodajte úryvok a určte detaily, ktoré majú zostať pri zmene znenia. Pred zaradením návrhu do ďalšej časti scény ho porovnajte s požadovaným hlasom a zavedenými faktmi príbehu. Ide o ilustračné textové úlohy pre znovuvytvorený model, nie o tvrdenie, že jeho správanie v každom prípade zodpovedá pôvodnému MythoMax.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Continue a lighthouse scene\n\nContinue this fictional exchange in three short lines of dialogue. Setting: a foggy lighthouse; Mira is a cautious keeper who never abandons the lamp. Visitor: "There is a bell sounding below the cliff." Mira: "That bell was removed last winter." Keep the restrained mystery, give Mira a practical question and leave the bell unexplained.Three short dialogue lines that continue the established scene and preserve Mira’s role and unresolved mystery.Check that Mira does not abandon the lamp and no explanation for the removed bell is resolved prematurely.undi95/remm-slerp-l2-13bReMM SLERP 13B od Undi95 znovu vytvára myšlienku MythoMax pomocou aktualizovaných komponentov modelov Llama 2 a zlúčenia SLERP. Generuje text z pokynov v štýle Alpaca a má zverejnenú konfiguráciu s 4096 pozíciami.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
ReMM SLERP 13B je experimentálne znovuvytvorenie modelu MythoMax od Undi95 s aktualizovanými komponentmi. Výrobca najprv rekonštruuje komponent v štýle Mythologic a potom ho spája s aktualizovaným komponentom Huginn pomocou sférickej interpolácie, čiže SLERP. Výsledkom je samostatné zlúčenie z rodiny Llama 2, nie pôvodný checkpoint MythoMax ani jeho kvantizovaná edícia.
Model prijíma písomný pokyn a generuje text. Tvorca zverejňuje zadanie v štýle Alpaca so samostatnými časťami pokynu a odpovede. Úlohu umiestnite do časti pokynu a časť odpovede ponechajte na generované pokračovanie. Pri konverzácii alebo scéne uveďte pozadie potrebné pre ďalšiu odpoveď a nespoliehajte sa na informácie, ktoré v zadaní chýbajú.
Postup tvorcu aktualizuje zmes komponentov použitých pri znovuvytvorení a potom v kroku SLERP priraďuje obom konečným komponentom rovnaké váhy. Zverejnená konfigurácia repozitára nastavuje maximálne 4096 pozícií so 40 vrstvami Transformer a bez konfigurácie rotačného škálovania. Tento kontext zahŕňa dodaný materiál aj generované pokračovanie; zverejnené zlúčenie nestanovuje variant s rozšíreným kontextom.
Užitočná skúška tvorivého písania môže dodať opis postavy, prostredie a predchádzajúcu výmenu a potom požiadať o jedno pokračovanie s určeným tónom. Pri úprave dodajte úryvok a určte detaily, ktoré majú zostať pri zmene znenia. Pred zaradením návrhu do ďalšej časti scény ho porovnajte s požadovaným hlasom a zavedenými faktmi príbehu. Ide o ilustračné textové úlohy pre znovuvytvorený model, nie o tvrdenie, že jeho správanie v každom prípade zodpovedá pôvodnému MythoMax.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity undi95/remm-slerp-l2-13b | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty 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[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
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.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0009 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0013 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0009 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0013 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "undi95/remm-slerp-l2-13b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='undi95/remm-slerp-l2-13b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='undi95/remm-slerp-l2-13b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson alebo SSE
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.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra undi95/remm-slerp-l2-13b
Použite cesty metód uvedené vyššie.
undi95/remm-slerp-l2-13bReMM SLERP 13B od Undi95 znovu vytvára myšlienku MythoMax pomocou aktualizovaných komponentov modelov Llama 2 a zlúčenia SLERP. Generuje text z pokynov v štýle Alpaca a má zverejnenú konfiguráciu s 4096 pozíciami.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
ReMM SLERP 13B je experimentálne znovuvytvorenie modelu MythoMax od Undi95 s aktualizovanými komponentmi. Výrobca najprv rekonštruuje komponent v štýle Mythologic a potom ho spája s aktualizovaným komponentom Huginn pomocou sférickej interpolácie, čiže SLERP. Výsledkom je samostatné zlúčenie z rodiny Llama 2, nie pôvodný checkpoint MythoMax ani jeho kvantizovaná edícia.
Model prijíma písomný pokyn a generuje text. Tvorca zverejňuje zadanie v štýle Alpaca so samostatnými časťami pokynu a odpovede. Úlohu umiestnite do časti pokynu a časť odpovede ponechajte na generované pokračovanie. Pri konverzácii alebo scéne uveďte pozadie potrebné pre ďalšiu odpoveď a nespoliehajte sa na informácie, ktoré v zadaní chýbajú.
Postup tvorcu aktualizuje zmes komponentov použitých pri znovuvytvorení a potom v kroku SLERP priraďuje obom konečným komponentom rovnaké váhy. Zverejnená konfigurácia repozitára nastavuje maximálne 4096 pozícií so 40 vrstvami Transformer a bez konfigurácie rotačného škálovania. Tento kontext zahŕňa dodaný materiál aj generované pokračovanie; zverejnené zlúčenie nestanovuje variant s rozšíreným kontextom.
Užitočná skúška tvorivého písania môže dodať opis postavy, prostredie a predchádzajúcu výmenu a potom požiadať o jedno pokračovanie s určeným tónom. Pri úprave dodajte úryvok a určte detaily, ktoré majú zostať pri zmene znenia. Pred zaradením návrhu do ďalšej časti scény ho porovnajte s požadovaným hlasom a zavedenými faktmi príbehu. Ide o ilustračné textové úlohy pre znovuvytvorený model, nie o tvrdenie, že jeho správanie v každom prípade zodpovedá pôvodnému MythoMax.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity undi95/remm-slerp-l2-13b | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0009 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0013 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0009 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0013 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "undi95/remm-slerp-l2-13b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'undi95/remm-slerp-l2-13b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'undi95/remm-slerp-l2-13b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON alebo SSE
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.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra undi95/remm-slerp-l2-13b
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
Continue a lighthouse scene\n\nContinue this fictional exchange in three short lines of dialogue. Setting: a foggy lighthouse; Mira is a cautious keeper who never abandons the lamp. Visitor: "There is a bell sounding below the cliff." Mira: "That bell was removed last winter." Keep the restrained mystery, give Mira a practical question and leave the bell unexplained.Three short dialogue lines that continue the established scene and preserve Mira’s role and unresolved mystery.Check that Mira does not abandon the lamp and no explanation for the removed bell is resolved prematurely.