Command A je Coherov besedilni model iz marca 2025 za poslovne agente, odgovore, obogatene s pridobivanjem podatkov, in večjezično delo. Ta točna izdaja ima 111 milijard parametrov, sprejema besedilo in ustvarja besedilo. Proizvajalčev kontekst modela je 256K žetonov, objavljeni profil storitve pa ima največji izhod 8.000 žetonov. Ločen je od Command A Vision, Command A Reasoning in poznejše večmodalne izdaje A+.
Proizvajalec opisuje avtoregresivni transformer z lokalno pozornostjo z drsečim oknom in periodično globalno pozornostjo. Tri lokalne plasti uporabljajo okno 4.096 žetonov z rotacijskim kodiranjem položaja; četrta plast uporablja globalno pozornost brez položajnih vložitev. Nadzorovano fino prilagajanje in učenje na podlagi preferenc oblikujeta koristno pogovorno vedenje, osredotočeno na naloge. Model je učen v 23 jezikih in podpira medjezikovne naloge, kot sta prevajanje ali odgovarjanje na vprašanje o gradivu v drugem jeziku.
Določite jezik odgovora in ohranite zahtevano izrazje. Pri večjezičnem pomočniku za znanje izvorne odlomke posebej poimenujte in zahtevajte razlago, ki ohrani imena izdelkov, identifikatorje kode in citirano besedilo. Uporaben končni odgovor navede vir za sklep, namesto da bi s prevodom izbrisal razliko, pomembno za nalogo.
Command A je privzeto pogovoren in pogosto doda uvod, nadaljnja vprašanja ter oblikovanje Markdown ali matematično oblikovanje. Pri izluščanju, razvrščanju, povzemanju ali prevajanju uporabite proizvajalčev pristop s sistemskim navodilom, da zahtevate samo potrebni odgovor in določite, ali naj izhod vsebuje Markdown ali ograjene bloke kode. Tako se prijazen pogovorni uvod ne obravnava kot del podatkovnega zapisa za nadaljnjo obdelavo.
Kartica modela opisuje kontekstni in strogi varnostni način, pri čemer je kontekstni način privzet pri proizvajalcu. To so dokumentirane nastavitve vedenja proizvajalčevega profila, neodvisne od zahtevane oblike naloge. Jasno določite ustrezni kontekst naloge in želeni izhod.
Command A je učen za korak ustvarjanja odgovora pri ustvarjanju, obogatenem s pridobivanjem podatkov. Vhod združuje pogovor s predloženimi izseki dokumentov, običajno približno 100–400 besed na kos, predstavljenimi s kratkimi opisnimi ključi in besedilnimi ali polstrukturiranimi vrednostmi. Proizvajalec spodbuja tudi primerjavo te specializirane oblike z ustreznimi dokumenti, postavljenimi neposredno v uporabniško sporočilo.
Pri primerjavi pravilnikov ali tehničnih vsebin označite vsak izsek in zahtevajte sklep, podprt z ustreznim odlomkom. V proizvajalčevi obliki z omogočenimi navedbami virov izhod poveže dele odgovora s podpornimi viri. Identifikatorji pridobljenih dokumentov naj ostanejo na voljo, da so ti sklici razumljivi. Navedba vira pove, katero predloženo gradivo podpira ustvarjeni del; dejansko pridobivanje zagotovi okoliški sistem.
Proizvajalec Command A uči za pogovorno uporabo orodij z opisi funkcij v shemi JSON. Model lahko ustvari načrt in izbrane klice, aplikacija te klice izvede, njihovi rezultati v obliki slovarjev pa se vrnejo v pogovor z ustreznim identifikatorjem klica orodja. Model nato s temi ugotovitvami ustvari odgovor, po želji z deli navedb virov, povezanimi z rezultati orodij.
Programske naloge vključujejo ustvarjanje SQL, razlago kode ter prevajanje ali preoblikovanje kode. Predložite shemo ali ustrezno izvedbo in vedenje, ki ga je treba ohraniti. Proizvajalec pri navodilih za ustvarjanje kode priporoča nizko vrednost parametra temperature, po potrebi tudi požrešno dekodiranje. Ustvarjeni SQL ali kodo pred izvedbo preglejte, pri predelavi rezultata pa vrnite dejanske ugotovitve preverjanja.
Kartica modela navaja praktično razliko v kontekstu: model podpira 256K, objavljena konfiguracija Hugging Face pa je nastavljena na 128K in jo je mogoče prilagoditi. Ohranite dejansko konfiguracijo konteksta izbranega poteka dela in rezervirajte prostor za odgovor. Uporaben rezultat je zahtevani besedilni izdelek ali koda z dokazi, ki jim je mogoče slediti do predloženih virov in ugotovitev orodij.
", "aboutText": "Command A je Coherov besedilni model iz marca 2025 za poslovne agente, odgovore, obogatene s pridobivanjem podatkov, in večjezično delo. Ta točna izdaja ima 111 milijard parametrov, sprejema besedilo in ustvarja besedilo. Proizvajalčev kontekst modela je 256K žetonov, objavljeni profil storitve pa ima največji izhod 8.000 žetonov. Ločen je od Command A Vision, Command A Reasoning in poznejše večmodalne izdaje A+.\n\n### Podrobnosti modela in jezik\n\nProizvajalec opisuje avtoregresivni transformer z lokalno pozornostjo z drsečim oknom in periodično globalno pozornostjo. Tri lokalne plasti uporabljajo okno 4.096 žetonov z rotacijskim kodiranjem položaja; četrta plast uporablja globalno pozornost brez položajnih vložitev. Nadzorovano fino prilagajanje in učenje na podlagi preferenc oblikujeta koristno pogovorno vedenje, osredotočeno na naloge. Model je učen v 23 jezikih in podpira medjezikovne naloge, kot sta prevajanje ali odgovarjanje na vprašanje o gradivu v drugem jeziku.\n\nDoločite jezik odgovora in ohranite zahtevano izrazje. Pri večjezičnem pomočniku za znanje izvorne odlomke posebej poimenujte in zahtevajte razlago, ki ohrani imena izdelkov, identifikatorje kode in citirano besedilo. Uporaben končni odgovor navede vir za sklep, namesto da bi s prevodom izbrisal razliko, pomembno za nalogo.\n\n### Pogovor in izhod, osredotočen na nalogo\n\nCommand A je privzeto pogovoren in pogosto doda uvod, nadaljnja vprašanja ter oblikovanje Markdown ali matematično oblikovanje. Pri izluščanju, razvrščanju, povzemanju ali prevajanju uporabite proizvajalčev pristop s sistemskim navodilom, da zahtevate samo potrebni odgovor in določite, ali naj izhod vsebuje Markdown ali ograjene bloke kode. Tako se prijazen pogovorni uvod ne obravnava kot del podatkovnega zapisa za nadaljnjo obdelavo.\n\nKartica modela opisuje kontekstni in strogi varnostni način, pri čemer je kontekstni način privzet pri proizvajalcu. To so dokumentirane nastavitve vedenja proizvajalčevega profila, neodvisne od zahtevane oblike naloge. Jasno določite ustrezni kontekst naloge in želeni izhod.\n\n### Utemeljeno ustvarjanje\n\nCommand A je učen za korak ustvarjanja odgovora pri ustvarjanju, obogatenem s pridobivanjem podatkov. Vhod združuje pogovor s predloženimi izseki dokumentov, običajno približno 100–400 besed na kos, predstavljenimi s kratkimi opisnimi ključi in besedilnimi ali polstrukturiranimi vrednostmi. Proizvajalec spodbuja tudi primerjavo te specializirane oblike z ustreznimi dokumenti, postavljenimi neposredno v uporabniško sporočilo.\n\nPri primerjavi pravilnikov ali tehničnih vsebin označite vsak izsek in zahtevajte sklep, podprt z ustreznim odlomkom. V proizvajalčevi obliki z omogočenimi navedbami virov izhod poveže dele odgovora s podpornimi viri. Identifikatorji pridobljenih dokumentov naj ostanejo na voljo, da so ti sklici razumljivi. Navedba vira pove, katero predloženo gradivo podpira ustvarjeni del; dejansko pridobivanje zagotovi okoliški sistem.\n\n### Orodja in koda\n\nProizvajalec Command A uči za pogovorno uporabo orodij z opisi funkcij v shemi JSON. Model lahko ustvari načrt in izbrane klice, aplikacija te klice izvede, njihovi rezultati v obliki slovarjev pa se vrnejo v pogovor z ustreznim identifikatorjem klica orodja. Model nato s temi ugotovitvami ustvari odgovor, po želji z deli navedb virov, povezanimi z rezultati orodij.\n\nProgramske naloge vključujejo ustvarjanje SQL, razlago kode ter prevajanje ali preoblikovanje kode. Predložite shemo ali ustrezno izvedbo in vedenje, ki ga je treba ohraniti. Proizvajalec pri navodilih za ustvarjanje kode priporoča nizko vrednost parametra temperature, po potrebi tudi požrešno dekodiranje. Ustvarjeni SQL ali kodo pred izvedbo preglejte, pri predelavi rezultata pa vrnite dejanske ugotovitve preverjanja.\n\nKartica modela navaja praktično razliko v kontekstu: model podpira 256K, objavljena konfiguracija Hugging Face pa je nastavljena na 128K in jo je mogoče prilagoditi. Ohranite dejansko konfiguracijo konteksta izbranega poteka dela in rezervirajte prostor za odgovor. Uporaben rezultat je zahtevani besedilni izdelek ali koda z dokazi, ki jim je mogoče slediti do predloženih virov in ugotovitev orodij.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.cohere/command-aCommand A je Coherov besedilni model 111B za večjezične poslovne agente, odgovore na podlagi dokumentov in delo, vodeno z orodji. Združuje kontekst 256K z navedbami virov, pomočjo pri kodi in učenjem v 23 jezikih ter ustvarja besedilo iz pisnih navodil in predloženih dokazov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Command A je Coherov besedilni model iz marca 2025 za poslovne agente, odgovore, obogatene s pridobivanjem podatkov, in večjezično delo. Ta točna izdaja ima 111 milijard parametrov, sprejema besedilo in ustvarja besedilo. Proizvajalčev kontekst modela je 256K žetonov, objavljeni profil storitve pa ima največji izhod 8.000 žetonov. Ločen je od Command A Vision, Command A Reasoning in poznejše večmodalne izdaje A+.
Proizvajalec opisuje avtoregresivni transformer z lokalno pozornostjo z drsečim oknom in periodično globalno pozornostjo. Tri lokalne plasti uporabljajo okno 4.096 žetonov z rotacijskim kodiranjem položaja; četrta plast uporablja globalno pozornost brez položajnih vložitev. Nadzorovano fino prilagajanje in učenje na podlagi preferenc oblikujeta koristno pogovorno vedenje, osredotočeno na naloge. Model je učen v 23 jezikih in podpira medjezikovne naloge, kot sta prevajanje ali odgovarjanje na vprašanje o gradivu v drugem jeziku.
Določite jezik odgovora in ohranite zahtevano izrazje. Pri večjezičnem pomočniku za znanje izvorne odlomke posebej poimenujte in zahtevajte razlago, ki ohrani imena izdelkov, identifikatorje kode in citirano besedilo. Uporaben končni odgovor navede vir za sklep, namesto da bi s prevodom izbrisal razliko, pomembno za nalogo.
Command A je privzeto pogovoren in pogosto doda uvod, nadaljnja vprašanja ter oblikovanje Markdown ali matematično oblikovanje. Pri izluščanju, razvrščanju, povzemanju ali prevajanju uporabite proizvajalčev pristop s sistemskim navodilom, da zahtevate samo potrebni odgovor in določite, ali naj izhod vsebuje Markdown ali ograjene bloke kode. Tako se prijazen pogovorni uvod ne obravnava kot del podatkovnega zapisa za nadaljnjo obdelavo.
Kartica modela opisuje kontekstni in strogi varnostni način, pri čemer je kontekstni način privzet pri proizvajalcu. To so dokumentirane nastavitve vedenja proizvajalčevega profila, neodvisne od zahtevane oblike naloge. Jasno določite ustrezni kontekst naloge in želeni izhod.
Command A je učen za korak ustvarjanja odgovora pri ustvarjanju, obogatenem s pridobivanjem podatkov. Vhod združuje pogovor s predloženimi izseki dokumentov, običajno približno 100–400 besed na kos, predstavljenimi s kratkimi opisnimi ključi in besedilnimi ali polstrukturiranimi vrednostmi. Proizvajalec spodbuja tudi primerjavo te specializirane oblike z ustreznimi dokumenti, postavljenimi neposredno v uporabniško sporočilo.
Pri primerjavi pravilnikov ali tehničnih vsebin označite vsak izsek in zahtevajte sklep, podprt z ustreznim odlomkom. V proizvajalčevi obliki z omogočenimi navedbami virov izhod poveže dele odgovora s podpornimi viri. Identifikatorji pridobljenih dokumentov naj ostanejo na voljo, da so ti sklici razumljivi. Navedba vira pove, katero predloženo gradivo podpira ustvarjeni del; dejansko pridobivanje zagotovi okoliški sistem.
Proizvajalec Command A uči za pogovorno uporabo orodij z opisi funkcij v shemi JSON. Model lahko ustvari načrt in izbrane klice, aplikacija te klice izvede, njihovi rezultati v obliki slovarjev pa se vrnejo v pogovor z ustreznim identifikatorjem klica orodja. Model nato s temi ugotovitvami ustvari odgovor, po želji z deli navedb virov, povezanimi z rezultati orodij.
Programske naloge vključujejo ustvarjanje SQL, razlago kode ter prevajanje ali preoblikovanje kode. Predložite shemo ali ustrezno izvedbo in vedenje, ki ga je treba ohraniti. Proizvajalec pri navodilih za ustvarjanje kode priporoča nizko vrednost parametra temperature, po potrebi tudi požrešno dekodiranje. Ustvarjeni SQL ali kodo pred izvedbo preglejte, pri predelavi rezultata pa vrnite dejanske ugotovitve preverjanja.
Kartica modela navaja praktično razliko v kontekstu: model podpira 256K, objavljena konfiguracija Hugging Face pa je nastavljena na 128K in jo je mogoče prilagoditi. Ohranite dejansko konfiguracijo konteksta izbranega poteka dela in rezervirajte prostor za odgovor. Uporaben rezultat je zahtevani besedilni izdelek ali koda z dokazi, ki jim je mogoče slediti do predloženih virov in ugotovitev orodij.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve cohere/command-a | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.02 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.02 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/command-a", "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='cohere/command-a',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='cohere/command-a',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
cohere/command-aCommand A je Coherov besedilni model 111B za večjezične poslovne agente, odgovore na podlagi dokumentov in delo, vodeno z orodji. Združuje kontekst 256K z navedbami virov, pomočjo pri kodi in učenjem v 23 jezikih ter ustvarja besedilo iz pisnih navodil in predloženih dokazov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Command A je Coherov besedilni model iz marca 2025 za poslovne agente, odgovore, obogatene s pridobivanjem podatkov, in večjezično delo. Ta točna izdaja ima 111 milijard parametrov, sprejema besedilo in ustvarja besedilo. Proizvajalčev kontekst modela je 256K žetonov, objavljeni profil storitve pa ima največji izhod 8.000 žetonov. Ločen je od Command A Vision, Command A Reasoning in poznejše večmodalne izdaje A+.
Proizvajalec opisuje avtoregresivni transformer z lokalno pozornostjo z drsečim oknom in periodično globalno pozornostjo. Tri lokalne plasti uporabljajo okno 4.096 žetonov z rotacijskim kodiranjem položaja; četrta plast uporablja globalno pozornost brez položajnih vložitev. Nadzorovano fino prilagajanje in učenje na podlagi preferenc oblikujeta koristno pogovorno vedenje, osredotočeno na naloge. Model je učen v 23 jezikih in podpira medjezikovne naloge, kot sta prevajanje ali odgovarjanje na vprašanje o gradivu v drugem jeziku.
Določite jezik odgovora in ohranite zahtevano izrazje. Pri večjezičnem pomočniku za znanje izvorne odlomke posebej poimenujte in zahtevajte razlago, ki ohrani imena izdelkov, identifikatorje kode in citirano besedilo. Uporaben končni odgovor navede vir za sklep, namesto da bi s prevodom izbrisal razliko, pomembno za nalogo.
Command A je privzeto pogovoren in pogosto doda uvod, nadaljnja vprašanja ter oblikovanje Markdown ali matematično oblikovanje. Pri izluščanju, razvrščanju, povzemanju ali prevajanju uporabite proizvajalčev pristop s sistemskim navodilom, da zahtevate samo potrebni odgovor in določite, ali naj izhod vsebuje Markdown ali ograjene bloke kode. Tako se prijazen pogovorni uvod ne obravnava kot del podatkovnega zapisa za nadaljnjo obdelavo.
Kartica modela opisuje kontekstni in strogi varnostni način, pri čemer je kontekstni način privzet pri proizvajalcu. To so dokumentirane nastavitve vedenja proizvajalčevega profila, neodvisne od zahtevane oblike naloge. Jasno določite ustrezni kontekst naloge in želeni izhod.
Command A je učen za korak ustvarjanja odgovora pri ustvarjanju, obogatenem s pridobivanjem podatkov. Vhod združuje pogovor s predloženimi izseki dokumentov, običajno približno 100–400 besed na kos, predstavljenimi s kratkimi opisnimi ključi in besedilnimi ali polstrukturiranimi vrednostmi. Proizvajalec spodbuja tudi primerjavo te specializirane oblike z ustreznimi dokumenti, postavljenimi neposredno v uporabniško sporočilo.
Pri primerjavi pravilnikov ali tehničnih vsebin označite vsak izsek in zahtevajte sklep, podprt z ustreznim odlomkom. V proizvajalčevi obliki z omogočenimi navedbami virov izhod poveže dele odgovora s podpornimi viri. Identifikatorji pridobljenih dokumentov naj ostanejo na voljo, da so ti sklici razumljivi. Navedba vira pove, katero predloženo gradivo podpira ustvarjeni del; dejansko pridobivanje zagotovi okoliški sistem.
Proizvajalec Command A uči za pogovorno uporabo orodij z opisi funkcij v shemi JSON. Model lahko ustvari načrt in izbrane klice, aplikacija te klice izvede, njihovi rezultati v obliki slovarjev pa se vrnejo v pogovor z ustreznim identifikatorjem klica orodja. Model nato s temi ugotovitvami ustvari odgovor, po želji z deli navedb virov, povezanimi z rezultati orodij.
Programske naloge vključujejo ustvarjanje SQL, razlago kode ter prevajanje ali preoblikovanje kode. Predložite shemo ali ustrezno izvedbo in vedenje, ki ga je treba ohraniti. Proizvajalec pri navodilih za ustvarjanje kode priporoča nizko vrednost parametra temperature, po potrebi tudi požrešno dekodiranje. Ustvarjeni SQL ali kodo pred izvedbo preglejte, pri predelavi rezultata pa vrnite dejanske ugotovitve preverjanja.
Kartica modela navaja praktično razliko v kontekstu: model podpira 256K, objavljena konfiguracija Hugging Face pa je nastavljena na 128K in jo je mogoče prilagoditi. Ohranite dejansko konfiguracijo konteksta izbranega poteka dela in rezervirajte prostor za odgovor. Uporaben rezultat je zahtevani besedilni izdelek ali koda z dokazi, ki jim je mogoče slediti do predloženih virov in ugotovitev orodij.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve cohere/command-a | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.02 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.02 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "cohere/command-a",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'cohere/command-a', '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': 'cohere/command-a', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.