Gemma 3 4B IT je na navodila prilagojena izdaja velikosti 4B iz vizualno-jezikovne družine Google Gemma 3. IT označuje različico, prilagojeno sledenju uporabniškim navodilom in korakom pogovora, ne prednaučene kontrolne točke, ki služi kot osnova za nadaljnje učenje. Model sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo: odgovor, povzetek, razlago, osnutek ali kodo. Vizualni vhod omogoča vprašanja o priloženih slikah in straneh dokumentov; izhod ni novo ustvarjena slika.
Kartica modela izdaji 4B pripisuje kontekst 128K žetonov, ki si ga delita zahteva in ustvarjeni odgovor. Preostala izhodna zmogljivost je celotni kontekst po odštetju vhoda, ne dodaten neodvisen izhodni obseg 128K. Osnovna slikovna pot normalizira slike na 896×896 in vsak pogled kodira v 256 vizualnih žetonov. Za osredotočenega pomočnika priložite ustrezno opombo ali sliko, eno jasno vprašanje in kratek želeni rezultat. Izvorno besedilo ohranite ob odgovoru, da je mogoče preveriti izluščeno ime, datum ali oznako.
Učno gradivo družine zajema spletno besedilo v več kot 140 jezikih, kodo, matematiko in slike. Proizvajalec poroča o štirih bilijonih žetonov predtreninga za model 4B. Tehnično poročilo opisuje destilacijo med predtreningom in prilagajanjem navodilom, ki ji sledi dodatno učenje s spodbujevalnim učenjem za izboljšanje uporabnosti, sklepanja, kode, matematike in sledenja navodilom. To so učne značilnosti te velikosti in družine, ne jamstvo pravilnosti vsakega odgovora ali enakega vedenja druge kontrolne točke Gemma.
Arhitektura je transformer samo z dekodirnikom in pozornostjo združenih poizvedb, ki na vsako plast globalne pozornosti vključi pet plasti lokalne pozornosti. Lokalna pozornost obsega 1,024 žetonov, globalne plasti pa obdelujejo širši kontekst. Skupni vizualni kodirnik SigLIP pretvori slikovne informacije v vhode za jezikovni model. Tokenizator temelji na SentencePiece, z ločenimi števkami, ohranjenimi belimi znaki in bajtnim kodiranjem. Pri načrtovanju dolgega vhoda uporabljajte število žetonov dejanskega tokenizatorja ter ohranite zamike kode in identifikatorje, kadar nosijo pomen.
Poročilo opisuje Pan and Scan za slike, katerih oblika ali podrobnosti ne preživijo preproste spremembe velikosti na kvadrat. Postopek lahko ustvari dodatne neprekrivajoče se poglede, prilagojene vizualnemu kodirniku. Takšna obdelava ima lastne vhodne in računske posledice. Pri posnetku zaslona z drobnimi oznakami določite območje zanimanja in priložite berljiv pogled, namesto da se zanašate na drobno sliko celotnega zaslona. Pri več slikah označite njihove vloge in zahtevajte odgovor, povezan s pravilnim virom.
Proizvajalčev izvorni pogovorni format IT uporablja korake user in model z izrecnimi mejami. Ne podpira ločene izvorne vloge system; navodila za vlogo in oblikovanje postavite v začetni uporabniški poziv. Uporabite ustrezen oblikovalnik ali procesor, namesto da kontrolno točko IT obravnavate kot navadno dopolnjevanje besedila. Pri primeru podporne opombe določite bralca, dejstva za ohranitev in ton, nato zahtevajte kratek odgovor ter morebitno nerešeno vprašanje. Pri vizualnem izluščenju določite polja in način predstavitve neberljive vrednosti.
Predvidene uporabe Gemma vključujejo pisanje, povzemanje, pogovorno pomoč, izluščanje slikovnih podatkov in izobraževalno raziskovanje. Ozko usmerjen potek 4B lahko pretvori servisno opombo v seznam dejanj, razloži vidni diagram ali odgovori na vprašanje o priloženem odlomku. Zahtevajte rezultat za preprost pregled: razlago, povezano s poimenovanimi elementi, ali majhen zapis s polji, podprtimi z virom. Vsako iskanje z orodjem ali izvajanje kode pripada okoliški aplikaciji; generiranje navodila v obliki orodja se razlikuje od dokončanja zunanje operacije.
Proizvajalec opozarja na omejitve učne pokritosti, jezikovnih odtenkov, dejstvenih napak in zapletenosti odprtih nalog. Google prav tako opozarja, da verjeten jezikovni vzorec lahko ustvari odgovor, ki spregleda vsakdanjo omejitev resničnega sveta. Slike lahko pri spremembi velikosti izgubijo pomembne podrobnosti, dolg kontekst pa ne razjasni nezadostno določenega vprašanja. Rezultat primerjajte z izvirnim gradivom, preverite zahtevana strukturirana polja ter neodvisno preverite izračune ali predlagano kodo. Natančni model 4B IT ocenite na dejanskem jeziku in vrstah dokumentov naloge. Pri beleženju rezultatov njegovo velikost, identiteto IT in način obdelave ločite od različic 12B, 27B in novejših Gemma.
", "aboutText": "Gemma 3 4B IT je na navodila prilagojena izdaja velikosti 4B iz vizualno-jezikovne družine Google Gemma 3. IT označuje različico, prilagojeno sledenju uporabniškim navodilom in korakom pogovora, ne prednaučene kontrolne točke, ki služi kot osnova za nadaljnje učenje. Model sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo: odgovor, povzetek, razlago, osnutek ali kodo. Vizualni vhod omogoča vprašanja o priloženih slikah in straneh dokumentov; izhod ni novo ustvarjena slika.\n\nKartica modela izdaji 4B pripisuje kontekst 128K žetonov, ki si ga delita zahteva in ustvarjeni odgovor. Preostala izhodna zmogljivost je celotni kontekst po odštetju vhoda, ne dodaten neodvisen izhodni obseg 128K. Osnovna slikovna pot normalizira slike na 896×896 in vsak pogled kodira v 256 vizualnih žetonov. Za osredotočenega pomočnika priložite ustrezno opombo ali sliko, eno jasno vprašanje in kratek želeni rezultat. Izvorno besedilo ohranite ob odgovoru, da je mogoče preveriti izluščeno ime, datum ali oznako.\n\nUčno gradivo družine zajema spletno besedilo v več kot 140 jezikih, kodo, matematiko in slike. Proizvajalec poroča o štirih bilijonih žetonov predtreninga za model 4B. Tehnično poročilo opisuje destilacijo med predtreningom in prilagajanjem navodilom, ki ji sledi dodatno učenje s spodbujevalnim učenjem za izboljšanje uporabnosti, sklepanja, kode, matematike in sledenja navodilom. To so učne značilnosti te velikosti in družine, ne jamstvo pravilnosti vsakega odgovora ali enakega vedenja druge kontrolne točke Gemma.\n\nArhitektura je transformer samo z dekodirnikom in pozornostjo združenih poizvedb, ki na vsako plast globalne pozornosti vključi pet plasti lokalne pozornosti. Lokalna pozornost obsega 1,024 žetonov, globalne plasti pa obdelujejo širši kontekst. Skupni vizualni kodirnik SigLIP pretvori slikovne informacije v vhode za jezikovni model. Tokenizator temelji na SentencePiece, z ločenimi števkami, ohranjenimi belimi znaki in bajtnim kodiranjem. Pri načrtovanju dolgega vhoda uporabljajte število žetonov dejanskega tokenizatorja ter ohranite zamike kode in identifikatorje, kadar nosijo pomen.\n\nPoročilo opisuje Pan and Scan za slike, katerih oblika ali podrobnosti ne preživijo preproste spremembe velikosti na kvadrat. Postopek lahko ustvari dodatne neprekrivajoče se poglede, prilagojene vizualnemu kodirniku. Takšna obdelava ima lastne vhodne in računske posledice. Pri posnetku zaslona z drobnimi oznakami določite območje zanimanja in priložite berljiv pogled, namesto da se zanašate na drobno sliko celotnega zaslona. Pri več slikah označite njihove vloge in zahtevajte odgovor, povezan s pravilnim virom.\n\nProizvajalčev izvorni pogovorni format IT uporablja korake user in model z izrecnimi mejami. Ne podpira ločene izvorne vloge system; navodila za vlogo in oblikovanje postavite v začetni uporabniški poziv. Uporabite ustrezen oblikovalnik ali procesor, namesto da kontrolno točko IT obravnavate kot navadno dopolnjevanje besedila. Pri primeru podporne opombe določite bralca, dejstva za ohranitev in ton, nato zahtevajte kratek odgovor ter morebitno nerešeno vprašanje. Pri vizualnem izluščenju določite polja in način predstavitve neberljive vrednosti.\n\nPredvidene uporabe Gemma vključujejo pisanje, povzemanje, pogovorno pomoč, izluščanje slikovnih podatkov in izobraževalno raziskovanje. Ozko usmerjen potek 4B lahko pretvori servisno opombo v seznam dejanj, razloži vidni diagram ali odgovori na vprašanje o priloženem odlomku. Zahtevajte rezultat za preprost pregled: razlago, povezano s poimenovanimi elementi, ali majhen zapis s polji, podprtimi z virom. Vsako iskanje z orodjem ali izvajanje kode pripada okoliški aplikaciji; generiranje navodila v obliki orodja se razlikuje od dokončanja zunanje operacije.\n\nProizvajalec opozarja na omejitve učne pokritosti, jezikovnih odtenkov, dejstvenih napak in zapletenosti odprtih nalog. Google prav tako opozarja, da verjeten jezikovni vzorec lahko ustvari odgovor, ki spregleda vsakdanjo omejitev resničnega sveta. Slike lahko pri spremembi velikosti izgubijo pomembne podrobnosti, dolg kontekst pa ne razjasni nezadostno določenega vprašanja. Rezultat primerjajte z izvirnim gradivom, preverite zahtevana strukturirana polja ter neodvisno preverite izračune ali predlagano kodo. Natančni model 4B IT ocenite na dejanskem jeziku in vrstah dokumentov naloge. Pri beleženju rezultatov njegovo velikost, identiteto IT in način obdelave ločite od različic 12B, 27B in novejših Gemma.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Explain a seed-growth note\n\nExplain this class note to a ten-year-old: 'Seeds need water and a suitable temperature to germinate. Light requirements differ between species.' Use three short sentences and one question the class could investigate. Preserve the species qualification rather than saying all seeds need light to germinate.A child-friendly three-sentence explanation followed by one investigation question.The explanation must retain the distinction between water, temperature and species-dependent light.google/gemma-3-4b-itGemma 3 4B IT je Googlov besedilno-slikovni model velikosti 4B, prilagojen navodilom. Ustvarja besedilo za vprašanja, povzetke, pisanje in vizualno analizo s skupnim kontekstom 128K in podporo družine za več kot 140 jezikov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Gemma 3 4B IT je na navodila prilagojena izdaja velikosti 4B iz vizualno-jezikovne družine Google Gemma 3. IT označuje različico, prilagojeno sledenju uporabniškim navodilom in korakom pogovora, ne prednaučene kontrolne točke, ki služi kot osnova za nadaljnje učenje. Model sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo: odgovor, povzetek, razlago, osnutek ali kodo. Vizualni vhod omogoča vprašanja o priloženih slikah in straneh dokumentov; izhod ni novo ustvarjena slika.
Kartica modela izdaji 4B pripisuje kontekst 128K žetonov, ki si ga delita zahteva in ustvarjeni odgovor. Preostala izhodna zmogljivost je celotni kontekst po odštetju vhoda, ne dodaten neodvisen izhodni obseg 128K. Osnovna slikovna pot normalizira slike na 896×896 in vsak pogled kodira v 256 vizualnih žetonov. Za osredotočenega pomočnika priložite ustrezno opombo ali sliko, eno jasno vprašanje in kratek želeni rezultat. Izvorno besedilo ohranite ob odgovoru, da je mogoče preveriti izluščeno ime, datum ali oznako.
Učno gradivo družine zajema spletno besedilo v več kot 140 jezikih, kodo, matematiko in slike. Proizvajalec poroča o štirih bilijonih žetonov predtreninga za model 4B. Tehnično poročilo opisuje destilacijo med predtreningom in prilagajanjem navodilom, ki ji sledi dodatno učenje s spodbujevalnim učenjem za izboljšanje uporabnosti, sklepanja, kode, matematike in sledenja navodilom. To so učne značilnosti te velikosti in družine, ne jamstvo pravilnosti vsakega odgovora ali enakega vedenja druge kontrolne točke Gemma.
Arhitektura je transformer samo z dekodirnikom in pozornostjo združenih poizvedb, ki na vsako plast globalne pozornosti vključi pet plasti lokalne pozornosti. Lokalna pozornost obsega 1,024 žetonov, globalne plasti pa obdelujejo širši kontekst. Skupni vizualni kodirnik SigLIP pretvori slikovne informacije v vhode za jezikovni model. Tokenizator temelji na SentencePiece, z ločenimi števkami, ohranjenimi belimi znaki in bajtnim kodiranjem. Pri načrtovanju dolgega vhoda uporabljajte število žetonov dejanskega tokenizatorja ter ohranite zamike kode in identifikatorje, kadar nosijo pomen.
Poročilo opisuje Pan and Scan za slike, katerih oblika ali podrobnosti ne preživijo preproste spremembe velikosti na kvadrat. Postopek lahko ustvari dodatne neprekrivajoče se poglede, prilagojene vizualnemu kodirniku. Takšna obdelava ima lastne vhodne in računske posledice. Pri posnetku zaslona z drobnimi oznakami določite območje zanimanja in priložite berljiv pogled, namesto da se zanašate na drobno sliko celotnega zaslona. Pri več slikah označite njihove vloge in zahtevajte odgovor, povezan s pravilnim virom.
Proizvajalčev izvorni pogovorni format IT uporablja korake user in model z izrecnimi mejami. Ne podpira ločene izvorne vloge system; navodila za vlogo in oblikovanje postavite v začetni uporabniški poziv. Uporabite ustrezen oblikovalnik ali procesor, namesto da kontrolno točko IT obravnavate kot navadno dopolnjevanje besedila. Pri primeru podporne opombe določite bralca, dejstva za ohranitev in ton, nato zahtevajte kratek odgovor ter morebitno nerešeno vprašanje. Pri vizualnem izluščenju določite polja in način predstavitve neberljive vrednosti.
Predvidene uporabe Gemma vključujejo pisanje, povzemanje, pogovorno pomoč, izluščanje slikovnih podatkov in izobraževalno raziskovanje. Ozko usmerjen potek 4B lahko pretvori servisno opombo v seznam dejanj, razloži vidni diagram ali odgovori na vprašanje o priloženem odlomku. Zahtevajte rezultat za preprost pregled: razlago, povezano s poimenovanimi elementi, ali majhen zapis s polji, podprtimi z virom. Vsako iskanje z orodjem ali izvajanje kode pripada okoliški aplikaciji; generiranje navodila v obliki orodja se razlikuje od dokončanja zunanje operacije.
Proizvajalec opozarja na omejitve učne pokritosti, jezikovnih odtenkov, dejstvenih napak in zapletenosti odprtih nalog. Google prav tako opozarja, da verjeten jezikovni vzorec lahko ustvari odgovor, ki spregleda vsakdanjo omejitev resničnega sveta. Slike lahko pri spremembi velikosti izgubijo pomembne podrobnosti, dolg kontekst pa ne razjasni nezadostno določenega vprašanja. Rezultat primerjajte z izvirnim gradivom, preverite zahtevana strukturirana polja ter neodvisno preverite izračune ali predlagano kodo. Natančni model 4B IT ocenite na dejanskem jeziku in vrstah dokumentov naloge. Pri beleženju rezultatov njegovo velikost, identiteto IT in način obdelave ločite od različic 12B, 27B in novejših Gemma.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve google/gemma-3-4b-it | 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 $0.0001 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0002 / 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 $0.0001 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0002 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemma-3-4b-it", "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='google/gemma-3-4b-it',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='google/gemma-3-4b-it',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 google/gemma-3-4b-it
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
google/gemma-3-4b-itGemma 3 4B IT je Googlov besedilno-slikovni model velikosti 4B, prilagojen navodilom. Ustvarja besedilo za vprašanja, povzetke, pisanje in vizualno analizo s skupnim kontekstom 128K in podporo družine za več kot 140 jezikov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Gemma 3 4B IT je na navodila prilagojena izdaja velikosti 4B iz vizualno-jezikovne družine Google Gemma 3. IT označuje različico, prilagojeno sledenju uporabniškim navodilom in korakom pogovora, ne prednaučene kontrolne točke, ki služi kot osnova za nadaljnje učenje. Model sprejema besedilo in slike ter ustvarja besedilo: odgovor, povzetek, razlago, osnutek ali kodo. Vizualni vhod omogoča vprašanja o priloženih slikah in straneh dokumentov; izhod ni novo ustvarjena slika.
Kartica modela izdaji 4B pripisuje kontekst 128K žetonov, ki si ga delita zahteva in ustvarjeni odgovor. Preostala izhodna zmogljivost je celotni kontekst po odštetju vhoda, ne dodaten neodvisen izhodni obseg 128K. Osnovna slikovna pot normalizira slike na 896×896 in vsak pogled kodira v 256 vizualnih žetonov. Za osredotočenega pomočnika priložite ustrezno opombo ali sliko, eno jasno vprašanje in kratek želeni rezultat. Izvorno besedilo ohranite ob odgovoru, da je mogoče preveriti izluščeno ime, datum ali oznako.
Učno gradivo družine zajema spletno besedilo v več kot 140 jezikih, kodo, matematiko in slike. Proizvajalec poroča o štirih bilijonih žetonov predtreninga za model 4B. Tehnično poročilo opisuje destilacijo med predtreningom in prilagajanjem navodilom, ki ji sledi dodatno učenje s spodbujevalnim učenjem za izboljšanje uporabnosti, sklepanja, kode, matematike in sledenja navodilom. To so učne značilnosti te velikosti in družine, ne jamstvo pravilnosti vsakega odgovora ali enakega vedenja druge kontrolne točke Gemma.
Arhitektura je transformer samo z dekodirnikom in pozornostjo združenih poizvedb, ki na vsako plast globalne pozornosti vključi pet plasti lokalne pozornosti. Lokalna pozornost obsega 1,024 žetonov, globalne plasti pa obdelujejo širši kontekst. Skupni vizualni kodirnik SigLIP pretvori slikovne informacije v vhode za jezikovni model. Tokenizator temelji na SentencePiece, z ločenimi števkami, ohranjenimi belimi znaki in bajtnim kodiranjem. Pri načrtovanju dolgega vhoda uporabljajte število žetonov dejanskega tokenizatorja ter ohranite zamike kode in identifikatorje, kadar nosijo pomen.
Poročilo opisuje Pan and Scan za slike, katerih oblika ali podrobnosti ne preživijo preproste spremembe velikosti na kvadrat. Postopek lahko ustvari dodatne neprekrivajoče se poglede, prilagojene vizualnemu kodirniku. Takšna obdelava ima lastne vhodne in računske posledice. Pri posnetku zaslona z drobnimi oznakami določite območje zanimanja in priložite berljiv pogled, namesto da se zanašate na drobno sliko celotnega zaslona. Pri več slikah označite njihove vloge in zahtevajte odgovor, povezan s pravilnim virom.
Proizvajalčev izvorni pogovorni format IT uporablja korake user in model z izrecnimi mejami. Ne podpira ločene izvorne vloge system; navodila za vlogo in oblikovanje postavite v začetni uporabniški poziv. Uporabite ustrezen oblikovalnik ali procesor, namesto da kontrolno točko IT obravnavate kot navadno dopolnjevanje besedila. Pri primeru podporne opombe določite bralca, dejstva za ohranitev in ton, nato zahtevajte kratek odgovor ter morebitno nerešeno vprašanje. Pri vizualnem izluščenju določite polja in način predstavitve neberljive vrednosti.
Predvidene uporabe Gemma vključujejo pisanje, povzemanje, pogovorno pomoč, izluščanje slikovnih podatkov in izobraževalno raziskovanje. Ozko usmerjen potek 4B lahko pretvori servisno opombo v seznam dejanj, razloži vidni diagram ali odgovori na vprašanje o priloženem odlomku. Zahtevajte rezultat za preprost pregled: razlago, povezano s poimenovanimi elementi, ali majhen zapis s polji, podprtimi z virom. Vsako iskanje z orodjem ali izvajanje kode pripada okoliški aplikaciji; generiranje navodila v obliki orodja se razlikuje od dokončanja zunanje operacije.
Proizvajalec opozarja na omejitve učne pokritosti, jezikovnih odtenkov, dejstvenih napak in zapletenosti odprtih nalog. Google prav tako opozarja, da verjeten jezikovni vzorec lahko ustvari odgovor, ki spregleda vsakdanjo omejitev resničnega sveta. Slike lahko pri spremembi velikosti izgubijo pomembne podrobnosti, dolg kontekst pa ne razjasni nezadostno določenega vprašanja. Rezultat primerjajte z izvirnim gradivom, preverite zahtevana strukturirana polja ter neodvisno preverite izračune ali predlagano kodo. Natančni model 4B IT ocenite na dejanskem jeziku in vrstah dokumentov naloge. Pri beleženju rezultatov njegovo velikost, identiteto IT in način obdelave ločite od različic 12B, 27B in novejših Gemma.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve google/gemma-3-4b-it | 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 $0.0001 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0002 / 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 $0.0001 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0002 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "google/gemma-3-4b-it",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'google/gemma-3-4b-it', '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': 'google/gemma-3-4b-it', '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 google/gemma-3-4b-it
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Explain a seed-growth note\n\nExplain this class note to a ten-year-old: 'Seeds need water and a suitable temperature to germinate. Light requirements differ between species.' Use three short sentences and one question the class could investigate. Preserve the species qualification rather than saying all seeds need light to germinate.A child-friendly three-sentence explanation followed by one investigation question.The explanation must retain the distinction between water, temperature and species-dependent light.