Granite 4.0 H Micro je IBM-ov model s tremi milijardami parametrov za sledenje navodilom z dolgim kontekstom, dodatno učen iz Granite 4.0 H Micro Base. Je hibridna gosta izdaja Micro, ki združuje Mamba-2 in pozornost, za razliko od povsem transformatorske izdaje Micro ali večjih različic z mešanico strokovnjakov. Model sprejme besedilno navodilo in kontekst ter vrne besedilo, zato je kompakten gradnik za poslovne pomočnike in posamezne korake znotraj agentske naloge.
Proizvajalčeva arhitekturna tabela navaja štiri plasti pozornosti in šestintrideset plasti Mamba-2 z dolžino zaporedja 128K. Model za sledenje navodilom uporablja nadzorovano dodatno učenje, usklajevanje s spodbujevalnim učenjem in združevanje modelov. Njegovo učno gradivo vključuje podatke z navodili pod permisivnimi licencami, sintetične podatke in človeško izbrane primere. Hibridna struktura je lastnost izdaje; ne sme se zamenjati s podatki o parametrih ali aktivnih strokovnjakih drugega modela Granite.
Proizvajalec navaja dvanajst podprtih jezikov ter naloge, vključno s povzemanjem, razvrščanjem, izluščanjem podatkov, odgovarjanjem na vprašanja, generiranjem s pridobivanjem virov, programiranjem in klici funkcij. Predložite dejanski izvorni odlomek in opišite zahtevano operacijo. Pri izluščanju določite polja in način predstavitve manjkajoče vrednosti. Pri razvrščanju podajte pomene kategorij in primer, ki ponazori pomembno mejo.
Ponazoritvena navodila so: »Iz tega odlomka izlušči vsako zahtevo, ohrani njen identifikator in citiraj poved, ki jo določa.« Pri povzetku navedite občinstvo in dejstva, ki morajo ostati. Pri prevajanju določite imena in tehnične izraze, ki naj ohranijo izvirni zapis. Jasna končna oblika majhnemu modelu za sledenje navodilom pomaga ustvariti izdelek, ki ga aplikacija potrebuje.
Kartica Granite H Micro prikazuje definicije orodij z imeni funkcij, opisi in shemami parametrov. Model vrne ime funkcije in argumente JSON v svoji predstavitvi klica orodja. Okoliška aplikacija izvede izbrano operacijo, preveri argumente in vrne rezultat. Naloga poizvedovanja naj to opažanje ohrani kot dokaz, uporabljen v odgovoru.
Pri poteku pridobivanja podatkov predložite ustrezno dokumentno gradivo in zahtevajte odgovor, utemeljen v njem. Dostop do virov je naloga aplikacije; odgovor besedilnega modela je generiran iz prejetega konteksta. Oznake dokumentov in enote ohranite vidne, da bo mogoče ugotoviti, iz katerega vhoda izhaja rezultat.
Model podpira naloge s kodo in dopolnjevanje na sredini. Navodila za programiranje naj vključujejo ustrezno izvedbo, opaženo vedenje in vedenje, ki ga je treba ohraniti. Pri dopolnjevanju določite okoliško kodo in vrzel za zapolnitev. Zahtevajte nastali izdelek s kodo in razlago, vezano na omejitve, nato rezultat preglejte v dejanskem razvojnem okolju.
Kontekst 128K skupaj vključuje poziv, vir, pogovor in generirani odgovor; kartica ne določa neodvisne univerzalne največje dolžine odgovora. Referenčna pogovorna predloga vključuje privzeto sistemsko navodilo za strokovne, natančne in varne odgovore. Zahtevani seznam polj ali izdelek s kodo še vedno potrebuje lastna izrecna navodila za nalogo.
IBM opozarja, da se večjezična zmogljivost lahko razlikuje od angleške, ker je učenje navodil pretežno angleško; nekaj primerov, povezanih z nalogo, lahko pomaga. Priznava tudi možnost netočnih ali pristranskih odgovorov. Vrednosti, pridobljene iz virov, in generirano kodo preverite glede na vhod, pri potrebnem popravku pa vrnite dejanska opažanja. Uporaben izhod H Micro je osredotočen besedilni rezultat ali rezultat s kodo z ohranjeno natančno identiteto hibridne izdaje Micro.
", "aboutText": "Granite 4.0 H Micro je IBM-ov model s tremi milijardami parametrov za sledenje navodilom z dolgim kontekstom, dodatno učen iz Granite 4.0 H Micro Base. Je hibridna gosta izdaja Micro, ki združuje Mamba-2 in pozornost, za razliko od povsem transformatorske izdaje Micro ali večjih različic z mešanico strokovnjakov. Model sprejme besedilno navodilo in kontekst ter vrne besedilo, zato je kompakten gradnik za poslovne pomočnike in posamezne korake znotraj agentske naloge.\n\n### Struktura modela in učenje\n\nProizvajalčeva arhitekturna tabela navaja štiri plasti pozornosti in šestintrideset plasti Mamba-2 z dolžino zaporedja 128K. Model za sledenje navodilom uporablja nadzorovano dodatno učenje, usklajevanje s spodbujevalnim učenjem in združevanje modelov. Njegovo učno gradivo vključuje podatke z navodili pod permisivnimi licencami, sintetične podatke in človeško izbrane primere. Hibridna struktura je lastnost izdaje; ne sme se zamenjati s podatki o parametrih ali aktivnih strokovnjakih drugega modela Granite.\n\n### Jeziki in osredotočene naloge\n\nProizvajalec navaja dvanajst podprtih jezikov ter naloge, vključno s povzemanjem, razvrščanjem, izluščanjem podatkov, odgovarjanjem na vprašanja, generiranjem s pridobivanjem virov, programiranjem in klici funkcij. Predložite dejanski izvorni odlomek in opišite zahtevano operacijo. Pri izluščanju določite polja in način predstavitve manjkajoče vrednosti. Pri razvrščanju podajte pomene kategorij in primer, ki ponazori pomembno mejo.\n\nPonazoritvena navodila so: »Iz tega odlomka izlušči vsako zahtevo, ohrani njen identifikator in citiraj poved, ki jo določa.« Pri povzetku navedite občinstvo in dejstva, ki morajo ostati. Pri prevajanju določite imena in tehnične izraze, ki naj ohranijo izvirni zapis. Jasna končna oblika majhnemu modelu za sledenje navodilom pomaga ustvariti izdelek, ki ga aplikacija potrebuje.\n\n### Orodja in odgovori, utemeljeni z viri\n\nKartica Granite H Micro prikazuje definicije orodij z imeni funkcij, opisi in shemami parametrov. Model vrne ime funkcije in argumente JSON v svoji predstavitvi klica orodja. Okoliška aplikacija izvede izbrano operacijo, preveri argumente in vrne rezultat. Naloga poizvedovanja naj to opažanje ohrani kot dokaz, uporabljen v odgovoru.\n\nPri poteku pridobivanja podatkov predložite ustrezno dokumentno gradivo in zahtevajte odgovor, utemeljen v njem. Dostop do virov je naloga aplikacije; odgovor besedilnega modela je generiran iz prejetega konteksta. Oznake dokumentov in enote ohranite vidne, da bo mogoče ugotoviti, iz katerega vhoda izhaja rezultat.\n\n### Programiranje in dopolnjevanje\n\nModel podpira naloge s kodo in dopolnjevanje na sredini. Navodila za programiranje naj vključujejo ustrezno izvedbo, opaženo vedenje in vedenje, ki ga je treba ohraniti. Pri dopolnjevanju določite okoliško kodo in vrzel za zapolnitev. Zahtevajte nastali izdelek s kodo in razlago, vezano na omejitve, nato rezultat preglejte v dejanskem razvojnem okolju.\n\n### Kontekst in omejitve\n\nKontekst 128K skupaj vključuje poziv, vir, pogovor in generirani odgovor; kartica ne določa neodvisne univerzalne največje dolžine odgovora. Referenčna pogovorna predloga vključuje privzeto sistemsko navodilo za strokovne, natančne in varne odgovore. Zahtevani seznam polj ali izdelek s kodo še vedno potrebuje lastna izrecna navodila za nalogo.\n\nIBM opozarja, da se večjezična zmogljivost lahko razlikuje od angleške, ker je učenje navodil pretežno angleško; nekaj primerov, povezanih z nalogo, lahko pomaga. Priznava tudi možnost netočnih ali pristranskih odgovorov. Vrednosti, pridobljene iz virov, in generirano kodo preverite glede na vhod, pri potrebnem popravku pa vrnite dejanska opažanja. Uporaben izhod H Micro je osredotočen besedilni rezultat ali rezultat s kodo z ohranjeno natančno identiteto hibridne izdaje Micro.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Extract traceable requirements\n\nExtract requirements from this passage: '[R1] Export filenames must include the report ID. [R2] Reports with no rows must still include column headings. [R3] Files are encoded as UTF-8.' Return a table with requirement ID, implementation requirement and the exact supporting sentence. Keep each requirement separate and add no implementation details absent from the source.A three-row table retaining each ID, requirement and exact source sentence.Check every extracted requirement maps one-to-one to R1, R2 or R3 without added conditions.ibm-granite/granite-4.0-h-microGranite 4.0 H Micro je IBM-ov hibridni besedilni model Mamba-2/transformer s tremi milijardami parametrov za osredotočene poslovne naloge. Njegov kontekst 128K podpira povzemanje, izluščanje podatkov, vprašanja, programiranje in klice funkcij, z večjezičnim dialogom in dopolnjevanjem kode na sredini.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Granite 4.0 H Micro je IBM-ov model s tremi milijardami parametrov za sledenje navodilom z dolgim kontekstom, dodatno učen iz Granite 4.0 H Micro Base. Je hibridna gosta izdaja Micro, ki združuje Mamba-2 in pozornost, za razliko od povsem transformatorske izdaje Micro ali večjih različic z mešanico strokovnjakov. Model sprejme besedilno navodilo in kontekst ter vrne besedilo, zato je kompakten gradnik za poslovne pomočnike in posamezne korake znotraj agentske naloge.
Proizvajalčeva arhitekturna tabela navaja štiri plasti pozornosti in šestintrideset plasti Mamba-2 z dolžino zaporedja 128K. Model za sledenje navodilom uporablja nadzorovano dodatno učenje, usklajevanje s spodbujevalnim učenjem in združevanje modelov. Njegovo učno gradivo vključuje podatke z navodili pod permisivnimi licencami, sintetične podatke in človeško izbrane primere. Hibridna struktura je lastnost izdaje; ne sme se zamenjati s podatki o parametrih ali aktivnih strokovnjakih drugega modela Granite.
Proizvajalec navaja dvanajst podprtih jezikov ter naloge, vključno s povzemanjem, razvrščanjem, izluščanjem podatkov, odgovarjanjem na vprašanja, generiranjem s pridobivanjem virov, programiranjem in klici funkcij. Predložite dejanski izvorni odlomek in opišite zahtevano operacijo. Pri izluščanju določite polja in način predstavitve manjkajoče vrednosti. Pri razvrščanju podajte pomene kategorij in primer, ki ponazori pomembno mejo.
Ponazoritvena navodila so: »Iz tega odlomka izlušči vsako zahtevo, ohrani njen identifikator in citiraj poved, ki jo določa.« Pri povzetku navedite občinstvo in dejstva, ki morajo ostati. Pri prevajanju določite imena in tehnične izraze, ki naj ohranijo izvirni zapis. Jasna končna oblika majhnemu modelu za sledenje navodilom pomaga ustvariti izdelek, ki ga aplikacija potrebuje.
Kartica Granite H Micro prikazuje definicije orodij z imeni funkcij, opisi in shemami parametrov. Model vrne ime funkcije in argumente JSON v svoji predstavitvi klica orodja. Okoliška aplikacija izvede izbrano operacijo, preveri argumente in vrne rezultat. Naloga poizvedovanja naj to opažanje ohrani kot dokaz, uporabljen v odgovoru.
Pri poteku pridobivanja podatkov predložite ustrezno dokumentno gradivo in zahtevajte odgovor, utemeljen v njem. Dostop do virov je naloga aplikacije; odgovor besedilnega modela je generiran iz prejetega konteksta. Oznake dokumentov in enote ohranite vidne, da bo mogoče ugotoviti, iz katerega vhoda izhaja rezultat.
Model podpira naloge s kodo in dopolnjevanje na sredini. Navodila za programiranje naj vključujejo ustrezno izvedbo, opaženo vedenje in vedenje, ki ga je treba ohraniti. Pri dopolnjevanju določite okoliško kodo in vrzel za zapolnitev. Zahtevajte nastali izdelek s kodo in razlago, vezano na omejitve, nato rezultat preglejte v dejanskem razvojnem okolju.
Kontekst 128K skupaj vključuje poziv, vir, pogovor in generirani odgovor; kartica ne določa neodvisne univerzalne največje dolžine odgovora. Referenčna pogovorna predloga vključuje privzeto sistemsko navodilo za strokovne, natančne in varne odgovore. Zahtevani seznam polj ali izdelek s kodo še vedno potrebuje lastna izrecna navodila za nalogo.
IBM opozarja, da se večjezična zmogljivost lahko razlikuje od angleške, ker je učenje navodil pretežno angleško; nekaj primerov, povezanih z nalogo, lahko pomaga. Priznava tudi možnost netočnih ali pristranskih odgovorov. Vrednosti, pridobljene iz virov, in generirano kodo preverite glede na vhod, pri potrebnem popravku pa vrnite dejanska opažanja. Uporaben izhod H Micro je osredotočen besedilni rezultat ali rezultat s kodo z ohranjeno natančno identiteto hibridne izdaje Micro.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve ibm-granite/granite-4.0-h-micro | 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 $0.000034 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000224 / 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 $0.000034 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000224 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "ibm-granite/granite-4.0-h-micro", "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='ibm-granite/granite-4.0-h-micro',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='ibm-granite/granite-4.0-h-micro',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 ibm-granite/granite-4.0-h-micro
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
ibm-granite/granite-4.0-h-microGranite 4.0 H Micro je IBM-ov hibridni besedilni model Mamba-2/transformer s tremi milijardami parametrov za osredotočene poslovne naloge. Njegov kontekst 128K podpira povzemanje, izluščanje podatkov, vprašanja, programiranje in klice funkcij, z večjezičnim dialogom in dopolnjevanjem kode na sredini.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Granite 4.0 H Micro je IBM-ov model s tremi milijardami parametrov za sledenje navodilom z dolgim kontekstom, dodatno učen iz Granite 4.0 H Micro Base. Je hibridna gosta izdaja Micro, ki združuje Mamba-2 in pozornost, za razliko od povsem transformatorske izdaje Micro ali večjih različic z mešanico strokovnjakov. Model sprejme besedilno navodilo in kontekst ter vrne besedilo, zato je kompakten gradnik za poslovne pomočnike in posamezne korake znotraj agentske naloge.
Proizvajalčeva arhitekturna tabela navaja štiri plasti pozornosti in šestintrideset plasti Mamba-2 z dolžino zaporedja 128K. Model za sledenje navodilom uporablja nadzorovano dodatno učenje, usklajevanje s spodbujevalnim učenjem in združevanje modelov. Njegovo učno gradivo vključuje podatke z navodili pod permisivnimi licencami, sintetične podatke in človeško izbrane primere. Hibridna struktura je lastnost izdaje; ne sme se zamenjati s podatki o parametrih ali aktivnih strokovnjakih drugega modela Granite.
Proizvajalec navaja dvanajst podprtih jezikov ter naloge, vključno s povzemanjem, razvrščanjem, izluščanjem podatkov, odgovarjanjem na vprašanja, generiranjem s pridobivanjem virov, programiranjem in klici funkcij. Predložite dejanski izvorni odlomek in opišite zahtevano operacijo. Pri izluščanju določite polja in način predstavitve manjkajoče vrednosti. Pri razvrščanju podajte pomene kategorij in primer, ki ponazori pomembno mejo.
Ponazoritvena navodila so: »Iz tega odlomka izlušči vsako zahtevo, ohrani njen identifikator in citiraj poved, ki jo določa.« Pri povzetku navedite občinstvo in dejstva, ki morajo ostati. Pri prevajanju določite imena in tehnične izraze, ki naj ohranijo izvirni zapis. Jasna končna oblika majhnemu modelu za sledenje navodilom pomaga ustvariti izdelek, ki ga aplikacija potrebuje.
Kartica Granite H Micro prikazuje definicije orodij z imeni funkcij, opisi in shemami parametrov. Model vrne ime funkcije in argumente JSON v svoji predstavitvi klica orodja. Okoliška aplikacija izvede izbrano operacijo, preveri argumente in vrne rezultat. Naloga poizvedovanja naj to opažanje ohrani kot dokaz, uporabljen v odgovoru.
Pri poteku pridobivanja podatkov predložite ustrezno dokumentno gradivo in zahtevajte odgovor, utemeljen v njem. Dostop do virov je naloga aplikacije; odgovor besedilnega modela je generiran iz prejetega konteksta. Oznake dokumentov in enote ohranite vidne, da bo mogoče ugotoviti, iz katerega vhoda izhaja rezultat.
Model podpira naloge s kodo in dopolnjevanje na sredini. Navodila za programiranje naj vključujejo ustrezno izvedbo, opaženo vedenje in vedenje, ki ga je treba ohraniti. Pri dopolnjevanju določite okoliško kodo in vrzel za zapolnitev. Zahtevajte nastali izdelek s kodo in razlago, vezano na omejitve, nato rezultat preglejte v dejanskem razvojnem okolju.
Kontekst 128K skupaj vključuje poziv, vir, pogovor in generirani odgovor; kartica ne določa neodvisne univerzalne največje dolžine odgovora. Referenčna pogovorna predloga vključuje privzeto sistemsko navodilo za strokovne, natančne in varne odgovore. Zahtevani seznam polj ali izdelek s kodo še vedno potrebuje lastna izrecna navodila za nalogo.
IBM opozarja, da se večjezična zmogljivost lahko razlikuje od angleške, ker je učenje navodil pretežno angleško; nekaj primerov, povezanih z nalogo, lahko pomaga. Priznava tudi možnost netočnih ali pristranskih odgovorov. Vrednosti, pridobljene iz virov, in generirano kodo preverite glede na vhod, pri potrebnem popravku pa vrnite dejanska opažanja. Uporaben izhod H Micro je osredotočen besedilni rezultat ali rezultat s kodo z ohranjeno natančno identiteto hibridne izdaje Micro.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve ibm-granite/granite-4.0-h-micro | 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 $0.000034 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000224 / 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 $0.000034 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000224 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "ibm-granite/granite-4.0-h-micro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'ibm-granite/granite-4.0-h-micro', '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': 'ibm-granite/granite-4.0-h-micro', '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 ibm-granite/granite-4.0-h-micro
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Extract traceable requirements\n\nExtract requirements from this passage: '[R1] Export filenames must include the report ID. [R2] Reports with no rows must still include column headings. [R3] Files are encoded as UTF-8.' Return a table with requirement ID, implementation requirement and the exact supporting sentence. Keep each requirement separate and add no implementation details absent from the source.A three-row table retaining each ID, requirement and exact source sentence.Check every extracted requirement maps one-to-one to R1, R2 or R3 without added conditions.