Source: https://ailoot.ai/models/sl/meta-llama-llama-3-1-70b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sl/meta-llama-llama-3-1-70b-instruct/
Language: sl

# Meta: Llama 3.1 70B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sl/meta-llama-llama-3-1-70b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sl/meta-llama-llama-3-1-70b-instruct/facts.json)

## [Meta: Llama 3.1 70B Instruct](https://ailoot.ai/models/sl/meta-llama-llama-3-1-70b-instruct/)

Llama 3.1 70B Instruct je Metin besedilni model za večjezični dialog, sklepanje o dokumentih in kodo. Njegova izdaja s 70B parametri, prilagojena navodilom, uporablja pozornost z združenimi poizvedbami, proizvajalčev kontekst 128k in dokumentirane pogovorne oblike klicanja orodij; izhod sta besedilo in koda.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`](https://ailoot.ai/models/sl/meta-llama-llama-3-1-70b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`](https://ailoot.ai/models/sl/meta-llama-llama-3-1-70b-instruct/#method-1)

O modelu

Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.

Llama 3.1 70B Instruct je Metin besedilni model s 70 milijardami parametrov, optimiziran za večjezični dialog in zahteve, namenjene pomočniku. Gre za različico, prilagojeno navodilom, znotraj družine, ki vključuje tudi velikosti 8B in 405B ter ločene predhodno naučene modele. Sprejema besedilo in vrača večjezično besedilo ali kodo; imenovana izdaja 70B ohranja lastno velikost in identiteto.

Podatki o modelu in učenje

Izdaja uporablja avtoregresijsko arhitekturo Transformer s pozornostjo z združenimi poizvedbami. Prilagojeni modeli so usklajeni z nadzorovanim dodatnim učenjem in učenjem s krepitvijo na podlagi človeških povratnih informacij. To so učne stopnje za koristno pogovorno vedenje, ne imenovano stikalo med ločenima načinoma sklepanja in brez sklepanja med izvajanjem.

Proizvajalec za besedilne modele dokumentira kontekst 128k in uradno podpira angleščino, nemščino, francoščino, italijanščino, portugalščino, hindijščino, španščino in tajščino. Učenje vključuje širšo jezikovno zbirko, kar ne pomeni enake podpore za vsak jezik. Pred zahtevo za večjezični izdelek določite jezik izhoda, izrazje in bralca.

Korpus za predhodno učenje družine je opisan kot približno petnajst bilijonov žetonov, s presečnim datumom december 2023. Dodatno učenje vključuje zbirke z navodili in več kot petindvajset milijonov sintetičnih primerov. Presečni datum je meja učnih podatkov; vprašanje, odvisno od novejših ali zasebnih informacij, potrebuje te informacije v nalogi ali kot odgovor povezanega vira.

Klepet s pomočnikom in analiza virov

Izdaja Instruct je namenjena odgovarjanju na pogovorno zahtevo, predhodno naučena različica pa je osnova, ki jo je mogoče prilagoditi drugim nalogam ustvarjanja. Za odgovor na podlagi virov podajte vprašanje in odlomke, ki določajo rezultat. Označite vire in zahtevajte podporni razdelek ali trditev ob vsaki ugotovitvi.

Praktična primerjava lahko vsebuje dva postopka ter zahteva skupne pogoje, razlike in nerešena nasprotja. Nastali vodnik lahko ohrani prvotno zaporedje in pogoje, pod katerimi velja vsako dejanje. Naloga urejanja dokumenta lahko določi občinstvo, dejstva, ki morajo ostati, in ali naj bo končni izdelek samo popravljen odlomek ali odlomek z razlago.

Pri daljšem odgovoru navedite zahtevane razdelke in namen vsakega. Velik kontekst lahko ohrani povezano gradivo skupaj, končni rezultat pa ostane jedrnata matrika ali razlaga. Identiteta virov in dobro opredeljeno vprašanje sta pomembnejša od preprostega vključevanja vseh razpoložljivih dokumentov.

Koda in ustvarjeni primeri

Dokumentirani izhod vključuje kodo. Za predlagano izvedbo podajte jezik, tipe vhodov, pričakovani rezultat in vmesnik, ki mora ostati združljiv. Kadar gre za popravek, vključite obstoječi fragment in pomembne deklaracije. Kodo zahtevajte ločeno od predpostavk in primerov, da jo je mogoče pregledati v naslednjem razvojnem koraku.

Za razlago kode podajte vhod, ki mu je treba slediti, in vprašajte, kako podana funkcija doseže vrnjeno vrednost. Za matematično razlago opredelite simbole in predpostavke ter navedite, ali naj bo rezultat točen, približen ali dokaz. Ustvarjanje kode in zapisano sklepanje sama ne prevedeta programa ali izvedeta izračuna.

Proizvajalec med uporabami družine navaja tudi ustvarjanje sintetičnih podatkov in destilacijo. Besedilna naloga lahko zahteva raznolike primere v določeni obliki, ob ohranjanju podanih pravil. Primernost teh primerov za nadaljnje učenje je ločena odločitev aplikacije; sam besedilni izhod ni neodvisno preverjanje njihove pravilnosti.

Oblika pogovora in orodja

Kartica prikazuje ločena sistemska in uporabniška sporočila z ustrezno predlogo klepeta. Sistemsko navodilo uporabite za vlogo, ton in trajna pravila odgovarjanja, uporabniška zahteva pa naj vsebuje dejanski problem in vire. Ohranite pomembna prejšnja sporočila pri nadaljnji zahtevi, ki gradi na prejšnjem odgovoru.

Llama 3.1 podpira več dokumentiranih oblik uporabe orodij. Aplikacija poda funkcije in parametre, model pripravi predlagani klic, aplikacija ga izvede in njegov rezultat doda pogovoru. Naslednje ustvarjanje lahko uporabi ta rezultat. Kratek primer v kartici izrecno prikazuje dodajanje pomočnikovega klica in nato rezultata orodja; izbira funkcije je ločena od izvedbe njene operacije.

Pri poizvedbi navedite, katera informacija je potrebna, in opredelite funkcijo, ki jo vrne. Pred zahtevo za končno razlago ohranite dejansko vrnjeno vrednost ob izvornem klicu. Pri izračunu razlikujte med operacijo, ki jo predlaga model, in rezultatom, ki ga vrne kalkulator. Izvorna oblika orodij in vidni prikaz ovojnega vmesnika morata ohraniti lastne dokumentirane konvencije.

Izdaja in praktične omejitve

Nastavitev ustvarjanja 256 žetonov v prebrani kartici je primer uporabe in ne neodvisno navedena največja izhodna zmogljivost. Kontekst 128k se nanaša na gradivo in ustvarjeni pogovor znotraj nastavljene izdaje. Ne nadomeščajte ga s kontekstom ali slikovnimi zmožnostmi Llama 4 ali z velikostjo druge različice Llama 3.1.

To je samo besedilni model Instruct. Slika, posnetek ali video potrebuje pripravo ustrezne vsebine prek druge komponente. Zunanje pridobivanje informacij, izvajanje programov in spremembe datotek prav tako pripadajo aplikaciji, povezani s pomočnikom. Ohranite točno izdajo 70B Instruct in zahtevajte z viri povezano razlago, popravljen dokument, kodo ali strukturirano besedilo, ki ga potrebuje naloga.

Praktična naloga

### Praktična naloga

Tehnični primer v angleščini

```
Produce a bilingual maintenance notice

Write a maintenance notice in English and Spanish from these facts: warehouse entrance B closes on Tuesday from 08:00 to 11:00; deliveries must use entrance A; pedestrian access is unchanged. Use three short sentences per language and preserve entrance letters and times. Do not add a date, delay estimate or closure of pedestrian access.
```

#### Pričakovani rezultat

```
Two labelled language blocks with equivalent three-sentence notices.
```

#### Preverjanje rezultata

```
Compare both versions for entrance A/B, Tuesday, the time range and unchanged pedestrian access.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&fmt=chat)

Meta /`meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`

### Začetek

Llama 3.1 70B Instruct je Metin besedilni model za večjezični dialog, sklepanje o dokumentih in kodo. Njegova izdaja s 70B parametri, prilagojena navodilom, uporablja pozornost z združenimi poizvedbami, proizvajalčev kontekst 128k in dokumentirane pogovorne oblike klicanja orodij; izhod sta besedilo in koda.

Dovoljeni vhodi

Besedilo

Rezultati

Besedilo

### Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Vhod

`text`

Izhod

`text`

Izhodni format

json ali SSE

| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Polje`model` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve meta-llama/llama-3.1-70b-instruct | Privzeto— |
| Polje`messages` | Vrsta`message[]` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
| Polje`messages[].role` | Vrsta`string` | 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— |
| Polje`messages[].content` | Vrsta`string\|content_part[]\|null` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].tool_calls` | Vrsta`tool_call[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].tool_call_id` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
| Polje`messages[].name` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].reasoning_content` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
| Polje`messages[].reasoning_details` | Vrsta`object\|array` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`max_tokens` | Vrsta`integer` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`max_completion_tokens` | Vrsta`integer` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`stream` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
| Polje`stream_options.include_usage` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`temperature` | Vrsta`number` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`top_p` | Vrsta`number` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`stop` | Vrsta`string\|string[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`tools` | Vrsta`function_tool[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`tools[].type` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`tools[].function.name` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
| Polje`tools[].function.description` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`tools[].function.parameters` | Vrsta`JSON_schema` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`tool_choice` | Vrsta`string\|object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`parallel_tool_calls` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`response_format` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`reasoning_effort` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`reasoning` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`service_tier` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`instructions` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
| Polje`functions` | Vrsta`function[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`function_call` | Vrsta`string\|object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`prompt_cache_options` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`modalities` | Vrsta`string[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
| Polje`provider` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
| Polje`cache_control.ttl` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |

Kombinacije vhodnih gradiv

**Besedilo** · Besedilo UTF8

`messages[].content`

Parametri in življenjski cikel metode

| Parameter | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parameter`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parameter`material_types` | Specifikacijatext |
| Parameter`messages` | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
| Parameter`file_material` | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
| Parameter`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
| Parameter`output_modalities` | Specifikacijatext |
| Parameter`hosted_operations` | Specifikacijafalse |
| Parameter`multimodal_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.

### Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način

Standardna tarifa Ko je izbran hitri način

Način flex

Standardna tarifa Ko je izbran način flex

Najvišja raven razmišljanja

Standardna tarifa Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

#### Cene Ailoot

#### Cene po nastavitvah

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 **$0.00144** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.00144** / 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 **$0.00144** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.00144** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/reserve/)

### Primeri zahtev

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKTok Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta-llama/llama-3.1-70b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='meta-llama/llama-3.1-70b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Prejmi in shrani rezultate

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ali SSE

##### Ohrani vse dokončane rezultate

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.

##### Če je treba preveriti izvirni odgovor

Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.

Polja odgovora

| Polje | Vrsta |
| --- | --- |
| Polje`choices[].index` | Vrstainteger |
| Polje`choices[].message.content` | Vrstastring\|null |
| Polje`choices[].message.tool_calls` | Vrstatool\_call\[\] |
| Polje`choices[].message.reasoning_content` | Vrstastring |
| Polje`choices[].message.reasoning_details` | Vrstaobject\|array |
| Polje`choices[].finish_reason` | Vrstastring\|null |
| Polje`usage` | Vrstaobject |

Napake in naslednji koraki

| 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. |

### Druga imena

#### Druga imena modelov

**Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&fmt=chat)

#### Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

#### Povezani ID-ji za klic

[`meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`

[`meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&fmt=messages)

Meta /`meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`

### Začetek

Llama 3.1 70B Instruct je Metin besedilni model za večjezični dialog, sklepanje o dokumentih in kodo. Njegova izdaja s 70B parametri, prilagojena navodilom, uporablja pozornost z združenimi poizvedbami, proizvajalčev kontekst 128k in dokumentirane pogovorne oblike klicanja orodij; izhod sta besedilo in koda.

Dovoljeni vhodi

Besedilo

Rezultati

json · sse

### Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Vhod

`text`

Izhod

`json`, `sse`

Izhodni format

JSON ali SSE

| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Polje`model` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve meta-llama/llama-3.1-70b-instruct | Privzeto— |
| Polje`messages` | Vrsta`message[]` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].role` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
| Polje`messages[].content` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`max_tokens` | Vrsta`integer` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`stream` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |

Kombinacije vhodnih gradiv

**Besedilo** · Besedilo UTF-8

`niz messages[].content`

Parametri in življenjski cikel metode

| Parameter | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parameter`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parameter`material_types` | Specifikacijatext |
| Parameter`text_file_material` | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |

Življenjski cikel: `synchronous_or_streamed`

### Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način

Standardna tarifa Ko je izbran hitri način

Način flex

Standardna tarifa Ko je izbran način flex

Najvišja raven razmišljanja

Standardna tarifa Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

#### Cene Ailoot

#### Cene po nastavitvah

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 **$0.00144** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.00144** / 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 **$0.00144** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.00144** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/reserve/)

### Primeri zahtev

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Popolno minimalno telo zahteve JSONcurl · uporabite svoj dokument UTF-8Python · shranite celoten rezultat

```json
{
  "model": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.1-70b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.1-70b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Prejmi in shrani rezultate

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ali SSE

##### Ohrani vse dokončane rezultate

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.

##### Če je treba preveriti izvirni odgovor

Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.

Polja odgovora

| Polje | Vrsta |
| --- | --- |
| Polje`id` | Vrstastring |
| Polje`model` | Vrstastring |
| Polje`content[]` | Vrstatext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Polje`stop_reason` | Vrstastring\|null |
| Polje`usage` | Vrstaobject |

Napake in naslednji koraki

| 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. |

### Druga imena

#### Druga imena modelov

**Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&fmt=messages)

#### Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

#### Povezani ID-ji za klic

[`meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.1-70b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Meta: Llama 3.1 70B Instruct

Kateri vhodi in rezultati so na voljo?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Katera polja uporablja zahteva?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Katere omejitve veljajo?

`POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.1-70b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

Ailoot povežite s Claude Code, OpenCode, Hermes ali svojo aplikacijo.

## Podjetje in njegov portfelj projektov

Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah.

## Žetone kupujte s popustom.

Naročniški popust za redno delo. Promocijske kode prinesejo do 50% popusta na nakup žetonov.

Naročnina

Za redne zahteve izberite paket s popustom.

Promocijska koda do 50%

Kodo vnesite ob nakupu. Cena se preračuna po veljavni akciji.

Poraba v zgodovini

Za vsako zahtevo se shranijo model, žetoni in znesek.

[Izberite naročnino](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/subscriptions/) · [Oglejte si cene modelov](https://ailoot.ai/models/sl/)

## API povežite z izdelkom, ki ga prodajate.

SaaS, aplikacije in boti po ponudbi in licenčni pogodbi Ailoot. Za nadaljnjo prodajo zaprosite za preprodajno licenco.

Komercialna aplikacija

Ustvarjanje besedila, slik, videa in zvoka vključite v plačljive funkcije svoje storitve.

Licenca za preprodajalca

Pošljite opis projekta in shemo dostopa. Zahtevajte pisne pogoje uporabe in nadaljnje prodaje.

Dokumenti na strani

Ponudba, licenčna pogodba in politika obdelave podatkov so dostopne pred povezavo.

[Zaprosite za preprodajno licenco](mailto:support@ailoot.ai) · [Ponudba in licenčna pogodba](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sl)

## Ailoot · Podjetje in njegov portfelj projektov





Ailoot temelji na pridobljenih operativnih izkušnjah, široki bazi strank, stabilni storitvi in stalnem spremljanju KPI.





Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah.





Ailoot te operativne izkušnje uporablja za dostop prek API do funkcij umetne inteligence v izdelkih strank, agentih, aplikacijah in avtomatizacijah.
