Llama 3.1 8B Instruct je Metin besedilni model z osmimi milijardami parametrov za večjezični dialog in pomočnike, ki sledijo navodilom. Sprejema pisni pogovor in izvorno gradivo ter ustvarja besedilo ali kodo. Gre za izdajo Instruct velikosti 8B, ločeno od predhodno naučene osnove ter modelov 70B in 405B iz iste družine.
Arhitektura, kontekst in jeziki
Model uporablja avtoregresijsko arhitekturo Transformer s pozornostjo z združenimi poizvedbami. Družina, prilagojena navodilom, uporablja nadzorovano dodatno učenje in učenje s krepitvijo na podlagi človeških povratnih informacij za usklajevanje pogovornih odgovorov. Proizvajalec za to besedilno izdajo dokumentira kontekst 128k; to ni slikovna ali dolgokontekstna specifikacija poznejšega modela Llama 4.
Osem uradno podprtih jezikov je angleščina, nemščina, francoščina, italijanščina, portugalščina, hindijščina, španščina in tajščina. Podatki za predhodno učenje zajemajo širšo zbirko, ki se razlikuje od jezikov, izrecno podprtih v kartici. Navedite končni jezik ter imena, identifikatorje spremenljivk ali izraze, ki morajo v večjezičnem rezultatu ostati nespremenjeni.
Družina je predhodno naučena na približno petnajstih bilijonih žetonov, s presečnim datumom podatkov december 2023. Dodatno učenje vključuje gradivo z navodili in več kot petindvajset milijonov sintetičnih primerov. To opisuje učenje modela, ne dostopa do zasebne zbirke znanja ali informacij v živo ob novem vprašanju.
Določene besedilne operacije
Zahteva za podporo lahko vsebuje uporabnikovo sporočilo in pomembne referenčne odlomke ter zahteva odgovor in pogoj, ki ga podpira. Kompakten zapis lahko loči težavo, že posredovane informacije in naslednji potrebni korak. Če mora aplikacija obdelati ta rezultat, določite imena polj in ravnanje z manjkajočimi vrednostmi.
Za povzemanje priložite dejanski odlomek ali izmenjavo ter določite občinstvo, dolžino in dejstva, ki jih je treba ohraniti. Zahtevajte odločitve ali nerešena vprašanja, povezana z eno temo, namesto neusmerjenega povzetka nepovezanega gradiva. Nadaljnja zahteva lahko prosi za krajši odgovor ali jasnejšo razlago enega pogoja, ob tem pa ohrani ista izvorna dejstva.
Pri urejanju določite bralca in ton ter pomen, ki mora ostati nespremenjen. Praktična naloga lahko zahteva jasnejše sporočilo, ki mu sledi kratek seznam sprememb, ali samo popravljeno sporočilo, če bo uporabljeno neposredno. Naloga razvrščanja naj poda dovoljene oznake in razlike med njimi, namesto da se pri opredelitvi pravila zanaša na ime oznake.
Ustvarjanje kode in primerov
Dokumentirani izhod vključuje tudi kodo. Pred zahtevo za funkcijo navedite jezik, zahtevane vhode in pričakovani rezultat. Za razlago podajte obstoječo funkcijo in konkreten vhod ter vprašajte, kateri koraki določajo njeno vrnjeno vrednost. Za popravek vključite opaženo napako in nameravano vedenje ter ohranite vmesnik, ki mora ostati združljiv.
Uporaben izhod lahko loči predlagano kodo, njene predpostavke in vzorčne vhode. Dejansko prevajanje, izvajanje ali spreminjanje repozitorija opravi aplikacija ali razvijalec. Zapisana izvorna koda je izdelek za pregled, ne opravljena zunanja operacija zgolj zato, ker jo je model vrnil.
Družina podpira tudi uporabo ustvarjenega izhoda za sintetične primere in destilacijo. Določena besedilna zahteva lahko ustvari različice po podanih pravilih in v določeni obliki. Ohranite pravila in oznake, da je mogoče pregledati vsak primer; ustvarjeni primeri sami ne dokazujejo pravilnosti učne zbirke podatkov.
Pogovorne vloge in uporaba orodij
Kartica modela prikazuje predlogo klepeta z ločenimi sistemskimi in uporabniškimi sporočili. V sistemskem kontekstu določite vlogo pomočnika in zahteve za odgovor, nato pa kot nalogo podajte vprašanje in izvorno gradivo. Ohranite pomembna prejšnja sporočila, kadar zastavite nadaljnje vprašanje ali podate nove dokaze, ki spremenijo rezultat.
Llama 3.1 dokumentira več oblik uporabe orodij. Aplikacija opiše funkcijo, model ustvari predlagani klic in argumente, aplikacija ga izvede in vrne rezultat z vlogo orodja. Naslednji odgovor lahko nato uporabi vrnjene informacije. V pogovoru ohranite povezavo med izvorno operacijo in rezultatom.
Poizvedba lahko na primer vrne trenutno referenčno vrednost, ki manjka v odlomku, ali pa računsko orodje poda številčni rezultat, potreben za razlago. Pomočnik z orodji potrebuje te operacije iz okolja. Besedilno delovanje modela samo po sebi ne vzpostavi povezave z zunanjim virom in ne izvede dejanja s stranskim učinkom.
Praktične meje
Proizvajalčevo oznako konteksta 128k je treba ohraniti ob točno določeni izdaji 8B Instruct in ustrezni konfiguraciji. Primer ustvarjanja 256 žetonov je le izbira pri uporabi; prebrani viri ne navajajo ločene trde omejitve zmogljivosti odgovora. Velikost 8B ne sme prevzeti števila parametrov drugega člana ali imenovanih nastavitev sklepanja iz druge družine.
To je samo besedilni model. Slikovni vhod, razumevanje zvoka in ustvarjanje govora zahtevajo ločeno opredeljene komponente. Preden podate gradivo, določite končni izdelek: jedrnat odgovor, izluščeni zapis, popravljen odlomek, razlago ali predlog kode. Ohranite izvorne informacije, potrebne za pregled pomena in oblike tega izdelka.
", "aboutText": "Llama 3.1 8B Instruct je Metin besedilni model z osmimi milijardami parametrov za večjezični dialog in pomočnike, ki sledijo navodilom. Sprejema pisni pogovor in izvorno gradivo ter ustvarja besedilo ali kodo. Gre za izdajo Instruct velikosti 8B, ločeno od predhodno naučene osnove ter modelov 70B in 405B iz iste družine.\n\nArhitektura, kontekst in jeziki\n\nModel uporablja avtoregresijsko arhitekturo Transformer s pozornostjo z združenimi poizvedbami. Družina, prilagojena navodilom, uporablja nadzorovano dodatno učenje in učenje s krepitvijo na podlagi človeških povratnih informacij za usklajevanje pogovornih odgovorov. Proizvajalec za to besedilno izdajo dokumentira kontekst 128k; to ni slikovna ali dolgokontekstna specifikacija poznejšega modela Llama 4.\n\nOsem uradno podprtih jezikov je angleščina, nemščina, francoščina, italijanščina, portugalščina, hindijščina, španščina in tajščina. Podatki za predhodno učenje zajemajo širšo zbirko, ki se razlikuje od jezikov, izrecno podprtih v kartici. Navedite končni jezik ter imena, identifikatorje spremenljivk ali izraze, ki morajo v večjezičnem rezultatu ostati nespremenjeni.\n\nDružina je predhodno naučena na približno petnajstih bilijonih žetonov, s presečnim datumom podatkov december 2023. Dodatno učenje vključuje gradivo z navodili in več kot petindvajset milijonov sintetičnih primerov. To opisuje učenje modela, ne dostopa do zasebne zbirke znanja ali informacij v živo ob novem vprašanju.\n\nDoločene besedilne operacije\n\nZahteva za podporo lahko vsebuje uporabnikovo sporočilo in pomembne referenčne odlomke ter zahteva odgovor in pogoj, ki ga podpira. Kompakten zapis lahko loči težavo, že posredovane informacije in naslednji potrebni korak. Če mora aplikacija obdelati ta rezultat, določite imena polj in ravnanje z manjkajočimi vrednostmi.\n\nZa povzemanje priložite dejanski odlomek ali izmenjavo ter določite občinstvo, dolžino in dejstva, ki jih je treba ohraniti. Zahtevajte odločitve ali nerešena vprašanja, povezana z eno temo, namesto neusmerjenega povzetka nepovezanega gradiva. Nadaljnja zahteva lahko prosi za krajši odgovor ali jasnejšo razlago enega pogoja, ob tem pa ohrani ista izvorna dejstva.\n\nPri urejanju določite bralca in ton ter pomen, ki mora ostati nespremenjen. Praktična naloga lahko zahteva jasnejše sporočilo, ki mu sledi kratek seznam sprememb, ali samo popravljeno sporočilo, če bo uporabljeno neposredno. Naloga razvrščanja naj poda dovoljene oznake in razlike med njimi, namesto da se pri opredelitvi pravila zanaša na ime oznake.\n\nUstvarjanje kode in primerov\n\nDokumentirani izhod vključuje tudi kodo. Pred zahtevo za funkcijo navedite jezik, zahtevane vhode in pričakovani rezultat. Za razlago podajte obstoječo funkcijo in konkreten vhod ter vprašajte, kateri koraki določajo njeno vrnjeno vrednost. Za popravek vključite opaženo napako in nameravano vedenje ter ohranite vmesnik, ki mora ostati združljiv.\n\nUporaben izhod lahko loči predlagano kodo, njene predpostavke in vzorčne vhode. Dejansko prevajanje, izvajanje ali spreminjanje repozitorija opravi aplikacija ali razvijalec. Zapisana izvorna koda je izdelek za pregled, ne opravljena zunanja operacija zgolj zato, ker jo je model vrnil.\n\nDružina podpira tudi uporabo ustvarjenega izhoda za sintetične primere in destilacijo. Določena besedilna zahteva lahko ustvari različice po podanih pravilih in v določeni obliki. Ohranite pravila in oznake, da je mogoče pregledati vsak primer; ustvarjeni primeri sami ne dokazujejo pravilnosti učne zbirke podatkov.\n\nPogovorne vloge in uporaba orodij\n\nKartica modela prikazuje predlogo klepeta z ločenimi sistemskimi in uporabniškimi sporočili. V sistemskem kontekstu določite vlogo pomočnika in zahteve za odgovor, nato pa kot nalogo podajte vprašanje in izvorno gradivo. Ohranite pomembna prejšnja sporočila, kadar zastavite nadaljnje vprašanje ali podate nove dokaze, ki spremenijo rezultat.\n\nLlama 3.1 dokumentira več oblik uporabe orodij. Aplikacija opiše funkcijo, model ustvari predlagani klic in argumente, aplikacija ga izvede in vrne rezultat z vlogo orodja. Naslednji odgovor lahko nato uporabi vrnjene informacije. V pogovoru ohranite povezavo med izvorno operacijo in rezultatom.\n\nPoizvedba lahko na primer vrne trenutno referenčno vrednost, ki manjka v odlomku, ali pa računsko orodje poda številčni rezultat, potreben za razlago. Pomočnik z orodji potrebuje te operacije iz okolja. Besedilno delovanje modela samo po sebi ne vzpostavi povezave z zunanjim virom in ne izvede dejanja s stranskim učinkom.\n\nPraktične meje\n\nProizvajalčevo oznako konteksta 128k je treba ohraniti ob točno določeni izdaji 8B Instruct in ustrezni konfiguraciji. Primer ustvarjanja 256 žetonov je le izbira pri uporabi; prebrani viri ne navajajo ločene trde omejitve zmogljivosti odgovora. Velikost 8B ne sme prevzeti števila parametrov drugega člana ali imenovanih nastavitev sklepanja iz druge družine.\n\nTo je samo besedilni model. Slikovni vhod, razumevanje zvoka in ustvarjanje govora zahtevajo ločeno opredeljene komponente. Preden podate gradivo, določite končni izdelek: jedrnat odgovor, izluščeni zapis, popravljen odlomek, razlago ali predlog kode. Ohranite izvorne informacije, potrebne za pregled pomena in oblike tega izdelka.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Translate a delivery notice into German\n\nTranslate this customer notice into German: 'Order BN-42 will leave our warehouse on Thursday. Delivery normally takes three business days. We will send tracking details after dispatch.' Preserve BN-42, distinguish dispatch from delivery and use a polite professional tone. Return only the translation; do not turn the normal transit time into a guaranteed arrival date.One German customer notice preserving the identifier, event sequence and qualified transit time.The translation distinguishes warehouse dispatch from delivery and retains the word's sense of a normal estimate.meta-llama/llama-3.1-8b-instructLlama 3.1 8B Instruct je Metin manjši besedilni model za sledenje navodilom, namenjen večjezičnemu dialogu, povzetkom in odgovorom na podlagi virov. Ima 8B parametrov, proizvajalčev kontekst 128k, pozornost z združenimi poizvedbami in dokumentirane oblike uporabe orodij; vrača besedilo ali kodo.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Llama 3.1 8B Instruct je Metin besedilni model z osmimi milijardami parametrov za večjezični dialog in pomočnike, ki sledijo navodilom. Sprejema pisni pogovor in izvorno gradivo ter ustvarja besedilo ali kodo. Gre za izdajo Instruct velikosti 8B, ločeno od predhodno naučene osnove ter modelov 70B in 405B iz iste družine.
Arhitektura, kontekst in jeziki
Model uporablja avtoregresijsko arhitekturo Transformer s pozornostjo z združenimi poizvedbami. Družina, prilagojena navodilom, uporablja nadzorovano dodatno učenje in učenje s krepitvijo na podlagi človeških povratnih informacij za usklajevanje pogovornih odgovorov. Proizvajalec za to besedilno izdajo dokumentira kontekst 128k; to ni slikovna ali dolgokontekstna specifikacija poznejšega modela Llama 4.
Osem uradno podprtih jezikov je angleščina, nemščina, francoščina, italijanščina, portugalščina, hindijščina, španščina in tajščina. Podatki za predhodno učenje zajemajo širšo zbirko, ki se razlikuje od jezikov, izrecno podprtih v kartici. Navedite končni jezik ter imena, identifikatorje spremenljivk ali izraze, ki morajo v večjezičnem rezultatu ostati nespremenjeni.
Družina je predhodno naučena na približno petnajstih bilijonih žetonov, s presečnim datumom podatkov december 2023. Dodatno učenje vključuje gradivo z navodili in več kot petindvajset milijonov sintetičnih primerov. To opisuje učenje modela, ne dostopa do zasebne zbirke znanja ali informacij v živo ob novem vprašanju.
Določene besedilne operacije
Zahteva za podporo lahko vsebuje uporabnikovo sporočilo in pomembne referenčne odlomke ter zahteva odgovor in pogoj, ki ga podpira. Kompakten zapis lahko loči težavo, že posredovane informacije in naslednji potrebni korak. Če mora aplikacija obdelati ta rezultat, določite imena polj in ravnanje z manjkajočimi vrednostmi.
Za povzemanje priložite dejanski odlomek ali izmenjavo ter določite občinstvo, dolžino in dejstva, ki jih je treba ohraniti. Zahtevajte odločitve ali nerešena vprašanja, povezana z eno temo, namesto neusmerjenega povzetka nepovezanega gradiva. Nadaljnja zahteva lahko prosi za krajši odgovor ali jasnejšo razlago enega pogoja, ob tem pa ohrani ista izvorna dejstva.
Pri urejanju določite bralca in ton ter pomen, ki mora ostati nespremenjen. Praktična naloga lahko zahteva jasnejše sporočilo, ki mu sledi kratek seznam sprememb, ali samo popravljeno sporočilo, če bo uporabljeno neposredno. Naloga razvrščanja naj poda dovoljene oznake in razlike med njimi, namesto da se pri opredelitvi pravila zanaša na ime oznake.
Ustvarjanje kode in primerov
Dokumentirani izhod vključuje tudi kodo. Pred zahtevo za funkcijo navedite jezik, zahtevane vhode in pričakovani rezultat. Za razlago podajte obstoječo funkcijo in konkreten vhod ter vprašajte, kateri koraki določajo njeno vrnjeno vrednost. Za popravek vključite opaženo napako in nameravano vedenje ter ohranite vmesnik, ki mora ostati združljiv.
Uporaben izhod lahko loči predlagano kodo, njene predpostavke in vzorčne vhode. Dejansko prevajanje, izvajanje ali spreminjanje repozitorija opravi aplikacija ali razvijalec. Zapisana izvorna koda je izdelek za pregled, ne opravljena zunanja operacija zgolj zato, ker jo je model vrnil.
Družina podpira tudi uporabo ustvarjenega izhoda za sintetične primere in destilacijo. Določena besedilna zahteva lahko ustvari različice po podanih pravilih in v določeni obliki. Ohranite pravila in oznake, da je mogoče pregledati vsak primer; ustvarjeni primeri sami ne dokazujejo pravilnosti učne zbirke podatkov.
Pogovorne vloge in uporaba orodij
Kartica modela prikazuje predlogo klepeta z ločenimi sistemskimi in uporabniškimi sporočili. V sistemskem kontekstu določite vlogo pomočnika in zahteve za odgovor, nato pa kot nalogo podajte vprašanje in izvorno gradivo. Ohranite pomembna prejšnja sporočila, kadar zastavite nadaljnje vprašanje ali podate nove dokaze, ki spremenijo rezultat.
Llama 3.1 dokumentira več oblik uporabe orodij. Aplikacija opiše funkcijo, model ustvari predlagani klic in argumente, aplikacija ga izvede in vrne rezultat z vlogo orodja. Naslednji odgovor lahko nato uporabi vrnjene informacije. V pogovoru ohranite povezavo med izvorno operacijo in rezultatom.
Poizvedba lahko na primer vrne trenutno referenčno vrednost, ki manjka v odlomku, ali pa računsko orodje poda številčni rezultat, potreben za razlago. Pomočnik z orodji potrebuje te operacije iz okolja. Besedilno delovanje modela samo po sebi ne vzpostavi povezave z zunanjim virom in ne izvede dejanja s stranskim učinkom.
Praktične meje
Proizvajalčevo oznako konteksta 128k je treba ohraniti ob točno določeni izdaji 8B Instruct in ustrezni konfiguraciji. Primer ustvarjanja 256 žetonov je le izbira pri uporabi; prebrani viri ne navajajo ločene trde omejitve zmogljivosti odgovora. Velikost 8B ne sme prevzeti števila parametrov drugega člana ali imenovanih nastavitev sklepanja iz druge družine.
To je samo besedilni model. Slikovni vhod, razumevanje zvoka in ustvarjanje govora zahtevajo ločeno opredeljene komponente. Preden podate gradivo, določite končni izdelek: jedrnat odgovor, izluščeni zapis, popravljen odlomek, razlago ali predlog kode. Ohranite izvorne informacije, potrebne za pregled pomena in oblike tega izdelka.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve meta-llama/llama-3.1-8b-instruct | 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 $0.00044 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00044 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00044 / 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 $0.00044 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00044 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00044 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct", "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='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',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='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',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 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
meta-llama/llama-3.1-8b-instructLlama 3.1 8B Instruct je Metin manjši besedilni model za sledenje navodilom, namenjen večjezičnemu dialogu, povzetkom in odgovorom na podlagi virov. Ima 8B parametrov, proizvajalčev kontekst 128k, pozornost z združenimi poizvedbami in dokumentirane oblike uporabe orodij; vrača besedilo ali kodo.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Llama 3.1 8B Instruct je Metin besedilni model z osmimi milijardami parametrov za večjezični dialog in pomočnike, ki sledijo navodilom. Sprejema pisni pogovor in izvorno gradivo ter ustvarja besedilo ali kodo. Gre za izdajo Instruct velikosti 8B, ločeno od predhodno naučene osnove ter modelov 70B in 405B iz iste družine.
Arhitektura, kontekst in jeziki
Model uporablja avtoregresijsko arhitekturo Transformer s pozornostjo z združenimi poizvedbami. Družina, prilagojena navodilom, uporablja nadzorovano dodatno učenje in učenje s krepitvijo na podlagi človeških povratnih informacij za usklajevanje pogovornih odgovorov. Proizvajalec za to besedilno izdajo dokumentira kontekst 128k; to ni slikovna ali dolgokontekstna specifikacija poznejšega modela Llama 4.
Osem uradno podprtih jezikov je angleščina, nemščina, francoščina, italijanščina, portugalščina, hindijščina, španščina in tajščina. Podatki za predhodno učenje zajemajo širšo zbirko, ki se razlikuje od jezikov, izrecno podprtih v kartici. Navedite končni jezik ter imena, identifikatorje spremenljivk ali izraze, ki morajo v večjezičnem rezultatu ostati nespremenjeni.
Družina je predhodno naučena na približno petnajstih bilijonih žetonov, s presečnim datumom podatkov december 2023. Dodatno učenje vključuje gradivo z navodili in več kot petindvajset milijonov sintetičnih primerov. To opisuje učenje modela, ne dostopa do zasebne zbirke znanja ali informacij v živo ob novem vprašanju.
Določene besedilne operacije
Zahteva za podporo lahko vsebuje uporabnikovo sporočilo in pomembne referenčne odlomke ter zahteva odgovor in pogoj, ki ga podpira. Kompakten zapis lahko loči težavo, že posredovane informacije in naslednji potrebni korak. Če mora aplikacija obdelati ta rezultat, določite imena polj in ravnanje z manjkajočimi vrednostmi.
Za povzemanje priložite dejanski odlomek ali izmenjavo ter določite občinstvo, dolžino in dejstva, ki jih je treba ohraniti. Zahtevajte odločitve ali nerešena vprašanja, povezana z eno temo, namesto neusmerjenega povzetka nepovezanega gradiva. Nadaljnja zahteva lahko prosi za krajši odgovor ali jasnejšo razlago enega pogoja, ob tem pa ohrani ista izvorna dejstva.
Pri urejanju določite bralca in ton ter pomen, ki mora ostati nespremenjen. Praktična naloga lahko zahteva jasnejše sporočilo, ki mu sledi kratek seznam sprememb, ali samo popravljeno sporočilo, če bo uporabljeno neposredno. Naloga razvrščanja naj poda dovoljene oznake in razlike med njimi, namesto da se pri opredelitvi pravila zanaša na ime oznake.
Ustvarjanje kode in primerov
Dokumentirani izhod vključuje tudi kodo. Pred zahtevo za funkcijo navedite jezik, zahtevane vhode in pričakovani rezultat. Za razlago podajte obstoječo funkcijo in konkreten vhod ter vprašajte, kateri koraki določajo njeno vrnjeno vrednost. Za popravek vključite opaženo napako in nameravano vedenje ter ohranite vmesnik, ki mora ostati združljiv.
Uporaben izhod lahko loči predlagano kodo, njene predpostavke in vzorčne vhode. Dejansko prevajanje, izvajanje ali spreminjanje repozitorija opravi aplikacija ali razvijalec. Zapisana izvorna koda je izdelek za pregled, ne opravljena zunanja operacija zgolj zato, ker jo je model vrnil.
Družina podpira tudi uporabo ustvarjenega izhoda za sintetične primere in destilacijo. Določena besedilna zahteva lahko ustvari različice po podanih pravilih in v določeni obliki. Ohranite pravila in oznake, da je mogoče pregledati vsak primer; ustvarjeni primeri sami ne dokazujejo pravilnosti učne zbirke podatkov.
Pogovorne vloge in uporaba orodij
Kartica modela prikazuje predlogo klepeta z ločenimi sistemskimi in uporabniškimi sporočili. V sistemskem kontekstu določite vlogo pomočnika in zahteve za odgovor, nato pa kot nalogo podajte vprašanje in izvorno gradivo. Ohranite pomembna prejšnja sporočila, kadar zastavite nadaljnje vprašanje ali podate nove dokaze, ki spremenijo rezultat.
Llama 3.1 dokumentira več oblik uporabe orodij. Aplikacija opiše funkcijo, model ustvari predlagani klic in argumente, aplikacija ga izvede in vrne rezultat z vlogo orodja. Naslednji odgovor lahko nato uporabi vrnjene informacije. V pogovoru ohranite povezavo med izvorno operacijo in rezultatom.
Poizvedba lahko na primer vrne trenutno referenčno vrednost, ki manjka v odlomku, ali pa računsko orodje poda številčni rezultat, potreben za razlago. Pomočnik z orodji potrebuje te operacije iz okolja. Besedilno delovanje modela samo po sebi ne vzpostavi povezave z zunanjim virom in ne izvede dejanja s stranskim učinkom.
Praktične meje
Proizvajalčevo oznako konteksta 128k je treba ohraniti ob točno določeni izdaji 8B Instruct in ustrezni konfiguraciji. Primer ustvarjanja 256 žetonov je le izbira pri uporabi; prebrani viri ne navajajo ločene trde omejitve zmogljivosti odgovora. Velikost 8B ne sme prevzeti števila parametrov drugega člana ali imenovanih nastavitev sklepanja iz druge družine.
To je samo besedilni model. Slikovni vhod, razumevanje zvoka in ustvarjanje govora zahtevajo ločeno opredeljene komponente. Preden podate gradivo, določite končni izdelek: jedrnat odgovor, izluščeni zapis, popravljen odlomek, razlago ali predlog kode. Ohranite izvorne informacije, potrebne za pregled pomena in oblike tega izdelka.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve meta-llama/llama-3.1-8b-instruct | 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 $0.00044 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00044 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00044 / 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 $0.00044 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00044 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00044 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', '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': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', '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 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Translate a delivery notice into German\n\nTranslate this customer notice into German: 'Order BN-42 will leave our warehouse on Thursday. Delivery normally takes three business days. We will send tracking details after dispatch.' Preserve BN-42, distinguish dispatch from delivery and use a polite professional tone. Return only the translation; do not turn the normal transit time into a guaranteed arrival date.One German customer notice preserving the identifier, event sequence and qualified transit time.The translation distinguishes warehouse dispatch from delivery and retains the word's sense of a normal estimate.