modeli

Meta: Llama 3.2 1B Instruct

Markdown · JSON

Meta: Llama 3.2 1B Instruct

Llama 3.2 1B Instruct je Metin kompakten besedilni model z 1.23B parametri za dialog, povzemanje, pridobivanje znanja in preoblikovanje poizvedb. Proizvajalec za običajno izdajo navaja kontekst 128k, za ločene kvantizirane različice pa 8k; izhod je večjezično besedilo ali koda.

O modelu

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

Llama 3.2 1B Instruct je Metin kompakten besedilni model, prilagojen navodilom, z 1.23 milijarde parametrov v proizvajalčevi preglednici. Sprejema večjezično besedilo in vrača besedilo ali kodo. Izdaja je namenjena dialogu, pridobivanju znanja, povzemanju, mobilnim pomočnikom za pisanje ter preoblikovanju poizvedb ali pozivov, ne nalogam razumevanja slik, ki jih opravljajo ločene slikovne izdaje Llama.

Podatki o modelu in kontekst

Model uporablja avtoregresijsko arhitekturo Transformer s pozornostjo z združenimi poizvedbami in skupnimi vložitvami. Meta razlikuje med predhodno naučenimi modeli 1B in 3B ter modeli, prilagojenimi navodilom. Ta vnos predstavlja različico 1B Instruct, katere naloga je sledenje uporabnikovi zahtevi v pogovoru, ne delovanje kot predhodno naučena osnova.

Za običajno besedilno izdajo je dokumentiran kontekst 128k. Proizvajalec za svoje kvantizirane besedilne modele ločeno navaja kontekst 8k. Ti konfiguraciji morata ostati ločeni: kvantizacija ne dovoljuje prenosa konteksta običajne izdaje na vsako različico v manjšem zapisu ali sklepanja o nastavljeni zmogljivosti posamezne storitve.

Kontekst uporabite za odlomke in pogovor, ki so pomembni za eno določeno operacijo. Tudi dolg dokument lahko zahteva kratek povzetek, preoblikovano iskalno poizvedbo ali odgovor na podlagi virov. Določite gradivo, ki ga mora rezultat ohraniti, ter dolžino ali polja, ki jih potrebuje naslednji korak aplikacije.

Pridobivanje informacij, povzetki in preoblikovanje

Za povzemanje priložite dejanski odlomek ali pogovor ter določite občinstvo, dolžino in bistvena dejstva. Uporaben rezultat lahko loči osrednjo težavo, že navedene odločitve in odprta vprašanja. Če vir vsebuje več tem, določite, katero naj povzetek zajame, namesto da zahtevate neusmerjeno krajšanje vsega.

Za pridobivanje znanja priložite izbrane izvorne odlomke ali informacije, ki jih vrne komponenta za pridobivanje informacij. Zahtevajte trditev, ki odgovarja na vprašanje, in odlomek, ki jo podpira. Besedilni odgovor modela lahko razloži pridobljene informacije, iskanje po zasebni zbirki pa ostaja delo povezane aplikacije. Model do te zbirke ne dobi dostopa zgolj zaradi oznake primera uporabe za pridobivanje informacij.

Za preoblikovanje poizvedb podajte prvotno vprašanje in namen iskanja. Zahtevajte jedrnato preoblikovanje, ki ohranja entiteto, pogoj in želeno informacijo. Poizvedbo za podporo je mogoče preoblikovati z izrazom za izdelek in pomembnim dejanjem, ne da bi dodali dejstvo, ki ga ni v uporabnikovem sporočilu. Če bo druga komponenta spremenjeno poizvedbo uporabila neposredno, jo vrnite ločeno od morebitne razlage.

Pri pomočniku za pisanje pred zahtevo za kratko pismo ali popravljen odlomek določite bralca, ton in izvorna dejstva. Pri nalogi izluščevanja določite polja in način prikaza manjkajočih informacij. To so konkretne operacije, ki dokumentirano besedilno usmeritev kompaktnega modela povežejo z izdelkom, ki ga je mogoče pregledati.

Podprti jeziki in učenje

Uradno podprti jeziki so angleščina, nemščina, francoščina, italijanščina, portugalščina, hindijščina, španščina in tajščina. Model je naučen na širši zbirki jezikov, kar se razlikuje od osmih jezikov, izrecno podprtih v kartici. Določite končni jezik ter izraze ali identifikatorje, ki morajo ostati nespremenjeni.

Družina je predhodno naučena na do devetih bilijonih žetonov, s presečnim datumom podatkov december 2023. Za modela 1B in 3B proizvajalec uporablja izhode modelov Llama 3.1 8B in 70B kot učne cilje na ravni žetonov ter destilacijo znanja po obrezovanju. To je učni postopek; ne pomeni, da nameščeni model 1B pri vsakem uporabniškem vprašanju za odgovor prosi večja modela.

Kartica opisuje nadzorovano dodatno učenje in usklajevanje na podlagi preferenc, pri čemer krogi po učenju vključujejo nadzorovane primere, vzorčenje z zavračanjem in neposredno optimizacijo preferenc. Te stopnje ustvarijo vedenje Instruct, pri tem pa ohranijo imenovano različico in izključno besedilno modalnost.

Pogovor in kvantizirane izdaje

Proizvajalec prikazuje ločena sistemska in uporabniška sporočila z uporabo ustrezne oblike pogovora. Vlogo pomočnika in zahteve za odgovor določite ločeno od dejanskega izvornega besedila. Ohranite pomemben prejšnji odgovor, kadar nadaljnja zahteva prosi za popravek, pojasnilo ali drugačno obliko iste informacije.

Izdaja dokumentira tudi ločene različice z učenjem, ki upošteva kvantizacijo, in različice s kvantizacijo po učenju. Njihova natančnost in kontekst 8k pripadata tem različicam in nista splošna specifikacija za ta običajni vnos Instruct. Pri primerjavi ponovljene naloge ali pripravi izpeljane namestitve uporabite točno določeno različico in konfiguracijo.

Vsebinske meje

Ta izdaja 1B je samo besedilna. Ne sme prevzeti slikovnega vhoda od slikovnih modelov Llama 3.2 11B ali 90B, besedilnih in slikovnih zmožnosti Llama 4 ali imenovanih nastavitev intenzivnosti sklepanja Muse Spark. Primer ustvarjanja 256 žetonov v kartici je vzorčna nastavitev, ne neodvisno navedena največja zmogljivost odgovora.

Praktičen končni rezultat je zahtevani povzetek, poizvedba, izluščeni zapis ali preoblikovano besedilo, ki ohranja pomemben pomen in identifikatorje vira. Prebrani viri ne navajajo ločene trde omejitve izhodnih žetonov. Naloga naj bo osredotočena, vhodno gradivo popolno za to operacijo, razlika med običajnim in kvantiziranim kontekstom pa izrecna.

Praktična naloga

Praktična naloga

Tehnični primer v angleščini

Rewrite a retrieval query

Rewrite this customer question as one concise search query for a support knowledge base: “My Atlas Mini still shows the old timezone after I changed it in account settings. Do I need to restart?” Preserve the product, stale timezone symptom and restart question. Return only the query and do not invent a cause.

Pričakovani rezultat

A single concise retrieval query retaining the product name, symptom and requested information.

Preverjanje rezultata

Check that the query includes Atlas Mini and timezone refresh or restart, without asserting a confirmed defect.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Začetek

Llama 3.2 1B Instruct je Metin kompakten besedilni model z 1.23B parametri za dialog, povzemanje, pridobivanje znanja in preoblikovanje poizvedb. Proizvajalec za običajno izdajo navaja kontekst 128k, za ločene kvantizirane različice pa 8k; izhod je večjezično besedilo ali 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
PoljeVrstaZahtevaVrednosti in omejitvePrivzeto
PoljemodelVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
Privzeto—
PoljemessagesVrstamessage[]ZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Najmanjše število elementov: 1
Privzeto—
Poljemessages[].roleVrstastringZahtevaObveznoVrednosti 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[].contentVrstastring|content_part[]|nullZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].tool_callsVrstatool_call[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].tool_call_idVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID
Privzeto—
Poljemessages[].nameVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].reasoning_contentVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja
Privzeto—
Poljemessages[].reasoning_detailsVrstaobject|arrayZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljemax_tokensVrstaintegerZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Najmanj: 1
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljemax_completion_tokensVrstaintegerZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Najmanj: 1
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljestreamVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzetofalse
Poljestream_options.include_usageVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljetemperatureVrstanumberZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljetop_pVrstanumberZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljestopVrstastring|string[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljetoolsVrstafunction_tool[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljetools[].typeVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
function
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljetools[].function.nameVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Velja, ko: podano je funkcijsko orodje
Privzeto—
Poljetools[].function.descriptionVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljetools[].function.parametersVrstaJSON_schemaZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljetool_choiceVrstastring|objectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeparallel_tool_callsVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeresponse_formatVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljereasoning_effortVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljereasoningVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeservice_tierVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljeinstructionsVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Polje združljivosti
Privzeto—
PoljefunctionsVrstafunction[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljefunction_callVrstastring|objectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeprompt_cache_optionsVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljemodalitiesVrstastring[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
text
Privzeto—
PoljeproviderVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen
Privzeto—
Poljecache_control.ttlVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti 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
ParameterSpecifikacija
Parametercontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParameterrequiredSpecifikacijamodel, messages
Parametermaterial_typesSpecifikacijatext
ParametermessagesSpecifikacijapolje sporočil s strukturo role/content
Parameterfile_materialSpecifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje
Parameteroptional_controlsSpecifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeSpecifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev
Parameteroutput_modalitiesSpecifikacijatext
Parameterhosted_operationsSpecifikacijafalse
Parametermultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

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.

NastavitevCenovna lestvicaŽetonov konteksta več kotŽetonov konteksta do vključnoStrošek
NastavitevOsnovne cene za žetoneCenovna lestvicaOsnovna cenaŽetonov konteksta več kot—Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje mejeStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.000054 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.000402 / 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 zahteveCenovna lestvica—Žetonov konteksta več kot0Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje mejeStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.000054 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.000402 / 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 →

Primeri zahtev

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKTok Python
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-3.2-1b-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
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-3.2-1b-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"))
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-3.2-1b-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
PoljeVrsta
Poljechoices[].indexVrstainteger
Poljechoices[].message.contentVrstastring|null
Poljechoices[].message.tool_callsVrstatool_call[]
Poljechoices[].message.reasoning_contentVrstastring
Poljechoices[].message.reasoning_detailsVrstaobject|array
Poljechoices[].finish_reasonVrstastring|null
PoljeusageVrstaobject
Napake in naslednji koraki
OdgovorPogojNaslednji korak
Odgovor400 · invalid_request_errorPogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametraNaslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja.

Druga imena

Druga imena modelov

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

Povezani ID-ji za klic

meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Začetek

Llama 3.2 1B Instruct je Metin kompakten besedilni model z 1.23B parametri za dialog, povzemanje, pridobivanje znanja in preoblikovanje poizvedb. Proizvajalec za običajno izdajo navaja kontekst 128k, za ločene kvantizirane različice pa 8k; izhod je večjezično besedilo ali 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
PoljeVrstaZahtevaVrednosti in omejitvePrivzeto
PoljemodelVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
Privzeto—
PoljemessagesVrstamessage[]ZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].roleVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
user, assistant
Privzeto—
Poljemessages[].contentVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemax_tokensVrstaintegerZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
PoljestreamVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzetofalse
Kombinacije vhodnih gradiv

Besedilo · Besedilo UTF-8

niz messages[].content

Parametri in življenjski cikel metode
ParameterSpecifikacija
Parametercontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParameterrequiredSpecifikacijamodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsSpecifikacijastream
Parametermaterial_typesSpecifikacijatext
Parametertext_file_materialSpecifikacijaPreberite 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.

NastavitevCenovna lestvicaŽetonov konteksta več kotŽetonov konteksta do vključnoStrošek
NastavitevOsnovne cene za žetoneCenovna lestvicaOsnovna cenaŽetonov konteksta več kot—Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje mejeStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.000054 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.000402 / 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 zahteveCenovna lestvica—Žetonov konteksta več kot0Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje mejeStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.000054 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.000402 / 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 →

Primeri zahtev

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Popolno minimalno telo zahteve JSONcurl · uporabite svoj dokument UTF-8Python · shranite celoten rezultat
{
  "model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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-3.2-1b-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
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-3.2-1b-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
PoljeVrsta
PoljeidVrstastring
PoljemodelVrstastring
Poljecontent[]Vrstatext|thinking|tool_use|other content block
Poljestop_reasonVrstastring|null
PoljeusageVrstaobject
Napake in naslednji koraki
OdgovorPogojNaslednji korak
Odgovor400 · invalid_request_errorPogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametraNaslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja.

Druga imena

Druga imena modelov

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

Povezani ID-ji za klic

meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

FAQ · Meta: Llama 3.2 1B Instruct
Kateri vhodi in rezultati so na voljo?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-1b-instruct: text → text

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.2-1b-instruct: text → json, sse

Katera polja uporablja zahteva?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-1b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.2-1b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Katere omejitve veljajo?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-1b-instruct: messages.min_items: 1

Več podrobnosti

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 · Oglejte si cene modelov

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 · Ponudba in licenčna pogodba