modeli

Meta: Llama 3.2 3B Instruct

Markdown · JSON

Meta: Llama 3.2 3B Instruct

Meta Llama 3.2 3B Instruct je kompakten besedilni model za večjezični klepet, povzetke, podprte s pridobljenimi viri, in pomoč pri pisanju. Njegova standardna različica ima kontekst 128K; ločeno objavljene kvantizirane različice imajo drugačno delovno okno.

O modelu

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

Meta Llama 3.2 3B Instruct je besedilni model, prilagojen sledenju navodilom, zasnovan za večjezične pogovore s pomočnikom, delo na podlagi pridobljenih virov in povzemanje. Proizvajalčeva preglednica modelov navaja razred 3B s 3.21B parametri. Sprejema besedilo in ustvarja besedilo ali kodo. Njegov razvoj združuje obrezovanje modela in destilacijo znanja s prilagajanjem navodilom, s čimer nastane majhen model za osredotočene naloge pisanja in pomoči.

Določite omejen besedilni rezultat

Modelu podajte izvorno gradivo, vprašanje in pričakovano obliko odgovora. Zahteva za pomoč pri pisanju lahko določa občinstvo, ton in podrobnosti, ki morajo ostati. Povzetek lahko opredeli razdelke, ki jih je treba zajeti, ter želeno dolžino ali strukturo. Za kratek odgovor iz zbirke znanja priložite ustrezen odlomek in zahtevajte razlago, ki temelji na tem viru.

Proizvajalec med predvidenimi uporabami besedilnih modelov, prilagojenih navodilom, navaja pridobivanje znanja, povzemanje, mobilne pomočnike za pisanje, preoblikovanje poizvedb in preoblikovanje pozivov. Aplikacija za pridobivanje informacij lahko posreduje najdene odlomke in model prosi, naj sestavi odgovor. Ob rezultatu ohranite identifikatorje odlomkov, da lahko bralec ali druga komponenta preveri dokaze.

Pri preoblikovanju poizvedbe ohranite prvotno vprašanje in zahtevajte jedrnato iskalno formulacijo, ki ohranja njegov namen. Pri povzetku dokumenta zahtevajte glavne trditve in pridržke, ki vplivajo nanje. Preverite, ali dejanski izhod izpušča pogoje, spreminja številke ali dodaja izmišljene informacije, zlasti kadar kratek odgovor stisne obsežnejši vir.

Jeziki in kontekst

Angleščina, nemščina, francoščina, italijanščina, portugalščina, hindijščina, španščina in tajščina so osem uradno podprtih jezikov. Navedite želeni jezik izhoda in ohranite zapis imen ali strokovnega izrazja, ki mora ostati nespremenjeno. Večjezična naloga naj vsebuje dovolj izvornega konteksta, da je mogoče presoditi pomen vrnjenega besedila, namesto da bi se zanašali samo na tekočnost jezika.

Standardna besedilna različica Llama 3.2 ima kontekstno okno 128K žetonov. Ta obseg uporabite za ustrezno izvorno gradivo, zgodovino pogovora in ustvarjeni rezultat. Ohranite prejšnje odločitve, potrebne za nadaljevanje, in pustite prostor za odgovor. Presečni datum podatkov za predhodno učenje je december 2023, zato poznejše informacije potrebujejo dokaze, priložene nalogi ali pridobljene prek povezane aplikacije za iskanje informacij.

Prilagajanje navodilom in oblika pogovora

To je različica Instruct, pripravljena za dialog s pomočnikom. Kartica modela opisuje nadzorovano dodatno učenje in usklajevanje s človeškimi preferencami ter dodatno destilacijo med razvojem majhnih modelov. Primeri uporabe podajajo sistemska in uporabniška sporočila v obliki klepeta. Sistemsko navodilo lahko določi vlogo in pričakovanja glede izhoda, uporabniško sporočilo pa vsebuje trenutno nalogo in vire.

Pri neposredni uporabi modela ohranite obliko pogovora, primerno za izbrano izdajo. Jasno opredelite rezultat in preglejte ustvarjeni odgovor, tudi njegovo povezavo s priloženimi dokazi. Pri strukturiranem besedilnem izdelku določite zahtevana polja ali naslove in preverite dejanski izhod, preden ga uporabi aplikacija; pisna zahteva glede oblike ne zagotavlja pravilnosti vseh vrednosti.

Standardni, kvantizirani in slikovni profili

Proizvajalec razlikuje med standardnim besedilnim modelom in ločeno objavljenimi kvantiziranimi besedilnimi profili Llama 3.2. Njegova preglednica modelov za te kvantizirane profile navaja kontekst 8K, ki se razlikuje od standardnega okna 128K. Model in delovni obseg izberite skupaj, namesto da bi predpostavljali, da vsaka namestitev z oznako 3B ohranja enako dovoljeno velikost konteksta.

Model 3B Instruct je prav tako ločen od večjih slikovnih modelov Llama 3.2. Za ta besedilni profil pripravite besedilno izvorno gradivo ali besedilo, ki ga pridobi povezana aplikacija. Model uporabite za osredotočen odgovor, preoblikovanje, povzetek ali kratko razlago kode. Ob rezultatu ohranite izbrano različico, poziv in vir, nato pa naslednje navodilo usmerite na manjkajočo podrobnost ali opaženo napako.

Praktična naloga

Praktična naloga

Tehnični primer v angleščini

Rewrite a knowledge-base query

Rewrite this support question into one concise search query: 'I changed my work email yesterday and now the old address still gets export notifications, even though I log in with the new one.' Preserve the distinction between login identity and notification destination. Return the query and two key concepts it must retain; do not answer the question.

Pričakovani rezultat

One search query plus two retained concepts covering changed login email and stale export-notification address.

Preverjanje rezultata

The rewrite keeps the notification problem and does not collapse it into a login failure.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Začetek

Meta Llama 3.2 3B Instruct je kompakten besedilni model za večjezični klepet, povzetke, podprte s pridobljenimi viri, in pomoč pri pisanju. Njegova standardna različica ima kontekst 128K; ločeno objavljene kvantizirane različice imajo drugačno delovno okno.

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-3.2-3b-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 $0.0001 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.00066 / 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 $0.0001 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.00066 / 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-3.2-3b-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-3.2-3b-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-3.2-3b-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-3.2-3b-instruct

Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

Povezani ID-ji za klic

meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Začetek

Meta Llama 3.2 3B Instruct je kompakten besedilni model za večjezični klepet, povzetke, podprte s pridobljenimi viri, in pomoč pri pisanju. Njegova standardna različica ima kontekst 128K; ločeno objavljene kvantizirane različice imajo drugačno delovno okno.

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-3.2-3b-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 $0.0001 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.00066 / 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 $0.0001 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.00066 / 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-3.2-3b-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-3.2-3b-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-3.2-3b-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-3.2-3b-instruct

Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

Povezani ID-ji za klic

meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

FAQ · Meta: Llama 3.2 3B Instruct
Kateri vhodi in rezultati so na voljo?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-3b-instruct: text → text

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.2-3b-instruct: text → json, sse

Katera polja uporablja zahteva?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-3b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.2-3b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Katere omejitve veljajo?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.2-3b-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