modeli

Meta: Llama 4 Maverick

Markdown · JSON

Meta: Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick je Metin izvorno besedilni in slikovni model Instruct s 128 eksperti, 17B aktivnimi in 400B skupnimi parametri. Proizvajalec dokumentira kontekst 1M, večjezični besedilni izhod in kodo, vizualno prepoznavanje, opisovanje ter vprašanja o slikah v izdaji, ločeni od Scout.

O modelu

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

Llama 4 Maverick Instruct je Metin izvorno multimodalni model za pogovor s pomočnikom in vizualno sklepanje. Sprejema večjezično besedilo in slike ter ustvarja večjezično besedilo ali kodo. Njegova arhitektura z mešanico ekspertov uporablja zgodnje združevanje modalnosti: vizualne in besedilne informacije združi znotraj modela, namesto da bi sliko obravnavala kot nepovezan opis, ki ga poda ločen besedilni pomočnik.

Podatki o modelu in kontekst

Proizvajalec za Maverick navaja 128 ekspertov, 17 milijard aktivnih parametrov in 400 milijard skupnih parametrov. Ti podatki se razlikujejo od Scoutove konfiguracije s 16 eksperti in 109B skupnimi parametri, čeprav oba nosita oznako aktivne velikosti 17B. Ime Instruct označuje kontrolno točko, usmerjeno v pomočnika, in ne predhodno naučenega modela Maverick.

Kartica modela za Maverick dokumentira kontekstno okno 1M. Kontekst uporabite za skupno ohranjanje ustreznih odlomkov, slik, pogovora in zahtevanega odgovora. Velika zbirka virov še vedno potrebuje določeno vprašanje in izdelek. Označite izvorne dokumente in slike ter za vsako izluščeno ugotovitev zahtevajte lokacijo, ki jo podpira, namesto neusmerjenega povzetka vsega gradiva.

Podprti jeziki so arabščina, angleščina, francoščina, nemščina, hindijščina, indonezijščina, italijanščina, portugalščina, španščina, tagaloščina, tajščina in vietnamščina. Proizvajalec teh dvanajst podprtih jezikov razlikuje od širše zbirke približno dvesto jezikov, uporabljenih pri predhodnem učenju. Prisotnosti jezika med učnimi podatki ne pretvarjajte v obljubo enakih zmožnosti za vsak jezik.

Naloge klepeta, vida in kode

Med predvidene vizualne uporabe kartica uvršča prepoznavanje, sklepanje o slikah, opisovanje in odgovarjanje na splošna vprašanja o sliki. Pri fotografiji model prosite, naj prepozna predmete ali razmerje, pomembno za nalogo. Pri grafikonu zahtevajte primerjavo poimenovanih podatkovnih nizov z ohranjenimi osmi in enotami. Pri diagramu vprašajte, katera označena povezava podpira posredovano zahtevo.

Pri primerjavi več slik opredelite vlogo vsake slike in za vse zahtevajte ista merila. Na primer, posredujte prvotno zasnovo in popravljeno različico, nato pa zahtevajte vidna ujemanja, razlike in podrobnosti, ki jih slike ne dokazujejo. Opažanja ločite od sklepov, ki so odvisni od spremljajočega besedila. Tako je izhod lažje pregledati ob dejanskem viru.

Proizvajalec poroča o testiranju razumevanja slik z do petimi vhodnimi slikami. To je dokumentirani preizkušeni obseg, ne brezpogojna trda omejitev števila slik. Ohranite podrobnosti, potrebne za vprašanje, in vrstni red slik. Dodajanje številnih nepovezanih slik samo po sebi ne določi, kaj je treba primerjati.

Pri programerski nalogi podajte zahtevo, ustrezno izvorno kodo in pričakovano vedenje. Predlagano implementacijo zahtevajte ločeno od njenih predpostavk in primerov. Posnetek zaslona lahko zagotovi vizualne zahteve, besedilni pogoj pa vedenje, ki ga posnetek ne more pokazati. Ustvarjena koda je besedilni izdelek; njeno izvajanje, pregled izrisanega vmesnika ali uporaba v repozitoriju zahteva povezano okolje.

Priprava pogovora in učenje

Kartica modela prikazuje ustrezen procesor in predlogo klepeta z dvema slikama ter pisnim primerjalnim vprašanjem. Vloge v pogovoru in povezavo med slikami in besedilom ohranite jasno določene. Sistemsko navodilo lahko določi občinstvo, ton in strukturo odgovora, uporabniško sporočilo pa poda dejansko nalogo in dokaze. Proizvajalec opisuje izboljšave usmerjanja s sistemskim pozivom in oblikovanja pogovora po učenju.

Maverick je predhodno naučen na približno 22 bilijonih žetonov multimodalnih podatkov, z navedenim presečnim datumom podatkov avgust 2024. To je statična meja učnih podatkov in ne dostop do aktualnih informacij v živo. Kadar je vprašanje odvisno od novejšega ali zasebnega gradiva, ga zagotovite kot izvorni kontekst ali prek ločeno povezane operacije pridobivanja informacij.

Izdaja vključuje uteži BF16 in ločeno kvantizirane uteži FP8. Ti izbiri natančnosti ne ustvarita dodatne vhodne modalnosti in Mavericku ne podelita Scoutovega konteksta 10M. Pri primerjavi ponovljene naloge ali izpeljane namestitve ohranite natančno kontrolno točko Instruct in njeno konfiguracijo.

Praktično oblikovanje rezultata

Naloga s sliko dokumenta lahko kot ločena polja zahteva identifikator vira, vidno trditev, izluščeno vrednost in razlago. Pogovorna razlaga lahko ohrani prvotne izraze ter besedilo prilagodi podprtemu jeziku bralca. Programerska zahteva lahko vrne spremenjeni odlomek in primere, ki pokažejo njegovo nameravano vedenje.

Pred posredovanjem gradiva določite, kako bo končni rezultat uporabljen. Kratek opis slike, primerjalna preglednica in predlagani program rešujejo različne naloge, tudi kadar uporabljajo iste slike. Vizualne in jezikovne zmožnosti modela zagotavljajo razlago in besedilo; zunanje pridobivanje informacij, izvajanje ali izdelava datotek izhaja iz komponent aplikacije.

Posebne meje

Tukaj dokumentirana vhoda sta besedilo in slike, izhoda pa besedilo in koda. Tej različici Maverick ne pripisujte razumevanja zvoka ali videa, ustvarjanja govora ali poimenovanih nastavitev intenzivnosti sklepanja Muse Spark. Tudi Llama Guard je ločeno naučen razvrščevalnik, ne samodejen razvrščevalni izhod Maverickovega odgovora.

Primer ustvarjanja 256 žetonov v kartici je vzorčna nastavitev, prebrani viri pa ne določajo ločene trde omejitve izhodnih žetonov poleg specifikacije konteksta modela. Identiteta Maverick, obseg podprtih jezikov in končni izdelek, povezan z viri, naj bodo jasno navedeni, namesto da bi prevzemali omejitve ali načine druge izdaje Llama.

Praktična naloga

Praktična naloga

Tehnični primer v angleščini

Explain a return policy in Spanish

Explain this policy in Spanish to a customer, keeping product code ZX-14 unchanged: 'Unused ZX-14 items may be returned within 14 days of delivery. Personalized items are excluded. A purchase receipt is required.' Use three short bullets and retain the distinction between ordinary and personalized items. Base the answer only on this supplied policy.

Pričakovani rezultat

Three Spanish policy bullets retaining the code, time trigger, exclusion and receipt requirement.

Preverjanje rezultata

ZX-14 must stay exact, and the exception for personalized items must not disappear.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions llama-4-maverick

llama-4-maverick

Meta /llama-4-maverick
ID modela
  • llama-4-maverick
  • meta-llama/llama-4-maverick

Začetek

Llama 4 Maverick je Metin izvorno besedilni in slikovni model Instruct s 128 eksperti, 17B aktivnimi in 400B skupnimi parametri. Proizvajalec dokumentira kontekst 1M, večjezični besedilni izhod in kodo, vizualno prepoznavanje, opisovanje ter vprašanja o slikah v izdaji, ločeni od Scout.

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
llama-4-maverick
Privzeto—
PoljemessagesVrstamessage[]ZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Najmanjše število elementov: 1
Privzeto—
Poljemessages[].roleVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljemessages[].contentVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Velja, ko: Besedilni pogovor
Privzeto—
PoljestreamVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzetofalse
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
Parametercontrol_scopeSpecifikacijaBesedilni pogovor; stream je logična vrednost in je privzeto false.
Parameteroutput_modalitiesSpecifikacijatext
Parameterhosted_operationsSpecifikacijafalse
Parametermultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

Druga imena metode: /chat/completions

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 $0.000375 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.001305 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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 $0.000375 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.001305 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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 SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"llama-4-maverick","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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="llama-4-maverick", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

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 llama-4-maverick, meta-llama/llama-4-maverick

Druga imena poti metod

/chat/completions

Povezani ID-ji za klic

meta-llama/llama-4-maverick, llama-4-maverick

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages llama-4-maverick

llama-4-maverick

Meta /llama-4-maverick
ID modela
  • llama-4-maverick
  • meta-llama/llama-4-maverick

Začetek

Llama 4 Maverick je Metin izvorno besedilni in slikovni model Instruct s 128 eksperti, 17B aktivnimi in 400B skupnimi parametri. Proizvajalec dokumentira kontekst 1M, večjezični besedilni izhod in kodo, vizualno prepoznavanje, opisovanje ter vprašanja o slikah v izdaji, ločeni od Scout.

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
llama-4-maverick
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 $0.000375 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.001305 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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 $0.000375 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.001305 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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": "llama-4-maverick",
  "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': 'llama-4-maverick', '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': 'llama-4-maverick', '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 llama-4-maverick, meta-llama/llama-4-maverick

Druga imena poti metod

/chat/completions

Povezani ID-ji za klic

meta-llama/llama-4-maverick, llama-4-maverick

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-4-maverick

meta-llama/llama-4-maverick

Meta /meta-llama/llama-4-maverick
ID modela
  • llama-4-maverick
  • meta-llama/llama-4-maverick

Začetek

Llama 4 Maverick je Metin izvorno besedilni in slikovni model Instruct s 128 eksperti, 17B aktivnimi in 400B skupnimi parametri. Proizvajalec dokumentira kontekst 1M, večjezični besedilni izhod in kodo, vizualno prepoznavanje, opisovanje ter vprašanja o slikah v izdaji, ločeni od Scout.

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-4-maverick
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 $0.000375 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.001305 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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 $0.000375 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.001305 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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-4-maverick", "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-4-maverick',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-4-maverick',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 llama-4-maverick, meta-llama/llama-4-maverick

Druga imena poti metod

/chat/completions

Povezani ID-ji za klic

meta-llama/llama-4-maverick, llama-4-maverick

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-4-maverick

meta-llama/llama-4-maverick

Meta /meta-llama/llama-4-maverick
ID modela
  • llama-4-maverick
  • meta-llama/llama-4-maverick

Začetek

Llama 4 Maverick je Metin izvorno besedilni in slikovni model Instruct s 128 eksperti, 17B aktivnimi in 400B skupnimi parametri. Proizvajalec dokumentira kontekst 1M, večjezični besedilni izhod in kodo, vizualno prepoznavanje, opisovanje ter vprašanja o slikah v izdaji, ločeni od Scout.

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-4-maverick
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 $0.000375 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.001305 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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 $0.000375 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.001305 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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-4-maverick",
  "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-4-maverick', '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-4-maverick', '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 llama-4-maverick, meta-llama/llama-4-maverick

Druga imena poti metod

/chat/completions

Povezani ID-ji za klic

meta-llama/llama-4-maverick, llama-4-maverick

FAQ · Meta: Llama 4 Maverick
Kateri vhodi in rezultati so na voljo?

POST /v1/chat/completions · llama-4-maverick: text → text

POST /v1/messages · llama-4-maverick: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-4-maverick: text → text

POST /v1/messages · meta-llama/llama-4-maverick: text → json, sse

Katera polja uporablja zahteva?

POST /v1/chat/completions · llama-4-maverick: model, messages, stream

POST /v1/messages · llama-4-maverick: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-4-maverick: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta-llama/llama-4-maverick: model, messages, max_tokens, stream

Katere omejitve veljajo?

POST /v1/chat/completions · llama-4-maverick: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-4-maverick: 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