Meta: Llama 3.1 70B Instruct
Llama 3.1 70B Instruct är Metas textmodell för flerspråkig dialog, dokumentresonemang och kod. Dess instruktionsfinjusterade utgåva på 70B använder grouped-query attention, en tillverkarkontext på 128k och dokumenterade konversationsformat för verktygsanrop, med text- och kodutdata.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta-llama/llama-3.1-70b-instruct - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta-llama/llama-3.1-70b-instruct
Om modellen
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Llama 3.1 70B Instruct är Metas textmodell med 70 miljarder parametrar, optimerad för flerspråkig dialog och assistentliknande begäranden. Den är en instruktionsfinjusterad checkpoint i en familj som också omfattar storlekarna 8B och 405B samt separata förtränade modeller. Den tar emot text och returnerar flerspråkig text eller kod; den namngivna 70B-utgåvan behåller sin egen storlek och identitet.
Modellinformation och träning
Utgåvan använder en autoregressiv Transformer-arkitektur med grouped-query attention. De finjusterade modellerna anpassas med övervakad finjustering och förstärkningsinlärning med mänsklig återkoppling. Detta är träningssteg för hjälpsamt samtalsbeteende, inte en namngiven körningsväxel mellan separata lägen med och utan resonemang.
Tillverkaren dokumenterar en 128k-kontext för textmodellerna och stöder officiellt engelska, tyska, franska, italienska, portugisiska, hindi, spanska och thailändska. Träningen omfattar en bredare språksamling, vilket inte gör att alla språk stöds lika väl. Ange utdataspråk, terminologi och läsare innan du begär ett flerspråkigt resultat.
Familjens förträningskorpus beskrivs som cirka femton biljoner token, med slutdatum i december 2023. Finjusteringen omfattar instruktionsdatamängder och mer än tjugofem miljoner syntetiska exempel. Slutdatumet är en gräns för träningsdatan; en fråga som beror på nyare eller privat information behöver den informationen tillhandahållen i uppgiften eller returnerad av en ansluten källa.
Assistentliknande chatt och källanalys
Instruct-utgåvan är avsedd att svara på en begäran i ett samtal, medan den förtränade versionen är en basmodell som kan anpassas till andra genereringsuppgifter. För ett källbaserat svar tillhandahåller du frågan och de textavsnitt som avgör resultatet. Märk källorna och be om det stödjande avsnittet eller påståendet bredvid varje fynd.
En praktisk jämförelse kan tillhandahålla två procedurer och begära gemensamma villkor, skillnader och olösta konflikter. En resulterande guide kan behålla originalsekvensen och de villkor under vilka varje åtgärd gäller. En dokumentredigeringsuppgift kan ange målgruppen, fakta som måste bevaras och om slutresultatet ska vara enbart ett reviderat textavsnitt eller ett avsnitt med en förklaring.
För ett längre svar anger du vilka avsnitt som krävs och syftet med varje avsnitt. En stor kontext kan hålla relaterat material samman samtidigt som slutresultatet förblir en kortfattad matris eller förklaring. Källornas identitet och en väldefinierad fråga är viktigare än att bara inkludera varje tillgängligt dokument.
Kod och genererade exempel
De dokumenterade utdata omfattar kod. För en föreslagen implementation anger du språk, indatatyper, förväntat resultat och gränssnitt som måste förbli kompatibelt. Inkludera det befintliga kodavsnittet och relevanta deklarationer när uppgiften gäller en korrigering. Begär koden separat från dess antaganden och exempel så att nästa utvecklingssteg kan granska den.
För en kodförklaring tillhandahåller du indata som ska spåras och frågar hur den givna funktionen når det returnerade värdet. För en matematisk förklaring definierar du symboler och antaganden och anger om resultatet ska vara exakt, approximativt eller ett bevis. Kodgenerering och skriftligt resonemang kompilerar inte i sig ett program eller utför en beräkning.
Tillverkaren identifierar också generering av syntetiska data och destillering som användningar för familjen. En textuppgift kan begära varierade exempel i ett specificerat format med de tillhandahållna reglerna bevarade. Om exemplen lämpar sig för vidare träning är ett separat applikationsbeslut; textutdata är inte i sig en oberoende verifiering av att de är korrekta.
Konversationsformat och verktyg
Kortet visar separata system- och användarmeddelanden med den matchande chattmallen. Använd systeminstruktionen för roll, ton och beständiga svarsregler, medan användarens begäran innehåller det faktiska problemet och källorna. Bevara relevanta tidigare meddelanden när du ber om en uppföljning som bygger på ett tidigare svar.
Llama 3.1 stöder flera dokumenterade format för verktygsanvändning. Applikationen tillhandahåller funktionerna och parametrarna, modellen förbereder ett föreslaget anrop, applikationen kör det och lägger till resultatet i samtalet. En efterföljande generering kan använda det resultatet. Kortets korta exempel visar uttryckligen hur assistentens anrop läggs till och därefter verktygsresultatet; att välja en funktion skiljer sig från att slutföra dess åtgärd.
För en uppslagning anger du vilken information som behövs och definierar funktionen som returnerar den. Behåll det faktiska returnerade värdet tillsammans med det ursprungliga anropet innan du ber om slutförklaringen. För en beräkning skiljer du modellens föreslagna åtgärd från resultatet som räknaren returnerar. Inbyggd verktygsformatering och ett wrappergränssnitts synliga representation bör behålla sina egna dokumenterade konventioner.
Utgåva och praktiska begränsningar
Genereringsinställningen på 256 token i det lästa kortet är ett användningsexempel snarare än en separat angiven maximal utdatakapacitet. Kontexten på 128k gäller materialet och den genererade konversationen inom den konfigurerade utgåvan. Ersätt den inte med Llama 4:s kontext eller visuella funktioner eller med storleken på en annan Llama 3.1-checkpoint.
Detta är en rent textbaserad Instruct-modell. En bild, inspelning eller video behöver sitt relevanta innehåll förberett genom en annan komponent. Extern hämtning, programkörning och filändringar tillhör på samma sätt applikationen som är ansluten till assistenten. Bevara den exakta utgåvan 70B Instruct och begär den källkopplade förklaring, det reviderade dokument, den kod eller den strukturerade text som uppgiften behöver.
Praktisk uppgift
Praktisk uppgift
Tekniskt exempel på engelska
Produce a bilingual maintenance notice
Write a maintenance notice in English and Spanish from these facts: warehouse entrance B closes on Tuesday from 08:00 to 11:00; deliveries must use entrance A; pedestrian access is unchanged. Use three short sentences per language and preserve entrance letters and times. Do not add a date, delay estimate or closure of pedestrian access.Förväntat resultat
Two labelled language blocks with equivalent three-sentence notices.Kontrollera resultatet
Compare both versions for entrance A/B, Tuesday, the time range and unchanged pedestrian access.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
meta-llama/llama-3.1-70b-instructStart
Llama 3.1 70B Instruct är Metas textmodell för flerspråkig dialog, dokumentresonemang och kod. Dess instruktionsfinjusterade utgåva på 70B använder grouped-query attention, en tillverkarkontext på 128k och dokumenterade konversationsformat för verktygsanrop, med text- och kodutdata.
- Godkända indata
- Text
- Resultat
- Text
Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Indatatyper
text- Utdatatyper
text- Utdataformat
- json eller SSE
| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser meta-llama/llama-3.1-70b-instruct | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Kombinationer av indatamaterial
Text · UTF8-text
messages[].content
Metodparametrar och livscykel
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Priser
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
- Snabbt läge
- Standardpris När snabbt läge är valt
- Flex-läge
- Standardpris När läget flex är valt
- Högsta resonemangsnivå
- Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)
Ailoot-priser
Priser efter konfiguration
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00144 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.00144 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00144 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.00144 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Exempelbegäranden
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta-llama/llama-3.1-70b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='meta-llama/llama-3.1-70b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Ta emot och spara resultat
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
Behåll alla färdiga resultat
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
Svarsfält
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
Fel och nästa steg
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Alias
Modellalias
Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
Alias för metodsökvägar
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Relaterade anropar-ID:n
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
meta-llama/llama-3.1-70b-instructStart
Llama 3.1 70B Instruct är Metas textmodell för flerspråkig dialog, dokumentresonemang och kod. Dess instruktionsfinjusterade utgåva på 70B använder grouped-query attention, en tillverkarkontext på 128k och dokumenterade konversationsformat för verktygsanrop, med text- och kodutdata.
- Godkända indata
- Text
- Resultat
- json · sse
Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Indatatyper
text- Utdatatyper
json,sse- Utdataformat
- JSON eller SSE
| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser meta-llama/llama-3.1-70b-instruct | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Kombinationer av indatamaterial
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
Metodparametrar och livscykel
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Priser
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
- Snabbt läge
- Standardpris När snabbt läge är valt
- Flex-läge
- Standardpris När läget flex är valt
- Högsta resonemangsnivå
- Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)
Ailoot-priser
Priser efter konfiguration
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00144 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.00144 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00144 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.00144 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
Exempelbegäranden
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-3.1-70b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.1-70b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Ta emot och spara resultat
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
Behåll alla färdiga resultat
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
Svarsfält
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
Fel och nästa steg
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Alias
Modellalias
Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
Alias för metodsökvägar
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Relaterade anropar-ID:n
FAQ · Meta: Llama 3.1 70B Instruct
- Vilka indata och resultat finns?
POST /v1/chat/completions·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:text→textPOST /v1/messages·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:text→json,sse- Vilka fält använder begäran?
POST /v1/chat/completions·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:model,messages,max_tokens,stream- Vilka gränser gäller?
POST /v1/chat/completions·meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:messages.min_items:1