modeller

Poolside: Laguna S 2.1

Markdown · JSON

Poolside: Laguna S 2.1

Poolside Laguna S 2.1 är en textmodell för agentbaserad kodning och långvarigt arbete, med totalt 118B parametrar och cirka 8B aktiva. Den kombinerar en modellkontext på 1,048,576 token med inbyggd verktygsanvändning och inflätat resonemang; att bevara tidigare tänkande hjälper den att fortsätta effektivt mellan verktygsanrop.

Om modellen

Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.

Poolside Laguna S 2.1 är en mixture-of-experts-språkmodell utformad för agentbaserad kodning och långvarigt arbete. Den har totalt 118B parametrar och cirka 8B aktiva per token, vilket placerar den mellan den mindre Laguna XS 2.1 och den större Laguna M.1 i tillverkarens serie. Modellen bearbetar text och producerar text, kod, resonemang och begäranden om verktygsanrop i en verktygskopplad applikation.

Arkitekturen kombinerar global attention och attention med glidande fönster i 48 lager: 12 globala lager och 36 lager med glidande fönster. Det glidande fönstret på 512 token beskriver lokal attention i dessa lager, medan den dokumenterade modellkontexten är 1,048,576 token. Detta är olika mått. Den större kontexten stöder uppgifter som samlar källfiler, observationer och beslut över många steg. Håll arbetsmålet och meningsfullt underlag tillsammans och reservera utrymme för efterföljande resonemang och slutsvaret inom den tillämpliga konfigurationen.

Modellens centrala syfte är programvaruarbete som kräver uthållighet, kontroll och omarbetning. För en kodarkivsuppgift tillhandahåller du förväntat beteende, relevanta filer som text, beroendeinformation och faktiska felutdata. Be om ett avgränsat resultat: ”Spåra orsaken till denna regression, föreslå en ändring som bevarar det dokumenterade gränssnittet och identifiera kontrollerna som skulle skilja en korrigering från en orelaterad ändring.” I ett verktygskopplat arbetsflöde ger du modellen resultatet av varje körd kontroll innan den väljer nästa steg.

För optimeringsarbete tillhandahåller du mätningar och ett uttryckligt mål. Ett exempel är: ”Använd denna profil och allokeringsrapport för att identifiera en flaskhals. Föreslå en ändring, förklara den förväntade effekten och jämför med baslinjen när samma mätning har upprepats.” Det gör ett prestandapåstående granskningsbart. Poolsides utgåva lyfter fram verifiering och fortsatta framsteg som viktiga beteenden, men en övertygande förklaring fastställer inte i sig att en revidering är snabbare, korrekt eller komplett. Bevara observationerna som stöder att ändringen behålls eller förkastas.

Laguna S 2.1 stöder inflätat tänkande före och mellan verktygsanrop. Tillverkaren rekommenderar att resonemangsinnehåll från tidigare assistentmeddelanden bevaras i efterföljande historik; att utelämna dessa block kan göra att resonemanget upphör i uppföljande steg. Håll assistentsvaret, informationen om verktygsanropet och motsvarande verktygsresultat tillsammans. Detta hjälper en längre uppgift att fortsätta från sitt faktiska tillstånd i stället för att gång på gång återskapa det som redan har prövats.

De dokumenterade tänkealternativen är off och max, med max aktiverat som standard i tillverkarens beskrivna upplägg. Modellen bestämmer sin tänkebudget i det läget; utgåvan presenterar inga separata reglage för insatsnivåerna low, medium och high. För agentbaserad kodning rekommenderar Poolside att tänkande aktiveras och behålls mellan steg. Ange slutresultatet och färdigkriterierna uttryckligen och skilj en lång resonemangssekvens från det slutförda resultatet. Tillverkaren identifierar övertänkande, särskilt i tävlingsmatematik, som en väsentlig begränsning.

Verktygsdefinitioner behöver särskild omsorg. Poolside rapporterar att S 2.1 inledningsvis kan förlita sig på ett välbekant verktygsgränssnitt i stället för att noggrant följa ett liknande men annorlunda schema. Den kan också producera felaktigt formaterad JSON eller JSON med felaktiga escape-sekvenser när ett verktygsargument innehåller en nästlad array. Ange de faktiska argumentdefinitionerna, validera föreslagna anrop och återför ett exakt fel när anropet inte stämmer. Tillverkaren beskriver korrigering genom återkoppling i kontexten som ett sätt att lösa vissa av dessa avvikelser. Håll den resulterande verktygsobservationen tillgänglig för nästa beslut.

Tillverkaren publicerar separata BF16- och kvantiserade varianter samt en valfri DFlash-draft-modell. Detta är separata modellfiler och driftrecept, så en kvantiserad checkpoints minnesanvändning eller prestanda vid spekulativ avkodning bör inte antas utifrån det allmänna modellnamnet. För vanligt textarbete förbereder du källkod, kommandoutdata och dokumentutdrag som läsbar text. Utgåvan anger att modellen saknar bildförmåga; en skärmbild behöver en textuell observation eller ett lämpligt externt granskningssteg innan den kan stödja analysen.

Begär en slutleverans som identifierar det ändrade arbetsresultatet, viktiga beslut, observerade kontroller och eventuella olösta villkor. För en kodgranskning kopplar du fynd till relevant källkod och visar varför varje problem påverkar beteendet. För en reparation skiljer du den föreslagna patchen från en patch vars beteende faktiskt har kontrollerats. Att behålla resonemang och verktygshistorik hjälper modellen att arbeta sig igenom uppgiften, medan slutresultatet och de dokumenterade resultaten fastställer vad som åstadkommits.

Praktisk uppgift

Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

Propose a measured loop optimization

Review this Python loop: totals = {}
for row in rows:
    totals[row["id"]] = sum(x["amount"] for x in rows if x["id"] == row["id"])
 It repeatedly rescans rows. Propose a single-pass replacement preserving per-ID totals. Give a duplicate-ID example and explain how to compare results and timing on the same input without claiming a speed measurement.

Förväntat resultat

A single-pass aggregation patch, correctness example and a baseline comparison procedure.

Kontrollera resultatet

Check repeated IDs accumulate all amounts and the proposal contains no fabricated timing improvement.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions poolside/laguna-s-2.1

poolside/laguna-s-2.1

Poolside /poolside/laguna-s-2.1

Start

Poolside Laguna S 2.1 är en textmodell för agentbaserad kodning och långvarigt arbete, med totalt 118B parametrar och cirka 8B aktiva. Den kombinerar en modellkontext på 1,048,576 token med inbyggd verktygsanvändning och inflätat resonemang; att bevara tidigare tänkande hjälper den att fortsätta effektivt mellan verktygsanrop.

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
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
poolside/laguna-s-2.1
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränser
Minsta antal objekt: 1
Standard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & 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[].contentTypstring|content_part[]|nullKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].tool_callsTyptool_call[]KravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].tool_call_idTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t
Standard—
Fältmessages[].nameTypstringKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].reasoning_contentTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det
Standard—
Fältmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältmax_tokensTypintegerKravValfrittVärden & gränser
Minimum: 1
Beror på modellen
Standard—
Fältmax_completion_tokensTypintegerKravValfrittVärden & gränser
Minimum: 1
Beror på modellen
Standard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Fältstream_options.include_usageTypbooleanKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FälttemperatureTypnumberKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fälttop_pTypnumberKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältstopTypstring|string[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FälttoolsTypfunction_tool[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fälttools[].typeTypstringKravValfrittVärden & gränser
function
Beror på modellen
Standard—
Fälttools[].function.nameTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits
Standard—
Fälttools[].function.descriptionTypstringKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fälttools[].function.parametersTypJSON_schemaKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fälttool_choiceTypstring|objectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältparallel_tool_callsTypbooleanKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältresponse_formatTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältreasoning_effortTypstringKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältreasoningTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältservice_tierTypstringKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältinstructionsTypstringKravValfrittVärden & gränser
Kompatibilitetsfält
Standard—
FältfunctionsTypfunction[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältfunction_callTypstring|objectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältprompt_cache_optionsTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältmodalitiesTypstring[]KravValfrittVärden & gränser
text
Standard—
FältproviderTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt
Standard—
Fältcache_control.ttlTypstringKravValfrittVärden & gränser
Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache
Standard—
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF8-text

messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaltext
ParametermessagesAvtalmeddelandearray med strukturen role/content
Parameterfile_materialAvtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds
Parameteroptional_controlsAvtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg
Parameteroutput_modalitiesAvtaltext
Parameterhosted_operationsAvtalfalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalnull

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.

KonfigurationPrislistaKontexttoken, fler änKontexttoken, upp till och medAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisKontexttoken, fler än—Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0004 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.00002 / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token
KonfigurationNivå 1 för förfrågans längdPrislista—Kontexttoken, fler än0Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0004 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.00002 / 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

curlPython SDKPython-strömning
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "poolside/laguna-s-2.1", "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='poolside/laguna-s-2.1',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='poolside/laguna-s-2.1',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
FältTyp
Fältchoices[].indexTypinteger
Fältchoices[].message.contentTypstring|null
Fältchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Fältchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Fältchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Fältchoices[].finish_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra poolside/laguna-s-2.1

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

poolside/laguna-s-2.1

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages poolside/laguna-s-2.1

poolside/laguna-s-2.1

Poolside /poolside/laguna-s-2.1

Start

Poolside Laguna S 2.1 är en textmodell för agentbaserad kodning och långvarigt arbete, med totalt 118B parametrar och cirka 8B aktiva. Den kombinerar en modellkontext på 1,048,576 token med inbyggd verktygsanvändning och inflätat resonemang; att bevara tidigare tänkande hjälper den att fortsätta effektivt mellan verktygsanrop.

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
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
poolside/laguna-s-2.1
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
user, assistant
Standard—
Fältmessages[].contentTypstringKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmax_tokensTypintegerKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF-8-text

sträng i messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalstream
Parametermaterial_typesAvtaltext
Parametertext_file_materialAvtalLäs 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.

KonfigurationPrislistaKontexttoken, fler änKontexttoken, upp till och medAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisKontexttoken, fler än—Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0004 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.00002 / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token
KonfigurationNivå 1 för förfrågans längdPrislista—Kontexttoken, fler än0Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0004 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.00002 / 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

Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet
{
  "model": "poolside/laguna-s-2.1",
  "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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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
FältTyp
FältidTypstring
FältmodelTypstring
Fältcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Fältstop_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra poolside/laguna-s-2.1

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

poolside/laguna-s-2.1

FAQ · Poolside: Laguna S 2.1
Vilka indata och resultat finns?

POST /v1/chat/completions · poolside/laguna-s-2.1: text → text

POST /v1/messages · poolside/laguna-s-2.1: text → json, sse

Vilka fält använder begäran?

POST /v1/chat/completions · poolside/laguna-s-2.1: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · poolside/laguna-s-2.1: model, messages, max_tokens, stream

Vilka gränser gäller?

POST /v1/chat/completions · poolside/laguna-s-2.1: messages.min_items: 1

Fler detaljer

Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app.

Företaget och dess projektportfölj

Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.

Köp token med rabatt.

Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp.

Prenumeration
Välj en rabatterad plan för återkommande anrop.
Kampanjkod upp till 50%
Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen.
Kostnader i historiken
Modell, token och belopp sparas för varje anrop.

Välj prenumeration · Se modellpriser

Anslut API till produkten som du säljer.

SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning.

Kommersiell applikation
Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner.
Återförsäljarlicens
Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning.
Dokument på webbplatsen
Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning.

Begär återförsäljarlicens · Officiella villkor och licensavtal