modeller

Thinking Machines: Inkling Small

Markdown · JSON

Thinking Machines: Inkling Small

Thinking Machines Labs Inkling-Small är en MoE-modell med totalt 276 miljarder parametrar, varav 12 miljarder är aktiva, för resonemang över text, bild och ljud. Den producerar text, stöder verktygsinriktade applikationer och har en modellkontext på 1 miljon token, medan tillverkarens kortare tjänstekontexter hålls åtskilda.

Om modellen

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

Inkling-Small är Thinking Machines Labs mindre multimodala modell för allmän användning. Det officiella kortet anger totalt 276 miljarder parametrar och 12 miljarder aktiva parametrar. Den accepterar text, bilder och ljud och genererar text för konversations-, kodnings-, resonemangs-, hämtningsförstärkta och verktygsinriktade applikationer. Den är en separat utgåva från den större Inkling-modellen.

Arkitekturen använder 42 avkodarlager och en gles expertbas. En token väljer sex av 256 dirigerade experter plus två gemensamma experter, med en blandning av lokal och global attention. Bildutsnitt och diskreta ljudtoken projiceras in i avkodarens gemensamma representation. Separata BF16- och NVFP4-artefakter har egna precisionsidentiteter.

Tillverkaren beskriver en modellkontext på 1 miljon token, medan dess träningstjänst erbjuder konfigurationerna 64K och 256K. Dessa är separata omfattningar snarare än utbytbara fönsterstorlekar. För långt material identifierar du den faktiska kontexten som uppgiften använder och lämnar utrymme för modellens tänkande och slutliga svar. Tillverkarens gemensamma Inkling-renderare accepterar ett ändligt ansträngningsvärde från 0.0 upp till, men inte inklusive, 1.0 och använder 0.9 när värdet utelämnas. Noll uppmuntrar ett direkt svar utan att införa ett hårt förbud mot resonemang.

Förberedelsen av indata är specifik. Kortet rekommenderar bilder med dimensioner helst mellan 40 och 4 096 pixlar. Ljud bör vara WAV vid 16 kHz, helst kortare än två minuter för denna Small-utgåva. Detta är rekommendationer för optimala indata, inga löften om att modellen avvisar alla indata utanför dem. Utdata är UTF-8-text, inget genererat tal eller video.

För en bildfråga anger du egenskapen som ska undersökas och hur den hänger ihop med den skriftliga uppgiften. För ljud identifierar du om det användbara resultatet är en förklaring av innehållet, en sammanfattning eller en annan textanalys. Tillhandahåll ordförrådet och bakgrunden som behövs för att tolka materialet. En kod- eller hämtningsuppgift bör tillhandahålla relevant källmaterial eller hämtade textavsnitt och önskad artefakt.

I en verktygsansluten applikation föreslår modellen interaktioner och applikationen returnerar deras resultat. Bevara dessa observationer genom följdfrågor så att nästa steg kan använda det som hände. Tillverkaren släpper modellen för anpassning och finjustering, medan en separat anpassad modellversion förblir åtskild från den ursprungliga Small-modellen.

Tillverkaren anger tillfälliga fel i instruktionsföljning, obelagda faktapåståenden och försämring i långa konversationer, med ojämn prestanda mellan mindre representerade språk och domäner. Den beskriver även multimodal säkerhetsutvärdering och kvarvarande sårbarhet för vissa indirekt formulerade promptar. Håll källbelägg och applikationsspecifika utdatakontroller tillgängliga när modellens resultat används i ett arbetsflöde.

Praktisk uppgift

Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

Answer from retrieved training material

Answer a new employee using only these retrieved passages. [DOC1] Draft reports may be edited by their author. [DOC2] Approved reports are locked; corrections create a new version. Question: 'I found a typo in an approved report. Can I edit it directly?' Give a concise answer, the supporting document label and one appropriate next step without claiming a change occurred.

Förväntat resultat

A short source-grounded answer with DOC2 support and a proposed version-based correction step.

Kontrollera resultatet

Check the approved/draft distinction is preserved and no lock is bypassed in the suggestion.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions thinkingmachines/inkling-small

thinkingmachines/inkling-small

Thinking Machines /thinkingmachines/inkling-small

Start

Thinking Machines Labs Inkling-Small är en MoE-modell med totalt 276 miljarder parametrar, varav 12 miljarder är aktiva, för resonemang över text, bild och ljud. Den producerar text, stöder verktygsinriktade applikationer och har en modellkontext på 1 miljon token, medan tillverkarens kortare tjänstekontexter hålls åtskilda.

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
thinkingmachines/inkling-small
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)
Resonemangsnivå · hög
Standardpris När resonemangsnivån är hög
Resonemangsnivå · låg
Standardpris När resonemangsnivån är låg
Resonemangsnivå · maximal
Standardpris När resonemangsnivån är maximal
Resonemangsnivå · medelhög
Standardpris När resonemangsnivån är medelhög
Resonemangsnivå · minimal
Standardpris När resonemangsnivån är minimal
Resonemangsnivå · ingen
Standardpris När resonemangsnivån är inställd på ”ingen”

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 $0.0009 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0024 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.0002 / 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 $0.0009 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0024 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.0002 / 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": "thinkingmachines/inkling-small", "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='thinkingmachines/inkling-small',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='thinkingmachines/inkling-small',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 thinkingmachines/inkling-small

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

thinkingmachines/inkling-small

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages thinkingmachines/inkling-small

thinkingmachines/inkling-small

Thinking Machines /thinkingmachines/inkling-small

Start

Thinking Machines Labs Inkling-Small är en MoE-modell med totalt 276 miljarder parametrar, varav 12 miljarder är aktiva, för resonemang över text, bild och ljud. Den producerar text, stöder verktygsinriktade applikationer och har en modellkontext på 1 miljon token, medan tillverkarens kortare tjänstekontexter hålls åtskilda.

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
thinkingmachines/inkling-small
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)
Resonemangsnivå · hög
Standardpris När resonemangsnivån är hög
Resonemangsnivå · låg
Standardpris När resonemangsnivån är låg
Resonemangsnivå · maximal
Standardpris När resonemangsnivån är maximal
Resonemangsnivå · medelhög
Standardpris När resonemangsnivån är medelhög
Resonemangsnivå · minimal
Standardpris När resonemangsnivån är minimal
Resonemangsnivå · ingen
Standardpris När resonemangsnivån är inställd på ”ingen”

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 $0.0009 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0024 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.0002 / 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 $0.0009 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0024 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.0002 / 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": "thinkingmachines/inkling-small",
  "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': 'thinkingmachines/inkling-small', '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': 'thinkingmachines/inkling-small', '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 thinkingmachines/inkling-small

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

thinkingmachines/inkling-small

FAQ · Thinking Machines: Inkling Small
Vilka indata och resultat finns?

POST /v1/chat/completions · thinkingmachines/inkling-small: text → text

POST /v1/messages · thinkingmachines/inkling-small: text → json, sse

Vilka fält använder begäran?

POST /v1/chat/completions · thinkingmachines/inkling-small: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · thinkingmachines/inkling-small: model, messages, max_tokens, stream

Vilka gränser gäller?

POST /v1/chat/completions · thinkingmachines/inkling-small: 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