Source: https://ailoot.ai/models/th/unbiased-pareto-26-9/ Canonical: https://ailoot.ai/models/th/unbiased-pareto-26-9/ Language: th # Pareto 26.9 [Markdown](https://ailoot.ai/models/th/unbiased-pareto-26-9/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/th/unbiased-pareto-26-9/facts.json) ## [Pareto 26.9](https://ailoot.ai/models/th/unbiased-pareto-26-9/) `unbiased/pareto-26.9` Unbiasedข้อความขาเข้า US$0.005 / 1Kขาออก US$0.015 / 1K โมเดลข้อความแบบประกอบของ Unbiased รุ่นก่อนหน้า มีบริบท 262,144 โทเคน สำหรับกระบวนการทำงานที่เลือกตรึงรุ่นไว้อย่างชัดเจน ### รุ่นก่อนหน้าของตระกูล Pareto Pareto 26.9 เป็นรุ่นแยกของโมเดลแบบประกอบจาก Unbiased ในตระกูล Pareto คำขอหนึ่งถูกประมวลผลด้วยโมเดลชั้นนำและโมเดลเปิดหลายตัว แล้วรวมผลเป็นคำตอบร่วม ผู้ใช้ทำงานกับโมเดล Pareto หนึ่งตัว ไม่ได้เลือกแต่ละองค์ประกอบด้วยตนเอง ผู้พัฒนาระบุว่าองค์ประกอบโมเดลพื้นฐานอาจเปลี่ยนได้ รุ่น 26.9 ยังคงอยู่หลังเปิดตัวรุ่นเสถียร 26.10 ตัวระบุที่แน่นอน `unbiased/pareto-26.9` ช่วยเลือกใช้รุ่นก่อนหน้าในแอปพลิเคชันอย่างชัดเจน เหมาะกับกระบวนการเดิมและการเปรียบเทียบที่ต้องระบุรุ่นที่ใช้ แทนการเปลี่ยนไปยังรุ่นถัดไปโดยอัตโนมัติ การตรึงชื่อไม่ได้หมายความว่าองค์ประกอบภายในจะคงเดิม ### ทำงานกับข้อมูลที่ให้ ใน Ailoot รุ่นนี้รับข้อความและสร้างคำตอบข้อความ หน้าต่างบริบทคือ 262,144 โทเคน รวมคำสั่ง ประวัติ ข้อมูลต้นทาง และคำตอบ โดยเมทาดาทาของโมเดลระบุปริมาณคำตอบสูงสุด 131,072 โทเคน รุ่น 26.10 มีบริบทใหญ่กว่า ดังนั้นเมื่อเลือก 26.9 ควรคัดเอกสารและส่วนข้อความที่เกี่ยวข้องกับงานจริงไว้ล่วงหน้า สามารถสร้างการใช้งานรอบการเปรียบเทียบข้อความหลายชิ้นได้ ส่งข้อกำหนด ตัวเลือกแนวทาง และเกณฑ์ตัดสิน แล้วขอตารางเปรียบเทียบพร้อมเหตุผลต่อแต่ละเกณฑ์ สำหรับเอกสารยาว ให้ระบุเป้าหมายการวิเคราะห์ เช่น หาความขัดแย้ง สรุปสาระ รวบรวมคำถามถึงผู้เขียน หรือเตรียมโครงสร้างปรับปรุง ชื่อส่วนข้อมูลต้นทางช่วยผูกข้อสรุปกับข้อมูลในคำขอ ### บทสนทนาทางเทคนิค เมื่อวิเคราะห์โจทย์โปรแกรม ให้รวมโค้ดที่เกี่ยวข้องและผลรันที่ได้รับแล้วในสภาพแวดล้อมของคุณ ขอให้อธิบายข้อสังเกต เสนอการแก้ไข และระบุสิ่งบ่งชี้สำหรับตรวจผล จากนั้นส่งผลตรวจในข้อความถัดไป วิธีนี้เชื่อมบทสนทนาข้อความกับงานจริง โดยไม่สมมติว่าโมเดลเข้าถึงไฟล์หรือสภาพแวดล้อมรันได้เอง สำหรับเตรียมข้อความใหม่ ควรกำหนดผู้อ่าน โครงร่าง และระดับรายละเอียด คำตอบอาจเป็นร่างเอกสาร สรุปข้อมูลต้นทาง รายการความแตกต่าง หรือลำดับการทำงานต่อ รูปแบบที่แน่นอนขึ้นอยู่กับคำขอ Pareto 26.9 มีรูปแบบ Messages, Responses, Chat Completions และ generateContent แบบข้อความ รูปแบบเหล่านี้อธิบายวิธีรวมในไคลเอนต์ การเชื่อมต่อนี้ส่งข้อมูลเป็นข้อความ การเลือกรูปแบบคำขอไม่ได้เพิ่มภาพ การรันโค้ด หรือการติดต่อระบบภายนอก ### ใช้งานได้ผ่าน Ailoot API ขาเข้า `text` ขาออก `text` บริบท ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก ความยาวคำตอบสูงสุด ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก ขาเข้า US$0.005 */ 1K* ขาออก US$0.015 */ 1K* การอ่านแคช US$0.0005 */ 1K* ขาเข้า `text` ขาออก `text` บริบท ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก ความยาวคำตอบสูงสุด ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก ขาเข้า US$0.005 */ 1K* ขาออก US$0.015 */ 1K* การอ่านแคช US$0.0005 */ 1K* ขาเข้า `text` ขาออก `text` บริบท ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก ความยาวคำตอบสูงสุด ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก ขาเข้า US$0.005 */ 1K* ขาออก US$0.015 */ 1K* การอ่านแคช US$0.0005 */ 1K* ขาเข้า `text` ขาออก `text` บริบท ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก ความยาวคำตอบสูงสุด ไม่ได้ระบุในแค็ตตาล็อก ขาเข้า US$0.005 */ 1K* ขาออก US$0.015 */ 1K* การอ่านแคช US$0.0005 */ 1K* `unbiased/pareto-26.9` · JSON ``` {"about":"### รุ่นก่อนหน้าของตระกูล Pareto\n\nPareto 26.9 เป็นรุ่นแยกของโมเดลแบบประกอบจาก Unbiased ในตระกูล Pareto คำขอหนึ่งถูกประมวลผลด้วยโมเดลชั้นนำและโมเดลเปิดหลายตัว แล้วรวมผลเป็นคำตอบร่วม ผู้ใช้ทำงานกับโมเดล Pareto หนึ่งตัว ไม่ได้เลือกแต่ละองค์ประกอบด้วยตนเอง ผู้พัฒนาระบุว่าองค์ประกอบโมเดลพื้นฐานอาจเปลี่ยนได้\n\nรุ่น 26.9 ยังคงอยู่หลังเปิดตัวรุ่นเสถียร 26.10 ตัวระบุที่แน่นอน `unbiased/pareto-26.9` ช่วยเลือกใช้รุ่นก่อนหน้าในแอปพลิเคชันอย่างชัดเจน เหมาะกับกระบวนการเดิมและการเปรียบเทียบที่ต้องระบุรุ่นที่ใช้ แทนการเปลี่ยนไปยังรุ่นถัดไปโดยอัตโนมัติ การตรึงชื่อไม่ได้หมายความว่าองค์ประกอบภายในจะคงเดิม\n\n### ทำงานกับข้อมูลที่ให้\n\nใน Ailoot รุ่นนี้รับข้อความและสร้างคำตอบข้อความ หน้าต่างบริบทคือ 262,144 โทเคน รวมคำสั่ง ประวัติ ข้อมูลต้นทาง และคำตอบ โดยเมทาดาทาของโมเดลระบุปริมาณคำตอบสูงสุด 131,072 โทเคน รุ่น 26.10 มีบริบทใหญ่กว่า ดังนั้นเมื่อเลือก 26.9 ควรคัดเอกสารและส่วนข้อความที่เกี่ยวข้องกับงานจริงไว้ล่วงหน้า\n\nสามารถสร้างการใช้งานรอบการเปรียบเทียบข้อความหลายชิ้นได้ ส่งข้อกำหนด ตัวเลือกแนวทาง และเกณฑ์ตัดสิน แล้วขอตารางเปรียบเทียบพร้อมเหตุผลต่อแต่ละเกณฑ์ สำหรับเอกสารยาว ให้ระบุเป้าหมายการวิเคราะห์ เช่น หาความขัดแย้ง สรุปสาระ รวบรวมคำถามถึงผู้เขียน หรือเตรียมโครงสร้างปรับปรุง ชื่อส่วนข้อมูลต้นทางช่วยผูกข้อสรุปกับข้อมูลในคำขอ\n\n### บทสนทนาทางเทคนิค\n\nเมื่อวิเคราะห์โจทย์โปรแกรม ให้รวมโค้ดที่เกี่ยวข้องและผลรันที่ได้รับแล้วในสภาพแวดล้อมของคุณ ขอให้อธิบายข้อสังเกต เสนอการแก้ไข และระบุสิ่งบ่งชี้สำหรับตรวจผล จากนั้นส่งผลตรวจในข้อความถัดไป วิธีนี้เชื่อมบทสนทนาข้อความกับงานจริง โดยไม่สมมติว่าโมเดลเข้าถึงไฟล์หรือสภาพแวดล้อมรันได้เอง\n\nสำหรับเตรียมข้อความใหม่ ควรกำหนดผู้อ่าน โครงร่าง และระดับรายละเอียด คำตอบอาจเป็นร่างเอกสาร สรุปข้อมูลต้นทาง รายการความแตกต่าง หรือลำดับการทำงานต่อ รูปแบบที่แน่นอนขึ้นอยู่กับคำขอ\n\nPareto 26.9 มีรูปแบบ Messages, Responses, Chat Completions และ generateContent แบบข้อความ รูปแบบเหล่านี้อธิบายวิธีรวมในไคลเอนต์ การเชื่อมต่อนี้ส่งข้อมูลเป็นข้อความ การเลือกรูปแบบคำขอไม่ได้เพิ่มภาพ การรันโค้ด หรือการติดต่อระบบภายนอก","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.9","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.9","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.9","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.9","price":{"in":5.0,"in_label":null,"out":15.0,"out_label":null,"sort_in":5.0,"sort_out":15.0,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.9","short":"โมเดลข้อความแบบประกอบของ Unbiased รุ่นก่อนหน้า มีบริบท 262,144 โทเคน สำหรับกระบวนการทำงานที่เลือกตรึงรุ่นไว้อย่างชัดเจน"} ``` ## คำถาม จะเลือกโมเดลสำหรับงานของฉันได้อย่างไร? เริ่มจากระบุอินพุตและเอาต์พุตที่ต้องการ ได้แก่ ข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ จากนั้นเปรียบเทียบวิธี API ที่เข้ากันได้ ID โมเดลที่แน่นอนหรือโมเดลที่นามแฝงชี้ไปในปัจจุบัน ราคาและหน่วยคิดค่าบริการ โดย GET /v1/models ใช้งานฟรีและแสดงโมเดลที่คีย์ของคุณเข้าถึงได้ ทุกโมเดลรองรับวิธี API และประเภทสื่อทั้งหมดหรือไม่? ใช้วิธี API และประเภทอินพุตและเอาต์พุตที่ระบุในหน้าข้อมูลโมเดล การรองรับข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอขึ้นอยู่กับโมเดลและวิธีที่เลือก ตรวจสอบตัวอย่างคำขอที่เกี่ยวข้องก่อนส่งข้อมูล ID โมเดลต่างจากนามแฝงอย่างไร? ID ที่แน่นอนระบุโมเดลเฉพาะ นามแฝงชี้ไปยังโมเดลหนึ่งและโมเดลปลายทางอาจเปลี่ยนได้ ตรวจสอบโมเดลที่นามแฝงชี้ไปในปัจจุบันในแค็ตตาล็อก และใช้ ID ที่แน่นอนเมื่อการเชื่อมต่อต้องใช้โมเดลเฉพาะ จะเปรียบเทียบราคาก่อนส่งคำขอได้อย่างไร? ตรวจสอบราคาและหน่วยคิดค่าบริการของวิธี API ที่เลือกในหน้าข้อมูลโมเดล เปรียบเทียบด้วยหน่วยและประเภทอินพุตและเอาต์พุตเดียวกัน ประวัติคำขอจะแสดงการใช้งานจริงและยอดเงินที่หัก สมาชิกให้อะไร? ส่วนลดซื้อโทเคนสำหรับงานประจำ เลือกแพ็กเกจตามปริมาณคำขอ เงื่อนไขและราคาสมาชิกแสดงตอนสมัคร ใช้โค้ดส่วนลดสูงสุด 50% อย่างไร? ใส่โค้ดเมื่อซื้อโทเคน ยอดรวมคำนวณตามโปรโมชั่น และเห็นส่วนลดก่อนจ่าย ## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน. Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ