Command R7B — Cohere’ning 2024-yil dekabridagi ixcham matn modeli. Uning 7 milliard parametrli arxitekturasi mulohaza, umumlashtirish, savolga javob, dasturlash va korporativ yordam uchun yaratilgan. Ishlab chiqaruvchi uni qidiruv bilan boyitilgan generatsiya hamda bir necha bosqichda bir nechta vositadan foydalanish uchun ham o‘qitadi. U matn qabul qiladi va matn yaratadi; e’lon qilingan ishlab chiqaruvchi profilida 128K kontekst va ko‘pi bilan 4,000 tokenli chiqish bor.
Model nazoratli nozik sozlash va afzalliklar asosida o‘qitilgan avtoregressiv transformerdan foydalanadi. Diqqat andozasi aylanma pozitsiya kodlash bilan 4,096 tokenli oynadan foydalanadigan uchta mahalliy sirpanuvchi oyna qatlamini global diqqat qatlami bilan birlashtiradi. U 23 tilda, jumladan rus, ingliz va aniq model kartasida sanalgan tillarda o‘qitilgan.
Ishlab chiqaruvchi suhbat va instruct kirish ko‘rsatmalarini ajratadi. Suhbatli foydalanish dialog xatti-harakati, kirish so‘zlari, qo‘shimcha savollar va Markdown kabi formatlashni qo‘shadi. Instruct foydalanish ma’lumot ajratish, umumlashtirish, tarjima va toifalash uchun ixcham, ammo to‘liq javoblarga yo‘naltirilgan bo‘lib, standart holatda Markdown yoki LaTeX qo‘shmaydi. E’lon qilingan model tizim kirish ko‘rsatmasisiz yetkaziladi, shuning uchun ishlab chiqaruvchi vazifaga mosini taqdim etishni tavsiya qiladi.
Toifalash jarayonida toifa ta’riflarini bering va hech biriga mos kelmaydigan element bilan qanday ishlashni modelga ayting. Qo‘llab-quvvatlash javobida savol va tasdiqlangan mahsulot materialini taqdim eting, keyin foydalanuvchi tilida javob so‘rang. Aniq chiqish spetsifikatsiyasi suhbat qo‘shimchalarining ma’lumot yozuvida tasodifiy maydonlarga aylanishini oldini oladi.
R7B qidiruv bilan boyitilgan generatsiyaning yakuniy javob bosqichi uchun o‘qitilgan. Ishlab chiqaruvchi shabloni suhbatni taqdim etilgan hujjat parchalari bilan birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi odatda 100–400 so‘zli qisqa bo‘laklarni, qisqa tavsifli kalitlar va matnli yoki yarim tuzilmali qiymatlar bilan ifodalashni tavsiya qiladi. U muayyan foydalanish holatida tegishli hujjatlarni bevosita foydalanuvchi xabariga qo‘yish yaxshiroq ishlaydimi, baholashni ham tavsiya etadi.
Misol vazifa: “Savolga javob berish uchun ushbu nomlangan parchalardan foydalaning, javobni asoslaydigan bayonotni ko‘rsating va parchalarda yo‘q ma’lumotni belgilang.” Ajratilgan fakt asl material bilan tekshirilishi uchun sarlavhalar va birliklarni saqlang. Hujjatlarni ilova topadi yoki beradi; model shu kontekstdan javob yaratadi.
Ishlab chiqaruvchining vositalardan foydalanish misoli JSON-schema funksiya ta’riflarini beradi va tanlangan chaqiruv, uning rejasi hamda natijasini suhbatda saqlaydi. Har bir natija mos vosita chaqiruvi identifikatoriga bog‘langan lug‘atdir. Bu keyingi javobga haqiqiy kuzatuvdan foydalanish imkonini beradi. Shu sabab atrofdagi ilova mos tekshirish yoki validatsiya vositalarini bersa, kod yordamchisi aniq vazifani bosqichma-bosqich bajarishi mumkin.
Model kartasi parchalar, tushuntirishlar va qayta yozishlar bilan birga SQL hamda kod tarjimasini alohida ko‘rsatadi. Sxema, kirish yoki manba kodi va saqlanadigan xatti-harakatni bering. Ishlab chiqaruvchi kod yaratishda past temperatura yoki greedy decoding’ni tavsiya qiladi. Yaratilgan bayonotni ko‘zlangan muhitda tekshirilguncha taklif qilingan artefakt sifatida ko‘ring.
R7B’ning ixcham roli aniq, takroriy vazifalar va tezkor suhbatga yaxshi mos keladi. Kontekstda javob va foydali vosita tarixi uchun joy qoldiring, tugallanish mezonini aniq qiling. Manbaga bog‘liq da’volarda faqat model o‘lchami yoki uzun promptning o‘zi to‘g‘rilikni tasdiqlashini kutish o‘rniga, tegishli dalillarni taqdim eting.
", "aboutText": "Command R7B — Cohere’ning 2024-yil dekabridagi ixcham matn modeli. Uning 7 milliard parametrli arxitekturasi mulohaza, umumlashtirish, savolga javob, dasturlash va korporativ yordam uchun yaratilgan. Ishlab chiqaruvchi uni qidiruv bilan boyitilgan generatsiya hamda bir necha bosqichda bir nechta vositadan foydalanish uchun ham o‘qitadi. U matn qabul qiladi va matn yaratadi; e’lon qilingan ishlab chiqaruvchi profilida 128K kontekst va ko‘pi bilan 4,000 tokenli chiqish bor.\n\n### Model va javob xatti-harakati\n\nModel nazoratli nozik sozlash va afzalliklar asosida o‘qitilgan avtoregressiv transformerdan foydalanadi. Diqqat andozasi aylanma pozitsiya kodlash bilan 4,096 tokenli oynadan foydalanadigan uchta mahalliy sirpanuvchi oyna qatlamini global diqqat qatlami bilan birlashtiradi. U 23 tilda, jumladan rus, ingliz va aniq model kartasida sanalgan tillarda o‘qitilgan.\n\nIshlab chiqaruvchi suhbat va instruct kirish ko‘rsatmalarini ajratadi. Suhbatli foydalanish dialog xatti-harakati, kirish so‘zlari, qo‘shimcha savollar va Markdown kabi formatlashni qo‘shadi. Instruct foydalanish ma’lumot ajratish, umumlashtirish, tarjima va toifalash uchun ixcham, ammo to‘liq javoblarga yo‘naltirilgan bo‘lib, standart holatda Markdown yoki LaTeX qo‘shmaydi. E’lon qilingan model tizim kirish ko‘rsatmasisiz yetkaziladi, shuning uchun ishlab chiqaruvchi vazifaga mosini taqdim etishni tavsiya qiladi.\n\nToifalash jarayonida toifa ta’riflarini bering va hech biriga mos kelmaydigan element bilan qanday ishlashni modelga ayting. Qo‘llab-quvvatlash javobida savol va tasdiqlangan mahsulot materialini taqdim eting, keyin foydalanuvchi tilida javob so‘rang. Aniq chiqish spetsifikatsiyasi suhbat qo‘shimchalarining ma’lumot yozuvida tasodifiy maydonlarga aylanishini oldini oladi.\n\n### Hujjatlardan javoblar\n\nR7B qidiruv bilan boyitilgan generatsiyaning yakuniy javob bosqichi uchun o‘qitilgan. Ishlab chiqaruvchi shabloni suhbatni taqdim etilgan hujjat parchalari bilan birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi odatda 100–400 so‘zli qisqa bo‘laklarni, qisqa tavsifli kalitlar va matnli yoki yarim tuzilmali qiymatlar bilan ifodalashni tavsiya qiladi. U muayyan foydalanish holatida tegishli hujjatlarni bevosita foydalanuvchi xabariga qo‘yish yaxshiroq ishlaydimi, baholashni ham tavsiya etadi.\n\nMisol vazifa: “Savolga javob berish uchun ushbu nomlangan parchalardan foydalaning, javobni asoslaydigan bayonotni ko‘rsating va parchalarda yo‘q ma’lumotni belgilang.” Ajratilgan fakt asl material bilan tekshirilishi uchun sarlavhalar va birliklarni saqlang. Hujjatlarni ilova topadi yoki beradi; model shu kontekstdan javob yaratadi.\n\n### Vositalar va dasturlash\n\nIshlab chiqaruvchining vositalardan foydalanish misoli JSON-schema funksiya ta’riflarini beradi va tanlangan chaqiruv, uning rejasi hamda natijasini suhbatda saqlaydi. Har bir natija mos vosita chaqiruvi identifikatoriga bog‘langan lug‘atdir. Bu keyingi javobga haqiqiy kuzatuvdan foydalanish imkonini beradi. Shu sabab atrofdagi ilova mos tekshirish yoki validatsiya vositalarini bersa, kod yordamchisi aniq vazifani bosqichma-bosqich bajarishi mumkin.\n\nModel kartasi parchalar, tushuntirishlar va qayta yozishlar bilan birga SQL hamda kod tarjimasini alohida ko‘rsatadi. Sxema, kirish yoki manba kodi va saqlanadigan xatti-harakatni bering. Ishlab chiqaruvchi kod yaratishda past temperatura yoki greedy decoding’ni tavsiya qiladi. Yaratilgan bayonotni ko‘zlangan muhitda tekshirilguncha taklif qilingan artefakt sifatida ko‘ring.\n\nR7B’ning ixcham roli aniq, takroriy vazifalar va tezkor suhbatga yaxshi mos keladi. Kontekstda javob va foydali vosita tarixi uchun joy qoldiring, tugallanish mezonini aniq qiling. Manbaga bog‘liq da’volarda faqat model o‘lchami yoki uzun promptning o‘zi to‘g‘rilikni tasdiqlashini kutish o‘rniga, tegishli dalillarni taqdim eting.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Answer from support snippets\n\nAnswer the customer using only these support snippets. [Returns] Unused items can be returned within 14 days of receipt. [Shipping] Return shipping is paid by the buyer unless the item is defective. Question: "My unused item arrived 10 days ago. Can I return it, and who pays postage?" Cite the relevant snippet names.A concise customer answer citing Returns and Shipping, including the defect exception.Ensure the answer uses receipt time and preserves the buyer-paid postage exception.cohere/command-r7b-12-2024Command R7B — Cohere’ning chat, ma’lumot ajratish, dasturlash yordami va vositalar boshqaradigan agentlar uchun ixcham 7B matn modeli. 2024-yil dekabr nashri 23 tilda o‘qitilgan, 128K kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi va berilgan hujjatlar yoki vosita natijalari bilan aniq, tezkor korporativ vazifalar uchun yaratilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Command R7B — Cohere’ning 2024-yil dekabridagi ixcham matn modeli. Uning 7 milliard parametrli arxitekturasi mulohaza, umumlashtirish, savolga javob, dasturlash va korporativ yordam uchun yaratilgan. Ishlab chiqaruvchi uni qidiruv bilan boyitilgan generatsiya hamda bir necha bosqichda bir nechta vositadan foydalanish uchun ham o‘qitadi. U matn qabul qiladi va matn yaratadi; e’lon qilingan ishlab chiqaruvchi profilida 128K kontekst va ko‘pi bilan 4,000 tokenli chiqish bor.
Model nazoratli nozik sozlash va afzalliklar asosida o‘qitilgan avtoregressiv transformerdan foydalanadi. Diqqat andozasi aylanma pozitsiya kodlash bilan 4,096 tokenli oynadan foydalanadigan uchta mahalliy sirpanuvchi oyna qatlamini global diqqat qatlami bilan birlashtiradi. U 23 tilda, jumladan rus, ingliz va aniq model kartasida sanalgan tillarda o‘qitilgan.
Ishlab chiqaruvchi suhbat va instruct kirish ko‘rsatmalarini ajratadi. Suhbatli foydalanish dialog xatti-harakati, kirish so‘zlari, qo‘shimcha savollar va Markdown kabi formatlashni qo‘shadi. Instruct foydalanish ma’lumot ajratish, umumlashtirish, tarjima va toifalash uchun ixcham, ammo to‘liq javoblarga yo‘naltirilgan bo‘lib, standart holatda Markdown yoki LaTeX qo‘shmaydi. E’lon qilingan model tizim kirish ko‘rsatmasisiz yetkaziladi, shuning uchun ishlab chiqaruvchi vazifaga mosini taqdim etishni tavsiya qiladi.
Toifalash jarayonida toifa ta’riflarini bering va hech biriga mos kelmaydigan element bilan qanday ishlashni modelga ayting. Qo‘llab-quvvatlash javobida savol va tasdiqlangan mahsulot materialini taqdim eting, keyin foydalanuvchi tilida javob so‘rang. Aniq chiqish spetsifikatsiyasi suhbat qo‘shimchalarining ma’lumot yozuvida tasodifiy maydonlarga aylanishini oldini oladi.
R7B qidiruv bilan boyitilgan generatsiyaning yakuniy javob bosqichi uchun o‘qitilgan. Ishlab chiqaruvchi shabloni suhbatni taqdim etilgan hujjat parchalari bilan birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi odatda 100–400 so‘zli qisqa bo‘laklarni, qisqa tavsifli kalitlar va matnli yoki yarim tuzilmali qiymatlar bilan ifodalashni tavsiya qiladi. U muayyan foydalanish holatida tegishli hujjatlarni bevosita foydalanuvchi xabariga qo‘yish yaxshiroq ishlaydimi, baholashni ham tavsiya etadi.
Misol vazifa: “Savolga javob berish uchun ushbu nomlangan parchalardan foydalaning, javobni asoslaydigan bayonotni ko‘rsating va parchalarda yo‘q ma’lumotni belgilang.” Ajratilgan fakt asl material bilan tekshirilishi uchun sarlavhalar va birliklarni saqlang. Hujjatlarni ilova topadi yoki beradi; model shu kontekstdan javob yaratadi.
Ishlab chiqaruvchining vositalardan foydalanish misoli JSON-schema funksiya ta’riflarini beradi va tanlangan chaqiruv, uning rejasi hamda natijasini suhbatda saqlaydi. Har bir natija mos vosita chaqiruvi identifikatoriga bog‘langan lug‘atdir. Bu keyingi javobga haqiqiy kuzatuvdan foydalanish imkonini beradi. Shu sabab atrofdagi ilova mos tekshirish yoki validatsiya vositalarini bersa, kod yordamchisi aniq vazifani bosqichma-bosqich bajarishi mumkin.
Model kartasi parchalar, tushuntirishlar va qayta yozishlar bilan birga SQL hamda kod tarjimasini alohida ko‘rsatadi. Sxema, kirish yoki manba kodi va saqlanadigan xatti-harakatni bering. Ishlab chiqaruvchi kod yaratishda past temperatura yoki greedy decoding’ni tavsiya qiladi. Yaratilgan bayonotni ko‘zlangan muhitda tekshirilguncha taklif qilingan artefakt sifatida ko‘ring.
R7B’ning ixcham roli aniq, takroriy vazifalar va tezkor suhbatga yaxshi mos keladi. Kontekstda javob va foydali vosita tarixi uchun joy qoldiring, tugallanish mezonini aniq qiling. Manbaga bog‘liq da’volarda faqat model o‘lchami yoki uzun promptning o‘zi to‘g‘rilikni tasdiqlashini kutish o‘rniga, tegishli dalillarni taqdim eting.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar cohere/command-r7b-12-2024 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000075 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0003 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000075 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0003 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/command-r7b-12-2024", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='cohere/command-r7b-12-2024',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='cohere/command-r7b-12-2024',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra cohere/command-r7b-12-2024
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
cohere/command-r7b-12-2024Command R7B — Cohere’ning chat, ma’lumot ajratish, dasturlash yordami va vositalar boshqaradigan agentlar uchun ixcham 7B matn modeli. 2024-yil dekabr nashri 23 tilda o‘qitilgan, 128K kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi va berilgan hujjatlar yoki vosita natijalari bilan aniq, tezkor korporativ vazifalar uchun yaratilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Command R7B — Cohere’ning 2024-yil dekabridagi ixcham matn modeli. Uning 7 milliard parametrli arxitekturasi mulohaza, umumlashtirish, savolga javob, dasturlash va korporativ yordam uchun yaratilgan. Ishlab chiqaruvchi uni qidiruv bilan boyitilgan generatsiya hamda bir necha bosqichda bir nechta vositadan foydalanish uchun ham o‘qitadi. U matn qabul qiladi va matn yaratadi; e’lon qilingan ishlab chiqaruvchi profilida 128K kontekst va ko‘pi bilan 4,000 tokenli chiqish bor.
Model nazoratli nozik sozlash va afzalliklar asosida o‘qitilgan avtoregressiv transformerdan foydalanadi. Diqqat andozasi aylanma pozitsiya kodlash bilan 4,096 tokenli oynadan foydalanadigan uchta mahalliy sirpanuvchi oyna qatlamini global diqqat qatlami bilan birlashtiradi. U 23 tilda, jumladan rus, ingliz va aniq model kartasida sanalgan tillarda o‘qitilgan.
Ishlab chiqaruvchi suhbat va instruct kirish ko‘rsatmalarini ajratadi. Suhbatli foydalanish dialog xatti-harakati, kirish so‘zlari, qo‘shimcha savollar va Markdown kabi formatlashni qo‘shadi. Instruct foydalanish ma’lumot ajratish, umumlashtirish, tarjima va toifalash uchun ixcham, ammo to‘liq javoblarga yo‘naltirilgan bo‘lib, standart holatda Markdown yoki LaTeX qo‘shmaydi. E’lon qilingan model tizim kirish ko‘rsatmasisiz yetkaziladi, shuning uchun ishlab chiqaruvchi vazifaga mosini taqdim etishni tavsiya qiladi.
Toifalash jarayonida toifa ta’riflarini bering va hech biriga mos kelmaydigan element bilan qanday ishlashni modelga ayting. Qo‘llab-quvvatlash javobida savol va tasdiqlangan mahsulot materialini taqdim eting, keyin foydalanuvchi tilida javob so‘rang. Aniq chiqish spetsifikatsiyasi suhbat qo‘shimchalarining ma’lumot yozuvida tasodifiy maydonlarga aylanishini oldini oladi.
R7B qidiruv bilan boyitilgan generatsiyaning yakuniy javob bosqichi uchun o‘qitilgan. Ishlab chiqaruvchi shabloni suhbatni taqdim etilgan hujjat parchalari bilan birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi odatda 100–400 so‘zli qisqa bo‘laklarni, qisqa tavsifli kalitlar va matnli yoki yarim tuzilmali qiymatlar bilan ifodalashni tavsiya qiladi. U muayyan foydalanish holatida tegishli hujjatlarni bevosita foydalanuvchi xabariga qo‘yish yaxshiroq ishlaydimi, baholashni ham tavsiya etadi.
Misol vazifa: “Savolga javob berish uchun ushbu nomlangan parchalardan foydalaning, javobni asoslaydigan bayonotni ko‘rsating va parchalarda yo‘q ma’lumotni belgilang.” Ajratilgan fakt asl material bilan tekshirilishi uchun sarlavhalar va birliklarni saqlang. Hujjatlarni ilova topadi yoki beradi; model shu kontekstdan javob yaratadi.
Ishlab chiqaruvchining vositalardan foydalanish misoli JSON-schema funksiya ta’riflarini beradi va tanlangan chaqiruv, uning rejasi hamda natijasini suhbatda saqlaydi. Har bir natija mos vosita chaqiruvi identifikatoriga bog‘langan lug‘atdir. Bu keyingi javobga haqiqiy kuzatuvdan foydalanish imkonini beradi. Shu sabab atrofdagi ilova mos tekshirish yoki validatsiya vositalarini bersa, kod yordamchisi aniq vazifani bosqichma-bosqich bajarishi mumkin.
Model kartasi parchalar, tushuntirishlar va qayta yozishlar bilan birga SQL hamda kod tarjimasini alohida ko‘rsatadi. Sxema, kirish yoki manba kodi va saqlanadigan xatti-harakatni bering. Ishlab chiqaruvchi kod yaratishda past temperatura yoki greedy decoding’ni tavsiya qiladi. Yaratilgan bayonotni ko‘zlangan muhitda tekshirilguncha taklif qilingan artefakt sifatida ko‘ring.
R7B’ning ixcham roli aniq, takroriy vazifalar va tezkor suhbatga yaxshi mos keladi. Kontekstda javob va foydali vosita tarixi uchun joy qoldiring, tugallanish mezonini aniq qiling. Manbaga bog‘liq da’volarda faqat model o‘lchami yoki uzun promptning o‘zi to‘g‘rilikni tasdiqlashini kutish o‘rniga, tegishli dalillarni taqdim eting.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar cohere/command-r7b-12-2024 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000075 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0003 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000075 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0003 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "cohere/command-r7b-12-2024",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-r7b-12-2024', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-r7b-12-2024', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra cohere/command-r7b-12-2024
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Answer from support snippets\n\nAnswer the customer using only these support snippets. [Returns] Unused items can be returned within 14 days of receipt. [Shipping] Return shipping is paid by the buyer unless the item is defective. Question: "My unused item arrived 10 days ago. Can I return it, and who pays postage?" Cite the relevant snippet names.A concise customer answer citing Returns and Shipping, including the defect exception.Ensure the answer uses receipt time and preserves the buyer-paid postage exception.