Gemma 3 4B IT — Google’ning Gemma 3 koʻrish-til oilasidagi koʻrsatmalarga moslashtirilgan 4B oʻlchamli nashr. IT keyingi oʻqitish uchun asos boʻladigan dastlabki oʻqitilgan nazorat nuqtasini emas, foydalanuvchi koʻrsatmalari va suhbat navbatlariga amal qilishga moslashtirilgan versiyani anglatadi. Model matn va tasvirlarni qabul qiladi hamda matn yaratadi: javob, xulosa, tushuntirish, qoralama yoki kod. Uning vizual kirishi berilgan rasmlar va hujjat sahifalari haqidagi savollarni qoʻllaydi; chiqish yangi yaratilgan tasvir emas.
Model kartasida 4B nashriga soʻrov va yaratilgan javob oʻrtasida boʻlinadigan 128K tokenli kontekst berilgan. Qolgan chiqish imkoniyati — umumiy kontekstdan kirish ayirilgandan keyingi qism; bu alohida qoʻshimcha 128K chiqish byudjeti emas. Asosiy tasvir yoʻli tasvirlarni 896×896 oʻlchamga normallashtiradi va har bir koʻrinishni 256 vizual tokenga kodlaydi. Aniq yordamchi uchun tegishli qayd yoki tasvir, bitta ravshan savol va ixcham kerakli natijani bering. Ajratib olingan nom, sana yoki yorliqni tekshirish uchun manba matnini javob bilan birga saqlang.
Oilaning oʻqitish materiali 140 dan ortiq tildagi veb matni, kod, matematika va tasvirlarni qamrab oladi. Ishlab chiqaruvchi 4B model uchun toʻrt trillion dastlabki oʻqitish tokenini koʻrsatadi. Texnik hisobot dastlabki oʻqitish va koʻrsatmalarga moslashtirish paytidagi distillashni, undan keyin foydalilik, mulohaza, kod, matematika va koʻrsatmalarga amal qilishni yaxshilovchi mustahkamlovchi oʻqitishga asoslangan keyingi oʻqitishni tavsiflaydi. Bular shu oʻlcham va oilaning oʻqitish xususiyatlari; har bir javob toʻgʻri yoki boshqa Gemma nazorat nuqtasi aynan bir xil ishlashiga kafolat emas.
Arxitektura guruhlangan soʻrov diqqatiga ega, faqat dekoderli transformer boʻlib, har bir global diqqat qatlami orasiga beshta mahalliy diqqat qatlamini qoʻyadi. Mahalliy diqqat 1,024 tokenni qamrab oladi, global qatlamlar esa kengroq kontekstga ishlov beradi. Umumiy SigLIP koʻrish enkoderi tasvir maʼlumotini til modeli kirishlariga aylantiradi. Tokenizator SentencePiece asosida, raqamlarni ajratish, boʻshliqni saqlash va bayt darajasida kodlash bilan ishlaydi. Uzun kirishni rejalashtirganda haqiqiy tokenizatorning token sonidan foydalaning; maʼno tashiganda kod ichki chekinishlari va identifikatorlarini oʻzgartirmang.
Hisobot shakli yoki tafsiloti oddiy kvadratga oʻlcham oʻzgartirishda saqlanmaydigan tasvirlar uchun Pan and Scan’ni tavsiflaydi. U koʻrish enkoderi uchun oʻlchami oʻzgartiriladigan, bir-birini qoplamaydigan qoʻshimcha koʻrinishlarni yaratishi mumkin. Bu qayta ishlashning oʻz kirish va hisoblash oqibatlari bor. Kichik yorliqli ekran tasviri uchun juda kichik butun ekran rasmiga suyanish oʻrniga kerakli hududni belgilang va oʻqiladigan koʻrinishni bering. Bir nechta tasvir uchun ularning vazifalarini belgilang va mos manbaga bogʻlangan javobni soʻrang.
Ishlab chiqaruvchining mahalliy IT suhbat formati user va model navbatlaridan, aniq navbat chegaralari bilan foydalanadi. U alohida mahalliy system rolini qoʻllamaydi; rol va format koʻrsatmalarini dastlabki user soʻroviga joylashtiring. IT nazorat nuqtasini oddiy matn davom ettirishdek qabul qilish oʻrniga mos formatlagich yoki protsessordan foydalaning. Yordam qaydi misolida moʻljallangan oʻquvchi, saqlanadigan faktlar va ohangni ayting, keyin qisqa javob hamda ochiq qolgan savolni soʻrang. Vizual ajratib olishda maydonlarni va oʻqib boʻlmaydigan qiymat qanday ifodalanishini belgilang.
Gemma’ning moʻljallangan qoʻllanishlari yozish, xulosa qilish, suhbat yordamchiligi, tasvirdan maʼlumot ajratish va taʼlimiy izlanishni oʻz ichiga oladi. Tor yoʻnaltirilgan 4B jarayoni xizmat qaydini amallar roʻyxatiga aylantirishi, koʻrinadigan diagrammani tushuntirishi yoki berilgan parcha haqidagi savolga javob berishi mumkin. Tekshirish oson boʻlgan natijani soʻrang: nomlangan elementlarga bogʻlangan tushuntirish yoki manba bilan qoʻllab-quvvatlangan maydonli kichik qayd. Har qanday vosita qidiruvi yoki kod bajarish atrofdagi ilovaga tegishli; vosita koʻrinishidagi koʻrsatma yaratish tashqi amalni tugallashdan farq qiladi.
Ishlab chiqaruvchi oʻqitish qamrovi, til nozikliklari, faktik xatolar va ochiq vazifalar murakkabligi bilan bogʻliq cheklovlarni qayd etadi. Google ishonarli til namunasi kundalik hayotdagi oddiy cheklovni oʻtkazib yuboradigan javob yaratishi mumkinligidan ham ogohlantiradi. Oʻlcham oʻzgartirishda tasvirlarning muhim tafsiloti yoʻqolishi mumkin; uzun kontekst esa noaniq savolni ravshan qilmaydi. Natijani asl material bilan solishtiring, soʻralgan tuzilgan maydonlarni tekshiring va hisoblash yoki taklif etilgan kodni mustaqil sinang. Aynan 4B IT modelini vazifaning haqiqiy tili va hujjat turlarida baholang. Natijalarni qayd etganda uning oʻlchami, IT xususiyati va qayta ishlash sozlamalarini 12B, 27B hamda yangi Gemma variantlaridan alohida saqlang.
", "aboutText": "Gemma 3 4B IT — Google’ning Gemma 3 koʻrish-til oilasidagi koʻrsatmalarga moslashtirilgan 4B oʻlchamli nashr. IT keyingi oʻqitish uchun asos boʻladigan dastlabki oʻqitilgan nazorat nuqtasini emas, foydalanuvchi koʻrsatmalari va suhbat navbatlariga amal qilishga moslashtirilgan versiyani anglatadi. Model matn va tasvirlarni qabul qiladi hamda matn yaratadi: javob, xulosa, tushuntirish, qoralama yoki kod. Uning vizual kirishi berilgan rasmlar va hujjat sahifalari haqidagi savollarni qoʻllaydi; chiqish yangi yaratilgan tasvir emas.\n\nModel kartasida 4B nashriga soʻrov va yaratilgan javob oʻrtasida boʻlinadigan 128K tokenli kontekst berilgan. Qolgan chiqish imkoniyati — umumiy kontekstdan kirish ayirilgandan keyingi qism; bu alohida qoʻshimcha 128K chiqish byudjeti emas. Asosiy tasvir yoʻli tasvirlarni 896×896 oʻlchamga normallashtiradi va har bir koʻrinishni 256 vizual tokenga kodlaydi. Aniq yordamchi uchun tegishli qayd yoki tasvir, bitta ravshan savol va ixcham kerakli natijani bering. Ajratib olingan nom, sana yoki yorliqni tekshirish uchun manba matnini javob bilan birga saqlang.\n\nOilaning oʻqitish materiali 140 dan ortiq tildagi veb matni, kod, matematika va tasvirlarni qamrab oladi. Ishlab chiqaruvchi 4B model uchun toʻrt trillion dastlabki oʻqitish tokenini koʻrsatadi. Texnik hisobot dastlabki oʻqitish va koʻrsatmalarga moslashtirish paytidagi distillashni, undan keyin foydalilik, mulohaza, kod, matematika va koʻrsatmalarga amal qilishni yaxshilovchi mustahkamlovchi oʻqitishga asoslangan keyingi oʻqitishni tavsiflaydi. Bular shu oʻlcham va oilaning oʻqitish xususiyatlari; har bir javob toʻgʻri yoki boshqa Gemma nazorat nuqtasi aynan bir xil ishlashiga kafolat emas.\n\nArxitektura guruhlangan soʻrov diqqatiga ega, faqat dekoderli transformer boʻlib, har bir global diqqat qatlami orasiga beshta mahalliy diqqat qatlamini qoʻyadi. Mahalliy diqqat 1,024 tokenni qamrab oladi, global qatlamlar esa kengroq kontekstga ishlov beradi. Umumiy SigLIP koʻrish enkoderi tasvir maʼlumotini til modeli kirishlariga aylantiradi. Tokenizator SentencePiece asosida, raqamlarni ajratish, boʻshliqni saqlash va bayt darajasida kodlash bilan ishlaydi. Uzun kirishni rejalashtirganda haqiqiy tokenizatorning token sonidan foydalaning; maʼno tashiganda kod ichki chekinishlari va identifikatorlarini oʻzgartirmang.\n\nHisobot shakli yoki tafsiloti oddiy kvadratga oʻlcham oʻzgartirishda saqlanmaydigan tasvirlar uchun Pan and Scan’ni tavsiflaydi. U koʻrish enkoderi uchun oʻlchami oʻzgartiriladigan, bir-birini qoplamaydigan qoʻshimcha koʻrinishlarni yaratishi mumkin. Bu qayta ishlashning oʻz kirish va hisoblash oqibatlari bor. Kichik yorliqli ekran tasviri uchun juda kichik butun ekran rasmiga suyanish oʻrniga kerakli hududni belgilang va oʻqiladigan koʻrinishni bering. Bir nechta tasvir uchun ularning vazifalarini belgilang va mos manbaga bogʻlangan javobni soʻrang.\n\nIshlab chiqaruvchining mahalliy IT suhbat formati user va model navbatlaridan, aniq navbat chegaralari bilan foydalanadi. U alohida mahalliy system rolini qoʻllamaydi; rol va format koʻrsatmalarini dastlabki user soʻroviga joylashtiring. IT nazorat nuqtasini oddiy matn davom ettirishdek qabul qilish oʻrniga mos formatlagich yoki protsessordan foydalaning. Yordam qaydi misolida moʻljallangan oʻquvchi, saqlanadigan faktlar va ohangni ayting, keyin qisqa javob hamda ochiq qolgan savolni soʻrang. Vizual ajratib olishda maydonlarni va oʻqib boʻlmaydigan qiymat qanday ifodalanishini belgilang.\n\nGemma’ning moʻljallangan qoʻllanishlari yozish, xulosa qilish, suhbat yordamchiligi, tasvirdan maʼlumot ajratish va taʼlimiy izlanishni oʻz ichiga oladi. Tor yoʻnaltirilgan 4B jarayoni xizmat qaydini amallar roʻyxatiga aylantirishi, koʻrinadigan diagrammani tushuntirishi yoki berilgan parcha haqidagi savolga javob berishi mumkin. Tekshirish oson boʻlgan natijani soʻrang: nomlangan elementlarga bogʻlangan tushuntirish yoki manba bilan qoʻllab-quvvatlangan maydonli kichik qayd. Har qanday vosita qidiruvi yoki kod bajarish atrofdagi ilovaga tegishli; vosita koʻrinishidagi koʻrsatma yaratish tashqi amalni tugallashdan farq qiladi.\n\nIshlab chiqaruvchi oʻqitish qamrovi, til nozikliklari, faktik xatolar va ochiq vazifalar murakkabligi bilan bogʻliq cheklovlarni qayd etadi. Google ishonarli til namunasi kundalik hayotdagi oddiy cheklovni oʻtkazib yuboradigan javob yaratishi mumkinligidan ham ogohlantiradi. Oʻlcham oʻzgartirishda tasvirlarning muhim tafsiloti yoʻqolishi mumkin; uzun kontekst esa noaniq savolni ravshan qilmaydi. Natijani asl material bilan solishtiring, soʻralgan tuzilgan maydonlarni tekshiring va hisoblash yoki taklif etilgan kodni mustaqil sinang. Aynan 4B IT modelini vazifaning haqiqiy tili va hujjat turlarida baholang. Natijalarni qayd etganda uning oʻlchami, IT xususiyati va qayta ishlash sozlamalarini 12B, 27B hamda yangi Gemma variantlaridan alohida saqlang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Explain a seed-growth note\n\nExplain this class note to a ten-year-old: 'Seeds need water and a suitable temperature to germinate. Light requirements differ between species.' Use three short sentences and one question the class could investigate. Preserve the species qualification rather than saying all seeds need light to germinate.A child-friendly three-sentence explanation followed by one investigation question.The explanation must retain the distinction between water, temperature and species-dependent light.google/gemma-3-4b-itGemma 3 4B IT — Google’ning ko‘rsatmalarga moslab o‘qitilgan 4B hajmdagi matn va tasvir modeli. U savollar, xulosalar, yozish va vizual tahlil uchun matn yaratadi; umumiy 128K kontekst va oila miqyosida 140 dan ortiq tilni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatiga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemma 3 4B IT — Google’ning Gemma 3 koʻrish-til oilasidagi koʻrsatmalarga moslashtirilgan 4B oʻlchamli nashr. IT keyingi oʻqitish uchun asos boʻladigan dastlabki oʻqitilgan nazorat nuqtasini emas, foydalanuvchi koʻrsatmalari va suhbat navbatlariga amal qilishga moslashtirilgan versiyani anglatadi. Model matn va tasvirlarni qabul qiladi hamda matn yaratadi: javob, xulosa, tushuntirish, qoralama yoki kod. Uning vizual kirishi berilgan rasmlar va hujjat sahifalari haqidagi savollarni qoʻllaydi; chiqish yangi yaratilgan tasvir emas.
Model kartasida 4B nashriga soʻrov va yaratilgan javob oʻrtasida boʻlinadigan 128K tokenli kontekst berilgan. Qolgan chiqish imkoniyati — umumiy kontekstdan kirish ayirilgandan keyingi qism; bu alohida qoʻshimcha 128K chiqish byudjeti emas. Asosiy tasvir yoʻli tasvirlarni 896×896 oʻlchamga normallashtiradi va har bir koʻrinishni 256 vizual tokenga kodlaydi. Aniq yordamchi uchun tegishli qayd yoki tasvir, bitta ravshan savol va ixcham kerakli natijani bering. Ajratib olingan nom, sana yoki yorliqni tekshirish uchun manba matnini javob bilan birga saqlang.
Oilaning oʻqitish materiali 140 dan ortiq tildagi veb matni, kod, matematika va tasvirlarni qamrab oladi. Ishlab chiqaruvchi 4B model uchun toʻrt trillion dastlabki oʻqitish tokenini koʻrsatadi. Texnik hisobot dastlabki oʻqitish va koʻrsatmalarga moslashtirish paytidagi distillashni, undan keyin foydalilik, mulohaza, kod, matematika va koʻrsatmalarga amal qilishni yaxshilovchi mustahkamlovchi oʻqitishga asoslangan keyingi oʻqitishni tavsiflaydi. Bular shu oʻlcham va oilaning oʻqitish xususiyatlari; har bir javob toʻgʻri yoki boshqa Gemma nazorat nuqtasi aynan bir xil ishlashiga kafolat emas.
Arxitektura guruhlangan soʻrov diqqatiga ega, faqat dekoderli transformer boʻlib, har bir global diqqat qatlami orasiga beshta mahalliy diqqat qatlamini qoʻyadi. Mahalliy diqqat 1,024 tokenni qamrab oladi, global qatlamlar esa kengroq kontekstga ishlov beradi. Umumiy SigLIP koʻrish enkoderi tasvir maʼlumotini til modeli kirishlariga aylantiradi. Tokenizator SentencePiece asosida, raqamlarni ajratish, boʻshliqni saqlash va bayt darajasida kodlash bilan ishlaydi. Uzun kirishni rejalashtirganda haqiqiy tokenizatorning token sonidan foydalaning; maʼno tashiganda kod ichki chekinishlari va identifikatorlarini oʻzgartirmang.
Hisobot shakli yoki tafsiloti oddiy kvadratga oʻlcham oʻzgartirishda saqlanmaydigan tasvirlar uchun Pan and Scan’ni tavsiflaydi. U koʻrish enkoderi uchun oʻlchami oʻzgartiriladigan, bir-birini qoplamaydigan qoʻshimcha koʻrinishlarni yaratishi mumkin. Bu qayta ishlashning oʻz kirish va hisoblash oqibatlari bor. Kichik yorliqli ekran tasviri uchun juda kichik butun ekran rasmiga suyanish oʻrniga kerakli hududni belgilang va oʻqiladigan koʻrinishni bering. Bir nechta tasvir uchun ularning vazifalarini belgilang va mos manbaga bogʻlangan javobni soʻrang.
Ishlab chiqaruvchining mahalliy IT suhbat formati user va model navbatlaridan, aniq navbat chegaralari bilan foydalanadi. U alohida mahalliy system rolini qoʻllamaydi; rol va format koʻrsatmalarini dastlabki user soʻroviga joylashtiring. IT nazorat nuqtasini oddiy matn davom ettirishdek qabul qilish oʻrniga mos formatlagich yoki protsessordan foydalaning. Yordam qaydi misolida moʻljallangan oʻquvchi, saqlanadigan faktlar va ohangni ayting, keyin qisqa javob hamda ochiq qolgan savolni soʻrang. Vizual ajratib olishda maydonlarni va oʻqib boʻlmaydigan qiymat qanday ifodalanishini belgilang.
Gemma’ning moʻljallangan qoʻllanishlari yozish, xulosa qilish, suhbat yordamchiligi, tasvirdan maʼlumot ajratish va taʼlimiy izlanishni oʻz ichiga oladi. Tor yoʻnaltirilgan 4B jarayoni xizmat qaydini amallar roʻyxatiga aylantirishi, koʻrinadigan diagrammani tushuntirishi yoki berilgan parcha haqidagi savolga javob berishi mumkin. Tekshirish oson boʻlgan natijani soʻrang: nomlangan elementlarga bogʻlangan tushuntirish yoki manba bilan qoʻllab-quvvatlangan maydonli kichik qayd. Har qanday vosita qidiruvi yoki kod bajarish atrofdagi ilovaga tegishli; vosita koʻrinishidagi koʻrsatma yaratish tashqi amalni tugallashdan farq qiladi.
Ishlab chiqaruvchi oʻqitish qamrovi, til nozikliklari, faktik xatolar va ochiq vazifalar murakkabligi bilan bogʻliq cheklovlarni qayd etadi. Google ishonarli til namunasi kundalik hayotdagi oddiy cheklovni oʻtkazib yuboradigan javob yaratishi mumkinligidan ham ogohlantiradi. Oʻlcham oʻzgartirishda tasvirlarning muhim tafsiloti yoʻqolishi mumkin; uzun kontekst esa noaniq savolni ravshan qilmaydi. Natijani asl material bilan solishtiring, soʻralgan tuzilgan maydonlarni tekshiring va hisoblash yoki taklif etilgan kodni mustaqil sinang. Aynan 4B IT modelini vazifaning haqiqiy tili va hujjat turlarida baholang. Natijalarni qayd etganda uning oʻlchami, IT xususiyati va qayta ishlash sozlamalarini 12B, 27B hamda yangi Gemma variantlaridan alohida saqlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemma-3-4b-it | 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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0002 / 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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0002 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemma-3-4b-it", "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='google/gemma-3-4b-it',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='google/gemma-3-4b-it',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 google/gemma-3-4b-it
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
google/gemma-3-4b-itGemma 3 4B IT — Google’ning ko‘rsatmalarga moslab o‘qitilgan 4B hajmdagi matn va tasvir modeli. U savollar, xulosalar, yozish va vizual tahlil uchun matn yaratadi; umumiy 128K kontekst va oila miqyosida 140 dan ortiq tilni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatiga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemma 3 4B IT — Google’ning Gemma 3 koʻrish-til oilasidagi koʻrsatmalarga moslashtirilgan 4B oʻlchamli nashr. IT keyingi oʻqitish uchun asos boʻladigan dastlabki oʻqitilgan nazorat nuqtasini emas, foydalanuvchi koʻrsatmalari va suhbat navbatlariga amal qilishga moslashtirilgan versiyani anglatadi. Model matn va tasvirlarni qabul qiladi hamda matn yaratadi: javob, xulosa, tushuntirish, qoralama yoki kod. Uning vizual kirishi berilgan rasmlar va hujjat sahifalari haqidagi savollarni qoʻllaydi; chiqish yangi yaratilgan tasvir emas.
Model kartasida 4B nashriga soʻrov va yaratilgan javob oʻrtasida boʻlinadigan 128K tokenli kontekst berilgan. Qolgan chiqish imkoniyati — umumiy kontekstdan kirish ayirilgandan keyingi qism; bu alohida qoʻshimcha 128K chiqish byudjeti emas. Asosiy tasvir yoʻli tasvirlarni 896×896 oʻlchamga normallashtiradi va har bir koʻrinishni 256 vizual tokenga kodlaydi. Aniq yordamchi uchun tegishli qayd yoki tasvir, bitta ravshan savol va ixcham kerakli natijani bering. Ajratib olingan nom, sana yoki yorliqni tekshirish uchun manba matnini javob bilan birga saqlang.
Oilaning oʻqitish materiali 140 dan ortiq tildagi veb matni, kod, matematika va tasvirlarni qamrab oladi. Ishlab chiqaruvchi 4B model uchun toʻrt trillion dastlabki oʻqitish tokenini koʻrsatadi. Texnik hisobot dastlabki oʻqitish va koʻrsatmalarga moslashtirish paytidagi distillashni, undan keyin foydalilik, mulohaza, kod, matematika va koʻrsatmalarga amal qilishni yaxshilovchi mustahkamlovchi oʻqitishga asoslangan keyingi oʻqitishni tavsiflaydi. Bular shu oʻlcham va oilaning oʻqitish xususiyatlari; har bir javob toʻgʻri yoki boshqa Gemma nazorat nuqtasi aynan bir xil ishlashiga kafolat emas.
Arxitektura guruhlangan soʻrov diqqatiga ega, faqat dekoderli transformer boʻlib, har bir global diqqat qatlami orasiga beshta mahalliy diqqat qatlamini qoʻyadi. Mahalliy diqqat 1,024 tokenni qamrab oladi, global qatlamlar esa kengroq kontekstga ishlov beradi. Umumiy SigLIP koʻrish enkoderi tasvir maʼlumotini til modeli kirishlariga aylantiradi. Tokenizator SentencePiece asosida, raqamlarni ajratish, boʻshliqni saqlash va bayt darajasida kodlash bilan ishlaydi. Uzun kirishni rejalashtirganda haqiqiy tokenizatorning token sonidan foydalaning; maʼno tashiganda kod ichki chekinishlari va identifikatorlarini oʻzgartirmang.
Hisobot shakli yoki tafsiloti oddiy kvadratga oʻlcham oʻzgartirishda saqlanmaydigan tasvirlar uchun Pan and Scan’ni tavsiflaydi. U koʻrish enkoderi uchun oʻlchami oʻzgartiriladigan, bir-birini qoplamaydigan qoʻshimcha koʻrinishlarni yaratishi mumkin. Bu qayta ishlashning oʻz kirish va hisoblash oqibatlari bor. Kichik yorliqli ekran tasviri uchun juda kichik butun ekran rasmiga suyanish oʻrniga kerakli hududni belgilang va oʻqiladigan koʻrinishni bering. Bir nechta tasvir uchun ularning vazifalarini belgilang va mos manbaga bogʻlangan javobni soʻrang.
Ishlab chiqaruvchining mahalliy IT suhbat formati user va model navbatlaridan, aniq navbat chegaralari bilan foydalanadi. U alohida mahalliy system rolini qoʻllamaydi; rol va format koʻrsatmalarini dastlabki user soʻroviga joylashtiring. IT nazorat nuqtasini oddiy matn davom ettirishdek qabul qilish oʻrniga mos formatlagich yoki protsessordan foydalaning. Yordam qaydi misolida moʻljallangan oʻquvchi, saqlanadigan faktlar va ohangni ayting, keyin qisqa javob hamda ochiq qolgan savolni soʻrang. Vizual ajratib olishda maydonlarni va oʻqib boʻlmaydigan qiymat qanday ifodalanishini belgilang.
Gemma’ning moʻljallangan qoʻllanishlari yozish, xulosa qilish, suhbat yordamchiligi, tasvirdan maʼlumot ajratish va taʼlimiy izlanishni oʻz ichiga oladi. Tor yoʻnaltirilgan 4B jarayoni xizmat qaydini amallar roʻyxatiga aylantirishi, koʻrinadigan diagrammani tushuntirishi yoki berilgan parcha haqidagi savolga javob berishi mumkin. Tekshirish oson boʻlgan natijani soʻrang: nomlangan elementlarga bogʻlangan tushuntirish yoki manba bilan qoʻllab-quvvatlangan maydonli kichik qayd. Har qanday vosita qidiruvi yoki kod bajarish atrofdagi ilovaga tegishli; vosita koʻrinishidagi koʻrsatma yaratish tashqi amalni tugallashdan farq qiladi.
Ishlab chiqaruvchi oʻqitish qamrovi, til nozikliklari, faktik xatolar va ochiq vazifalar murakkabligi bilan bogʻliq cheklovlarni qayd etadi. Google ishonarli til namunasi kundalik hayotdagi oddiy cheklovni oʻtkazib yuboradigan javob yaratishi mumkinligidan ham ogohlantiradi. Oʻlcham oʻzgartirishda tasvirlarning muhim tafsiloti yoʻqolishi mumkin; uzun kontekst esa noaniq savolni ravshan qilmaydi. Natijani asl material bilan solishtiring, soʻralgan tuzilgan maydonlarni tekshiring va hisoblash yoki taklif etilgan kodni mustaqil sinang. Aynan 4B IT modelini vazifaning haqiqiy tili va hujjat turlarida baholang. Natijalarni qayd etganda uning oʻlchami, IT xususiyati va qayta ishlash sozlamalarini 12B, 27B hamda yangi Gemma variantlaridan alohida saqlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemma-3-4b-it | 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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0002 / 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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0002 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "google/gemma-3-4b-it",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'google/gemma-3-4b-it', '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': 'google/gemma-3-4b-it', '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 google/gemma-3-4b-it
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Explain a seed-growth note\n\nExplain this class note to a ten-year-old: 'Seeds need water and a suitable temperature to germinate. Light requirements differ between species.' Use three short sentences and one question the class could investigate. Preserve the species qualification rather than saying all seeds need light to germinate.A child-friendly three-sentence explanation followed by one investigation question.The explanation must retain the distinction between water, temperature and species-dependent light.