LongCat Flash Chat — Meituan’ning LongCat Flash oilasidagi fikrlashsiz suhbat modeli. Ishlab chiqaruvchi jami 560 milliard parametrli, 18,6–31,3 milliard parametrni dinamik faollashtiradigan, o‘rtacha har token uchun taxminan 27 milliard parametrli ekspertlar aralashmasi arxitekturasini tavsiflaydi. O‘qitishi 128K gacha kengaytirilgan kontekst bilan matnli fikrlash, dasturlash va agent jarayonlarini rivojlantiradi.
Savol, tegishli manba materiali va kutilgan natijani bering. Tushuntirishda shartlar va aniqlanadigan xulosani belgilang. Dasturlash vazifasida tegishli manba va kerakli xatti-harakatni bering. Kirishga solishtirib tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy material so‘rang.
Keyingi murojaatlarda manba identifikatorlari va muhim vazifa shartlarini saqlang. Bitta fakt yoki qadam tuzatishi javob yechishga urinayotgan muammoni yashirin o‘zgartirmasdan ko‘rinadigan qolishi kerak.
Ishlab chiqaruvchi birinchi navbat, tizim topshirig‘i va ko‘p navbatli suhbat shablonlarini hujjatlashtiradi. U har chaqiruv alohida o‘ralgan, funksiya nomi va argumentlarni saqlaydigan vosita chaqirish qolipini ham beradi. Ilova model tanlagan chaqiruvni talqin qiladi, funksiyani bajaradi va kuzatuvni qaytaradi.
Vosita yordamidagi vazifada funksiyalarga ravshan maqsad bering va haqiqiy natijalarini keyingi javob uchun dalil sifatida ishlating. Bir nechta tanlangan chaqiruv alohida operatsiyalar bo‘lib qoladi; bajarilganligi ilovaning kuzatuvlari orqali aniqlanadi.
Ishlab chiqaruvchining dinamik hisoblash tuzilishi kontekstga qarab turli faol sig‘imni ajratadi. Bu alohida so‘rov uchun kafolatlangan javob tezligi yoki parallel ish ulushini emas, model arxitekturasini tavsiflaydi.
Tegishli materialni ish kontekstiga sig‘dirib, tanlangan interfeysning hujjatlashtirilgan kirish va generatsiya boshqaruvlaridan foydalaning. Chat identifikatorini alohida nomlangan fikrlash nashri yoki keyingi LongCat variantidan ajrating. Qaytarilgan matn yoki kod vazifaning haqiqiy manbalari va bajarish natijalari orqali baholanishi kerak.
", "aboutText": "LongCat Flash Chat — Meituan’ning LongCat Flash oilasidagi fikrlashsiz suhbat modeli. Ishlab chiqaruvchi jami 560 milliard parametrli, 18,6–31,3 milliard parametrni dinamik faollashtiradigan, o‘rtacha har token uchun taxminan 27 milliard parametrli ekspertlar aralashmasi arxitekturasini tavsiflaydi. O‘qitishi 128K gacha kengaytirilgan kontekst bilan matnli fikrlash, dasturlash va agent jarayonlarini rivojlantiradi.\n\n### Ravshan suhbat vazifasini tayyorlang\n\nSavol, tegishli manba materiali va kutilgan natijani bering. Tushuntirishda shartlar va aniqlanadigan xulosani belgilang. Dasturlash vazifasida tegishli manba va kerakli xatti-harakatni bering. Kirishga solishtirib tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy material so‘rang.\n\nKeyingi murojaatlarda manba identifikatorlari va muhim vazifa shartlarini saqlang. Bitta fakt yoki qadam tuzatishi javob yechishga urinayotgan muammoni yashirin o‘zgartirmasdan ko‘rinadigan qolishi kerak.\n\n### Ishlab chiqaruvchining suhbat va vosita qolipidan foydalaning\n\nIshlab chiqaruvchi birinchi navbat, tizim topshirig‘i va ko‘p navbatli suhbat shablonlarini hujjatlashtiradi. U har chaqiruv alohida o‘ralgan, funksiya nomi va argumentlarni saqlaydigan vosita chaqirish qolipini ham beradi. Ilova model tanlagan chaqiruvni talqin qiladi, funksiyani bajaradi va kuzatuvni qaytaradi.\n\nVosita yordamidagi vazifada funksiyalarga ravshan maqsad bering va haqiqiy natijalarini keyingi javob uchun dalil sifatida ishlating. Bir nechta tanlangan chaqiruv alohida operatsiyalar bo‘lib qoladi; bajarilganligi ilovaning kuzatuvlari orqali aniqlanadi.\n\n### Arxitektura va vazifa limitlarini ajrating\n\nIshlab chiqaruvchining dinamik hisoblash tuzilishi kontekstga qarab turli faol sig‘imni ajratadi. Bu alohida so‘rov uchun kafolatlangan javob tezligi yoki parallel ish ulushini emas, model arxitekturasini tavsiflaydi.\n\nTegishli materialni ish kontekstiga sig‘dirib, tanlangan interfeysning hujjatlashtirilgan kirish va generatsiya boshqaruvlaridan foydalaning. Chat identifikatorini alohida nomlangan fikrlash nashri yoki keyingi LongCat variantidan ajrating. Qaytarilgan matn yoki kod vazifaning haqiqiy manbalari va bajarish natijalari orqali baholanishi kerak.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Explain a queue's ordering defect\n\nExplain this queue behavior to a junior developer: the program appends new jobs to a list, then removes jobs with pop() without an index. Jobs A, B and C were added in that order. State the processing order, explain why it differs from first-in-first-out, and show a small correction with a three-job check.A brief explanation, corrected Python queue example and assertion for the expected job order.The explanation identifies C,B,A as current behavior and verifies A,B,C after the proposed correction.LongCat-Flash-ChatLongCat Flash Chat — Meituan’ning suhbat, dasturlash va ilova boshqaradigan vosita vazifalari uchun fikrlashsiz matn modeli. Ishlab chiqaruvchi 128K kontekst va jami 560B parametrli dinamik ekspertlar aralashmasi tuzilishini e’lon qilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
LongCat Flash Chat — Meituan’ning LongCat Flash oilasidagi fikrlashsiz suhbat modeli. Ishlab chiqaruvchi jami 560 milliard parametrli, 18,6–31,3 milliard parametrni dinamik faollashtiradigan, o‘rtacha har token uchun taxminan 27 milliard parametrli ekspertlar aralashmasi arxitekturasini tavsiflaydi. O‘qitishi 128K gacha kengaytirilgan kontekst bilan matnli fikrlash, dasturlash va agent jarayonlarini rivojlantiradi.
Savol, tegishli manba materiali va kutilgan natijani bering. Tushuntirishda shartlar va aniqlanadigan xulosani belgilang. Dasturlash vazifasida tegishli manba va kerakli xatti-harakatni bering. Kirishga solishtirib tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy material so‘rang.
Keyingi murojaatlarda manba identifikatorlari va muhim vazifa shartlarini saqlang. Bitta fakt yoki qadam tuzatishi javob yechishga urinayotgan muammoni yashirin o‘zgartirmasdan ko‘rinadigan qolishi kerak.
Ishlab chiqaruvchi birinchi navbat, tizim topshirig‘i va ko‘p navbatli suhbat shablonlarini hujjatlashtiradi. U har chaqiruv alohida o‘ralgan, funksiya nomi va argumentlarni saqlaydigan vosita chaqirish qolipini ham beradi. Ilova model tanlagan chaqiruvni talqin qiladi, funksiyani bajaradi va kuzatuvni qaytaradi.
Vosita yordamidagi vazifada funksiyalarga ravshan maqsad bering va haqiqiy natijalarini keyingi javob uchun dalil sifatida ishlating. Bir nechta tanlangan chaqiruv alohida operatsiyalar bo‘lib qoladi; bajarilganligi ilovaning kuzatuvlari orqali aniqlanadi.
Ishlab chiqaruvchining dinamik hisoblash tuzilishi kontekstga qarab turli faol sig‘imni ajratadi. Bu alohida so‘rov uchun kafolatlangan javob tezligi yoki parallel ish ulushini emas, model arxitekturasini tavsiflaydi.
Tegishli materialni ish kontekstiga sig‘dirib, tanlangan interfeysning hujjatlashtirilgan kirish va generatsiya boshqaruvlaridan foydalaning. Chat identifikatorini alohida nomlangan fikrlash nashri yoki keyingi LongCat variantidan ajrating. Qaytarilgan matn yoki kod vazifaning haqiqiy manbalari va bajarish natijalari orqali baholanishi kerak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar LongCat-Flash-Chat | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000286 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001428 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "LongCat-Flash-Chat", "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='LongCat-Flash-Chat',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='LongCat-Flash-Chat',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 LongCat-Flash-Chat
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
LongCat-Flash-ChatLongCat Flash Chat — Meituan’ning suhbat, dasturlash va ilova boshqaradigan vosita vazifalari uchun fikrlashsiz matn modeli. Ishlab chiqaruvchi 128K kontekst va jami 560B parametrli dinamik ekspertlar aralashmasi tuzilishini e’lon qilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
LongCat Flash Chat — Meituan’ning LongCat Flash oilasidagi fikrlashsiz suhbat modeli. Ishlab chiqaruvchi jami 560 milliard parametrli, 18,6–31,3 milliard parametrni dinamik faollashtiradigan, o‘rtacha har token uchun taxminan 27 milliard parametrli ekspertlar aralashmasi arxitekturasini tavsiflaydi. O‘qitishi 128K gacha kengaytirilgan kontekst bilan matnli fikrlash, dasturlash va agent jarayonlarini rivojlantiradi.
Savol, tegishli manba materiali va kutilgan natijani bering. Tushuntirishda shartlar va aniqlanadigan xulosani belgilang. Dasturlash vazifasida tegishli manba va kerakli xatti-harakatni bering. Kirishga solishtirib tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy material so‘rang.
Keyingi murojaatlarda manba identifikatorlari va muhim vazifa shartlarini saqlang. Bitta fakt yoki qadam tuzatishi javob yechishga urinayotgan muammoni yashirin o‘zgartirmasdan ko‘rinadigan qolishi kerak.
Ishlab chiqaruvchi birinchi navbat, tizim topshirig‘i va ko‘p navbatli suhbat shablonlarini hujjatlashtiradi. U har chaqiruv alohida o‘ralgan, funksiya nomi va argumentlarni saqlaydigan vosita chaqirish qolipini ham beradi. Ilova model tanlagan chaqiruvni talqin qiladi, funksiyani bajaradi va kuzatuvni qaytaradi.
Vosita yordamidagi vazifada funksiyalarga ravshan maqsad bering va haqiqiy natijalarini keyingi javob uchun dalil sifatida ishlating. Bir nechta tanlangan chaqiruv alohida operatsiyalar bo‘lib qoladi; bajarilganligi ilovaning kuzatuvlari orqali aniqlanadi.
Ishlab chiqaruvchining dinamik hisoblash tuzilishi kontekstga qarab turli faol sig‘imni ajratadi. Bu alohida so‘rov uchun kafolatlangan javob tezligi yoki parallel ish ulushini emas, model arxitekturasini tavsiflaydi.
Tegishli materialni ish kontekstiga sig‘dirib, tanlangan interfeysning hujjatlashtirilgan kirish va generatsiya boshqaruvlaridan foydalaning. Chat identifikatorini alohida nomlangan fikrlash nashri yoki keyingi LongCat variantidan ajrating. Qaytarilgan matn yoki kod vazifaning haqiqiy manbalari va bajarish natijalari orqali baholanishi kerak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar LongCat-Flash-Chat | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000286 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001428 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "LongCat-Flash-Chat",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'LongCat-Flash-Chat', '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': 'LongCat-Flash-Chat', '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 LongCat-Flash-Chat
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Explain a queue's ordering defect\n\nExplain this queue behavior to a junior developer: the program appends new jobs to a list, then removes jobs with pop() without an index. Jobs A, B and C were added in that order. State the processing order, explain why it differs from first-in-first-out, and show a small correction with a three-job check.A brief explanation, corrected Python queue example and assertion for the expected job order.The explanation identifies C,B,A as current behavior and verifies A,B,C after the proposed correction.