modellar

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Markdown · JSON

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Llama 3.1 8B Instruct — Meta kompaniyasining ko‘p tilli muloqot, xulosalar va manbaga bog‘langan javoblar uchun kichikroq, ko‘rsatmalarga mos matn modeli. U 8B parametr hajmi, ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 128k kontekst, guruhlangan so‘rov diqqati va hujjatlashtirilgan vosita ishlatish formatlariga ega; matn yoki kod qaytaradi.

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

Llama 3.1 8B Instruct — Meta kompaniyasining ko‘p tilli muloqot va ko‘rsatmalarga asoslangan yordamchilar uchun sakkiz milliard parametrli matn modeli. U yozma suhbat va manba materialini qabul qiladi hamda matn yoki kod yaratadi. Bu 8B hajmining Instruct nashri bo‘lib, uning dastlabki o‘qitilgan asosidan va oilaning 70B hamda 405B modellaridan farq qiladi.

Arxitektura, kontekst va tillar

Model guruhlangan so‘rov diqqatiga ega autoregressiv Transformer arxitekturasidan foydalanadi. Ko‘rsatmalarga moslab sozlangan oila suhbat javoblarini moslashtirish uchun nazoratli nozik sozlash va inson qayta aloqasi asosidagi mustahkamlovchi o‘qitishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi bu matn nashri uchun 128k kontekstni hujjatlashtiradi; bu keyingi Llama 4 modelining tasvir yoki uzun kontekst spetsifikatsiyasi emas.

Rasman qo‘llab-quvvatlanadigan sakkiz til — ingliz, nemis, fransuz, italyan, portugal, hind, ispan va tay tillari. Dastlabki o‘qitish ma’lumotlari kengroq to‘plamni qamrab oladi, bu kartada aniq qo‘llab-quvvatlanadigan tillardan farq qiladi. Yakuniy tilni va ko‘p tilli natijada o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan nomlar, o‘zgaruvchi identifikatorlari yoki atamalarni ko‘rsating.

Oila taxminan o‘n besh trillion tokenda dastlabki o‘qitilgan; ma’lumotlar chegarasi 2023-yil dekabr. Nozik sozlash ko‘rsatma materiallari va yigirma besh milliondan ortiq sintetik misollarni o‘z ichiga oladi. Bu yangi savol kelganda xususiy bilimlar bazasi yoki jonli ma’lumotga kirishni emas, modelning o‘qitilishini tavsiflaydi.

Belgilangan matn operatsiyalari

Qo‘llab-quvvatlashga yo‘naltirilgan so‘rovda foydalanuvchi xabari va tegishli ma’lumotnoma parchalari berilib, so‘ng javob va unga asos bo‘lgan shart so‘ralishi mumkin. Ixcham qayd masalani, allaqachon berilgan ma’lumotni va keyingi kerakli qadamni ajratishi mumkin. Ilova natijani qayta ishlashi kerak bo‘lsa, maydon nomlari va yo‘q qiymatlarga ishlov berishni belgilang.

Umumlashtirish uchun haqiqiy parcha yoki muloqotni bering va auditoriya, uzunlik hamda saqlanishi kerak bo‘lgan faktlarni ko‘rsating. Aloqasiz materialni yo‘nalishsiz umumlashtirish o‘rniga bitta mavzuga tegishli qarorlar yoki hal qilinmagan savollarni so‘rang. Keyingi so‘rov manba faktlarini saqlagan holda qisqaroq javob yoki bir shartning ravshanroq izohini talab qilishi mumkin.

Tahrir uchun o‘quvchi va ohangni ko‘rsating, o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan ma’noni belgilang. Amaliy topshiriq ravshanroq xabar va undan keyin o‘zgarishlarning qisqa ro‘yxatini yoki bevosita ishlatilsa faqat tahrirlangan xabarni so‘rashi mumkin. Tasniflash topshirig‘i qoida ta’rifini belgi nomiga qoldirmasdan ruxsat etilgan belgilarni va ular orasidagi farqni berishi kerak.

Kod va misollar yaratish

Hujjatlashtirilgan chiqish kodni ham o‘z ichiga oladi. Funksiya so‘rashdan oldin til, kerakli kiruvchi qiymatlar va kutilgan natijani bering. Izoh uchun mavjud funksiyani va aniq kiruvchi qiymatni bering, uning qaytish qiymatini qaysi qadamlar belgilashini so‘rang. Tuzatish uchun kuzatilgan nosozlik va mo‘ljallangan xatti-harakatni kiriting, mosligi saqlanishi kerak bo‘lgan interfeysni saqlang.

Foydali chiqish taklif etilgan kodni, uning taxminlarini va namunaviy kiruvchi qiymatlarni ajratishi mumkin. Haqiqiy kompilyatsiya, bajarish yoki repozitoriydagi o‘zgarishni ilova yoki dasturchi amalga oshiradi. Yozilgan manba kodi model uni qaytargani uchungina tugallangan tashqi operatsiya emas, tekshiriladigan materialdir.

Oila yaratilgan chiqishdan sintetik misollar va distillatsiya uchun foydalanishni ham qo‘llab-quvvatlaydi. Belgilangan matn so‘rovi berilgan qoidalar va format asosida variantlar yaratishi mumkin. Har bir misol tekshirilishi uchun qoidalar va belgilarni saqlang; yaratilgan misollar o‘qitish to‘plamining to‘g‘riligini mustaqil tasdiqlamaydi.

Suhbat rollari va vositalardan foydalanish

Model kartasi alohida tizim va foydalanuvchi xabarlariga ega chat shablonini ko‘rsatadi. Yordamchining roli va javob talablarini tizim kontekstida belgilang, so‘ng savol va manba materialini topshiriq sifatida bering. Keyingi savolni berishda yoki natijani o‘zgartiradigan yangi dalilni taqdim etishda tegishli avvalgi xabarlarni saqlang.

Llama 3.1 bir nechta vosita ishlatish formatini hujjatlashtiradi. Ilova funksiyani tavsiflaydi, model taklif etilgan chaqiruv va argumentlarni yaratadi, ilova uni bajaradi va natijani vosita roli bilan qaytaradi. Shunda keyingi javob qaytarilgan ma’lumotdan foydalanishi mumkin. Suhbat davomida dastlabki operatsiya va natijani bog‘langan holda saqlang.

Masalan, qidiruv parchada yetishmayotgan joriy ma’lumotnoma qiymatini qaytarishi yoki hisoblash vositasi izohga kerakli sonli natijani berishi mumkin. Vositalari yoqilgan yordamchiga bu operatsiyalarni muhit taqdim etishi kerak. Modelning matnli xatti-harakati o‘z-o‘zidan tashqi manbaga ulanish yaratmaydi yoki tashqi amalni tugallamaydi.

Amaliy chegaralar

Ishlab chiqaruvchining 128k kontekst belgisini aynan 8B Instruct nashri va amaldagi konfiguratsiya bilan bog‘langan holda saqlash kerak. 256 tokenli yaratish misoli faqat foydalanish tanlovidir; o‘qilgan manbalarda alohida qat’iy maksimal javob sig‘imi ko‘rsatilmagan. 8B hajmi boshqa a’zoning parametrlar sonini yoki boshqa oilaning nomlangan mulohaza boshqaruvlarini o‘zlashtirmasligi kerak.

Bu faqat matn bilan ishlaydigan model. Tasvir kiritish, audioni tushunish va nutq yaratish alohida belgilangan komponentlarni talab qiladi. Materialni berishdan oldin yakuniy natijani belgilang: ixcham javob, ajratib olingan qayd, tahrirlangan parcha, izoh yoki kod taklifi. Shu materialning ma’nosi va formatini tekshirish uchun kerakli manba ma’lumotini saqlang.

Amaliy vazifa

Amaliy vazifa

Ingliz tilidagi texnik misol

Translate a delivery notice into German

Translate this customer notice into German: 'Order BN-42 will leave our warehouse on Thursday. Delivery normally takes three business days. We will send tracking details after dispatch.' Preserve BN-42, distinguish dispatch from delivery and use a polite professional tone. Return only the translation; do not turn the normal transit time into a guaranteed arrival date.

Kutiladigan natija

One German customer notice preserving the identifier, event sequence and qualified transit time.

Natijani tekshirish

The translation distinguishes warehouse dispatch from delivery and retains the word's sense of a normal estimate.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Boshlash

Llama 3.1 8B Instruct — Meta kompaniyasining ko‘p tilli muloqot, xulosalar va manbaga bog‘langan javoblar uchun kichikroq, ko‘rsatmalarga mos matn modeli. U 8B parametr hajmi, ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 128k kontekst, guruhlangan so‘rov diqqati va hujjatlashtirilgan vosita ishlatish formatlariga ega; matn yoki kod qaytaradi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
Matn

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Kirish
text
Chiqish
text
Chiqish formati
json yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Elementlarning eng kam soni: 1
Standart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar 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[].contentTurstring|content_part[]|nullTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_callsTurtool_call[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_call_idTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning
Standart—
Maydonmessages[].nameTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].reasoning_contentTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring
Standart—
Maydonmessages[].reasoning_detailsTurobject|arrayTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_completion_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Maydonstream_options.include_usageTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontemperatureTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontop_pTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstopTurstring|string[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontoolsTurfunction_tool[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].typeTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
function
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].function.nameTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan
Standart—
Maydontools[].function.descriptionTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontools[].function.parametersTurJSON_schemaTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontool_choiceTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonparallel_tool_callsTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonresponse_formatTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonreasoning_effortTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonreasoningTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonservice_tierTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydoninstructionsTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Moslik maydoni
Standart—
MaydonfunctionsTurfunction[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonfunction_callTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonprompt_cache_optionsTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonmodalitiesTurstring[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
text
Standart—
MaydonproviderTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi
Standart—
Maydoncache_control.ttlTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi
Standart—
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF8 matni

messages[].content

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
ParametrmessagesParametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi
Parametrfile_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi
Parametroptional_controlsParametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeParametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi
Parametroutput_modalitiesParametr talablaritext
Parametrhosted_operationsParametr talablarifalse
Parametrmultimodal_input_bindingParametr 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.

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Standart tarif flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

SozlamaTariflar jadvaliKontekst tokenlari soni bundan ko‘pKontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifKontekst tokenlari soni bundan ko‘p—Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.00044 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00044 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0.00044 / 1K token
Kirish · Keshga yozish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token
SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-darajaTariflar jadvali—Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.00044 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00044 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0.00044 / 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 →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython oqimi
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

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.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
Maydonchoices[].indexTurinteger
Maydonchoices[].message.contentTurstring|null
Maydonchoices[].message.tool_callsTurtool_call[]
Maydonchoices[].message.reasoning_contentTurstring
Maydonchoices[].message.reasoning_detailsTurobject|array
Maydonchoices[].finish_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Boshlash

Llama 3.1 8B Instruct — Meta kompaniyasining ko‘p tilli muloqot, xulosalar va manbaga bog‘langan javoblar uchun kichikroq, ko‘rsatmalarga mos matn modeli. U 8B parametr hajmi, ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 128k kontekst, guruhlangan so‘rov diqqati va hujjatlashtirilgan vosita ishlatish formatlariga ega; matn yoki kod qaytaradi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
json · sse

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Kirish
text
Chiqish
json, sse
Chiqish formati
JSON yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
user, assistant
Standart—
Maydonmessages[].contentTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF-8 matni

messages[].content satri

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsParametr talablaristream
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
Parametrtext_file_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring.

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Standart tarif flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

SozlamaTariflar jadvaliKontekst tokenlari soni bundan ko‘pKontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifKontekst tokenlari soni bundan ko‘p—Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.00044 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00044 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0.00044 / 1K token
Kirish · Keshga yozish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token
SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-darajaTariflar jadvali—Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.00044 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00044 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0.00044 / 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 →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang
{
  "model": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

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.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
MaydonidTurstring
MaydonmodelTurstring
Maydoncontent[]Turtext|thinking|tool_use|other content block
Maydonstop_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

FAQ · Meta: Llama 3.1 8B Instruct
Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → text

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → json, sse

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Qanday cheklovlar amal qiladi?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: messages.min_items: 1

Batafsil

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna
Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.
50% gacha promokod
Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.
Tarixdagi xarajatlar
Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

Obuna tanlash · Model narxlarini ko‘rish

API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi
Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.
Reseller litsenziyasi
Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.
Saytdagi hujjatlar
Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

Reseller litsenziyasini so‘rash · Oferta va litsenziya shartnomasi