Source: https://ailoot.ai/models/uz/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/ Language: uz # Meta: Llama 3.2 1B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/facts.json) ## [Meta: Llama 3.2 1B Instruct](https://ailoot.ai/models/uz/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/) Llama 3.2 1B Instruct — Meta kompaniyasining muloqot, umumlashtirish, bilim qidirish va so‘rovlarni qayta yozish uchun ixcham 1.23B matn modeli. Ishlab chiqaruvchi oddiy nashr uchun 128k, alohida kvantlangan variantlar uchun esa 8k kontekstni hamda ko‘p tilli matn va kod chiqishini ko‘rsatadi. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/meta-llama-llama-3-2-1b-instruct/#method-1) Model haqida Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan. Llama 3.2 1B Instruct — Meta kompaniyasining ko‘rsatmalarga moslab sozlangan ixcham matn modeli; ishlab chiqaruvchi jadvalida parametrlar soni 1.23 milliard deb ko‘rsatilgan. U ko‘p tilli matnni qabul qiladi va matn yoki kod qaytaradi. Nashr Llama ning alohida tasvir nashrlariga xos tasvirni tushunish topshiriqlari uchun emas, muloqot, bilim qidirish, umumlashtirish, mobil yozish yordamchilari hamda so‘rov yoki promptlarni qayta yozish uchun mo‘ljallangan. Model haqida ma’lumot va kontekst Model guruhlangan so‘rov diqqatiga va umumiy embeddinglarga ega autoregressiv Transformer arxitekturasidan foydalanadi. Meta dastlabki o‘qitilgan va ko‘rsatmalarga moslab sozlangan 1B hamda 3B modellarni ajratadi. Ushbu yozuv 1B Instruct nazorat nuqtasiga tegishli; uning vazifasi dastlabki o‘qitilgan asos bo‘lish emas, suhbatda foydalanuvchi so‘roviga amal qilishdir. Oddiy matn nashri 128k kontekst bilan hujjatlashtirilgan. Ishlab chiqaruvchi kvantlangan matn modellari uchun alohida 8k kontekstni ko‘rsatadi. Bu konfiguratsiyalar alohida qolishi kerak: kvantlash oddiy nashr kontekstini har bir kichikroq formatdagi nazorat nuqtasiga ko‘chirishga yoki muayyan xizmatning sozlangan sig‘imini taxmin qilishga ruxsat bermaydi. Kontekstdan bitta belgilangan operatsiyaga tegishli parchalar va suhbat uchun foydalaning. Uzun hujjat uchun ham qisqa xulosa, qayta yozilgan qidiruv so‘rovi yoki manbaga asoslangan javob kerak bo‘lishi mumkin. Natija saqlashi shart bo‘lgan materialni va ilovaning keyingi qadamiga kerakli uzunlik yoki maydonlarni belgilang. Qidirish, xulosalar va qayta yozish Umumlashtirish uchun haqiqiy parcha yoki suhbatni bering va auditoriya, uzunlik hamda muhim faktlarni ko‘rsating. Foydali natija asosiy masalani, allaqachon aytilgan qarorlarni va ochiq savollarni ajratishi mumkin. Manbada bir nechta mavzu bo‘lsa, hamma narsani yo‘nalishsiz qisqartirishni so‘rash o‘rniga xulosa qaysi mavzuni qamrab olishini belgilang. Bilim qidirish uchun tanlangan manba parchalarini yoki qidiruv komponenti qaytargan ma’lumotni bering. Savolga javob beradigan bayonot va uni qo‘llab-quvvatlovchi parchani so‘rang. Modelning matnli javobi topilgan ma’lumotni tushuntirishi mumkin, xususiy to‘plamda qidirish esa ulangan ilovaning ishi bo‘lib qoladi. Qidiruv qo‘llanishi yorlig‘ining o‘zi modelga bu to‘plamni bermaydi. So‘rovni qayta yozish uchun asl savol va qidiruv maqsadini bering. Obyekt, shart va kerakli ma’lumotni saqlaydigan ixcham qayta ifodani so‘rang. Qo‘llab-quvvatlash so‘rovini foydalanuvchi xabarida yo‘q faktni qo‘shmasdan, muhim mahsulot atamasi va amal bilan qayta yozish mumkin. Boshqa komponent uni bevosita ishlatsa, tahrirlangan so‘rovni har qanday izohdan alohida qaytaring. Yozish yordamchisi uchun qisqa xat yoki tahrirlangan parchani so‘rashdan oldin o‘quvchi, ohang va manba faktlarini ko‘rsating. Ma’lumot ajratish topshirig‘i uchun maydonlarni va yo‘q ma’lumotni qanday ifodalashni belgilang. Bular ixcham modelning hujjatlashtirilgan matn yo‘nalishini tekshirish mumkin bo‘lgan material bilan bog‘laydigan aniq operatsiyalardir. Qo‘llab-quvvatlanadigan tillar va o‘qitish Rasman qo‘llab-quvvatlanadigan tillar ingliz, nemis, fransuz, italyan, portugal, hind, ispan va tay tillaridir. Model kengroq til to‘plamida o‘qitilgan, bu kartada aniq qo‘llab-quvvatlanadigan sakkiz tildan farq qiladi. Yakuniy tilni va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalar yoki identifikatorlarni belgilang. Oila to‘qqiz trillion tokengacha ma’lumotda dastlabki o‘qitilgan; ma’lumot chegarasi 2023-yil dekabr. 1B va 3B modellar uchun ishlab chiqaruvchi Llama 3.1 8B va 70B chiqishlaridan token darajasidagi o‘qitish maqsadlari sifatida va siyraklashtirishdan keyingi bilim distillatsiyasida foydalanadi. Bu o‘qitish jarayoni; u joylashtirilgan 1B model har bir foydalanuvchi savoliga javob berish uchun kattaroq modellarni chaqirishini anglatmaydi. Kartada nazoratli nozik sozlash va afzalliklarga asoslangan moslashtirish, keyingi o‘qitish davrlarida esa nazoratli misollar, rad etib tanlash va to‘g‘ridan-to‘g‘ri afzallik optimallashtirishi tavsiflanadi. Bu bosqichlar nomli nazorat nuqtasi va faqat matn modalini saqlagan holda Instruct xatti-harakatini hosil qiladi. Suhbat va kvantlangan nashrlar Ishlab chiqaruvchi mos suhbat formatida alohida tizim va foydalanuvchi xabarlarini ko‘rsatadi. Yordamchining roli va javob talablarini haqiqiy manba matnidan alohida belgilang. Keyingi so‘rov ayni ma’lumotni tahrirlash, aniqlashtirish yoki boshqa shaklda berishni so‘rasa, tegishli avvalgi javobni saqlang. Nashr kvantlashni hisobga olgan va keyingi o‘qitishdan so‘ng kvantlangan alohida variantlarni ham hujjatlashtiradi. Ularning aniqligi va 8k konteksti oddiy Instruct yozuvi uchun umumiy spetsifikatsiya emas, o‘sha variantlarga tegishli. Takroriy topshiriqni taqqoslash yoki hosila joylashtirishni tayyorlashda aynan nazorat nuqtasi va konfiguratsiyadan foydalaning. Mazmuniy chegaralar Bu 1B nashr faqat matn bilan ishlaydi. U Llama 3.2 ning 11B yoki 90B tasvir modellaridan tasvir kiritishni, Llama 4 ning matn va tasvir imkoniyatlarini yoki Muse Spark ning nomlangan mulohaza darajasi boshqaruvlarini o‘zlashtirmasligi kerak. Kartadagi 256 tokenli yaratish misoli namuna sozlamasi bo‘lib, mustaqil e’lon qilingan maksimal javob sig‘imi emas. Amaliy yakuniy natija — manbaning tegishli ma’nosi va identifikatorlarini saqlaydigan so‘ralgan xulosa, so‘rov, ajratib olingan qayd yoki qayta yozilgan matn. O‘qilgan manbalarda alohida qat’iy chiqish tokeni maksimumi ko‘rsatilmagan. Topshiriqni aniq yo‘naltirilgan, kiruvchi materialni shu operatsiya uchun to‘liq, oddiy va kvantlangan kontekst orasidagi farqni esa ravshan tuting. Amaliy vazifa ### Amaliy vazifa Ingliz tilidagi texnik misol ``` Rewrite a retrieval query Rewrite this customer question as one concise search query for a support knowledge base: “My Atlas Mini still shows the old timezone after I changed it in account settings. Do I need to restart?” Preserve the product, stale timezone symptom and restart question. Return only the query and do not invent a cause. ``` #### Kutiladigan natija ``` A single concise retrieval query retaining the product name, symptom and requested information. ``` #### Natijani tekshirish ``` Check that the query includes Atlas Mini and timezone refresh or restart, without asserting a confirmed defect. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct` [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat) Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct` ### Boshlash Llama 3.2 1B Instruct — Meta kompaniyasining muloqot, umumlashtirish, bilim qidirish va so‘rovlarni qayta yozish uchun ixcham 1.23B matn modeli. Ishlab chiqaruvchi oddiy nashr uchun 128k, alohida kvantlangan variantlar uchun esa 8k kontekstni hamda ko‘p tilli matn va kod chiqishini ko‘rsatadi. 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 | Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | 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— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string\|content_part[]\|null` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_calls` | Tur`tool_call[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_call_id` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— | | Maydon`messages[].name` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_content` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_details` | Tur`object\|array` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_completion_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | | Maydon`stream_options.include_usage` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`temperature` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`top_p` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stop` | Tur`string\|string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools` | Tur`function_tool[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].type` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].function.name` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— | | Maydon`tools[].function.description` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tools[].function.parameters` | Tur`JSON_schema` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tool_choice` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`parallel_tool_calls` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`response_format` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning_effort` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`service_tier` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`instructions` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— | | Maydon`functions` | Tur`function[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`function_call` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`prompt_cache_options` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`modalities` | Tur`string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— | | Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— | | Maydon`cache_control.ttl` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— | Kirish materiallari birikmalari **Matn** · UTF8 matni `messages[].content` Usul parametrlari va hayot sikli | Parametr | Parametr talablari | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`messages` | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi | | Parametr`file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi | | Parametr`output_modalities` | Parametr talablaritext | | Parametr`hosted_operations` | Parametr talablarifalse | | Parametr`multimodal_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. ### 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. | 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 **$0.000054** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.000402** / 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 **$0.000054** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.000402** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython oqimi ```bash set -eu : "${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-3.2-1b-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 ``` ```python 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-3.2-1b-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")) ``` ```python 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-3.2-1b-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 | Maydon | Tur | | --- | --- | | Maydon`choices[].index` | Turinteger | | Maydon`choices[].message.content` | Turstring\|null | | Maydon`choices[].message.tool_calls` | Turtool\_call\[\] | | Maydon`choices[].message.reasoning_content` | Turstring | | Maydon`choices[].message.reasoning_details` | Turobject\|array | | Maydon`choices[].finish_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | Turobject | Xatolar va keyingi qadamlar | 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. | ### Taxalluslar #### Model taxalluslari **Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct` [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages) Meta /`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct` ### Boshlash Llama 3.2 1B Instruct — Meta kompaniyasining muloqot, umumlashtirish, bilim qidirish va so‘rovlarni qayta yozish uchun ixcham 1.23B matn modeli. Ishlab chiqaruvchi oddiy nashr uchun 128k, alohida kvantlangan variantlar uchun esa 8k kontekstni hamda ko‘p tilli matn va kod chiqishini ko‘rsatadi. 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 | Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta-llama/llama-3.2-1b-instruct | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | Kirish materiallari birikmalari **Matn** · UTF-8 matni `messages[].content satri` Usul parametrlari va hayot sikli | Parametr | Parametr talablari | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`text_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` ### 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. | 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 **$0.000054** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.000402** / 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 **$0.000054** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.000402** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang ```json { "model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-3.2-1b-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 ``` ```python 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-3.2-1b-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 | Maydon | Tur | | --- | --- | | Maydon`id` | Turstring | | Maydon`model` | Turstring | | Maydon`content[]` | Turtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Maydon`stop_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | Turobject | Xatolar va keyingi qadamlar | 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. | ### Taxalluslar #### Model taxalluslari **Ailoot Ultra** [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&route=Ultra&caller=meta-llama%2Fllama-3.2-1b-instruct&fmt=messages) FAQ · Meta: Llama 3.2 1B Instruct Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud? `POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `text` → `json`, `sse` So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi? `POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Qanday cheklovlar amal qiladi? `POST /v1/chat/completions` · `meta-llama/llama-3.2-1b-instruct`: `messages.min_items`: `1` 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](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/) ## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz) ## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi. Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.