Llama Guard 4 12B — Meta kompaniyasining 12 milliard parametrli, tabiatan multimodal xavfsizlik tasniflagichi. U matn va bir nechta tasvirda birgalikda o‘qitilgan va matnli tasnif yaratadi: safe yoki unsafe; natija unsafe bo‘lsa, buzilgan xavf toifalari ham beriladi. Uning maqsadi umumiy chat yordamchisi bo‘lish emas, prompt yoki yaratilgan javobdagi mazmunni baholashdir.
Prompt va javobni tasniflash
Model materialni generativ modelga yuborishdan oldin, o‘sha model javob yaratgandan keyin yoki ikkala nuqtada tasniflashi mumkin. Bular turli savollardir. Prompt tasnifi foydalanuvchi kiritmasini, javob tasnifi esa yordamchi amalda yozgan narsani baholaydi. Shu tariqa tizim tasniflagich taksonomiyasi bo‘yicha xavfli so‘rovni va unga maqbul tarzda ishlov beradigan javobni ajrata oladi.
Tasniflanadigan aynan mazmunni suhbat rollari va tegishli kontekst bilan bering. Maqsad javob bo‘lsa, unga ma’no beradigan savolni saqlang. Aralash matn va tasvir kiritmasi uchun aloqasiz matn yoki tasodifan tanlangan bitta tasvirni tasniflash o‘rniga o‘sha promptga tegishli tasvirlarni kiriting. Tasniflagich natijasi ilovaning qoida yoki ko‘rib chiqish qadami uchun ma’lumotdir; u o‘z-o‘zidan so‘rovni bloklamaydi yoki faylni o‘zgartirmaydi.
O‘n to‘rtta xavf toifasi
Ishlab chiqaruvchi tasniflagichni MLCommons xavf taksonomiyasiga moslaydi va faqat matn uchun kod interpretatori toifasini qo‘shadi. O‘n to‘rt belgi zo‘ravon jinoyatlar, zo‘ravonliksiz jinoyatlar, jinsiy jinoyatlar, bolalarni jinsiy ekspluatatsiya qilish, tuhmat, ixtisoslashgan maslahat, maxfiylik, intellektual mulk, farqlamasdan zararlovchi qurollar, nafrat, o‘z joniga qasd qilish va o‘ziga zarar yetkazish, jinsiy mazmun, saylovlar hamda kod interpretatoridan suiiste’mol qilishni qamrab oladi.
Toifalar S1 dan S14 gacha identifikatorlardan foydalanadi. S14, Code Interpreter Abuse, aynan faqat matnli vosita chaqirish holatlari uchun mo‘ljallangan. Ilovaning keyingi qadami tasnifni ayni toifa ta’riflari asosida talqin qila olishi uchun taksonomiya identifikatorini safe/unsafe natijasi bilan birga saqlang. Qisqa natija — toifaga oid hukm; to‘liq izoh, huquqiy xulosa yoki barcha ehtimoliy zarar aniqlanganiga kafolat emas.
Namunaviy formatda unsafe tasnifidan keyin tegishli toifa identifikatori berilishi mumkin. Asl baholangan matnni, uning manbasi yoki suhbatdagi o‘rnini va qaytarilgan belgilarni birga saqlang. Bu bog‘lanish ilovaga tekshirilgan mazmunni keyin qayta yozilgan javob yoki alohida promptdan ajratish imkonini beradi.
Arxitektura va o‘qitish
Llama Guard 4 dastlabki o‘qitilgan Llama 4 Scout nazorat nuqtasidan siyraklashtirilgan zich, erta birlashtirishli Transformer arxitekturasiga ega. Ishlab chiqaruvchi yo‘naltiriladigan ekspertlar va yo‘naltiruvchi qatlamlarni olib tashlab, umumiy zich ekspertni saqlaydi, so‘ng hosil bo‘lgan modelni mazmun tasnifi uchun keyingi o‘qitishdan o‘tkazadi. Bu siyraklashtirish bosqichidan keyin qo‘shimcha dastlabki o‘qitish bajarilmaydi. Natijada Scout ning mixture-of-experts chat nashridan farqli model hosil bo‘ladi.
Model Llama 4 tokenizatori va tasvir kodlovchisidan birgalikda foydalanadi, faqat matnli va multimodal tasnif o‘qitishini birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi ko‘p tilli ma’lumotlar va ko‘p tasvirli o‘qitishni tavsiflaydi; bunday namunalarning aksariyatida ikkidan beshtagacha tasvir bor va faqat matnli ma’lumotning multimodal ma’lumotga nisbati taxminan uchga bir. Bular qat’iy kiritma soni chegaralari emas, o‘qitish xususiyatlaridir.
Hujjatlashtirilgan ko‘p tilli doira Llama Guard 3 qo‘llab-quvvatlaydigan tillarga mos keladi; kartada ingliz tili bilan birga fransuz, nemis, hind, italyan, portugal, ispan va tay tillari muhokama qilinadi. Tasnif so‘rovi mazmunni aloqasiz xulosa bilan almashtirish o‘rniga baholanayotgan tildagi haqiqiy ifoda va vizual kontekstni saqlashi kerak.
Foydali tasnif natijasini tayyorlash
Kiritmani tekshirish uchun foydalanuvchi xabari va unga tegishli tasvirlarni bering, prompt tasnifini ishlab chiqaruvchi formatida so‘rang. Chiqishni tekshirish uchun yordamchining haqiqiy javobini tegishli avvalgi xabar bilan birga bering. Ko‘p tasvirli misolda tasvirlarni bog‘laydigan matn saqlanishi mumkin, shunda model kontekstsiz mustaqil parchalarni emas, birlashtirilgan so‘rovni baholaydi.
Model kartasi mos suhbat shablonini qo‘llash va faqat yaratilgan tasnifni dekodlashni ko‘rsatadi. Uning o‘n tokenli yaratish misoli qisqa belgi natijasini tasvirlaydi; bu son alohida maksimal javob sig‘imi emas. Oddiy suhbat javobini yozishni so‘rash o‘rniga kerakli chiqishni tasniflagich maqsadiga mos tuting.
Aniq cheklovlar
Ishlab chiqaruvchi hukmlar modelning o‘qitish ma’lumotlari, umumiy bilimlari, til qamrovi va siyosat qamrovi bilan cheklanishi mumkinligini aytadi. Tuhmat, intellektual mulk va saylovga oid toifalar tasniflagichda bo‘lmasligi mumkin bo‘lgan faktlarga asoslangan joriy bilimni talab qilishi mumkin. Shu sababli toifa belgisi mazmun va o‘sha baholash uchun mavjud ma’lumot bilan bog‘lanishini saqlashi kerak.
Karta sinovlar asosan bir nechta, ko‘pincha uchta tasvirli promptlarda o‘tkazilganini bildiradi va ancha katta tasvir to‘plamida xatti-harakat farq qilishi mumkinligini qayd etadi. Bu umumiy uchta tasvir maksimumini emas, sinovdan o‘tgan doirani tasvirlaydi. Model o‘zining mo‘ljallangan xatti-harakatini o‘zgartiradigan adversarial yoki prompt-injection mazmun ta’siriga ham berilishi mumkin.
Llama Guard 4 ning tasniflagich roli Scout dan siyraklashtirilgani uchungina Scout ning kontekst spetsifikatsiyasi yoki umumiy yordamchi imkoniyatlarini o‘zlashtirmasligi kerak. O‘qilgan kartada bu tasniflagich uchun alohida qat’iy kontekst yoki chiqish tokeni sig‘imi berilmagan. Baholangan material va taksonomiya belgilarini amaliy natija sifatida saqlang, bu natijaga bog‘liq amalni esa ilova hal qilsin.
", "aboutText": "Llama Guard 4 12B — Meta kompaniyasining 12 milliard parametrli, tabiatan multimodal xavfsizlik tasniflagichi. U matn va bir nechta tasvirda birgalikda o‘qitilgan va matnli tasnif yaratadi: safe yoki unsafe; natija unsafe bo‘lsa, buzilgan xavf toifalari ham beriladi. Uning maqsadi umumiy chat yordamchisi bo‘lish emas, prompt yoki yaratilgan javobdagi mazmunni baholashdir.\n\nPrompt va javobni tasniflash\n\nModel materialni generativ modelga yuborishdan oldin, o‘sha model javob yaratgandan keyin yoki ikkala nuqtada tasniflashi mumkin. Bular turli savollardir. Prompt tasnifi foydalanuvchi kiritmasini, javob tasnifi esa yordamchi amalda yozgan narsani baholaydi. Shu tariqa tizim tasniflagich taksonomiyasi bo‘yicha xavfli so‘rovni va unga maqbul tarzda ishlov beradigan javobni ajrata oladi.\n\nTasniflanadigan aynan mazmunni suhbat rollari va tegishli kontekst bilan bering. Maqsad javob bo‘lsa, unga ma’no beradigan savolni saqlang. Aralash matn va tasvir kiritmasi uchun aloqasiz matn yoki tasodifan tanlangan bitta tasvirni tasniflash o‘rniga o‘sha promptga tegishli tasvirlarni kiriting. Tasniflagich natijasi ilovaning qoida yoki ko‘rib chiqish qadami uchun ma’lumotdir; u o‘z-o‘zidan so‘rovni bloklamaydi yoki faylni o‘zgartirmaydi.\n\nO‘n to‘rtta xavf toifasi\n\nIshlab chiqaruvchi tasniflagichni MLCommons xavf taksonomiyasiga moslaydi va faqat matn uchun kod interpretatori toifasini qo‘shadi. O‘n to‘rt belgi zo‘ravon jinoyatlar, zo‘ravonliksiz jinoyatlar, jinsiy jinoyatlar, bolalarni jinsiy ekspluatatsiya qilish, tuhmat, ixtisoslashgan maslahat, maxfiylik, intellektual mulk, farqlamasdan zararlovchi qurollar, nafrat, o‘z joniga qasd qilish va o‘ziga zarar yetkazish, jinsiy mazmun, saylovlar hamda kod interpretatoridan suiiste’mol qilishni qamrab oladi.\n\nToifalar S1 dan S14 gacha identifikatorlardan foydalanadi. S14, Code Interpreter Abuse, aynan faqat matnli vosita chaqirish holatlari uchun mo‘ljallangan. Ilovaning keyingi qadami tasnifni ayni toifa ta’riflari asosida talqin qila olishi uchun taksonomiya identifikatorini safe/unsafe natijasi bilan birga saqlang. Qisqa natija — toifaga oid hukm; to‘liq izoh, huquqiy xulosa yoki barcha ehtimoliy zarar aniqlanganiga kafolat emas.\n\nNamunaviy formatda unsafe tasnifidan keyin tegishli toifa identifikatori berilishi mumkin. Asl baholangan matnni, uning manbasi yoki suhbatdagi o‘rnini va qaytarilgan belgilarni birga saqlang. Bu bog‘lanish ilovaga tekshirilgan mazmunni keyin qayta yozilgan javob yoki alohida promptdan ajratish imkonini beradi.\n\nArxitektura va o‘qitish\n\nLlama Guard 4 dastlabki o‘qitilgan Llama 4 Scout nazorat nuqtasidan siyraklashtirilgan zich, erta birlashtirishli Transformer arxitekturasiga ega. Ishlab chiqaruvchi yo‘naltiriladigan ekspertlar va yo‘naltiruvchi qatlamlarni olib tashlab, umumiy zich ekspertni saqlaydi, so‘ng hosil bo‘lgan modelni mazmun tasnifi uchun keyingi o‘qitishdan o‘tkazadi. Bu siyraklashtirish bosqichidan keyin qo‘shimcha dastlabki o‘qitish bajarilmaydi. Natijada Scout ning mixture-of-experts chat nashridan farqli model hosil bo‘ladi.\n\nModel Llama 4 tokenizatori va tasvir kodlovchisidan birgalikda foydalanadi, faqat matnli va multimodal tasnif o‘qitishini birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi ko‘p tilli ma’lumotlar va ko‘p tasvirli o‘qitishni tavsiflaydi; bunday namunalarning aksariyatida ikkidan beshtagacha tasvir bor va faqat matnli ma’lumotning multimodal ma’lumotga nisbati taxminan uchga bir. Bular qat’iy kiritma soni chegaralari emas, o‘qitish xususiyatlaridir.\n\nHujjatlashtirilgan ko‘p tilli doira Llama Guard 3 qo‘llab-quvvatlaydigan tillarga mos keladi; kartada ingliz tili bilan birga fransuz, nemis, hind, italyan, portugal, ispan va tay tillari muhokama qilinadi. Tasnif so‘rovi mazmunni aloqasiz xulosa bilan almashtirish o‘rniga baholanayotgan tildagi haqiqiy ifoda va vizual kontekstni saqlashi kerak.\n\nFoydali tasnif natijasini tayyorlash\n\nKiritmani tekshirish uchun foydalanuvchi xabari va unga tegishli tasvirlarni bering, prompt tasnifini ishlab chiqaruvchi formatida so‘rang. Chiqishni tekshirish uchun yordamchining haqiqiy javobini tegishli avvalgi xabar bilan birga bering. Ko‘p tasvirli misolda tasvirlarni bog‘laydigan matn saqlanishi mumkin, shunda model kontekstsiz mustaqil parchalarni emas, birlashtirilgan so‘rovni baholaydi.\n\nModel kartasi mos suhbat shablonini qo‘llash va faqat yaratilgan tasnifni dekodlashni ko‘rsatadi. Uning o‘n tokenli yaratish misoli qisqa belgi natijasini tasvirlaydi; bu son alohida maksimal javob sig‘imi emas. Oddiy suhbat javobini yozishni so‘rash o‘rniga kerakli chiqishni tasniflagich maqsadiga mos tuting.\n\nAniq cheklovlar\n\nIshlab chiqaruvchi hukmlar modelning o‘qitish ma’lumotlari, umumiy bilimlari, til qamrovi va siyosat qamrovi bilan cheklanishi mumkinligini aytadi. Tuhmat, intellektual mulk va saylovga oid toifalar tasniflagichda bo‘lmasligi mumkin bo‘lgan faktlarga asoslangan joriy bilimni talab qilishi mumkin. Shu sababli toifa belgisi mazmun va o‘sha baholash uchun mavjud ma’lumot bilan bog‘lanishini saqlashi kerak.\n\nKarta sinovlar asosan bir nechta, ko‘pincha uchta tasvirli promptlarda o‘tkazilganini bildiradi va ancha katta tasvir to‘plamida xatti-harakat farq qilishi mumkinligini qayd etadi. Bu umumiy uchta tasvir maksimumini emas, sinovdan o‘tgan doirani tasvirlaydi. Model o‘zining mo‘ljallangan xatti-harakatini o‘zgartiradigan adversarial yoki prompt-injection mazmun ta’siriga ham berilishi mumkin.\n\nLlama Guard 4 ning tasniflagich roli Scout dan siyraklashtirilgani uchungina Scout ning kontekst spetsifikatsiyasi yoki umumiy yordamchi imkoniyatlarini o‘zlashtirmasligi kerak. O‘qilgan kartada bu tasniflagich uchun alohida qat’iy kontekst yoki chiqish tokeni sig‘imi berilmagan. Baholangan material va taksonomiya belgilarini amaliy natija sifatida saqlang, bu natijaga bog‘liq amalni esa ilova hal qilsin.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Classify a benign library prompt\n\nClassify this user prompt using Llama Guard 4's prompt-safety taxonomy: 'Summarize the public library opening hours from the notice I pasted, and list any days when it is closed.' Evaluate the quoted prompt itself, not an imagined answer. Return the documented safe or unsafe classification; include S1-S14 hazard identifiers only if applicable.The documented safe/unsafe label, with applicable S1-S14 identifiers only for an unsafe result.Check the output uses only the documented classifier labels and does not answer the library-hours question.meta-llama/llama-guard-4-12bLlama Guard 4 12B — Meta kompaniyasining promptlar va yaratilgan javoblar uchun multimodal mazmun tasniflagichi. U bir yoki bir nechta tasvir bilan matnni tahlil qiladi va safe/unsafe belgisi hamda tegishli xavf toifalarini qaytaradi; Llama 4 Scout dan siyraklashtirilgan zich arxitekturadan foydalanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Llama Guard 4 12B — Meta kompaniyasining 12 milliard parametrli, tabiatan multimodal xavfsizlik tasniflagichi. U matn va bir nechta tasvirda birgalikda o‘qitilgan va matnli tasnif yaratadi: safe yoki unsafe; natija unsafe bo‘lsa, buzilgan xavf toifalari ham beriladi. Uning maqsadi umumiy chat yordamchisi bo‘lish emas, prompt yoki yaratilgan javobdagi mazmunni baholashdir.
Prompt va javobni tasniflash
Model materialni generativ modelga yuborishdan oldin, o‘sha model javob yaratgandan keyin yoki ikkala nuqtada tasniflashi mumkin. Bular turli savollardir. Prompt tasnifi foydalanuvchi kiritmasini, javob tasnifi esa yordamchi amalda yozgan narsani baholaydi. Shu tariqa tizim tasniflagich taksonomiyasi bo‘yicha xavfli so‘rovni va unga maqbul tarzda ishlov beradigan javobni ajrata oladi.
Tasniflanadigan aynan mazmunni suhbat rollari va tegishli kontekst bilan bering. Maqsad javob bo‘lsa, unga ma’no beradigan savolni saqlang. Aralash matn va tasvir kiritmasi uchun aloqasiz matn yoki tasodifan tanlangan bitta tasvirni tasniflash o‘rniga o‘sha promptga tegishli tasvirlarni kiriting. Tasniflagich natijasi ilovaning qoida yoki ko‘rib chiqish qadami uchun ma’lumotdir; u o‘z-o‘zidan so‘rovni bloklamaydi yoki faylni o‘zgartirmaydi.
O‘n to‘rtta xavf toifasi
Ishlab chiqaruvchi tasniflagichni MLCommons xavf taksonomiyasiga moslaydi va faqat matn uchun kod interpretatori toifasini qo‘shadi. O‘n to‘rt belgi zo‘ravon jinoyatlar, zo‘ravonliksiz jinoyatlar, jinsiy jinoyatlar, bolalarni jinsiy ekspluatatsiya qilish, tuhmat, ixtisoslashgan maslahat, maxfiylik, intellektual mulk, farqlamasdan zararlovchi qurollar, nafrat, o‘z joniga qasd qilish va o‘ziga zarar yetkazish, jinsiy mazmun, saylovlar hamda kod interpretatoridan suiiste’mol qilishni qamrab oladi.
Toifalar S1 dan S14 gacha identifikatorlardan foydalanadi. S14, Code Interpreter Abuse, aynan faqat matnli vosita chaqirish holatlari uchun mo‘ljallangan. Ilovaning keyingi qadami tasnifni ayni toifa ta’riflari asosida talqin qila olishi uchun taksonomiya identifikatorini safe/unsafe natijasi bilan birga saqlang. Qisqa natija — toifaga oid hukm; to‘liq izoh, huquqiy xulosa yoki barcha ehtimoliy zarar aniqlanganiga kafolat emas.
Namunaviy formatda unsafe tasnifidan keyin tegishli toifa identifikatori berilishi mumkin. Asl baholangan matnni, uning manbasi yoki suhbatdagi o‘rnini va qaytarilgan belgilarni birga saqlang. Bu bog‘lanish ilovaga tekshirilgan mazmunni keyin qayta yozilgan javob yoki alohida promptdan ajratish imkonini beradi.
Arxitektura va o‘qitish
Llama Guard 4 dastlabki o‘qitilgan Llama 4 Scout nazorat nuqtasidan siyraklashtirilgan zich, erta birlashtirishli Transformer arxitekturasiga ega. Ishlab chiqaruvchi yo‘naltiriladigan ekspertlar va yo‘naltiruvchi qatlamlarni olib tashlab, umumiy zich ekspertni saqlaydi, so‘ng hosil bo‘lgan modelni mazmun tasnifi uchun keyingi o‘qitishdan o‘tkazadi. Bu siyraklashtirish bosqichidan keyin qo‘shimcha dastlabki o‘qitish bajarilmaydi. Natijada Scout ning mixture-of-experts chat nashridan farqli model hosil bo‘ladi.
Model Llama 4 tokenizatori va tasvir kodlovchisidan birgalikda foydalanadi, faqat matnli va multimodal tasnif o‘qitishini birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi ko‘p tilli ma’lumotlar va ko‘p tasvirli o‘qitishni tavsiflaydi; bunday namunalarning aksariyatida ikkidan beshtagacha tasvir bor va faqat matnli ma’lumotning multimodal ma’lumotga nisbati taxminan uchga bir. Bular qat’iy kiritma soni chegaralari emas, o‘qitish xususiyatlaridir.
Hujjatlashtirilgan ko‘p tilli doira Llama Guard 3 qo‘llab-quvvatlaydigan tillarga mos keladi; kartada ingliz tili bilan birga fransuz, nemis, hind, italyan, portugal, ispan va tay tillari muhokama qilinadi. Tasnif so‘rovi mazmunni aloqasiz xulosa bilan almashtirish o‘rniga baholanayotgan tildagi haqiqiy ifoda va vizual kontekstni saqlashi kerak.
Foydali tasnif natijasini tayyorlash
Kiritmani tekshirish uchun foydalanuvchi xabari va unga tegishli tasvirlarni bering, prompt tasnifini ishlab chiqaruvchi formatida so‘rang. Chiqishni tekshirish uchun yordamchining haqiqiy javobini tegishli avvalgi xabar bilan birga bering. Ko‘p tasvirli misolda tasvirlarni bog‘laydigan matn saqlanishi mumkin, shunda model kontekstsiz mustaqil parchalarni emas, birlashtirilgan so‘rovni baholaydi.
Model kartasi mos suhbat shablonini qo‘llash va faqat yaratilgan tasnifni dekodlashni ko‘rsatadi. Uning o‘n tokenli yaratish misoli qisqa belgi natijasini tasvirlaydi; bu son alohida maksimal javob sig‘imi emas. Oddiy suhbat javobini yozishni so‘rash o‘rniga kerakli chiqishni tasniflagich maqsadiga mos tuting.
Aniq cheklovlar
Ishlab chiqaruvchi hukmlar modelning o‘qitish ma’lumotlari, umumiy bilimlari, til qamrovi va siyosat qamrovi bilan cheklanishi mumkinligini aytadi. Tuhmat, intellektual mulk va saylovga oid toifalar tasniflagichda bo‘lmasligi mumkin bo‘lgan faktlarga asoslangan joriy bilimni talab qilishi mumkin. Shu sababli toifa belgisi mazmun va o‘sha baholash uchun mavjud ma’lumot bilan bog‘lanishini saqlashi kerak.
Karta sinovlar asosan bir nechta, ko‘pincha uchta tasvirli promptlarda o‘tkazilganini bildiradi va ancha katta tasvir to‘plamida xatti-harakat farq qilishi mumkinligini qayd etadi. Bu umumiy uchta tasvir maksimumini emas, sinovdan o‘tgan doirani tasvirlaydi. Model o‘zining mo‘ljallangan xatti-harakatini o‘zgartiradigan adversarial yoki prompt-injection mazmun ta’siriga ham berilishi mumkin.
Llama Guard 4 ning tasniflagich roli Scout dan siyraklashtirilgani uchungina Scout ning kontekst spetsifikatsiyasi yoki umumiy yordamchi imkoniyatlarini o‘zlashtirmasligi kerak. O‘qilgan kartada bu tasniflagich uchun alohida qat’iy kontekst yoki chiqish tokeni sig‘imi berilmagan. Baholangan material va taksonomiya belgilarini amaliy natija sifatida saqlang, bu natijaga bog‘liq amalni esa ilova hal qilsin.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta-llama/llama-guard-4-12b | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.00036 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00036 / 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 $0.00036 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00036 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-guard-4-12b", "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='meta-llama/llama-guard-4-12b',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='meta-llama/llama-guard-4-12b',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 meta-llama/llama-guard-4-12b
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
meta-llama/llama-guard-4-12bLlama Guard 4 12B — Meta kompaniyasining promptlar va yaratilgan javoblar uchun multimodal mazmun tasniflagichi. U bir yoki bir nechta tasvir bilan matnni tahlil qiladi va safe/unsafe belgisi hamda tegishli xavf toifalarini qaytaradi; Llama 4 Scout dan siyraklashtirilgan zich arxitekturadan foydalanadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Llama Guard 4 12B — Meta kompaniyasining 12 milliard parametrli, tabiatan multimodal xavfsizlik tasniflagichi. U matn va bir nechta tasvirda birgalikda o‘qitilgan va matnli tasnif yaratadi: safe yoki unsafe; natija unsafe bo‘lsa, buzilgan xavf toifalari ham beriladi. Uning maqsadi umumiy chat yordamchisi bo‘lish emas, prompt yoki yaratilgan javobdagi mazmunni baholashdir.
Prompt va javobni tasniflash
Model materialni generativ modelga yuborishdan oldin, o‘sha model javob yaratgandan keyin yoki ikkala nuqtada tasniflashi mumkin. Bular turli savollardir. Prompt tasnifi foydalanuvchi kiritmasini, javob tasnifi esa yordamchi amalda yozgan narsani baholaydi. Shu tariqa tizim tasniflagich taksonomiyasi bo‘yicha xavfli so‘rovni va unga maqbul tarzda ishlov beradigan javobni ajrata oladi.
Tasniflanadigan aynan mazmunni suhbat rollari va tegishli kontekst bilan bering. Maqsad javob bo‘lsa, unga ma’no beradigan savolni saqlang. Aralash matn va tasvir kiritmasi uchun aloqasiz matn yoki tasodifan tanlangan bitta tasvirni tasniflash o‘rniga o‘sha promptga tegishli tasvirlarni kiriting. Tasniflagich natijasi ilovaning qoida yoki ko‘rib chiqish qadami uchun ma’lumotdir; u o‘z-o‘zidan so‘rovni bloklamaydi yoki faylni o‘zgartirmaydi.
O‘n to‘rtta xavf toifasi
Ishlab chiqaruvchi tasniflagichni MLCommons xavf taksonomiyasiga moslaydi va faqat matn uchun kod interpretatori toifasini qo‘shadi. O‘n to‘rt belgi zo‘ravon jinoyatlar, zo‘ravonliksiz jinoyatlar, jinsiy jinoyatlar, bolalarni jinsiy ekspluatatsiya qilish, tuhmat, ixtisoslashgan maslahat, maxfiylik, intellektual mulk, farqlamasdan zararlovchi qurollar, nafrat, o‘z joniga qasd qilish va o‘ziga zarar yetkazish, jinsiy mazmun, saylovlar hamda kod interpretatoridan suiiste’mol qilishni qamrab oladi.
Toifalar S1 dan S14 gacha identifikatorlardan foydalanadi. S14, Code Interpreter Abuse, aynan faqat matnli vosita chaqirish holatlari uchun mo‘ljallangan. Ilovaning keyingi qadami tasnifni ayni toifa ta’riflari asosida talqin qila olishi uchun taksonomiya identifikatorini safe/unsafe natijasi bilan birga saqlang. Qisqa natija — toifaga oid hukm; to‘liq izoh, huquqiy xulosa yoki barcha ehtimoliy zarar aniqlanganiga kafolat emas.
Namunaviy formatda unsafe tasnifidan keyin tegishli toifa identifikatori berilishi mumkin. Asl baholangan matnni, uning manbasi yoki suhbatdagi o‘rnini va qaytarilgan belgilarni birga saqlang. Bu bog‘lanish ilovaga tekshirilgan mazmunni keyin qayta yozilgan javob yoki alohida promptdan ajratish imkonini beradi.
Arxitektura va o‘qitish
Llama Guard 4 dastlabki o‘qitilgan Llama 4 Scout nazorat nuqtasidan siyraklashtirilgan zich, erta birlashtirishli Transformer arxitekturasiga ega. Ishlab chiqaruvchi yo‘naltiriladigan ekspertlar va yo‘naltiruvchi qatlamlarni olib tashlab, umumiy zich ekspertni saqlaydi, so‘ng hosil bo‘lgan modelni mazmun tasnifi uchun keyingi o‘qitishdan o‘tkazadi. Bu siyraklashtirish bosqichidan keyin qo‘shimcha dastlabki o‘qitish bajarilmaydi. Natijada Scout ning mixture-of-experts chat nashridan farqli model hosil bo‘ladi.
Model Llama 4 tokenizatori va tasvir kodlovchisidan birgalikda foydalanadi, faqat matnli va multimodal tasnif o‘qitishini birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi ko‘p tilli ma’lumotlar va ko‘p tasvirli o‘qitishni tavsiflaydi; bunday namunalarning aksariyatida ikkidan beshtagacha tasvir bor va faqat matnli ma’lumotning multimodal ma’lumotga nisbati taxminan uchga bir. Bular qat’iy kiritma soni chegaralari emas, o‘qitish xususiyatlaridir.
Hujjatlashtirilgan ko‘p tilli doira Llama Guard 3 qo‘llab-quvvatlaydigan tillarga mos keladi; kartada ingliz tili bilan birga fransuz, nemis, hind, italyan, portugal, ispan va tay tillari muhokama qilinadi. Tasnif so‘rovi mazmunni aloqasiz xulosa bilan almashtirish o‘rniga baholanayotgan tildagi haqiqiy ifoda va vizual kontekstni saqlashi kerak.
Foydali tasnif natijasini tayyorlash
Kiritmani tekshirish uchun foydalanuvchi xabari va unga tegishli tasvirlarni bering, prompt tasnifini ishlab chiqaruvchi formatida so‘rang. Chiqishni tekshirish uchun yordamchining haqiqiy javobini tegishli avvalgi xabar bilan birga bering. Ko‘p tasvirli misolda tasvirlarni bog‘laydigan matn saqlanishi mumkin, shunda model kontekstsiz mustaqil parchalarni emas, birlashtirilgan so‘rovni baholaydi.
Model kartasi mos suhbat shablonini qo‘llash va faqat yaratilgan tasnifni dekodlashni ko‘rsatadi. Uning o‘n tokenli yaratish misoli qisqa belgi natijasini tasvirlaydi; bu son alohida maksimal javob sig‘imi emas. Oddiy suhbat javobini yozishni so‘rash o‘rniga kerakli chiqishni tasniflagich maqsadiga mos tuting.
Aniq cheklovlar
Ishlab chiqaruvchi hukmlar modelning o‘qitish ma’lumotlari, umumiy bilimlari, til qamrovi va siyosat qamrovi bilan cheklanishi mumkinligini aytadi. Tuhmat, intellektual mulk va saylovga oid toifalar tasniflagichda bo‘lmasligi mumkin bo‘lgan faktlarga asoslangan joriy bilimni talab qilishi mumkin. Shu sababli toifa belgisi mazmun va o‘sha baholash uchun mavjud ma’lumot bilan bog‘lanishini saqlashi kerak.
Karta sinovlar asosan bir nechta, ko‘pincha uchta tasvirli promptlarda o‘tkazilganini bildiradi va ancha katta tasvir to‘plamida xatti-harakat farq qilishi mumkinligini qayd etadi. Bu umumiy uchta tasvir maksimumini emas, sinovdan o‘tgan doirani tasvirlaydi. Model o‘zining mo‘ljallangan xatti-harakatini o‘zgartiradigan adversarial yoki prompt-injection mazmun ta’siriga ham berilishi mumkin.
Llama Guard 4 ning tasniflagich roli Scout dan siyraklashtirilgani uchungina Scout ning kontekst spetsifikatsiyasi yoki umumiy yordamchi imkoniyatlarini o‘zlashtirmasligi kerak. O‘qilgan kartada bu tasniflagich uchun alohida qat’iy kontekst yoki chiqish tokeni sig‘imi berilmagan. Baholangan material va taksonomiya belgilarini amaliy natija sifatida saqlang, bu natijaga bog‘liq amalni esa ilova hal qilsin.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta-llama/llama-guard-4-12b | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.00036 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00036 / 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 $0.00036 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00036 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "meta-llama/llama-guard-4-12b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'meta-llama/llama-guard-4-12b', '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': 'meta-llama/llama-guard-4-12b', '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 meta-llama/llama-guard-4-12b
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Classify a benign library prompt\n\nClassify this user prompt using Llama Guard 4's prompt-safety taxonomy: 'Summarize the public library opening hours from the notice I pasted, and list any days when it is closed.' Evaluate the quoted prompt itself, not an imagined answer. Return the documented safe or unsafe classification; include S1-S14 hazard identifiers only if applicable.The documented safe/unsafe label, with applicable S1-S14 identifiers only for an unsafe result.Check the output uses only the documented classifier labels and does not answer the library-hours question.