Poolside Laguna S 2.1 — agent asosida kod yozish va uzoq davom etadigan ishlar uchun yaratilgan mixture-of-experts til modeli. Unda jami 118B parametr va har bir token uchun taxminan 8B faol parametr bor; shu jihatdan u ishlab chiqaruvchi seriyasidagi kichikroq Laguna XS 2.1 va kattaroq Laguna M.1 orasida turadi. Model vositalarga ulangan ilovada matnni qayta ishlaydi va matn, kod, mulohaza hamda vosita chaqiruvi so‘rovlarini yaratadi.
Uning arxitekturasi 48 qatlamda global va sirpanuvchi oyna diqqatini birlashtiradi: 12 ta global qatlam va 36 ta sirpanuvchi oyna qatlami. 512 tokenli sirpanuvchi oyna shu qatlamlardagi mahalliy diqqatni ifodalaydi, hujjatlashtirilgan model konteksti esa 1,048,576 token. Bular turli o‘lchovlardir. Kattaroq kontekst ko‘p qadam davomida manba fayllari, kuzatuvlar va qarorlar to‘planadigan topshiriqlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishchi maqsad va mazmunli dalillarni birga saqlang, amaldagi konfiguratsiya ichida keyingi mulohaza va yakuniy javob uchun joy ajrating.
Modelning asosiy maqsadi — qat’iyat, tekshirish va qayta ko‘rib chiqishni talab qiladigan dasturiy ishlar. Repozitoriy topshirig‘i uchun kutilgan xatti-harakatni, tegishli fayllarni matn sifatida, bog‘liqliklar haqidagi ma’lumotni va haqiqiy muvaffaqiyatsiz natijani bering. Aniq yo‘naltirilgan natijani so‘rang: “Ushbu regressiyaning sababini kuzatib toping, hujjatlashtirilgan interfeysni saqlaydigan o‘zgarish taklif qiling va tuzatishni aloqasiz o‘zgarishdan ajratadigan tekshiruvlarni ko‘rsating.” Vositalarga ulangan jarayonda model keyingi qadamni tanlashidan oldin unga bajarilgan har bir tekshiruv natijasini bering.
Optimallashtirish ishlari uchun o‘lchovlar va aniq maqsadni taqdim eting. Misol: “Tor joyni aniqlash uchun ushbu profil va xotira ajratish hisobotidan foydalaning. Bitta o‘zgarish taklif qiling, kutilgan ta’sirni tushuntiring va ayni o‘lchov takrorlangach, uni boshlang‘ich natija bilan taqqoslang.” Bu unumdorlik haqidagi da’voni tekshirish mumkin qiladi. Poolside nashrida tekshirish va uzluksiz siljish muhim xatti-harakatlar sifatida muhokama qilinadi, ammo ishonarli izohning o‘zi tahrir tezroq, to‘g‘ri yoki tugallangan ekanini tasdiqlamaydi. O‘zgarishni saqlash yoki rad etishga asos bo‘ladigan kuzatuvlarni saqlang.
Laguna S 2.1 vosita chaqiruvlaridan oldin va ularning orasida navbatlashib fikrlashni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishlab chiqaruvchi avvalgi yordamchi xabarlaridagi mulohaza mazmunini keyingi tarixda saqlashni tavsiya qiladi; bu bloklarni tushirib qoldirish keyingi qadamlarda mulohaza to‘xtashiga sabab bo‘lishi mumkin. Yordamchi javobi, vosita chaqiruvi ma’lumoti va unga mos vosita natijasini birga saqlang. Bu uzoqroq topshiriq allaqachon nima sinab ko‘rilganini qayta-qayta tiklash o‘rniga o‘zining haqiqiy holatidan davom etishiga yordam beradi.
Hujjatlashtirilgan fikrlash tanlovlari off va max bo‘lib, ishlab chiqaruvchi tasvirlagan sozlamada max standart tarzda yoqilgan. Bu rejimda model fikrlash byudjetini o‘zi belgilaydi; nashrda alohida low, medium va high daraja boshqaruvlari berilmagan. Agent asosida kod yozish uchun Poolside fikrlashni yoqish va qadamlar orasida saqlashni tavsiya qiladi. Yakuniy material va tugallanish mezonlarini aniq ko‘rsating, uzun mulohaza ketma-ketligini esa tugallangan natijadan ajrating. Ishlab chiqaruvchi ortiqcha fikrlashni, ayniqsa musobaqa matematikasida, muhim cheklov sifatida ko‘rsatadi.
Vosita ta’riflariga alohida e’tibor kerak. Poolside ma’lumotiga ko‘ra, S 2.1 dastlab o‘xshash, ammo boshqacha sxemaga diqqat bilan amal qilish o‘rniga tanish vosita interfeysiga tayanishi mumkin. Vosita argumentida ichma-ich massiv bo‘lsa, noto‘g‘ri shakllangan yoki noto‘g‘ri ekranlangan JSON ham yaratishi mumkin. Haqiqiy argument ta’riflarini bering, taklif etilgan chaqiruvlarni tekshiring va chaqiruv mos kelmasa, aniq xatoni qaytaring. Ishlab chiqaruvchi kontekst ichidagi qayta aloqa orqali tuzatishni bu nomuvofiqliklarning ayrimlarini bartaraf etish usuli sifatida tavsiflaydi. Keyingi qaror uchun natijadagi vosita kuzatuvini mavjud holda saqlang.
Ishlab chiqaruvchi alohida BF16 va kvantlangan variantlarni hamda ixtiyoriy DFlash yordamchi bashorat modelini e’lon qiladi. Bular alohida materiallar va xizmat ko‘rsatish retseptlari bo‘lgani uchun kvantlangan nazorat nuqtasining xotira sarfi yoki spekulyativ dekodlash unumdorligini umumiy model nomidan kelib chiqib taxmin qilish kerak emas. Oddiy matnli ishlar uchun manba kodi, buyruq natijalari va hujjat parchalarini o‘qiladigan matn sifatida tayyorlang. Nashr modelning tasvirni tushunish imkoniyati yo‘qligini qayd etadi; skrinshot tahlilga asos bo‘lishidan oldin matnli kuzatuv yoki mos tashqi tekshirish bosqichi kerak.
O‘zgargan material, muhim qarorlar, kuzatilgan tekshiruvlar va har qanday hal qilinmagan shartni ko‘rsatadigan yakuniy natijani so‘rang. Kodni ko‘rib chiqishda topilmalarni tegishli manbaga bog‘lang va har bir muammo xatti-harakatga nega ta’sir qilishini ko‘rsating. Tuzatishda taklif etilgan patchni xatti-harakati amalda tekshirilgan patchdan ajrating. Mulohaza va vosita tarixini saqlash modelga topshiriq ustida ishlashga yordam beradi, yakuniy material va qayd etilgan natijalar esa nima bajarilganini tasdiqlaydi.
", "aboutText": "Poolside Laguna S 2.1 — agent asosida kod yozish va uzoq davom etadigan ishlar uchun yaratilgan mixture-of-experts til modeli. Unda jami 118B parametr va har bir token uchun taxminan 8B faol parametr bor; shu jihatdan u ishlab chiqaruvchi seriyasidagi kichikroq Laguna XS 2.1 va kattaroq Laguna M.1 orasida turadi. Model vositalarga ulangan ilovada matnni qayta ishlaydi va matn, kod, mulohaza hamda vosita chaqiruvi so‘rovlarini yaratadi.\n\nUning arxitekturasi 48 qatlamda global va sirpanuvchi oyna diqqatini birlashtiradi: 12 ta global qatlam va 36 ta sirpanuvchi oyna qatlami. 512 tokenli sirpanuvchi oyna shu qatlamlardagi mahalliy diqqatni ifodalaydi, hujjatlashtirilgan model konteksti esa 1,048,576 token. Bular turli o‘lchovlardir. Kattaroq kontekst ko‘p qadam davomida manba fayllari, kuzatuvlar va qarorlar to‘planadigan topshiriqlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishchi maqsad va mazmunli dalillarni birga saqlang, amaldagi konfiguratsiya ichida keyingi mulohaza va yakuniy javob uchun joy ajrating.\n\nModelning asosiy maqsadi — qat’iyat, tekshirish va qayta ko‘rib chiqishni talab qiladigan dasturiy ishlar. Repozitoriy topshirig‘i uchun kutilgan xatti-harakatni, tegishli fayllarni matn sifatida, bog‘liqliklar haqidagi ma’lumotni va haqiqiy muvaffaqiyatsiz natijani bering. Aniq yo‘naltirilgan natijani so‘rang: “Ushbu regressiyaning sababini kuzatib toping, hujjatlashtirilgan interfeysni saqlaydigan o‘zgarish taklif qiling va tuzatishni aloqasiz o‘zgarishdan ajratadigan tekshiruvlarni ko‘rsating.” Vositalarga ulangan jarayonda model keyingi qadamni tanlashidan oldin unga bajarilgan har bir tekshiruv natijasini bering.\n\nOptimallashtirish ishlari uchun o‘lchovlar va aniq maqsadni taqdim eting. Misol: “Tor joyni aniqlash uchun ushbu profil va xotira ajratish hisobotidan foydalaning. Bitta o‘zgarish taklif qiling, kutilgan ta’sirni tushuntiring va ayni o‘lchov takrorlangach, uni boshlang‘ich natija bilan taqqoslang.” Bu unumdorlik haqidagi da’voni tekshirish mumkin qiladi. Poolside nashrida tekshirish va uzluksiz siljish muhim xatti-harakatlar sifatida muhokama qilinadi, ammo ishonarli izohning o‘zi tahrir tezroq, to‘g‘ri yoki tugallangan ekanini tasdiqlamaydi. O‘zgarishni saqlash yoki rad etishga asos bo‘ladigan kuzatuvlarni saqlang.\n\nLaguna S 2.1 vosita chaqiruvlaridan oldin va ularning orasida navbatlashib fikrlashni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishlab chiqaruvchi avvalgi yordamchi xabarlaridagi mulohaza mazmunini keyingi tarixda saqlashni tavsiya qiladi; bu bloklarni tushirib qoldirish keyingi qadamlarda mulohaza to‘xtashiga sabab bo‘lishi mumkin. Yordamchi javobi, vosita chaqiruvi ma’lumoti va unga mos vosita natijasini birga saqlang. Bu uzoqroq topshiriq allaqachon nima sinab ko‘rilganini qayta-qayta tiklash o‘rniga o‘zining haqiqiy holatidan davom etishiga yordam beradi.\n\nHujjatlashtirilgan fikrlash tanlovlari off va max bo‘lib, ishlab chiqaruvchi tasvirlagan sozlamada max standart tarzda yoqilgan. Bu rejimda model fikrlash byudjetini o‘zi belgilaydi; nashrda alohida low, medium va high daraja boshqaruvlari berilmagan. Agent asosida kod yozish uchun Poolside fikrlashni yoqish va qadamlar orasida saqlashni tavsiya qiladi. Yakuniy material va tugallanish mezonlarini aniq ko‘rsating, uzun mulohaza ketma-ketligini esa tugallangan natijadan ajrating. Ishlab chiqaruvchi ortiqcha fikrlashni, ayniqsa musobaqa matematikasida, muhim cheklov sifatida ko‘rsatadi.\n\nVosita ta’riflariga alohida e’tibor kerak. Poolside ma’lumotiga ko‘ra, S 2.1 dastlab o‘xshash, ammo boshqacha sxemaga diqqat bilan amal qilish o‘rniga tanish vosita interfeysiga tayanishi mumkin. Vosita argumentida ichma-ich massiv bo‘lsa, noto‘g‘ri shakllangan yoki noto‘g‘ri ekranlangan JSON ham yaratishi mumkin. Haqiqiy argument ta’riflarini bering, taklif etilgan chaqiruvlarni tekshiring va chaqiruv mos kelmasa, aniq xatoni qaytaring. Ishlab chiqaruvchi kontekst ichidagi qayta aloqa orqali tuzatishni bu nomuvofiqliklarning ayrimlarini bartaraf etish usuli sifatida tavsiflaydi. Keyingi qaror uchun natijadagi vosita kuzatuvini mavjud holda saqlang.\n\nIshlab chiqaruvchi alohida BF16 va kvantlangan variantlarni hamda ixtiyoriy DFlash yordamchi bashorat modelini e’lon qiladi. Bular alohida materiallar va xizmat ko‘rsatish retseptlari bo‘lgani uchun kvantlangan nazorat nuqtasining xotira sarfi yoki spekulyativ dekodlash unumdorligini umumiy model nomidan kelib chiqib taxmin qilish kerak emas. Oddiy matnli ishlar uchun manba kodi, buyruq natijalari va hujjat parchalarini o‘qiladigan matn sifatida tayyorlang. Nashr modelning tasvirni tushunish imkoniyati yo‘qligini qayd etadi; skrinshot tahlilga asos bo‘lishidan oldin matnli kuzatuv yoki mos tashqi tekshirish bosqichi kerak.\n\nO‘zgargan material, muhim qarorlar, kuzatilgan tekshiruvlar va har qanday hal qilinmagan shartni ko‘rsatadigan yakuniy natijani so‘rang. Kodni ko‘rib chiqishda topilmalarni tegishli manbaga bog‘lang va har bir muammo xatti-harakatga nega ta’sir qilishini ko‘rsating. Tuzatishda taklif etilgan patchni xatti-harakati amalda tekshirilgan patchdan ajrating. Mulohaza va vosita tarixini saqlash modelga topshiriq ustida ishlashga yordam beradi, yakuniy material va qayd etilgan natijalar esa nima bajarilganini tasdiqlaydi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Propose a measured loop optimization\n\nReview this Python loop: totals = {}\nfor row in rows:\n totals[row["id"]] = sum(x["amount"] for x in rows if x["id"] == row["id"])\n It repeatedly rescans rows. Propose a single-pass replacement preserving per-ID totals. Give a duplicate-ID example and explain how to compare results and timing on the same input without claiming a speed measurement.A single-pass aggregation patch, correctness example and a baseline comparison procedure.Check repeated IDs accumulate all amounts and the proposal contains no fabricated timing improvement.poolside/laguna-s-2.1Poolside Laguna S 2.1 — agent asosida kod yozish va uzoq davom etadigan ishlar uchun matn modeli; unda jami 118B va taxminan 8B faol parametr bor. U 1,048,576 tokenli model kontekstini modelning o‘zida qo‘llab-quvvatlanadigan vositalardan foydalanish va vosita chaqiruvlari bilan navbatlashadigan mulohaza yuritish bilan birlashtiradi; avvalgi fikrlash mazmunini saqlash vosita chaqiruvlari davomida ishni samarali davom ettirishga yordam beradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Poolside Laguna S 2.1 — agent asosida kod yozish va uzoq davom etadigan ishlar uchun yaratilgan mixture-of-experts til modeli. Unda jami 118B parametr va har bir token uchun taxminan 8B faol parametr bor; shu jihatdan u ishlab chiqaruvchi seriyasidagi kichikroq Laguna XS 2.1 va kattaroq Laguna M.1 orasida turadi. Model vositalarga ulangan ilovada matnni qayta ishlaydi va matn, kod, mulohaza hamda vosita chaqiruvi so‘rovlarini yaratadi.
Uning arxitekturasi 48 qatlamda global va sirpanuvchi oyna diqqatini birlashtiradi: 12 ta global qatlam va 36 ta sirpanuvchi oyna qatlami. 512 tokenli sirpanuvchi oyna shu qatlamlardagi mahalliy diqqatni ifodalaydi, hujjatlashtirilgan model konteksti esa 1,048,576 token. Bular turli o‘lchovlardir. Kattaroq kontekst ko‘p qadam davomida manba fayllari, kuzatuvlar va qarorlar to‘planadigan topshiriqlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishchi maqsad va mazmunli dalillarni birga saqlang, amaldagi konfiguratsiya ichida keyingi mulohaza va yakuniy javob uchun joy ajrating.
Modelning asosiy maqsadi — qat’iyat, tekshirish va qayta ko‘rib chiqishni talab qiladigan dasturiy ishlar. Repozitoriy topshirig‘i uchun kutilgan xatti-harakatni, tegishli fayllarni matn sifatida, bog‘liqliklar haqidagi ma’lumotni va haqiqiy muvaffaqiyatsiz natijani bering. Aniq yo‘naltirilgan natijani so‘rang: “Ushbu regressiyaning sababini kuzatib toping, hujjatlashtirilgan interfeysni saqlaydigan o‘zgarish taklif qiling va tuzatishni aloqasiz o‘zgarishdan ajratadigan tekshiruvlarni ko‘rsating.” Vositalarga ulangan jarayonda model keyingi qadamni tanlashidan oldin unga bajarilgan har bir tekshiruv natijasini bering.
Optimallashtirish ishlari uchun o‘lchovlar va aniq maqsadni taqdim eting. Misol: “Tor joyni aniqlash uchun ushbu profil va xotira ajratish hisobotidan foydalaning. Bitta o‘zgarish taklif qiling, kutilgan ta’sirni tushuntiring va ayni o‘lchov takrorlangach, uni boshlang‘ich natija bilan taqqoslang.” Bu unumdorlik haqidagi da’voni tekshirish mumkin qiladi. Poolside nashrida tekshirish va uzluksiz siljish muhim xatti-harakatlar sifatida muhokama qilinadi, ammo ishonarli izohning o‘zi tahrir tezroq, to‘g‘ri yoki tugallangan ekanini tasdiqlamaydi. O‘zgarishni saqlash yoki rad etishga asos bo‘ladigan kuzatuvlarni saqlang.
Laguna S 2.1 vosita chaqiruvlaridan oldin va ularning orasida navbatlashib fikrlashni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishlab chiqaruvchi avvalgi yordamchi xabarlaridagi mulohaza mazmunini keyingi tarixda saqlashni tavsiya qiladi; bu bloklarni tushirib qoldirish keyingi qadamlarda mulohaza to‘xtashiga sabab bo‘lishi mumkin. Yordamchi javobi, vosita chaqiruvi ma’lumoti va unga mos vosita natijasini birga saqlang. Bu uzoqroq topshiriq allaqachon nima sinab ko‘rilganini qayta-qayta tiklash o‘rniga o‘zining haqiqiy holatidan davom etishiga yordam beradi.
Hujjatlashtirilgan fikrlash tanlovlari off va max bo‘lib, ishlab chiqaruvchi tasvirlagan sozlamada max standart tarzda yoqilgan. Bu rejimda model fikrlash byudjetini o‘zi belgilaydi; nashrda alohida low, medium va high daraja boshqaruvlari berilmagan. Agent asosida kod yozish uchun Poolside fikrlashni yoqish va qadamlar orasida saqlashni tavsiya qiladi. Yakuniy material va tugallanish mezonlarini aniq ko‘rsating, uzun mulohaza ketma-ketligini esa tugallangan natijadan ajrating. Ishlab chiqaruvchi ortiqcha fikrlashni, ayniqsa musobaqa matematikasida, muhim cheklov sifatida ko‘rsatadi.
Vosita ta’riflariga alohida e’tibor kerak. Poolside ma’lumotiga ko‘ra, S 2.1 dastlab o‘xshash, ammo boshqacha sxemaga diqqat bilan amal qilish o‘rniga tanish vosita interfeysiga tayanishi mumkin. Vosita argumentida ichma-ich massiv bo‘lsa, noto‘g‘ri shakllangan yoki noto‘g‘ri ekranlangan JSON ham yaratishi mumkin. Haqiqiy argument ta’riflarini bering, taklif etilgan chaqiruvlarni tekshiring va chaqiruv mos kelmasa, aniq xatoni qaytaring. Ishlab chiqaruvchi kontekst ichidagi qayta aloqa orqali tuzatishni bu nomuvofiqliklarning ayrimlarini bartaraf etish usuli sifatida tavsiflaydi. Keyingi qaror uchun natijadagi vosita kuzatuvini mavjud holda saqlang.
Ishlab chiqaruvchi alohida BF16 va kvantlangan variantlarni hamda ixtiyoriy DFlash yordamchi bashorat modelini e’lon qiladi. Bular alohida materiallar va xizmat ko‘rsatish retseptlari bo‘lgani uchun kvantlangan nazorat nuqtasining xotira sarfi yoki spekulyativ dekodlash unumdorligini umumiy model nomidan kelib chiqib taxmin qilish kerak emas. Oddiy matnli ishlar uchun manba kodi, buyruq natijalari va hujjat parchalarini o‘qiladigan matn sifatida tayyorlang. Nashr modelning tasvirni tushunish imkoniyati yo‘qligini qayd etadi; skrinshot tahlilga asos bo‘lishidan oldin matnli kuzatuv yoki mos tashqi tekshirish bosqichi kerak.
O‘zgargan material, muhim qarorlar, kuzatilgan tekshiruvlar va har qanday hal qilinmagan shartni ko‘rsatadigan yakuniy natijani so‘rang. Kodni ko‘rib chiqishda topilmalarni tegishli manbaga bog‘lang va har bir muammo xatti-harakatga nega ta’sir qilishini ko‘rsating. Tuzatishda taklif etilgan patchni xatti-harakati amalda tekshirilgan patchdan ajrating. Mulohaza va vosita tarixini saqlash modelga topshiriq ustida ishlashga yordam beradi, yakuniy material va qayd etilgan natijalar esa nima bajarilganini tasdiqlaydi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar poolside/laguna-s-2.1 | 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "poolside/laguna-s-2.1", "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='poolside/laguna-s-2.1',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='poolside/laguna-s-2.1',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 poolside/laguna-s-2.1
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
poolside/laguna-s-2.1Poolside Laguna S 2.1 — agent asosida kod yozish va uzoq davom etadigan ishlar uchun matn modeli; unda jami 118B va taxminan 8B faol parametr bor. U 1,048,576 tokenli model kontekstini modelning o‘zida qo‘llab-quvvatlanadigan vositalardan foydalanish va vosita chaqiruvlari bilan navbatlashadigan mulohaza yuritish bilan birlashtiradi; avvalgi fikrlash mazmunini saqlash vosita chaqiruvlari davomida ishni samarali davom ettirishga yordam beradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Poolside Laguna S 2.1 — agent asosida kod yozish va uzoq davom etadigan ishlar uchun yaratilgan mixture-of-experts til modeli. Unda jami 118B parametr va har bir token uchun taxminan 8B faol parametr bor; shu jihatdan u ishlab chiqaruvchi seriyasidagi kichikroq Laguna XS 2.1 va kattaroq Laguna M.1 orasida turadi. Model vositalarga ulangan ilovada matnni qayta ishlaydi va matn, kod, mulohaza hamda vosita chaqiruvi so‘rovlarini yaratadi.
Uning arxitekturasi 48 qatlamda global va sirpanuvchi oyna diqqatini birlashtiradi: 12 ta global qatlam va 36 ta sirpanuvchi oyna qatlami. 512 tokenli sirpanuvchi oyna shu qatlamlardagi mahalliy diqqatni ifodalaydi, hujjatlashtirilgan model konteksti esa 1,048,576 token. Bular turli o‘lchovlardir. Kattaroq kontekst ko‘p qadam davomida manba fayllari, kuzatuvlar va qarorlar to‘planadigan topshiriqlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishchi maqsad va mazmunli dalillarni birga saqlang, amaldagi konfiguratsiya ichida keyingi mulohaza va yakuniy javob uchun joy ajrating.
Modelning asosiy maqsadi — qat’iyat, tekshirish va qayta ko‘rib chiqishni talab qiladigan dasturiy ishlar. Repozitoriy topshirig‘i uchun kutilgan xatti-harakatni, tegishli fayllarni matn sifatida, bog‘liqliklar haqidagi ma’lumotni va haqiqiy muvaffaqiyatsiz natijani bering. Aniq yo‘naltirilgan natijani so‘rang: “Ushbu regressiyaning sababini kuzatib toping, hujjatlashtirilgan interfeysni saqlaydigan o‘zgarish taklif qiling va tuzatishni aloqasiz o‘zgarishdan ajratadigan tekshiruvlarni ko‘rsating.” Vositalarga ulangan jarayonda model keyingi qadamni tanlashidan oldin unga bajarilgan har bir tekshiruv natijasini bering.
Optimallashtirish ishlari uchun o‘lchovlar va aniq maqsadni taqdim eting. Misol: “Tor joyni aniqlash uchun ushbu profil va xotira ajratish hisobotidan foydalaning. Bitta o‘zgarish taklif qiling, kutilgan ta’sirni tushuntiring va ayni o‘lchov takrorlangach, uni boshlang‘ich natija bilan taqqoslang.” Bu unumdorlik haqidagi da’voni tekshirish mumkin qiladi. Poolside nashrida tekshirish va uzluksiz siljish muhim xatti-harakatlar sifatida muhokama qilinadi, ammo ishonarli izohning o‘zi tahrir tezroq, to‘g‘ri yoki tugallangan ekanini tasdiqlamaydi. O‘zgarishni saqlash yoki rad etishga asos bo‘ladigan kuzatuvlarni saqlang.
Laguna S 2.1 vosita chaqiruvlaridan oldin va ularning orasida navbatlashib fikrlashni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishlab chiqaruvchi avvalgi yordamchi xabarlaridagi mulohaza mazmunini keyingi tarixda saqlashni tavsiya qiladi; bu bloklarni tushirib qoldirish keyingi qadamlarda mulohaza to‘xtashiga sabab bo‘lishi mumkin. Yordamchi javobi, vosita chaqiruvi ma’lumoti va unga mos vosita natijasini birga saqlang. Bu uzoqroq topshiriq allaqachon nima sinab ko‘rilganini qayta-qayta tiklash o‘rniga o‘zining haqiqiy holatidan davom etishiga yordam beradi.
Hujjatlashtirilgan fikrlash tanlovlari off va max bo‘lib, ishlab chiqaruvchi tasvirlagan sozlamada max standart tarzda yoqilgan. Bu rejimda model fikrlash byudjetini o‘zi belgilaydi; nashrda alohida low, medium va high daraja boshqaruvlari berilmagan. Agent asosida kod yozish uchun Poolside fikrlashni yoqish va qadamlar orasida saqlashni tavsiya qiladi. Yakuniy material va tugallanish mezonlarini aniq ko‘rsating, uzun mulohaza ketma-ketligini esa tugallangan natijadan ajrating. Ishlab chiqaruvchi ortiqcha fikrlashni, ayniqsa musobaqa matematikasida, muhim cheklov sifatida ko‘rsatadi.
Vosita ta’riflariga alohida e’tibor kerak. Poolside ma’lumotiga ko‘ra, S 2.1 dastlab o‘xshash, ammo boshqacha sxemaga diqqat bilan amal qilish o‘rniga tanish vosita interfeysiga tayanishi mumkin. Vosita argumentida ichma-ich massiv bo‘lsa, noto‘g‘ri shakllangan yoki noto‘g‘ri ekranlangan JSON ham yaratishi mumkin. Haqiqiy argument ta’riflarini bering, taklif etilgan chaqiruvlarni tekshiring va chaqiruv mos kelmasa, aniq xatoni qaytaring. Ishlab chiqaruvchi kontekst ichidagi qayta aloqa orqali tuzatishni bu nomuvofiqliklarning ayrimlarini bartaraf etish usuli sifatida tavsiflaydi. Keyingi qaror uchun natijadagi vosita kuzatuvini mavjud holda saqlang.
Ishlab chiqaruvchi alohida BF16 va kvantlangan variantlarni hamda ixtiyoriy DFlash yordamchi bashorat modelini e’lon qiladi. Bular alohida materiallar va xizmat ko‘rsatish retseptlari bo‘lgani uchun kvantlangan nazorat nuqtasining xotira sarfi yoki spekulyativ dekodlash unumdorligini umumiy model nomidan kelib chiqib taxmin qilish kerak emas. Oddiy matnli ishlar uchun manba kodi, buyruq natijalari va hujjat parchalarini o‘qiladigan matn sifatida tayyorlang. Nashr modelning tasvirni tushunish imkoniyati yo‘qligini qayd etadi; skrinshot tahlilga asos bo‘lishidan oldin matnli kuzatuv yoki mos tashqi tekshirish bosqichi kerak.
O‘zgargan material, muhim qarorlar, kuzatilgan tekshiruvlar va har qanday hal qilinmagan shartni ko‘rsatadigan yakuniy natijani so‘rang. Kodni ko‘rib chiqishda topilmalarni tegishli manbaga bog‘lang va har bir muammo xatti-harakatga nega ta’sir qilishini ko‘rsating. Tuzatishda taklif etilgan patchni xatti-harakati amalda tekshirilgan patchdan ajrating. Mulohaza va vosita tarixini saqlash modelga topshiriq ustida ishlashga yordam beradi, yakuniy material va qayd etilgan natijalar esa nima bajarilganini tasdiqlaydi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar poolside/laguna-s-2.1 | 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "poolside/laguna-s-2.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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': 'poolside/laguna-s-2.1', '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 poolside/laguna-s-2.1
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Propose a measured loop optimization\n\nReview this Python loop: totals = {}\nfor row in rows:\n totals[row["id"]] = sum(x["amount"] for x in rows if x["id"] == row["id"])\n It repeatedly rescans rows. Propose a single-pass replacement preserving per-ID totals. Give a duplicate-ID example and explain how to compare results and timing on the same input without claiming a speed measurement.A single-pass aggregation patch, correctness example and a baseline comparison procedure.Check repeated IDs accumulate all amounts and the proposal contains no fabricated timing improvement.