Pareto 26.10 Preview — Unbiased’ning aralashtirilgan til modelining preview nashri. Bir nechta model ayni so‘rov ustida parallel ishlaydi va topshiriqqa bog‘liq sintez bitta javob yaratadi. Ishlab chiqaruvchi relizni rivojlantirar ekan, tarkib o‘zgarishi mumkin. Shuning uchun preview nomi komponent modellarning muzlatilgan to‘plamini emas, rivojlanib borayotgan nashrni bildiradi.
Pareto yozma promptlar va tasvir materialini qabul qilib, matnli javob qaytaradi. Uning hujjatlashtirilgan qo‘llanish yo‘nalishlari bilimga boy mulohaza yuritish, tadqiqot va agentli dasturlashni o‘z ichiga oladi. Ishlab chiqaruvchi preview’ni oldingi Pareto relizining davomi sifatida taqdim etadi va uzoq agent jarayonlariga alohida e’tibor qaratadi. Ushbu nashr versiyasiz Pareto tanlovi va oldingi 26.9 relizidan alohida qoladi.
Tadqiqot topshirig‘i uchun savol, manba materiali va javob qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan qarorni bering. Foydali prompt da’vo, uni asoslovchi parcha va hal bo‘lmagan kelishmovchilikni o‘z ichiga olgan dalillar jadvalini so‘rashi mumkin. Tasvir dalilning bir qismi bo‘lsa, tekshiriladigan ko‘rinadigan xususiyatni belgilang va uning yozma savolga aloqasini tushuntiring. Olingan javob keyin taqqoslash yozuvi, masalalar ro‘yxati yoki keyingi tadqiqot savollariga aylanishi mumkin.
Dasturiy ish uchun tegishli kod, kutilgan xatti-harakat va kuzatilgan xatoni kiriting. Taklif etilgan o‘zgarishni va undan keyin uni qanday tekshirish izohini so‘rang. Bog‘langan dasturlash jarayonida model taklif qilgan buyruq yoki tuzatishni ilovaning bajarish vositalari qaytargan natijadan ajrating. Keyingi xabar shu natijani berishi va modeldan yangi dalil asosida taklif etilgan o‘zgarishni qayta ko‘rishni so‘rashi mumkin.
Uzun topshiriqlarni aniq natija atrofida tayyorlang: hisobot bo‘limlari, o‘zgarish ta’sir qiladigan fayllar yoki tekshiruvda kutiladigan maydonlar. Keyingi navbatlarda aniq boshlang‘ich nuqta bo‘lishi uchun topshiriq cheklovlari va eng so‘nggi tasdiqlangan topilmalarni suhbatda saqlang. Masalan, repozitoriy tadqiqoti qisqa o‘zgarish xulosasi, ta’sirlangan komponent va dasturchi bajaradigan tekshiruvlar ro‘yxati bilan tugashi mumkin. Bular qo‘shimcha model rejimlari emas, topshiriq va natijani tashkil etish usullaridir.
Ishlab chiqaruvchi o‘z integratsiya formatlarida suhbat so‘rovlari va oqimli javoblarni hujjatlashtiradi. Ular Pareto’ni ishlab chiqaruvchi qanday xizmat sifatida taqdim etishini tasvirlaydi; aralashmaning o‘zi til modeli javobini beradi. Tashqi ma’lumot yig‘ish, buyruq bajarish va foydalanuvchi fayllariga o‘zgartirish kiritish atrofdagi ilova va u taqdim etadigan vositalarga bog‘liq.
", "aboutText": "Pareto 26.10 Preview — Unbiased’ning aralashtirilgan til modelining preview nashri. Bir nechta model ayni so‘rov ustida parallel ishlaydi va topshiriqqa bog‘liq sintez bitta javob yaratadi. Ishlab chiqaruvchi relizni rivojlantirar ekan, tarkib o‘zgarishi mumkin. Shuning uchun preview nomi komponent modellarning muzlatilgan to‘plamini emas, rivojlanib borayotgan nashrni bildiradi.\n\nPareto yozma promptlar va tasvir materialini qabul qilib, matnli javob qaytaradi. Uning hujjatlashtirilgan qo‘llanish yo‘nalishlari bilimga boy mulohaza yuritish, tadqiqot va agentli dasturlashni o‘z ichiga oladi. Ishlab chiqaruvchi preview’ni oldingi Pareto relizining davomi sifatida taqdim etadi va uzoq agent jarayonlariga alohida e’tibor qaratadi. Ushbu nashr versiyasiz Pareto tanlovi va oldingi 26.9 relizidan alohida qoladi.\n\nTadqiqot topshirig‘i uchun savol, manba materiali va javob qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan qarorni bering. Foydali prompt da’vo, uni asoslovchi parcha va hal bo‘lmagan kelishmovchilikni o‘z ichiga olgan dalillar jadvalini so‘rashi mumkin. Tasvir dalilning bir qismi bo‘lsa, tekshiriladigan ko‘rinadigan xususiyatni belgilang va uning yozma savolga aloqasini tushuntiring. Olingan javob keyin taqqoslash yozuvi, masalalar ro‘yxati yoki keyingi tadqiqot savollariga aylanishi mumkin.\n\nDasturiy ish uchun tegishli kod, kutilgan xatti-harakat va kuzatilgan xatoni kiriting. Taklif etilgan o‘zgarishni va undan keyin uni qanday tekshirish izohini so‘rang. Bog‘langan dasturlash jarayonida model taklif qilgan buyruq yoki tuzatishni ilovaning bajarish vositalari qaytargan natijadan ajrating. Keyingi xabar shu natijani berishi va modeldan yangi dalil asosida taklif etilgan o‘zgarishni qayta ko‘rishni so‘rashi mumkin.\n\nUzun topshiriqlarni aniq natija atrofida tayyorlang: hisobot bo‘limlari, o‘zgarish ta’sir qiladigan fayllar yoki tekshiruvda kutiladigan maydonlar. Keyingi navbatlarda aniq boshlang‘ich nuqta bo‘lishi uchun topshiriq cheklovlari va eng so‘nggi tasdiqlangan topilmalarni suhbatda saqlang. Masalan, repozitoriy tadqiqoti qisqa o‘zgarish xulosasi, ta’sirlangan komponent va dasturchi bajaradigan tekshiruvlar ro‘yxati bilan tugashi mumkin. Bular qo‘shimcha model rejimlari emas, topshiriq va natijani tashkil etish usullaridir.\n\nIshlab chiqaruvchi o‘z integratsiya formatlarida suhbat so‘rovlari va oqimli javoblarni hujjatlashtiradi. Ular Pareto’ni ishlab chiqaruvchi qanday xizmat sifatida taqdim etishini tasvirlaydi; aralashmaning o‘zi til modeli javobini beradi. Tashqi ma’lumot yig‘ish, buyruq bajarish va foydalanuvchi fayllariga o‘zgartirish kiritish atrofdagi ilova va u taqdim etadigan vositalarga bog‘liq.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Build a decision evidence table\n\nPrepare an evidence table for choosing a document editor. S1: Editor A supports tracked changes; offline editing is not mentioned. S2: Editor B supports offline editing; tracked changes require an add-on. Requirements: both features must be included without add-ons. State whether either option is established as compliant and list only the missing facts that could change that conclusion.A requirement-by-editor evidence table, a qualified conclusion and targeted unanswered questions.Check that omitted offline support is marked unknown and an add-on feature is not treated as included.unbiased/pareto-26.10-previewUnbiased’ning Pareto 26.10 Preview modeli mulohaza yuritish, tadqiqot va dasturlash topshiriqlari uchun bir nechta til modelini bitta javobda birlashtiradi. U matn va tasvirlarni qabul qiladi; nomlangan preview nashri ortidagi aralashma o‘zgarib boradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Pareto 26.10 Preview — Unbiased’ning aralashtirilgan til modelining preview nashri. Bir nechta model ayni so‘rov ustida parallel ishlaydi va topshiriqqa bog‘liq sintez bitta javob yaratadi. Ishlab chiqaruvchi relizni rivojlantirar ekan, tarkib o‘zgarishi mumkin. Shuning uchun preview nomi komponent modellarning muzlatilgan to‘plamini emas, rivojlanib borayotgan nashrni bildiradi.
Pareto yozma promptlar va tasvir materialini qabul qilib, matnli javob qaytaradi. Uning hujjatlashtirilgan qo‘llanish yo‘nalishlari bilimga boy mulohaza yuritish, tadqiqot va agentli dasturlashni o‘z ichiga oladi. Ishlab chiqaruvchi preview’ni oldingi Pareto relizining davomi sifatida taqdim etadi va uzoq agent jarayonlariga alohida e’tibor qaratadi. Ushbu nashr versiyasiz Pareto tanlovi va oldingi 26.9 relizidan alohida qoladi.
Tadqiqot topshirig‘i uchun savol, manba materiali va javob qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan qarorni bering. Foydali prompt da’vo, uni asoslovchi parcha va hal bo‘lmagan kelishmovchilikni o‘z ichiga olgan dalillar jadvalini so‘rashi mumkin. Tasvir dalilning bir qismi bo‘lsa, tekshiriladigan ko‘rinadigan xususiyatni belgilang va uning yozma savolga aloqasini tushuntiring. Olingan javob keyin taqqoslash yozuvi, masalalar ro‘yxati yoki keyingi tadqiqot savollariga aylanishi mumkin.
Dasturiy ish uchun tegishli kod, kutilgan xatti-harakat va kuzatilgan xatoni kiriting. Taklif etilgan o‘zgarishni va undan keyin uni qanday tekshirish izohini so‘rang. Bog‘langan dasturlash jarayonida model taklif qilgan buyruq yoki tuzatishni ilovaning bajarish vositalari qaytargan natijadan ajrating. Keyingi xabar shu natijani berishi va modeldan yangi dalil asosida taklif etilgan o‘zgarishni qayta ko‘rishni so‘rashi mumkin.
Uzun topshiriqlarni aniq natija atrofida tayyorlang: hisobot bo‘limlari, o‘zgarish ta’sir qiladigan fayllar yoki tekshiruvda kutiladigan maydonlar. Keyingi navbatlarda aniq boshlang‘ich nuqta bo‘lishi uchun topshiriq cheklovlari va eng so‘nggi tasdiqlangan topilmalarni suhbatda saqlang. Masalan, repozitoriy tadqiqoti qisqa o‘zgarish xulosasi, ta’sirlangan komponent va dasturchi bajaradigan tekshiruvlar ro‘yxati bilan tugashi mumkin. Bular qo‘shimcha model rejimlari emas, topshiriq va natijani tashkil etish usullaridir.
Ishlab chiqaruvchi o‘z integratsiya formatlarida suhbat so‘rovlari va oqimli javoblarni hujjatlashtiradi. Ular Pareto’ni ishlab chiqaruvchi qanday xizmat sifatida taqdim etishini tasvirlaydi; aralashmaning o‘zi til modeli javobini beradi. Tashqi ma’lumot yig‘ish, buyruq bajarish va foydalanuvchi fayllariga o‘zgartirish kiritish atrofdagi ilova va u taqdim etadigan vositalarga bog‘liq.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar unbiased/pareto-26.10-preview | 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 $0.0016 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0064 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 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 $0.0016 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0064 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "unbiased/pareto-26.10-preview", "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='unbiased/pareto-26.10-preview',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='unbiased/pareto-26.10-preview',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 unbiased/pareto-26.10-preview
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
unbiased/pareto-26.10-previewUnbiased’ning Pareto 26.10 Preview modeli mulohaza yuritish, tadqiqot va dasturlash topshiriqlari uchun bir nechta til modelini bitta javobda birlashtiradi. U matn va tasvirlarni qabul qiladi; nomlangan preview nashri ortidagi aralashma o‘zgarib boradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Pareto 26.10 Preview — Unbiased’ning aralashtirilgan til modelining preview nashri. Bir nechta model ayni so‘rov ustida parallel ishlaydi va topshiriqqa bog‘liq sintez bitta javob yaratadi. Ishlab chiqaruvchi relizni rivojlantirar ekan, tarkib o‘zgarishi mumkin. Shuning uchun preview nomi komponent modellarning muzlatilgan to‘plamini emas, rivojlanib borayotgan nashrni bildiradi.
Pareto yozma promptlar va tasvir materialini qabul qilib, matnli javob qaytaradi. Uning hujjatlashtirilgan qo‘llanish yo‘nalishlari bilimga boy mulohaza yuritish, tadqiqot va agentli dasturlashni o‘z ichiga oladi. Ishlab chiqaruvchi preview’ni oldingi Pareto relizining davomi sifatida taqdim etadi va uzoq agent jarayonlariga alohida e’tibor qaratadi. Ushbu nashr versiyasiz Pareto tanlovi va oldingi 26.9 relizidan alohida qoladi.
Tadqiqot topshirig‘i uchun savol, manba materiali va javob qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan qarorni bering. Foydali prompt da’vo, uni asoslovchi parcha va hal bo‘lmagan kelishmovchilikni o‘z ichiga olgan dalillar jadvalini so‘rashi mumkin. Tasvir dalilning bir qismi bo‘lsa, tekshiriladigan ko‘rinadigan xususiyatni belgilang va uning yozma savolga aloqasini tushuntiring. Olingan javob keyin taqqoslash yozuvi, masalalar ro‘yxati yoki keyingi tadqiqot savollariga aylanishi mumkin.
Dasturiy ish uchun tegishli kod, kutilgan xatti-harakat va kuzatilgan xatoni kiriting. Taklif etilgan o‘zgarishni va undan keyin uni qanday tekshirish izohini so‘rang. Bog‘langan dasturlash jarayonida model taklif qilgan buyruq yoki tuzatishni ilovaning bajarish vositalari qaytargan natijadan ajrating. Keyingi xabar shu natijani berishi va modeldan yangi dalil asosida taklif etilgan o‘zgarishni qayta ko‘rishni so‘rashi mumkin.
Uzun topshiriqlarni aniq natija atrofida tayyorlang: hisobot bo‘limlari, o‘zgarish ta’sir qiladigan fayllar yoki tekshiruvda kutiladigan maydonlar. Keyingi navbatlarda aniq boshlang‘ich nuqta bo‘lishi uchun topshiriq cheklovlari va eng so‘nggi tasdiqlangan topilmalarni suhbatda saqlang. Masalan, repozitoriy tadqiqoti qisqa o‘zgarish xulosasi, ta’sirlangan komponent va dasturchi bajaradigan tekshiruvlar ro‘yxati bilan tugashi mumkin. Bular qo‘shimcha model rejimlari emas, topshiriq va natijani tashkil etish usullaridir.
Ishlab chiqaruvchi o‘z integratsiya formatlarida suhbat so‘rovlari va oqimli javoblarni hujjatlashtiradi. Ular Pareto’ni ishlab chiqaruvchi qanday xizmat sifatida taqdim etishini tasvirlaydi; aralashmaning o‘zi til modeli javobini beradi. Tashqi ma’lumot yig‘ish, buyruq bajarish va foydalanuvchi fayllariga o‘zgartirish kiritish atrofdagi ilova va u taqdim etadigan vositalarga bog‘liq.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar unbiased/pareto-26.10-preview | 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 $0.0016 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0064 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 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 $0.0016 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0064 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00006 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "unbiased/pareto-26.10-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'unbiased/pareto-26.10-preview', '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': 'unbiased/pareto-26.10-preview', '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 unbiased/pareto-26.10-preview
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Build a decision evidence table\n\nPrepare an evidence table for choosing a document editor. S1: Editor A supports tracked changes; offline editing is not mentioned. S2: Editor B supports offline editing; tracked changes require an add-on. Requirements: both features must be included without add-ons. State whether either option is established as compliant and list only the missing facts that could change that conclusion.A requirement-by-editor evidence table, a qualified conclusion and targeted unanswered questions.Check that omitted offline support is marked unknown and an add-on feature is not treated as included.