Source: https://ailoot.ai/models/uz/unbiased-pareto-26-9/ Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/unbiased-pareto-26-9/ Language: uz # Pareto 26.9 [Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/unbiased-pareto-26-9/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/unbiased-pareto-26-9/facts.json) ## [Pareto 26.9](https://ailoot.ai/models/uz/unbiased-pareto-26-9/) `unbiased/pareto-26.9` UnbiasedMatnKirish 0,005 US$ / 1KChiqish 0,015 US$ / 1K Aniq belgilangan ish jarayonlari uchun 262 144 tokenli kontekstga ega Unbiased tarkibli matn modelining oldingi versiyasi. ### Pareto oilasining oldingi nashri Pareto 26.9 — Unbiased tarkibli modelining alohida versiyasi. Pareto oilasida bitta so‘rov bir nechta ilg‘or va ochiq model ishtirokida qayta ishlanadi, natijalar esa umumiy javobga birlashadi. Foydalanuvchi har bir komponentni qo‘lda tanlamasdan bitta Pareto modeli bilan ishlaydi. Ishlab chiqaruvchi asosiy modellar tarkibi o‘zgarishi mumkinligini bildiradi. 26.9 versiyasi barqaror 26.10 paydo bo‘lganidan keyin ham saqlangan. Uning aniq `unbiased/pareto-26.9` identifikatori ilovada oldingi nashrni ochiq tanlashga imkon beradi. Bu keyingisiga avtomatik o‘tish o‘rniga ishlatilayotgan versiyani nomlash muhim bo‘lgan mavjud jarayonlar va taqqoslashlar uchun mazmunli. Nomni belgilashning o‘zi ichki tarkib o‘zgarmasligini anglatmaydi. ### Berilgan materiallar bilan ishlash Ailootʼda bu versiya matn qabul qilib, matnli javob tuzadi. Kontekst oynasi — 262 144 token. U ko‘rsatmalar, tarix, asl materiallar va javobni qamraydi; model metamaʼlumotlarida javob hajmi 131 072 tokengacha deb ko‘rsatilgan. 26.10 nashrida kontekst oynasi kattaroq, shu bois 26.9 tanlanganda vazifaga haqiqatan tegishli hujjat va parchalarni oldindan saralash foydali. Ish jarayonini bir nechta matnni taqqoslash asosida qurish mumkin. Talablar, yechim variantlari va tanlash mezonlarini bering, keyin har bir mezon bo‘yicha dalilli taqqoslash jadvalini so‘rang. Uzun hujjat uchun tahlil maqsadini belgilang: ziddiyatlarni topish, mazmunli xulosa tuzish, muallifga savollar yig‘ish yoki yangilangan tuzilma tayyorlash. Asl parchalarning nomlari xulosalarni so‘rov ichidagi maʼlumotga bog‘lashga yordam beradi. ### Texnik muloqot Dasturiy vazifani tahlil qilishda tegishli kod va o‘z muhitingizda olingan ishga tushirish natijasini kiriting. Kuzatuvni tushuntirish, o‘zgarish taklif qilish va natijasini tekshirish belgilarini sanashni so‘rang. Keyingi xabarda tekshiruv natijasini yuboring. Shunda matnli muloqot model fayllar yoki bajarish muhitiga o‘zi kira oladi degan taxminsiz haqiqiy vazifaga bog‘lanadi. Yangi matn tayyorlashda auditoriya, reja va kerakli batafsillikni belgilash foydali. Javob hujjat qoralamasi, dastlabki maʼlumotlar xulosasi, farqlar ro‘yxati yoki keyingi harakatlar ketma-ketligi bo‘lishi mumkin — aniq formatni so‘rovingiz belgilaydi. Pareto 26.9 Messages, Responses, Chat Completions va matnli generateContent formatlarida berilgan. Ular mijozga integratsiya usullarini tavsiflaydi. Bu ulanishda materiallar matn shaklida uzatiladi; so‘rov formatini tanlash tasvirlar, kod bajarish yoki tashqi tizimlarga murojaat qilishni qo‘shmaydi. ### Ailoot API orqali mavjud Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst Katalogda ko‘rsatilmagan Maks. javob Katalogda ko‘rsatilmagan Kirish 0,005 US$ */ 1K* Chiqish 0,015 US$ */ 1K* Keshdan o‘qish 0,0005 US$ */ 1K* Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst Katalogda ko‘rsatilmagan Maks. javob Katalogda ko‘rsatilmagan Kirish 0,005 US$ */ 1K* Chiqish 0,015 US$ */ 1K* Keshdan o‘qish 0,0005 US$ */ 1K* Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst Katalogda ko‘rsatilmagan Maks. javob Katalogda ko‘rsatilmagan Kirish 0,005 US$ */ 1K* Chiqish 0,015 US$ */ 1K* Keshdan o‘qish 0,0005 US$ */ 1K* Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst Katalogda ko‘rsatilmagan Maks. javob Katalogda ko‘rsatilmagan Kirish 0,005 US$ */ 1K* Chiqish 0,015 US$ */ 1K* Keshdan o‘qish 0,0005 US$ */ 1K* `unbiased/pareto-26.9` · JSON ``` {"about":"### Pareto oilasining oldingi nashri\n\nPareto 26.9 — Unbiased tarkibli modelining alohida versiyasi. Pareto oilasida bitta so‘rov bir nechta ilg‘or va ochiq model ishtirokida qayta ishlanadi, natijalar esa umumiy javobga birlashadi. Foydalanuvchi har bir komponentni qo‘lda tanlamasdan bitta Pareto modeli bilan ishlaydi. Ishlab chiqaruvchi asosiy modellar tarkibi o‘zgarishi mumkinligini bildiradi.\n\n26.9 versiyasi barqaror 26.10 paydo bo‘lganidan keyin ham saqlangan. Uning aniq `unbiased/pareto-26.9` identifikatori ilovada oldingi nashrni ochiq tanlashga imkon beradi. Bu keyingisiga avtomatik o‘tish o‘rniga ishlatilayotgan versiyani nomlash muhim bo‘lgan mavjud jarayonlar va taqqoslashlar uchun mazmunli. Nomni belgilashning o‘zi ichki tarkib o‘zgarmasligini anglatmaydi.\n\n### Berilgan materiallar bilan ishlash\n\nAilootʼda bu versiya matn qabul qilib, matnli javob tuzadi. Kontekst oynasi — 262 144 token. U ko‘rsatmalar, tarix, asl materiallar va javobni qamraydi; model metamaʼlumotlarida javob hajmi 131 072 tokengacha deb ko‘rsatilgan. 26.10 nashrida kontekst oynasi kattaroq, shu bois 26.9 tanlanganda vazifaga haqiqatan tegishli hujjat va parchalarni oldindan saralash foydali.\n\nIsh jarayonini bir nechta matnni taqqoslash asosida qurish mumkin. Talablar, yechim variantlari va tanlash mezonlarini bering, keyin har bir mezon bo‘yicha dalilli taqqoslash jadvalini so‘rang. Uzun hujjat uchun tahlil maqsadini belgilang: ziddiyatlarni topish, mazmunli xulosa tuzish, muallifga savollar yig‘ish yoki yangilangan tuzilma tayyorlash. Asl parchalarning nomlari xulosalarni so‘rov ichidagi maʼlumotga bog‘lashga yordam beradi.\n\n### Texnik muloqot\n\nDasturiy vazifani tahlil qilishda tegishli kod va o‘z muhitingizda olingan ishga tushirish natijasini kiriting. Kuzatuvni tushuntirish, o‘zgarish taklif qilish va natijasini tekshirish belgilarini sanashni so‘rang. Keyingi xabarda tekshiruv natijasini yuboring. Shunda matnli muloqot model fayllar yoki bajarish muhitiga o‘zi kira oladi degan taxminsiz haqiqiy vazifaga bog‘lanadi.\n\nYangi matn tayyorlashda auditoriya, reja va kerakli batafsillikni belgilash foydali. Javob hujjat qoralamasi, dastlabki maʼlumotlar xulosasi, farqlar ro‘yxati yoki keyingi harakatlar ketma-ketligi bo‘lishi mumkin — aniq formatni so‘rovingiz belgilaydi.\n\nPareto 26.9 Messages, Responses, Chat Completions va matnli generateContent formatlarida berilgan. Ular mijozga integratsiya usullarini tavsiflaydi. Bu ulanishda materiallar matn shaklida uzatiladi; so‘rov formatini tanlash tasvirlar, kod bajarish yoki tashqi tizimlarga murojaat qilishni qo‘shmaydi.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.9","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.9","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.5,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":5.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":15.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.9","request_model_id":"unbiased/pareto-26.9","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.9","price":{"in":5.0,"in_label":null,"out":15.0,"out_label":null,"sort_in":5.0,"sort_out":15.0,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.9","short":"Aniq belgilangan ish jarayonlari uchun 262 144 tokenli kontekstga ega Unbiased tarkibli matn modelining oldingi versiyasi."} ``` ## Savollar Vazifam uchun modelni qanday tanlayman? Avval kerakli kirish va chiqishni aniqlang: matn, rasm, audio yoki video. Keyin mos API usullari, modelning aniq ID qiymati yoki alias hozir yo‘naltiradigan model, narx va hisoblash birligini solishtiring. Bepul GET /v1/models kalitingizga ochiq modellarni ko‘rsatadi. Har bir model barcha API usullari va media turlarini qo‘llaydimi? Model kartasida ko‘rsatilgan API usullari hamda kirish va chiqish turlaridan foydalaning. Matn, rasm, audio yoki video qo‘llanishi tanlangan model va usulga bog‘liq; ma’lumot yuborishdan oldin ularning so‘rov misolini tekshiring. Model ID qiymati bilan alias o‘rtasidagi farq nima? Aniq ID muayyan modelni bildiradi. Alias modelga yo‘naltiradi va uning maqsad modeli o‘zgarishi mumkin. Katalogda alias hozir qaysi modelga yo‘naltirishini tekshiring; integratsiyaga muayyan model kerak bo‘lsa, aniq ID dan foydalaning. So‘rov yuborishdan oldin narxlarni qanday solishtiraman? Model kartasida tanlangan API usulining narxi va hisoblash birligini tekshiring. Bir xil birlik hamda kirish va chiqish turlarini solishtiring; so‘rovlar tarixi haqiqiy foydalanish va yechilgan summani ko‘rsatadi. Obuna nima beradi? Muntazam ishga token xaridi chegirmasini. So‘rov hajmingizga mos tarif tanlang; obuna sharti va narxi rasmiylashtirishda ko‘rsatiladi. 50% gacha promokod chegirmasini qanday qo‘llayman? Token xaridida promokod kiriting. Yakuniy summa aksiya shartlari bo‘yicha qayta hisoblanadi; chegirma to‘lovdan oldin ko‘rinadi. ## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi. Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.