Pareto — bitta suhbat javobi uchun Unbiased’ning aralashtirilgan til modeli tanlovi. Ishlab chiqaruvchi har bir so‘rovda bir nechta modelni parallel ishlatadi va ularning natijalarini topshiriqqa qarab birlashtiradi. Aralashma turli model turlarini o‘z ichiga oladi va uning tarkibi o‘zgarishi mumkin. Versiyasiz Pareto nomi komponentlarni qat’iy belgilamaydi yoki raqamlangan preview’ga bog‘lamaydi; u rivojlanib borayotgan tanlovni ta’riflaydi.
Ishlab chiqaruvchi matn va tasvir kirishlari hamda matnli javobni hujjatlashtiradi. Pareto’ning e’lon qilingan ish yo‘nalishlari mulohaza yuritish, tadqiqot va agent bilan dasturlashni o‘z ichiga oladi. Joriy model kartochkasida nomlangan preview muhokama qilinadi, umumiy integratsiya hujjatlari esa model tanlovi sifatida Pareto’dan foydalanadi. Bular mahsulotning bog‘liq tavsiflari, ammo versiyasiz nom Pareto 26.10 Preview’ni aniq tanlagan so‘rovdan alohida qoladi.
Hujjatlarni taqqoslash uchun taqqoslanadigan parchalar va muhim mezonlarni bering. Xulosa, uning dalili va qarorga ta’sir qiladigan farqlar ro‘yxatini so‘rang. Materialda rasm yoki skrinshot bo‘lsa, model qaysi xususiyatni tekshirishi kerakligini tushuntiring. Foydali natija tegishli parchalarni ko‘rsatmay qoldiradigan uzun javob emas, dalillar jadvali bor qisqa qaror yozuvidir.
Dasturlash topshirig‘ida o‘zgartiriladigan xatti-harakatni ayting va tegishli amalga oshirish, xato ma’lumoti va kutilgan natijani bering. Taklif etilgan tuzatish yoki har bir qadam sababi bilan qadamlar ketma-ketligini so‘rang. Ilova suhbatni bajarish vositalariga bog‘laganda, haqiqiy buyruq yoki sinov natijasini keyingi dalil sifatida qaytaring. Bu keyingi navbatga taklif etilgan harakat muvaffaqiyatli bo‘ldi deb taxmin qilish o‘rniga kuzatilgan natijaga javob berish imkonini beradi.
Uzoq tadqiqotda maqsad, tasdiqlangan topilmalar va hal bo‘lmagan savolning ixcham qaydini saqlang. Yakuniy materialni boshida belgilang: taqqoslash, xato izohi yoki tekshiruvlari bor o‘zgarish taklifi. Masalan, dizayn qarorini tekshirayotgan dasturchi ikkita amalga oshirishni berib, xatti-harakat farqlari, tegishli kod joylari va har bir yondashuv foydali bo‘ladigan shartlarni so‘rashi mumkin.
Unbiased’ning o‘z integratsiya hujjatlari suhbat so‘rovlarini ikkita moslik formatida ta’riflaydi va oqimli yetkazishni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishlab chiqaruvchining shu integratsiyasi model javobini yetkazadi. Qidiruvlar, buyruq bajarish va loyiha materialini tahrirlash suhbat atrofidagi ilovaga tegishli; u vositalarni beradi va ularning natijalarini qaytaradi.
", "aboutText": "Pareto — bitta suhbat javobi uchun Unbiased’ning aralashtirilgan til modeli tanlovi. Ishlab chiqaruvchi har bir so‘rovda bir nechta modelni parallel ishlatadi va ularning natijalarini topshiriqqa qarab birlashtiradi. Aralashma turli model turlarini o‘z ichiga oladi va uning tarkibi o‘zgarishi mumkin. Versiyasiz Pareto nomi komponentlarni qat’iy belgilamaydi yoki raqamlangan preview’ga bog‘lamaydi; u rivojlanib borayotgan tanlovni ta’riflaydi.\n\nIshlab chiqaruvchi matn va tasvir kirishlari hamda matnli javobni hujjatlashtiradi. Pareto’ning e’lon qilingan ish yo‘nalishlari mulohaza yuritish, tadqiqot va agent bilan dasturlashni o‘z ichiga oladi. Joriy model kartochkasida nomlangan preview muhokama qilinadi, umumiy integratsiya hujjatlari esa model tanlovi sifatida Pareto’dan foydalanadi. Bular mahsulotning bog‘liq tavsiflari, ammo versiyasiz nom Pareto 26.10 Preview’ni aniq tanlagan so‘rovdan alohida qoladi.\n\nHujjatlarni taqqoslash uchun taqqoslanadigan parchalar va muhim mezonlarni bering. Xulosa, uning dalili va qarorga ta’sir qiladigan farqlar ro‘yxatini so‘rang. Materialda rasm yoki skrinshot bo‘lsa, model qaysi xususiyatni tekshirishi kerakligini tushuntiring. Foydali natija tegishli parchalarni ko‘rsatmay qoldiradigan uzun javob emas, dalillar jadvali bor qisqa qaror yozuvidir.\n\nDasturlash topshirig‘ida o‘zgartiriladigan xatti-harakatni ayting va tegishli amalga oshirish, xato ma’lumoti va kutilgan natijani bering. Taklif etilgan tuzatish yoki har bir qadam sababi bilan qadamlar ketma-ketligini so‘rang. Ilova suhbatni bajarish vositalariga bog‘laganda, haqiqiy buyruq yoki sinov natijasini keyingi dalil sifatida qaytaring. Bu keyingi navbatga taklif etilgan harakat muvaffaqiyatli bo‘ldi deb taxmin qilish o‘rniga kuzatilgan natijaga javob berish imkonini beradi.\n\nUzoq tadqiqotda maqsad, tasdiqlangan topilmalar va hal bo‘lmagan savolning ixcham qaydini saqlang. Yakuniy materialni boshida belgilang: taqqoslash, xato izohi yoki tekshiruvlari bor o‘zgarish taklifi. Masalan, dizayn qarorini tekshirayotgan dasturchi ikkita amalga oshirishni berib, xatti-harakat farqlari, tegishli kod joylari va har bir yondashuv foydali bo‘ladigan shartlarni so‘rashi mumkin.\n\nUnbiased’ning o‘z integratsiya hujjatlari suhbat so‘rovlarini ikkita moslik formatida ta’riflaydi va oqimli yetkazishni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishlab chiqaruvchining shu integratsiyasi model javobini yetkazadi. Qidiruvlar, buyruq bajarish va loyiha materialini tahrirlash suhbat atrofidagi ilovaga tegishli; u vositalarni beradi va ularning natijalarini qaytaradi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Compare lookup implementations\n\nCompare these implementations for repeated customer-ID lookup. [A] find(id): scan the original records and return the first match. [B] build a map by assigning map[row.id]=row for each record; find(id): map[id]. Records may contain duplicate IDs; the required result is the earliest record. Explain behavioral differences, preprocessing trade-offs and a correction for B, with one duplicate example.A decision memo with an implementation comparison, a proposed correction and a duplicate-ID test case.Check the result identifies first-match versus last-assignment behavior rather than comparing speed alone.unbiased/paretoUnbiased’ning Pareto modeli bir nechta til modeli javobini bitta javobga birlashtiradigan aralash modeldir. Matn va tasvir kirishlari tadqiqot, mulohaza yuritish va dasturlash jarayonlarini qo‘llab-quvvatlaydi; model tarkibi esa rivojlanib borishi mumkin.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Pareto — bitta suhbat javobi uchun Unbiased’ning aralashtirilgan til modeli tanlovi. Ishlab chiqaruvchi har bir so‘rovda bir nechta modelni parallel ishlatadi va ularning natijalarini topshiriqqa qarab birlashtiradi. Aralashma turli model turlarini o‘z ichiga oladi va uning tarkibi o‘zgarishi mumkin. Versiyasiz Pareto nomi komponentlarni qat’iy belgilamaydi yoki raqamlangan preview’ga bog‘lamaydi; u rivojlanib borayotgan tanlovni ta’riflaydi.
Ishlab chiqaruvchi matn va tasvir kirishlari hamda matnli javobni hujjatlashtiradi. Pareto’ning e’lon qilingan ish yo‘nalishlari mulohaza yuritish, tadqiqot va agent bilan dasturlashni o‘z ichiga oladi. Joriy model kartochkasida nomlangan preview muhokama qilinadi, umumiy integratsiya hujjatlari esa model tanlovi sifatida Pareto’dan foydalanadi. Bular mahsulotning bog‘liq tavsiflari, ammo versiyasiz nom Pareto 26.10 Preview’ni aniq tanlagan so‘rovdan alohida qoladi.
Hujjatlarni taqqoslash uchun taqqoslanadigan parchalar va muhim mezonlarni bering. Xulosa, uning dalili va qarorga ta’sir qiladigan farqlar ro‘yxatini so‘rang. Materialda rasm yoki skrinshot bo‘lsa, model qaysi xususiyatni tekshirishi kerakligini tushuntiring. Foydali natija tegishli parchalarni ko‘rsatmay qoldiradigan uzun javob emas, dalillar jadvali bor qisqa qaror yozuvidir.
Dasturlash topshirig‘ida o‘zgartiriladigan xatti-harakatni ayting va tegishli amalga oshirish, xato ma’lumoti va kutilgan natijani bering. Taklif etilgan tuzatish yoki har bir qadam sababi bilan qadamlar ketma-ketligini so‘rang. Ilova suhbatni bajarish vositalariga bog‘laganda, haqiqiy buyruq yoki sinov natijasini keyingi dalil sifatida qaytaring. Bu keyingi navbatga taklif etilgan harakat muvaffaqiyatli bo‘ldi deb taxmin qilish o‘rniga kuzatilgan natijaga javob berish imkonini beradi.
Uzoq tadqiqotda maqsad, tasdiqlangan topilmalar va hal bo‘lmagan savolning ixcham qaydini saqlang. Yakuniy materialni boshida belgilang: taqqoslash, xato izohi yoki tekshiruvlari bor o‘zgarish taklifi. Masalan, dizayn qarorini tekshirayotgan dasturchi ikkita amalga oshirishni berib, xatti-harakat farqlari, tegishli kod joylari va har bir yondashuv foydali bo‘ladigan shartlarni so‘rashi mumkin.
Unbiased’ning o‘z integratsiya hujjatlari suhbat so‘rovlarini ikkita moslik formatida ta’riflaydi va oqimli yetkazishni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishlab chiqaruvchining shu integratsiyasi model javobini yetkazadi. Qidiruvlar, buyruq bajarish va loyiha materialini tahrirlash suhbat atrofidagi ilovaga tegishli; u vositalarni beradi va ularning natijalarini qaytaradi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar unbiased/pareto | 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 $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 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 $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "unbiased/pareto", "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',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',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
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
unbiased/paretoUnbiased’ning Pareto modeli bir nechta til modeli javobini bitta javobga birlashtiradigan aralash modeldir. Matn va tasvir kirishlari tadqiqot, mulohaza yuritish va dasturlash jarayonlarini qo‘llab-quvvatlaydi; model tarkibi esa rivojlanib borishi mumkin.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Pareto — bitta suhbat javobi uchun Unbiased’ning aralashtirilgan til modeli tanlovi. Ishlab chiqaruvchi har bir so‘rovda bir nechta modelni parallel ishlatadi va ularning natijalarini topshiriqqa qarab birlashtiradi. Aralashma turli model turlarini o‘z ichiga oladi va uning tarkibi o‘zgarishi mumkin. Versiyasiz Pareto nomi komponentlarni qat’iy belgilamaydi yoki raqamlangan preview’ga bog‘lamaydi; u rivojlanib borayotgan tanlovni ta’riflaydi.
Ishlab chiqaruvchi matn va tasvir kirishlari hamda matnli javobni hujjatlashtiradi. Pareto’ning e’lon qilingan ish yo‘nalishlari mulohaza yuritish, tadqiqot va agent bilan dasturlashni o‘z ichiga oladi. Joriy model kartochkasida nomlangan preview muhokama qilinadi, umumiy integratsiya hujjatlari esa model tanlovi sifatida Pareto’dan foydalanadi. Bular mahsulotning bog‘liq tavsiflari, ammo versiyasiz nom Pareto 26.10 Preview’ni aniq tanlagan so‘rovdan alohida qoladi.
Hujjatlarni taqqoslash uchun taqqoslanadigan parchalar va muhim mezonlarni bering. Xulosa, uning dalili va qarorga ta’sir qiladigan farqlar ro‘yxatini so‘rang. Materialda rasm yoki skrinshot bo‘lsa, model qaysi xususiyatni tekshirishi kerakligini tushuntiring. Foydali natija tegishli parchalarni ko‘rsatmay qoldiradigan uzun javob emas, dalillar jadvali bor qisqa qaror yozuvidir.
Dasturlash topshirig‘ida o‘zgartiriladigan xatti-harakatni ayting va tegishli amalga oshirish, xato ma’lumoti va kutilgan natijani bering. Taklif etilgan tuzatish yoki har bir qadam sababi bilan qadamlar ketma-ketligini so‘rang. Ilova suhbatni bajarish vositalariga bog‘laganda, haqiqiy buyruq yoki sinov natijasini keyingi dalil sifatida qaytaring. Bu keyingi navbatga taklif etilgan harakat muvaffaqiyatli bo‘ldi deb taxmin qilish o‘rniga kuzatilgan natijaga javob berish imkonini beradi.
Uzoq tadqiqotda maqsad, tasdiqlangan topilmalar va hal bo‘lmagan savolning ixcham qaydini saqlang. Yakuniy materialni boshida belgilang: taqqoslash, xato izohi yoki tekshiruvlari bor o‘zgarish taklifi. Masalan, dizayn qarorini tekshirayotgan dasturchi ikkita amalga oshirishni berib, xatti-harakat farqlari, tegishli kod joylari va har bir yondashuv foydali bo‘ladigan shartlarni so‘rashi mumkin.
Unbiased’ning o‘z integratsiya hujjatlari suhbat so‘rovlarini ikkita moslik formatida ta’riflaydi va oqimli yetkazishni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishlab chiqaruvchining shu integratsiyasi model javobini yetkazadi. Qidiruvlar, buyruq bajarish va loyiha materialini tahrirlash suhbat atrofidagi ilovaga tegishli; u vositalarni beradi va ularning natijalarini qaytaradi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar unbiased/pareto | 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 $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 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 $0.005 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0005 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "unbiased/pareto",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Compare lookup implementations\n\nCompare these implementations for repeated customer-ID lookup. [A] find(id): scan the original records and return the first match. [B] build a map by assigning map[row.id]=row for each record; find(id): map[id]. Records may contain duplicate IDs; the required result is the earliest record. Explain behavioral differences, preprocessing trade-offs and a correction for B, with one duplicate example.A decision memo with an implementation comparison, a proposed correction and a duplicate-ID test case.Check the result identifies first-match versus last-assignment behavior rather than comparing speed alone.