Command A là mô hình văn bản tháng 3 năm 2025 của Cohere cho tác nhân doanh nghiệp, trả lời tăng cường truy xuất và công việc đa ngôn ngữ. Chính phiên bản này có 111 tỷ tham số, nhận văn bản, tạo văn bản. Ngữ cảnh mô hình của nhà cung cấp là 256K token, với đầu ra tối đa 8,000 token trong hồ sơ dịch vụ công bố. Mô hình tách biệt với Command A Vision, Command A Reasoning và bản A+ đa phương thức về sau.
Nhà sản xuất mô tả transformer tự hồi quy với chú ý cửa sổ trượt cục bộ và chú ý toàn cục định kỳ. Ba lớp cục bộ dùng cửa sổ 4,096 token với mã hóa vị trí xoay; lớp thứ tư dùng chú ý toàn cục không có embedding vị trí. Tinh chỉnh có giám sát và huấn luyện theo sở thích định hình hành vi hội thoại hữu ích, tập trung nhiệm vụ. Mô hình được huấn luyện trên 23 ngôn ngữ, hỗ trợ nhiệm vụ xuyên ngôn ngữ như dịch hoặc trả lời câu hỏi về tư liệu viết bằng ngôn ngữ khác.
Quy định ngôn ngữ trả lời và giữ thuật ngữ bắt buộc. Với trợ lý tri thức đa ngôn ngữ, đặt tên riêng cho các đoạn nguồn và yêu cầu giải thích giữ tên sản phẩm, mã định danh trong mã và câu chữ trích dẫn. Câu trả lời cuối hữu ích xác định nguồn phía sau kết luận thay vì dịch làm mất khác biệt quan trọng cho nhiệm vụ.
Command A mặc định mang tính hội thoại, thường thêm mở đầu, câu hỏi tiếp và định dạng Markdown hoặc toán. Với trích xuất, phân loại, tóm tắt hoặc dịch, dùng cách chỉ dẫn system của nhà cung cấp để yêu cầu chỉ câu trả lời cần thiết, quy định đầu ra có Markdown hoặc khối mã hay không. Điều này tránh coi lời dẫn hội thoại thân thiện là phần của bản ghi dữ liệu phía sau.
Thẻ mô hình mô tả chế độ an toàn contextual và strict, contextual là mặc định nhà cung cấp. Đây là cài đặt hành vi được ghi nhận của hồ sơ nhà phát triển, độc lập với định dạng nhiệm vụ yêu cầu. Xác định rõ ngữ cảnh nhiệm vụ liên quan và đầu ra mong muốn.
Command A được huấn luyện cho bước tạo câu trả lời trong tạo nội dung tăng cường truy xuất. Đầu vào kết hợp hội thoại với trích đoạn tài liệu cung cấp, thường khoảng 100–400 từ mỗi khối, biểu diễn bằng khóa mô tả ngắn và giá trị văn bản hoặc bán cấu trúc. Nhà phát triển cũng khuyến khích so sánh định dạng chuyên biệt này với việc đặt tài liệu liên quan trực tiếp trong tin nhắn người dùng.
Với so sánh chính sách hoặc kỹ thuật, gắn nhãn mỗi trích đoạn và yêu cầu kết luận được đoạn liên quan hỗ trợ. Trong định dạng bật trích dẫn của nhà cung cấp, đầu ra nối các phần câu trả lời với nguồn hỗ trợ. Giữ mã tài liệu đã truy xuất để các tham chiếu còn diễn giải được. Trích dẫn cho biết tư liệu cung cấp nào hỗ trợ phần được tạo; hệ thống bao quanh thực hiện truy xuất thực tế.
Nhà phát triển huấn luyện Command A dùng công cụ qua hội thoại với mô tả hàm JSON-schema. Mô hình có thể tạo kế hoạch, lệnh gọi được chọn; ứng dụng thực hiện các lệnh gọi, kết quả dạng từ điển trở lại hội thoại với mã gọi công cụ tương ứng. Mô hình dùng quan sát đó để trả lời, tùy chọn gắn các phần câu trả lời với kết quả công cụ.
Nhiệm vụ lập trình gồm tạo SQL, giải thích mã và dịch hoặc viết lại mã. Cung cấp lược đồ hoặc phần triển khai liên quan, hành vi cần giữ. Nhà cung cấp khuyến nghị temperature thấp, gồm giải mã tham lam khi phù hợp, cho chỉ dẫn tạo mã. Kiểm tra SQL hoặc mã tạo ra trước khi thực thi, trả quan sát xác thực thực tế khi chỉnh sửa kết quả.
Thẻ mô hình lưu ý khác biệt ngữ cảnh thực tế: mô hình hỗ trợ 256K, còn cấu hình Hugging Face công bố đặt 128K và có thể điều chỉnh. Giữ cấu hình ngữ cảnh thực tế của quy trình chọn, dành chỗ cho câu trả lời. Kết quả hữu ích là tạo phẩm văn bản hoặc mã yêu cầu, có bằng chứng truy ngược đến nguồn cung cấp và quan sát công cụ.
", "aboutText": "Command A là mô hình văn bản tháng 3 năm 2025 của Cohere cho tác nhân doanh nghiệp, trả lời tăng cường truy xuất và công việc đa ngôn ngữ. Chính phiên bản này có 111 tỷ tham số, nhận văn bản, tạo văn bản. Ngữ cảnh mô hình của nhà cung cấp là 256K token, với đầu ra tối đa 8,000 token trong hồ sơ dịch vụ công bố. Mô hình tách biệt với Command A Vision, Command A Reasoning và bản A+ đa phương thức về sau.\n\n### Chi tiết mô hình và ngôn ngữ\n\nNhà sản xuất mô tả transformer tự hồi quy với chú ý cửa sổ trượt cục bộ và chú ý toàn cục định kỳ. Ba lớp cục bộ dùng cửa sổ 4,096 token với mã hóa vị trí xoay; lớp thứ tư dùng chú ý toàn cục không có embedding vị trí. Tinh chỉnh có giám sát và huấn luyện theo sở thích định hình hành vi hội thoại hữu ích, tập trung nhiệm vụ. Mô hình được huấn luyện trên 23 ngôn ngữ, hỗ trợ nhiệm vụ xuyên ngôn ngữ như dịch hoặc trả lời câu hỏi về tư liệu viết bằng ngôn ngữ khác.\n\nQuy định ngôn ngữ trả lời và giữ thuật ngữ bắt buộc. Với trợ lý tri thức đa ngôn ngữ, đặt tên riêng cho các đoạn nguồn và yêu cầu giải thích giữ tên sản phẩm, mã định danh trong mã và câu chữ trích dẫn. Câu trả lời cuối hữu ích xác định nguồn phía sau kết luận thay vì dịch làm mất khác biệt quan trọng cho nhiệm vụ.\n\n### Hội thoại và đầu ra tập trung nhiệm vụ\n\nCommand A mặc định mang tính hội thoại, thường thêm mở đầu, câu hỏi tiếp và định dạng Markdown hoặc toán. Với trích xuất, phân loại, tóm tắt hoặc dịch, dùng cách chỉ dẫn system của nhà cung cấp để yêu cầu chỉ câu trả lời cần thiết, quy định đầu ra có Markdown hoặc khối mã hay không. Điều này tránh coi lời dẫn hội thoại thân thiện là phần của bản ghi dữ liệu phía sau.\n\nThẻ mô hình mô tả chế độ an toàn contextual và strict, contextual là mặc định nhà cung cấp. Đây là cài đặt hành vi được ghi nhận của hồ sơ nhà phát triển, độc lập với định dạng nhiệm vụ yêu cầu. Xác định rõ ngữ cảnh nhiệm vụ liên quan và đầu ra mong muốn.\n\n### Tạo nội dung dựa trên nguồn\n\nCommand A được huấn luyện cho bước tạo câu trả lời trong tạo nội dung tăng cường truy xuất. Đầu vào kết hợp hội thoại với trích đoạn tài liệu cung cấp, thường khoảng 100–400 từ mỗi khối, biểu diễn bằng khóa mô tả ngắn và giá trị văn bản hoặc bán cấu trúc. Nhà phát triển cũng khuyến khích so sánh định dạng chuyên biệt này với việc đặt tài liệu liên quan trực tiếp trong tin nhắn người dùng.\n\nVới so sánh chính sách hoặc kỹ thuật, gắn nhãn mỗi trích đoạn và yêu cầu kết luận được đoạn liên quan hỗ trợ. Trong định dạng bật trích dẫn của nhà cung cấp, đầu ra nối các phần câu trả lời với nguồn hỗ trợ. Giữ mã tài liệu đã truy xuất để các tham chiếu còn diễn giải được. Trích dẫn cho biết tư liệu cung cấp nào hỗ trợ phần được tạo; hệ thống bao quanh thực hiện truy xuất thực tế.\n\n### Công cụ và mã\n\nNhà phát triển huấn luyện Command A dùng công cụ qua hội thoại với mô tả hàm JSON-schema. Mô hình có thể tạo kế hoạch, lệnh gọi được chọn; ứng dụng thực hiện các lệnh gọi, kết quả dạng từ điển trở lại hội thoại với mã gọi công cụ tương ứng. Mô hình dùng quan sát đó để trả lời, tùy chọn gắn các phần câu trả lời với kết quả công cụ.\n\nNhiệm vụ lập trình gồm tạo SQL, giải thích mã và dịch hoặc viết lại mã. Cung cấp lược đồ hoặc phần triển khai liên quan, hành vi cần giữ. Nhà cung cấp khuyến nghị temperature thấp, gồm giải mã tham lam khi phù hợp, cho chỉ dẫn tạo mã. Kiểm tra SQL hoặc mã tạo ra trước khi thực thi, trả quan sát xác thực thực tế khi chỉnh sửa kết quả.\n\nThẻ mô hình lưu ý khác biệt ngữ cảnh thực tế: mô hình hỗ trợ 256K, còn cấu hình Hugging Face công bố đặt 128K và có thể điều chỉnh. Giữ cấu hình ngữ cảnh thực tế của quy trình chọn, dành chỗ cho câu trả lời. Kết quả hữu ích là tạo phẩm văn bản hoặc mã yêu cầu, có bằng chứng truy ngược đến nguồn cung cấp và quan sát công cụ.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.cohere/command-aCommand A là mô hình văn bản 111B của Cohere cho tác nhân doanh nghiệp đa ngôn ngữ, câu trả lời dựa trên tài liệu và công việc có công cụ hướng dẫn. Mô hình kết hợp ngữ cảnh 256K với trích dẫn nguồn, hỗ trợ mã và huấn luyện 23 ngôn ngữ, tạo văn bản từ chỉ dẫn viết, bằng chứng cung cấp.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Command A là mô hình văn bản tháng 3 năm 2025 của Cohere cho tác nhân doanh nghiệp, trả lời tăng cường truy xuất và công việc đa ngôn ngữ. Chính phiên bản này có 111 tỷ tham số, nhận văn bản, tạo văn bản. Ngữ cảnh mô hình của nhà cung cấp là 256K token, với đầu ra tối đa 8,000 token trong hồ sơ dịch vụ công bố. Mô hình tách biệt với Command A Vision, Command A Reasoning và bản A+ đa phương thức về sau.
Nhà sản xuất mô tả transformer tự hồi quy với chú ý cửa sổ trượt cục bộ và chú ý toàn cục định kỳ. Ba lớp cục bộ dùng cửa sổ 4,096 token với mã hóa vị trí xoay; lớp thứ tư dùng chú ý toàn cục không có embedding vị trí. Tinh chỉnh có giám sát và huấn luyện theo sở thích định hình hành vi hội thoại hữu ích, tập trung nhiệm vụ. Mô hình được huấn luyện trên 23 ngôn ngữ, hỗ trợ nhiệm vụ xuyên ngôn ngữ như dịch hoặc trả lời câu hỏi về tư liệu viết bằng ngôn ngữ khác.
Quy định ngôn ngữ trả lời và giữ thuật ngữ bắt buộc. Với trợ lý tri thức đa ngôn ngữ, đặt tên riêng cho các đoạn nguồn và yêu cầu giải thích giữ tên sản phẩm, mã định danh trong mã và câu chữ trích dẫn. Câu trả lời cuối hữu ích xác định nguồn phía sau kết luận thay vì dịch làm mất khác biệt quan trọng cho nhiệm vụ.
Command A mặc định mang tính hội thoại, thường thêm mở đầu, câu hỏi tiếp và định dạng Markdown hoặc toán. Với trích xuất, phân loại, tóm tắt hoặc dịch, dùng cách chỉ dẫn system của nhà cung cấp để yêu cầu chỉ câu trả lời cần thiết, quy định đầu ra có Markdown hoặc khối mã hay không. Điều này tránh coi lời dẫn hội thoại thân thiện là phần của bản ghi dữ liệu phía sau.
Thẻ mô hình mô tả chế độ an toàn contextual và strict, contextual là mặc định nhà cung cấp. Đây là cài đặt hành vi được ghi nhận của hồ sơ nhà phát triển, độc lập với định dạng nhiệm vụ yêu cầu. Xác định rõ ngữ cảnh nhiệm vụ liên quan và đầu ra mong muốn.
Command A được huấn luyện cho bước tạo câu trả lời trong tạo nội dung tăng cường truy xuất. Đầu vào kết hợp hội thoại với trích đoạn tài liệu cung cấp, thường khoảng 100–400 từ mỗi khối, biểu diễn bằng khóa mô tả ngắn và giá trị văn bản hoặc bán cấu trúc. Nhà phát triển cũng khuyến khích so sánh định dạng chuyên biệt này với việc đặt tài liệu liên quan trực tiếp trong tin nhắn người dùng.
Với so sánh chính sách hoặc kỹ thuật, gắn nhãn mỗi trích đoạn và yêu cầu kết luận được đoạn liên quan hỗ trợ. Trong định dạng bật trích dẫn của nhà cung cấp, đầu ra nối các phần câu trả lời với nguồn hỗ trợ. Giữ mã tài liệu đã truy xuất để các tham chiếu còn diễn giải được. Trích dẫn cho biết tư liệu cung cấp nào hỗ trợ phần được tạo; hệ thống bao quanh thực hiện truy xuất thực tế.
Nhà phát triển huấn luyện Command A dùng công cụ qua hội thoại với mô tả hàm JSON-schema. Mô hình có thể tạo kế hoạch, lệnh gọi được chọn; ứng dụng thực hiện các lệnh gọi, kết quả dạng từ điển trở lại hội thoại với mã gọi công cụ tương ứng. Mô hình dùng quan sát đó để trả lời, tùy chọn gắn các phần câu trả lời với kết quả công cụ.
Nhiệm vụ lập trình gồm tạo SQL, giải thích mã và dịch hoặc viết lại mã. Cung cấp lược đồ hoặc phần triển khai liên quan, hành vi cần giữ. Nhà cung cấp khuyến nghị temperature thấp, gồm giải mã tham lam khi phù hợp, cho chỉ dẫn tạo mã. Kiểm tra SQL hoặc mã tạo ra trước khi thực thi, trả quan sát xác thực thực tế khi chỉnh sửa kết quả.
Thẻ mô hình lưu ý khác biệt ngữ cảnh thực tế: mô hình hỗ trợ 256K, còn cấu hình Hugging Face công bố đặt 128K và có thể điều chỉnh. Giữ cấu hình ngữ cảnh thực tế của quy trình chọn, dành chỗ cho câu trả lời. Kết quả hữu ích là tạo phẩm văn bản hoặc mã yêu cầu, có bằng chứng truy ngược đến nguồn cung cấp và quan sát công cụ.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn cohere/command-a | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.005 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.02 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.005 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.02 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/command-a", "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='cohere/command-a',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='cohere/command-a',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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
cohere/command-aCommand A là mô hình văn bản 111B của Cohere cho tác nhân doanh nghiệp đa ngôn ngữ, câu trả lời dựa trên tài liệu và công việc có công cụ hướng dẫn. Mô hình kết hợp ngữ cảnh 256K với trích dẫn nguồn, hỗ trợ mã và huấn luyện 23 ngôn ngữ, tạo văn bản từ chỉ dẫn viết, bằng chứng cung cấp.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Command A là mô hình văn bản tháng 3 năm 2025 của Cohere cho tác nhân doanh nghiệp, trả lời tăng cường truy xuất và công việc đa ngôn ngữ. Chính phiên bản này có 111 tỷ tham số, nhận văn bản, tạo văn bản. Ngữ cảnh mô hình của nhà cung cấp là 256K token, với đầu ra tối đa 8,000 token trong hồ sơ dịch vụ công bố. Mô hình tách biệt với Command A Vision, Command A Reasoning và bản A+ đa phương thức về sau.
Nhà sản xuất mô tả transformer tự hồi quy với chú ý cửa sổ trượt cục bộ và chú ý toàn cục định kỳ. Ba lớp cục bộ dùng cửa sổ 4,096 token với mã hóa vị trí xoay; lớp thứ tư dùng chú ý toàn cục không có embedding vị trí. Tinh chỉnh có giám sát và huấn luyện theo sở thích định hình hành vi hội thoại hữu ích, tập trung nhiệm vụ. Mô hình được huấn luyện trên 23 ngôn ngữ, hỗ trợ nhiệm vụ xuyên ngôn ngữ như dịch hoặc trả lời câu hỏi về tư liệu viết bằng ngôn ngữ khác.
Quy định ngôn ngữ trả lời và giữ thuật ngữ bắt buộc. Với trợ lý tri thức đa ngôn ngữ, đặt tên riêng cho các đoạn nguồn và yêu cầu giải thích giữ tên sản phẩm, mã định danh trong mã và câu chữ trích dẫn. Câu trả lời cuối hữu ích xác định nguồn phía sau kết luận thay vì dịch làm mất khác biệt quan trọng cho nhiệm vụ.
Command A mặc định mang tính hội thoại, thường thêm mở đầu, câu hỏi tiếp và định dạng Markdown hoặc toán. Với trích xuất, phân loại, tóm tắt hoặc dịch, dùng cách chỉ dẫn system của nhà cung cấp để yêu cầu chỉ câu trả lời cần thiết, quy định đầu ra có Markdown hoặc khối mã hay không. Điều này tránh coi lời dẫn hội thoại thân thiện là phần của bản ghi dữ liệu phía sau.
Thẻ mô hình mô tả chế độ an toàn contextual và strict, contextual là mặc định nhà cung cấp. Đây là cài đặt hành vi được ghi nhận của hồ sơ nhà phát triển, độc lập với định dạng nhiệm vụ yêu cầu. Xác định rõ ngữ cảnh nhiệm vụ liên quan và đầu ra mong muốn.
Command A được huấn luyện cho bước tạo câu trả lời trong tạo nội dung tăng cường truy xuất. Đầu vào kết hợp hội thoại với trích đoạn tài liệu cung cấp, thường khoảng 100–400 từ mỗi khối, biểu diễn bằng khóa mô tả ngắn và giá trị văn bản hoặc bán cấu trúc. Nhà phát triển cũng khuyến khích so sánh định dạng chuyên biệt này với việc đặt tài liệu liên quan trực tiếp trong tin nhắn người dùng.
Với so sánh chính sách hoặc kỹ thuật, gắn nhãn mỗi trích đoạn và yêu cầu kết luận được đoạn liên quan hỗ trợ. Trong định dạng bật trích dẫn của nhà cung cấp, đầu ra nối các phần câu trả lời với nguồn hỗ trợ. Giữ mã tài liệu đã truy xuất để các tham chiếu còn diễn giải được. Trích dẫn cho biết tư liệu cung cấp nào hỗ trợ phần được tạo; hệ thống bao quanh thực hiện truy xuất thực tế.
Nhà phát triển huấn luyện Command A dùng công cụ qua hội thoại với mô tả hàm JSON-schema. Mô hình có thể tạo kế hoạch, lệnh gọi được chọn; ứng dụng thực hiện các lệnh gọi, kết quả dạng từ điển trở lại hội thoại với mã gọi công cụ tương ứng. Mô hình dùng quan sát đó để trả lời, tùy chọn gắn các phần câu trả lời với kết quả công cụ.
Nhiệm vụ lập trình gồm tạo SQL, giải thích mã và dịch hoặc viết lại mã. Cung cấp lược đồ hoặc phần triển khai liên quan, hành vi cần giữ. Nhà cung cấp khuyến nghị temperature thấp, gồm giải mã tham lam khi phù hợp, cho chỉ dẫn tạo mã. Kiểm tra SQL hoặc mã tạo ra trước khi thực thi, trả quan sát xác thực thực tế khi chỉnh sửa kết quả.
Thẻ mô hình lưu ý khác biệt ngữ cảnh thực tế: mô hình hỗ trợ 256K, còn cấu hình Hugging Face công bố đặt 128K và có thể điều chỉnh. Giữ cấu hình ngữ cảnh thực tế của quy trình chọn, dành chỗ cho câu trả lời. Kết quả hữu ích là tạo phẩm văn bản hoặc mã yêu cầu, có bằng chứng truy ngược đến nguồn cung cấp và quan sát công cụ.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn cohere/command-a | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.005 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.02 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.005 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.02 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "cohere/command-a",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'cohere/command-a', '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': 'cohere/command-a', '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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra cohere/command-a
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
A multilingual answer grounded in snippets\n\nAnswer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.