Command R+ (08-2024) là mô hình văn bản lớn của Cohere phát hành tháng 8 năm 2024, dành cho câu trả lời phức tạp có tăng cường truy xuất và tác vụ tác tử. Bản cụ thể này có 104 tỷ tham số và ngữ cảnh 128K, nhận và tạo văn bản. Cấu hình được nhà phát triển công bố có đầu ra tối đa 4.000 token. R+ là mô hình đồng hành lớn hơn của Command R và đặc biệt chú trọng kết hợp công cụ qua nhiều bước.
Mô hình dùng transformer tự hồi quy với attention theo nhóm truy vấn, tinh chỉnh có giám sát và huấn luyện theo ưu tiên. Mô hình được huấn luyện trên 23 ngôn ngữ và đánh giá trên mười ngôn ngữ chính. Bản cập nhật tháng 8 cải thiện quyết định chọn công cụ, tuân thủ chỉ dẫn hệ thống, phân tích dữ liệu có cấu trúc và khả năng ổn định trước thay đổi không ảnh hưởng ngữ nghĩa của lời nhắc. Mô hình còn hỗ trợ quy trình truy xuất không có trích dẫn, nhiều chế độ an toàn và việc từ chối câu hỏi không thể trả lời.
Với công việc đa ngôn ngữ, chỉ định ngôn ngữ đầu ra và những tên, mã hoặc trích dẫn nguồn phải giữ nguyên. Câu trả lời dựa trên bằng chứng có thể giải thích tài liệu bằng ngôn ngữ khác mà vẫn giữ bằng chứng để rà soát. Cung cấp nguồn hiện hành cho dữ kiện nhạy cảm với thời gian, hoặc lấy nguồn đó qua công cụ phù hợp của ứng dụng.
Mẫu RAG của nhà phát triển nhận hội thoại và các đoạn tài liệu đã truy xuất, thường khoảng 100–400 từ mỗi đoạn, với khóa mô tả ngắn cùng giá trị văn bản hoặc bán cấu trúc. Mô hình được huấn luyện riêng để trả lời từ những đoạn đó và nối các phần câu trả lời với nguồn hỗ trợ. Dùng mẫu của đúng phiên bản khi hành vi dựa trên nguồn đã được huấn luyện đó là quan trọng.
Chế độ trích dẫn accurate xác định tài liệu liên quan và tài liệu cần trích dẫn, tạo câu trả lời rồi chèn các đoạn gắn với nguồn. Chế độ fast tạo trực tiếp câu trả lời có trích dẫn, giảm số token đầu ra nhưng đánh đổi một phần độ chính xác khi gắn nguồn. Giữ mã định danh nguồn cho cả hai chế độ. Yêu cầu báo cáo thực tế có thể đề nghị mô hình so sánh bằng chứng với các tiêu chí được nêu tên và trích đoạn hỗ trợ ngay cạnh từng nhận định.
R+ hỗ trợ cả mẫu gọi hàm một bước và sử dụng công cụ nhiều bước cho quy trình khó hơn. Trong luồng một bước, mô hình chọn hàm và đối số JSON, ứng dụng thực hiện chúng, rồi câu trả lời tiếp theo của mô hình dùng kết quả trả về. Lựa chọn directly_answer được mô tả cho phép mô hình tránh thao tác bên ngoài không cần thiết. Trong tác tử nhiều bước, các quyết định sau có thể kết hợp quan sát từ nhiều công cụ cho đến khi tác vụ đạt kết quả đã định.
Bản yêu cầu tác tử hữu ích xác định câu hỏi, các thao tác được phép và sản phẩm cuối. Ví dụ, trợ lý nghiên cứu có thể cần truy xuất bản ghi sản phẩm liên quan, đối chiếu các yêu cầu được cung cấp và đưa ra đề xuất có bằng chứng hỗ trợ. Nêu mục đích rõ ràng cho từng công cụ và gắn kết quả với lần gọi tạo ra nó. Thao tác được đề xuất bằng văn bản khác với việc ứng dụng thực thi thao tác đó.
Tổ chức các đoạn nguồn theo câu hỏi thực tế và dành chỗ cho lịch sử công cụ cùng câu trả lời. Nếu bằng chứng hiện có mâu thuẫn, yêu cầu mô hình giải thích bất đồng thay vì chọn một giá trị không có cơ sở. Với công việc dữ liệu có cấu trúc, xác định các trường, đơn vị và cách biểu diễn thông tin còn thiếu.
Kết quả cuối cần là câu trả lời hoặc báo cáo có thể rà soát, gắn với bằng chứng được cung cấp và quan sát thực tế. Kích thước và định hướng tác tử của R+ không tự cung cấp kết nối tìm kiếm, thực thi thao tác cơ sở dữ liệu hay xác thực mã được tạo. Những bước đó thuộc quy trình xung quanh, và bằng chứng chúng trả về là điều giúp kiểm tra kết luận.
", "aboutText": "Command R+ (08-2024) là mô hình văn bản lớn của Cohere phát hành tháng 8 năm 2024, dành cho câu trả lời phức tạp có tăng cường truy xuất và tác vụ tác tử. Bản cụ thể này có 104 tỷ tham số và ngữ cảnh 128K, nhận và tạo văn bản. Cấu hình được nhà phát triển công bố có đầu ra tối đa 4.000 token. R+ là mô hình đồng hành lớn hơn của Command R và đặc biệt chú trọng kết hợp công cụ qua nhiều bước.\n\n### Mô hình và thay đổi của phiên bản\n\nMô hình dùng transformer tự hồi quy với attention theo nhóm truy vấn, tinh chỉnh có giám sát và huấn luyện theo ưu tiên. Mô hình được huấn luyện trên 23 ngôn ngữ và đánh giá trên mười ngôn ngữ chính. Bản cập nhật tháng 8 cải thiện quyết định chọn công cụ, tuân thủ chỉ dẫn hệ thống, phân tích dữ liệu có cấu trúc và khả năng ổn định trước thay đổi không ảnh hưởng ngữ nghĩa của lời nhắc. Mô hình còn hỗ trợ quy trình truy xuất không có trích dẫn, nhiều chế độ an toàn và việc từ chối câu hỏi không thể trả lời.\n\nVới công việc đa ngôn ngữ, chỉ định ngôn ngữ đầu ra và những tên, mã hoặc trích dẫn nguồn phải giữ nguyên. Câu trả lời dựa trên bằng chứng có thể giải thích tài liệu bằng ngôn ngữ khác mà vẫn giữ bằng chứng để rà soát. Cung cấp nguồn hiện hành cho dữ kiện nhạy cảm với thời gian, hoặc lấy nguồn đó qua công cụ phù hợp của ứng dụng.\n\n### Câu trả lời dựa trên nguồn và trích dẫn\n\nMẫu RAG của nhà phát triển nhận hội thoại và các đoạn tài liệu đã truy xuất, thường khoảng 100–400 từ mỗi đoạn, với khóa mô tả ngắn cùng giá trị văn bản hoặc bán cấu trúc. Mô hình được huấn luyện riêng để trả lời từ những đoạn đó và nối các phần câu trả lời với nguồn hỗ trợ. Dùng mẫu của đúng phiên bản khi hành vi dựa trên nguồn đã được huấn luyện đó là quan trọng.\n\nChế độ trích dẫn accurate xác định tài liệu liên quan và tài liệu cần trích dẫn, tạo câu trả lời rồi chèn các đoạn gắn với nguồn. Chế độ fast tạo trực tiếp câu trả lời có trích dẫn, giảm số token đầu ra nhưng đánh đổi một phần độ chính xác khi gắn nguồn. Giữ mã định danh nguồn cho cả hai chế độ. Yêu cầu báo cáo thực tế có thể đề nghị mô hình so sánh bằng chứng với các tiêu chí được nêu tên và trích đoạn hỗ trợ ngay cạnh từng nhận định.\n\n### Công việc có công cụ hỗ trợ\n\nR+ hỗ trợ cả mẫu gọi hàm một bước và sử dụng công cụ nhiều bước cho quy trình khó hơn. Trong luồng một bước, mô hình chọn hàm và đối số JSON, ứng dụng thực hiện chúng, rồi câu trả lời tiếp theo của mô hình dùng kết quả trả về. Lựa chọn directly_answer được mô tả cho phép mô hình tránh thao tác bên ngoài không cần thiết. Trong tác tử nhiều bước, các quyết định sau có thể kết hợp quan sát từ nhiều công cụ cho đến khi tác vụ đạt kết quả đã định.\n\nBản yêu cầu tác tử hữu ích xác định câu hỏi, các thao tác được phép và sản phẩm cuối. Ví dụ, trợ lý nghiên cứu có thể cần truy xuất bản ghi sản phẩm liên quan, đối chiếu các yêu cầu được cung cấp và đưa ra đề xuất có bằng chứng hỗ trợ. Nêu mục đích rõ ràng cho từng công cụ và gắn kết quả với lần gọi tạo ra nó. Thao tác được đề xuất bằng văn bản khác với việc ứng dụng thực thi thao tác đó.\n\n### Chuẩn bị và rà soát kết quả\n\nTổ chức các đoạn nguồn theo câu hỏi thực tế và dành chỗ cho lịch sử công cụ cùng câu trả lời. Nếu bằng chứng hiện có mâu thuẫn, yêu cầu mô hình giải thích bất đồng thay vì chọn một giá trị không có cơ sở. Với công việc dữ liệu có cấu trúc, xác định các trường, đơn vị và cách biểu diễn thông tin còn thiếu.\n\nKết quả cuối cần là câu trả lời hoặc báo cáo có thể rà soát, gắn với bằng chứng được cung cấp và quan sát thực tế. Kích thước và định hướng tác tử của R+ không tự cung cấp kết nối tìm kiếm, thực thi thao tác cơ sở dữ liệu hay xác thực mã được tạo. Những bước đó thuộc quy trình xung quanh, và bằng chứng chúng trả về là điều giúp kiểm tra kết luận.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Answer from product evidence\n\nUse only these snippets to answer whether Team Plan supports both requested features. S1: Team Plan includes shared folders and 30-day activity history. S2: Single sign-on is available on Enterprise Plan. Request: We need shared folders and single sign-on. State what is supported, cite each source identifier and leave unsupported assumptions unresolved.A feature-by-feature answer with a source identifier beside each finding and a concise conclusion about the two requirements.Check that S1 supports shared folders and S2 does not establish single sign-on for Team Plan.cohere/command-r-plus-08-2024Command R+ (08-2024) là mô hình văn bản 104B của Cohere dành cho câu trả lời phức tạp dựa trên tài liệu và sử dụng công cụ nhiều bước. Mô hình kết hợp ngữ cảnh 128K với khả năng sinh đa ngôn ngữ, trích dẫn gắn các đoạn trả lời với nguồn và quy trình tác tử dùng quan sát công cụ thực tế của ứng dụng.
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 R+ (08-2024) là mô hình văn bản lớn của Cohere phát hành tháng 8 năm 2024, dành cho câu trả lời phức tạp có tăng cường truy xuất và tác vụ tác tử. Bản cụ thể này có 104 tỷ tham số và ngữ cảnh 128K, nhận và tạo văn bản. Cấu hình được nhà phát triển công bố có đầu ra tối đa 4.000 token. R+ là mô hình đồng hành lớn hơn của Command R và đặc biệt chú trọng kết hợp công cụ qua nhiều bước.
Mô hình dùng transformer tự hồi quy với attention theo nhóm truy vấn, tinh chỉnh có giám sát và huấn luyện theo ưu tiên. Mô hình được huấn luyện trên 23 ngôn ngữ và đánh giá trên mười ngôn ngữ chính. Bản cập nhật tháng 8 cải thiện quyết định chọn công cụ, tuân thủ chỉ dẫn hệ thống, phân tích dữ liệu có cấu trúc và khả năng ổn định trước thay đổi không ảnh hưởng ngữ nghĩa của lời nhắc. Mô hình còn hỗ trợ quy trình truy xuất không có trích dẫn, nhiều chế độ an toàn và việc từ chối câu hỏi không thể trả lời.
Với công việc đa ngôn ngữ, chỉ định ngôn ngữ đầu ra và những tên, mã hoặc trích dẫn nguồn phải giữ nguyên. Câu trả lời dựa trên bằng chứng có thể giải thích tài liệu bằng ngôn ngữ khác mà vẫn giữ bằng chứng để rà soát. Cung cấp nguồn hiện hành cho dữ kiện nhạy cảm với thời gian, hoặc lấy nguồn đó qua công cụ phù hợp của ứng dụng.
Mẫu RAG của nhà phát triển nhận hội thoại và các đoạn tài liệu đã truy xuất, thường khoảng 100–400 từ mỗi đoạn, với khóa mô tả ngắn cùng giá trị văn bản hoặc bán cấu trúc. Mô hình được huấn luyện riêng để trả lời từ những đoạn đó và nối các phần câu trả lời với nguồn hỗ trợ. Dùng mẫu của đúng phiên bản khi hành vi dựa trên nguồn đã được huấn luyện đó là quan trọng.
Chế độ trích dẫn accurate xác định tài liệu liên quan và tài liệu cần trích dẫn, tạo câu trả lời rồi chèn các đoạn gắn với nguồn. Chế độ fast tạo trực tiếp câu trả lời có trích dẫn, giảm số token đầu ra nhưng đánh đổi một phần độ chính xác khi gắn nguồn. Giữ mã định danh nguồn cho cả hai chế độ. Yêu cầu báo cáo thực tế có thể đề nghị mô hình so sánh bằng chứng với các tiêu chí được nêu tên và trích đoạn hỗ trợ ngay cạnh từng nhận định.
R+ hỗ trợ cả mẫu gọi hàm một bước và sử dụng công cụ nhiều bước cho quy trình khó hơn. Trong luồng một bước, mô hình chọn hàm và đối số JSON, ứng dụng thực hiện chúng, rồi câu trả lời tiếp theo của mô hình dùng kết quả trả về. Lựa chọn directly_answer được mô tả cho phép mô hình tránh thao tác bên ngoài không cần thiết. Trong tác tử nhiều bước, các quyết định sau có thể kết hợp quan sát từ nhiều công cụ cho đến khi tác vụ đạt kết quả đã định.
Bản yêu cầu tác tử hữu ích xác định câu hỏi, các thao tác được phép và sản phẩm cuối. Ví dụ, trợ lý nghiên cứu có thể cần truy xuất bản ghi sản phẩm liên quan, đối chiếu các yêu cầu được cung cấp và đưa ra đề xuất có bằng chứng hỗ trợ. Nêu mục đích rõ ràng cho từng công cụ và gắn kết quả với lần gọi tạo ra nó. Thao tác được đề xuất bằng văn bản khác với việc ứng dụng thực thi thao tác đó.
Tổ chức các đoạn nguồn theo câu hỏi thực tế và dành chỗ cho lịch sử công cụ cùng câu trả lời. Nếu bằng chứng hiện có mâu thuẫn, yêu cầu mô hình giải thích bất đồng thay vì chọn một giá trị không có cơ sở. Với công việc dữ liệu có cấu trúc, xác định các trường, đơn vị và cách biểu diễn thông tin còn thiếu.
Kết quả cuối cần là câu trả lời hoặc báo cáo có thể rà soát, gắn với bằng chứng được cung cấp và quan sát thực tế. Kích thước và định hướng tác tử của R+ không tự cung cấp kết nối tìm kiếm, thực thi thao tác cơ sở dữ liệu hay xác thực mã được tạo. Những bước đó thuộc quy trình xung quanh, và bằng chứng chúng trả về là điều giúp kiểm tra kết luận.
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-r-plus-08-2024 | 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-r-plus-08-2024", "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-r-plus-08-2024',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-r-plus-08-2024',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-r-plus-08-2024
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
cohere/command-r-plus-08-2024Command R+ (08-2024) là mô hình văn bản 104B của Cohere dành cho câu trả lời phức tạp dựa trên tài liệu và sử dụng công cụ nhiều bước. Mô hình kết hợp ngữ cảnh 128K với khả năng sinh đa ngôn ngữ, trích dẫn gắn các đoạn trả lời với nguồn và quy trình tác tử dùng quan sát công cụ thực tế của ứng dụng.
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 R+ (08-2024) là mô hình văn bản lớn của Cohere phát hành tháng 8 năm 2024, dành cho câu trả lời phức tạp có tăng cường truy xuất và tác vụ tác tử. Bản cụ thể này có 104 tỷ tham số và ngữ cảnh 128K, nhận và tạo văn bản. Cấu hình được nhà phát triển công bố có đầu ra tối đa 4.000 token. R+ là mô hình đồng hành lớn hơn của Command R và đặc biệt chú trọng kết hợp công cụ qua nhiều bước.
Mô hình dùng transformer tự hồi quy với attention theo nhóm truy vấn, tinh chỉnh có giám sát và huấn luyện theo ưu tiên. Mô hình được huấn luyện trên 23 ngôn ngữ và đánh giá trên mười ngôn ngữ chính. Bản cập nhật tháng 8 cải thiện quyết định chọn công cụ, tuân thủ chỉ dẫn hệ thống, phân tích dữ liệu có cấu trúc và khả năng ổn định trước thay đổi không ảnh hưởng ngữ nghĩa của lời nhắc. Mô hình còn hỗ trợ quy trình truy xuất không có trích dẫn, nhiều chế độ an toàn và việc từ chối câu hỏi không thể trả lời.
Với công việc đa ngôn ngữ, chỉ định ngôn ngữ đầu ra và những tên, mã hoặc trích dẫn nguồn phải giữ nguyên. Câu trả lời dựa trên bằng chứng có thể giải thích tài liệu bằng ngôn ngữ khác mà vẫn giữ bằng chứng để rà soát. Cung cấp nguồn hiện hành cho dữ kiện nhạy cảm với thời gian, hoặc lấy nguồn đó qua công cụ phù hợp của ứng dụng.
Mẫu RAG của nhà phát triển nhận hội thoại và các đoạn tài liệu đã truy xuất, thường khoảng 100–400 từ mỗi đoạn, với khóa mô tả ngắn cùng giá trị văn bản hoặc bán cấu trúc. Mô hình được huấn luyện riêng để trả lời từ những đoạn đó và nối các phần câu trả lời với nguồn hỗ trợ. Dùng mẫu của đúng phiên bản khi hành vi dựa trên nguồn đã được huấn luyện đó là quan trọng.
Chế độ trích dẫn accurate xác định tài liệu liên quan và tài liệu cần trích dẫn, tạo câu trả lời rồi chèn các đoạn gắn với nguồn. Chế độ fast tạo trực tiếp câu trả lời có trích dẫn, giảm số token đầu ra nhưng đánh đổi một phần độ chính xác khi gắn nguồn. Giữ mã định danh nguồn cho cả hai chế độ. Yêu cầu báo cáo thực tế có thể đề nghị mô hình so sánh bằng chứng với các tiêu chí được nêu tên và trích đoạn hỗ trợ ngay cạnh từng nhận định.
R+ hỗ trợ cả mẫu gọi hàm một bước và sử dụng công cụ nhiều bước cho quy trình khó hơn. Trong luồng một bước, mô hình chọn hàm và đối số JSON, ứng dụng thực hiện chúng, rồi câu trả lời tiếp theo của mô hình dùng kết quả trả về. Lựa chọn directly_answer được mô tả cho phép mô hình tránh thao tác bên ngoài không cần thiết. Trong tác tử nhiều bước, các quyết định sau có thể kết hợp quan sát từ nhiều công cụ cho đến khi tác vụ đạt kết quả đã định.
Bản yêu cầu tác tử hữu ích xác định câu hỏi, các thao tác được phép và sản phẩm cuối. Ví dụ, trợ lý nghiên cứu có thể cần truy xuất bản ghi sản phẩm liên quan, đối chiếu các yêu cầu được cung cấp và đưa ra đề xuất có bằng chứng hỗ trợ. Nêu mục đích rõ ràng cho từng công cụ và gắn kết quả với lần gọi tạo ra nó. Thao tác được đề xuất bằng văn bản khác với việc ứng dụng thực thi thao tác đó.
Tổ chức các đoạn nguồn theo câu hỏi thực tế và dành chỗ cho lịch sử công cụ cùng câu trả lời. Nếu bằng chứng hiện có mâu thuẫn, yêu cầu mô hình giải thích bất đồng thay vì chọn một giá trị không có cơ sở. Với công việc dữ liệu có cấu trúc, xác định các trường, đơn vị và cách biểu diễn thông tin còn thiếu.
Kết quả cuối cần là câu trả lời hoặc báo cáo có thể rà soát, gắn với bằng chứng được cung cấp và quan sát thực tế. Kích thước và định hướng tác tử của R+ không tự cung cấp kết nối tìm kiếm, thực thi thao tác cơ sở dữ liệu hay xác thực mã được tạo. Những bước đó thuộc quy trình xung quanh, và bằng chứng chúng trả về là điều giúp kiểm tra kết luận.
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-r-plus-08-2024 | 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 $0.02 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "cohere/command-r-plus-08-2024",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-r-plus-08-2024', '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-r-plus-08-2024', '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-r-plus-08-2024
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Answer from product evidence\n\nUse only these snippets to answer whether Team Plan supports both requested features. S1: Team Plan includes shared folders and 30-day activity history. S2: Single sign-on is available on Enterprise Plan. Request: We need shared folders and single sign-on. State what is supported, cite each source identifier and leave unsupported assumptions unresolved.A feature-by-feature answer with a source identifier beside each finding and a concise conclusion about the two requirements.Check that S1 supports shared folders and S2 does not establish single sign-on for Team Plan.