mô hình

inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Markdown · JSON

inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash là mô hình suy luận lai của inclusionAI dành cho công việc văn phòng, phát triển phần mềm kéo dài và tác tử phức tạp. Kiến trúc thưa gồm 560 tỷ tham số, kích hoạt khoảng 25 tỷ mỗi token, hỗ trợ lập kế hoạch nhiều bước, tương tác công cụ và sửa đổi theo kết quả trung gian.

Về mô hình

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.

Ling 3.1 Flash là mô hình ngôn ngữ suy luận lai của inclusionAI dành cho tác vụ gồm nhiều giai đoạn thay vì một câu trả lời ngắn. Nhà sản xuất định vị mô hình cho công việc văn phòng hằng ngày, kỹ thuật phần mềm kéo dài và quy trình tác tử phức tạp. Mô hình dùng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia với khoảng 560 tỷ tham số tổng cộng và khoảng 25 tỷ hoạt động cho mỗi token, cân bằng dung lượng mô hình lớn với lượng tính toán hoạt động nhỏ hơn.

Mục tiêu thiết kế trung tâm là duy trì trạng thái tác vụ và điều chỉnh hướng đi trong công việc dài. Trong quy trình nối công cụ, mô hình có thể lập nhiều bước, diễn giải kết quả trung gian và sửa bước tiếp theo khi bằng chứng thay đổi. Cung cấp mục tiêu chính xác, tài liệu sẵn có và định nghĩa hoàn thành. Ví dụ: “Rà soát các ghi chú sự cố này, xác định nguyên nhân chưa được làm rõ và tạo kế hoạch điều tra theo thứ tự ưu tiên. Với mỗi hành động, nêu bằng chứng cần để xác định nó có hiệu quả không.” Cách này biến yêu cầu mơ hồ thành kết quả có thể kiểm tra và tiếp tục.

Với công việc văn phòng, đầu vào hữu ích gồm ghi chú nguồn, văn bản trích từ tài liệu, bảng có định nghĩa cột rõ ràng và đối tượng đọc báo cáo. Nêu kỳ thời gian, đơn vị và phép so sánh cần dùng. Yêu cầu sản phẩm viết như bản thông tin cho quản lý, dàn ý báo cáo hoặc giải thích thay đổi quan trọng. Ví dụ: “Chỉ dùng các bảng quý này, giải thích những thay đổi lớn nhất, phân biệt giá trị quan sát với giả định và soạn bản thông tin có câu hỏi chưa được giải đáp ở cuối.” Giữ nhãn nguồn trong đầu vào để truy các nhận định kết quả về đúng tài liệu.

Với phát triển phần mềm, nhà sản xuất nhấn mạnh tái cấu trúc xuyên ngôn ngữ, tối ưu hiệu năng và phân tích các vùng thường dùng của kho mã. Cung cấp tệp liên quan dưới dạng văn bản, hành vi cần giữ, phiên bản phụ thuộc và mọi đầu ra lỗi hoặc phép đo. Yêu cầu hữu ích đòi thay đổi đề xuất cùng các kiểm tra để đánh giá: “Tái cấu trúc bộ phân tích cú pháp này nhưng giữ định dạng đầu ra đã ghi trong tài liệu. Giải thích hành vi bị ảnh hưởng, đưa mã đã sửa và xác định các trường hợp có thể bộc lộ hồi quy.” Với hiệu năng, cung cấp hồ sơ đo hoặc thời gian thực tế, yêu cầu gắn từng khuyến nghị với điểm nghẽn đã đo.

Với phân tích chuyên môn, tập hợp quy tắc, định nghĩa và bằng chứng liên quan trước khi yêu cầu khuyến nghị. Ling 3.1 Flash được thiết kế để tổng hợp thông tin phân tán, diễn giải chỉ báo và phát triển đề xuất hành động. Yêu cầu phép so sánh nêu giả định và thông tin còn cần thay vì phán quyết thiếu căn cứ. Ví dụ, cung cấp các đề xuất dự án và yêu cầu bản ghi nhớ quyết định áp cùng tiêu chí cho từng đề xuất, tách quan sát có nguồn khỏi hệ quả suy ra. Khi bằng chứng mâu thuẫn, yêu cầu chỉ ra các đoạn xung đột và câu hỏi có thể giải quyết chúng.

Nhà sản xuất phân biệt trần ngữ cảnh cấp mô hình 1M token với ngữ cảnh 256K hiện được dịch vụ chính thức mở. Các con số mô tả ranh giới khác nhau. Tổ chức tài liệu theo cửa sổ áp dụng và dành chỗ cho phản hồi; trần cấp mô hình không có nghĩa mọi giao diện nhận được lượng đầu vào đó. Với tác vụ lớn, giữ mục tiêu, quyết định đã hoàn tất, câu hỏi chưa giải đáp và tham chiếu nguồn cùng nhau. Đặt ranh giới rõ quanh tài liệu và mã để không nhầm tư liệu cần phân tích với chỉ dẫn cần thực hiện.

Chuẩn bị tác vụ nối công cụ với mô tả công cụ rõ ràng, đối số mong đợi và bản ghi kết quả hữu ích. Đưa kết quả thực tế trở lại hội thoại để đề xuất kế tiếp dựa trên quan sát. Yêu cầu mô hình giải thích kết quả trả về thay đổi điều gì và còn thiếu bằng chứng gì. Thiết kế hướng tác tử hỗ trợ mẫu lập kế hoạch và phản hồi này; ứng dụng bao quanh thực hiện các bước công cụ và giữ kết quả. Lệnh, thay đổi mã hoặc báo cáo đề xuất hữu ích nhất khi trạng thái rõ ràng: được đề xuất, đã thực hiện kèm kết quả ghi lại hoặc còn chờ xác minh.

Ling 3.1 Flash thuộc dòng mô hình ngôn ngữ; Ling 3.0 Flash VL riêng là mô hình thị giác của nhà sản xuất. Với tác vụ văn bản này, chuẩn bị nội dung nguồn dạng chữ và giữ cấu trúc, nhãn cùng xuất xứ. Nêu ngôn ngữ và hình thức đầu ra, như bản ghi nhớ ngắn, bảng phát hiện, giải thích bản vá hoặc kế hoạch đánh số. Yêu cầu mô hình đánh dấu thông tin thiếu và đối chiếu sản phẩm yêu cầu với ràng buộc ban đầu. Quy trình dài vẫn cần kiểm tra kết quả trung gian: giả định sai ban đầu có thể bị mang sang suy luận sau và trau chuốt thành báo cáo cuối thuyết phục.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionAI /inclusionai/ling-3.1-flash

Bắt đầu

Ling 3.1 Flash là mô hình suy luận lai của inclusionAI dành cho công việc văn phòng, phát triển phần mềm kéo dài và tác tử phức tạp. Kiến trúc thưa gồm 560 tỷ tham số, kích hoạt khoảng 25 tỷ mỗi token, hỗ trợ lập kế hoạch nhiều bước, tương tác công cụ và sửa đổi theo kết quả trung gian.

Đầu vào được chấp nhận
Văn bản
Kết quả
Văn bản

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Định dạng đầu ra
json hoặc SSE
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
inclusionai/ling-3.1-flash
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Số mục tối thiểu: 1
Mặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmessages[].contentLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: Hội thoại văn bản
Mặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF8

messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngmodel, messages
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốmessagesHợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content
Tham sốfile_materialHợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp
Tham sốoptional_controlsHợp đồngstream
Tham sốcontrol_scopeHợp đồngHội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false.
Tham sốoutput_modalitiesHợp đồngtext
Tham sốhosted_operationsHợp đồngfalse
Tham sốmultimodal_input_bindingHợp đồngnull

Bí danh phương thức: /chat/completions

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.

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0006 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0018 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00012 / 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 cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0006 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0018 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00012 / 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 →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"inclusionai/ling-3.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="inclusionai/ling-3.1-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

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.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi
TrườngLoại
Trườngchoices[].indexLoạiinteger
Trườngchoices[].message.contentLoạistring|null
Trườngchoices[].message.tool_callsLoạitool_call[]
Trườngchoices[].message.reasoning_contentLoạistring
Trườngchoices[].message.reasoning_detailsLoạiobject|array
Trườngchoices[].finish_reasonLoạistring|null
TrườngusageLoạiobject
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệBước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.1-flash

Bí danh đường dẫn phương thức

/chat/completions

ID gọi liên quan

inclusionai/ling-3.1-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionai/ling-3.1-flash

inclusionAI /inclusionai/ling-3.1-flash

Bắt đầu

Ling 3.1 Flash là mô hình suy luận lai của inclusionAI dành cho công việc văn phòng, phát triển phần mềm kéo dài và tác tử phức tạp. Kiến trúc thưa gồm 560 tỷ tham số, kích hoạt khoảng 25 tỷ mỗi token, hỗ trợ lập kế hoạch nhiều bước, tương tác công cụ và sửa đổi theo kết quả trung gian.

Đầu vào được chấp nhận
Văn bản
Kết quả
json · sse

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Đầu vào
text
Đầu ra
json, sse
Định dạng đầu ra
JSON hoặc SSE
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
inclusionai/ling-3.1-flash
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
user, assistant
Mặc định—
Trườngmessages[].contentLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmax_tokensLoạiintegerYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF-8

Chuỗi messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngmodel, messages, max_tokens
Tham sốoptional_controlsHợp đồngstream
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốtext_file_materialHợp 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

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0006 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0018 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00012 / 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 cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0006 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0018 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00012 / 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 →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ
{
  "model": "inclusionai/ling-3.1-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'inclusionai/ling-3.1-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'inclusionai/ling-3.1-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON hoặc SSE

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

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.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi
TrườngLoại
TrườngidLoạistring
TrườngmodelLoạistring
Trườngcontent[]Loạitext|thinking|tool_use|other content block
Trườngstop_reasonLoạistring|null
TrườngusageLoạiobject
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệBước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra inclusionai/ling-3.1-flash

Bí danh đường dẫn phương thức

/chat/completions

ID gọi liên quan

inclusionai/ling-3.1-flash

FAQ · inclusionAI: Ling 3.1 Flash
Có những đầu vào và kết quả nào?

POST /v1/chat/completions · inclusionai/ling-3.1-flash: text → text

POST /v1/messages · inclusionai/ling-3.1-flash: text → json, sse

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

POST /v1/chat/completions · inclusionai/ling-3.1-flash: model, messages, stream

POST /v1/messages · inclusionai/ling-3.1-flash: model, messages, max_tokens, stream

Áp dụng những giới hạn nào?

POST /v1/chat/completions · inclusionai/ling-3.1-flash: messages.min_items: 1

Xem thêm chi tiết

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao
Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.
Mã giảm đến 50%
Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.
Chi phí trong lịch sử
Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

Chọn gói thuê bao · Xem giá mô hình

Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại
Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.
Giấy phép bán lại
Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.
Tài liệu trên website
Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

Yêu cầu giấy phép bán lại · Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép