mô hình

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

Markdown · JSON

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

LFM2.5-24B-A2B là mô hình suy luận văn bản của LiquidAI cho tác nhân vận hành bằng công cụ, với tổng 24B và 2.45B tham số hoạt động. Mô hình suy luận trước khi trả lời, hỗ trợ gọi công cụ và đầu ra theo lược đồ, được công bố với ngữ cảnh 128.000 token cùng giới hạn hoàn thành 8.192 token.

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.

LFM2.5-24B-A2B là mô hình hỗn hợp chuyên gia của LiquidAI cho suy luận dựa trên văn bản và tác nhân dùng công cụ. Mô hình có tổng cộng 24 tỷ tham số, với 2,45 tỷ hoạt động cho mỗi token. Suy luận là một phần của mọi câu trả lời, nên nhiệm vụ nên xác định mục tiêu, bằng chứng cần dùng và kết quả ứng dụng cần.

Cho tác nhân mục tiêu có giới hạn

Mô hình phù hợp với quy trình mà mô hình ngôn ngữ chọn bước tiếp theo, đọc quan sát thu được rồi tiếp tục hướng tới sản phẩm cần có. Nêu mục tiêu theo cách ứng dụng có thể kiểm tra: tìm bản ghi liên quan, so sánh hai cấu hình, chuẩn bị đề xuất thay đổi hoặc tạo đánh giá có cấu trúc.

Cung cấp công cụ với mục đích rõ ràng và giữ quan sát trả về của chúng trong ngữ cảnh nhiệm vụ. Mô hình công bố hỗ trợ gọi công cụ, gồm chọn công cụ khi giao diện cung cấp khả năng đó. Việc thực thi thuộc ứng dụng kiểm soát các công cụ. Giữ quan sát trả về khác biệt với chỉ dẫn do mô hình viết, nhất là khi bước sau phụ thuộc kết quả tìm kiếm hoặc tra cứu.

Truy xuất cho công việc cần nhiều kiến thức

Bên phát hành khuyến nghị truy xuất hoặc tìm kiếm web cho nhiệm vụ phụ thuộc kiến thức bên ngoài chi tiết. Đưa bước lấy bằng chứng vào quy trình thay vì yêu cầu mô hình bịa sự thật chưa được cung cấp. Xác định đoạn được truy xuất và yêu cầu câu trả lời nối kết luận với các đoạn đó.

Với quy trình hỗ trợ, điều này có thể là tìm chính sách liên quan và giải thích cách áp dụng cho trường hợp được cung cấp. Với nhiệm vụ kỹ thuật, có thể là so sánh tài liệu và cấu hình trước khi đề xuất thay đổi. Giữ nội dung truy xuất quan trọng trong ngữ cảnh để có thể kiểm tra phản hồi cuối mà không lặp lại từng lần tra cứu.

Câu trả lời có cấu trúc và lựa chọn lấy mẫu

Mô hình được công bố hỗ trợ đầu ra có cấu trúc được hướng dẫn bằng lược đồ. Xác định dạng kết quả nhỏ quanh nội dung ứng dụng sử dụng, như danh mục được chọn, giải thích, tham chiếu bằng chứng và hành động tiếp theo. Tách quá trình suy luận của mô hình khỏi các trường mà thành phần tiếp theo cần lưu hoặc hiển thị.

LiquidAI liệt kê temperature 0,1, top_k 50 và repetition_penalty 1,05 là khuyến nghị lấy mẫu được công bố, và danh mục đã lưu lặp lại các giá trị mặc định đó. Chúng cung cấp điểm bắt đầu có thể tái lập để đánh giá quy trình cụ thể. Giữ thiết lập được chọn nhất quán khi so sánh nhiệm vụ đại diện.

Dung lượng và ngôn ngữ

Bản ghi dịch vụ được công bố liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token và giới hạn hoàn thành 8.192 token. Chuẩn bị đặc tả câu trả lời ngắn gọn để sản phẩm cuối vừa ngân sách đầu ra đó. Giữ bằng chứng liên quan cùng nhau và để đủ chỗ đầu ra cho sản phẩm được yêu cầu.

Nhà sản xuất liệt kê tập đa ngôn ngữ gồm tiếng Anh, tiếng Nga, tiếng Trung, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ả Rập và ngôn ngữ khác. Giữ thuật ngữ nguồn và tên cần giữ nguyên khi dùng mô hình cho công việc đa ngôn ngữ. Nhiệm vụ có từ vựng cố định hưởng lợi từ bảng thuật ngữ rõ ràng và cùng quy ước đầu ra giữa các ngôn ngữ.

Khả năng

  • Suy luận chỉ với văn bản bằng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia: tổng 24B tham số, 2.45B tham số hoạt động.
  • Suy luận bắt buộc trước câu trả lời cuối cùng.
  • Các công cụ, lựa chọn công cụ và đầu ra có cấu trúc theo lược đồ JSON được công bố.
  • Quy trình hướng tới truy xuất thông tin cho các nhiệm vụ phụ thuộc kiến thức.
  • Ngữ cảnh được công bố là 128.000 token và giới hạn hoàn thành là 8.192 token.

Trường hợp sử dụng

  • Trợ lý dựa trên truy xuất thông tin — Câu hỏi, các đoạn đã truy xuất và bố cục câu trả lời được yêu cầu. Kết quả: Câu trả lời gắn với bằng chứng, có thể kiểm tra đối chiếu với các đoạn trích.
  • Phân loại ưu tiên qua công cụ — Một trường hợp có phạm vi giới hạn và các công cụ tra cứu được kiểm soát. Kết quả: Đánh giá có cấu trúc và hành động tiếp theo được đề xuất.
  • So sánh cấu hình — Cấu hình, tài liệu liên quan và tiêu chí so sánh. Kết quả: Tập hợp khác biệt đã xác định kèm bằng chứng hỗ trợ.
  • Phân tích có cấu trúc đa ngôn ngữ — Văn bản nguồn, bảng thuật ngữ và các trường kết quả nhất quán. Kết quả: Các bản ghi có thể so sánh, giữ nguyên thuật ngữ cần bảo toàn.

Giới hạn

  • Ngữ cảnh — Cửa sổ ngữ cảnh dịch vụ được công bố: 128.000 token.
  • Câu trả lời — Giới hạn hoàn thành được công bố: 8.192 token.
  • Suy luận — Mô hình suy luận trước khi trả lời; suy luận bắt buộc là một phần của cấu hình được công bố.
  • Đầu vào/đầu ra — Mô hình được công bố nhận văn bản và trả về văn bản.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions liquid/lfm-2.5-24b-a2b

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

LiquidAI /liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Bắt đầu

LFM2.5-24B-A2B là mô hình suy luận văn bản của LiquidAI cho tác nhân vận hành bằng công cụ, với tổng 24B và 2.45B tham số hoạt động. Mô hình suy luận trước khi trả lời, hỗ trợ gọi công cụ và đầu ra theo lược đồ, được công bố với ngữ cảnh 128.000 token cùng giới hạn hoàn thành 8.192 token.

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
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
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 $0.0001 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0014 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00005 / 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 $0.0001 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0014 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00005 / 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":"liquid/lfm-2.5-24b-a2b","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="liquid/lfm-2.5-24b-a2b", 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 liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Bí danh đường dẫn phương thức

/chat/completions

ID gọi liên quan

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages liquid/lfm-2.5-24b-a2b

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

LiquidAI /liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Bắt đầu

LFM2.5-24B-A2B là mô hình suy luận văn bản của LiquidAI cho tác nhân vận hành bằng công cụ, với tổng 24B và 2.45B tham số hoạt động. Mô hình suy luận trước khi trả lời, hỗ trợ gọi công cụ và đầu ra theo lược đồ, được công bố với ngữ cảnh 128.000 token cùng giới hạn hoàn thành 8.192 token.

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
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
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 $0.0001 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0014 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00005 / 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 $0.0001 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0014 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00005 / 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": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
  "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': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', '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': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', '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 liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Bí danh đường dẫn phương thức

/chat/completions

ID gọi liên quan

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
Có những đầu vào và kết quả nào?

POST /v1/chat/completions · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: text → text

POST /v1/messages · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: text → json, sse

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

POST /v1/chat/completions · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: model, messages, stream

POST /v1/messages · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: model, messages, max_tokens, stream

Áp dụng những giới hạn nào?

POST /v1/chat/completions · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: 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