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.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsliquid/lfm-2.5-24b-a2b - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesliquid/lfm-2.5-24b-a2b
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-a2bBắt 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
| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn liquid/lfm-2.5-24b-a2b | 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 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Hội thoại văn bản | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Tổ hợp tư liệu đầu vào
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
Tham số phương thức và vòng đời
| 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 |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngHội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false. |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp 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 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 $0.0001 / 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 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 $0.0001 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0014 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00005 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
Ví dụ yêu cầu
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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
| 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 |
Lỗi và bước tiếp theo
| 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. |
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
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages liquid/lfm-2.5-24b-a2b
liquid/lfm-2.5-24b-a2bBắt 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
| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn liquid/lfm-2.5-24b-a2b | 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 |
Tổ hợp tư liệu đầu vào
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
Tham số phương thức và vòng đời
| 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
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 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 $0.0001 / 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 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 $0.0001 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0014 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00005 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
Ví dụ yêu cầu
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
Lỗi và bước tiếp theo
| 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. |
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
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→textPOST /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,streamPOST /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