mô hình

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Markdown · JSON

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Llama 3.1 8B Instruct là mô hình văn bản theo chỉ dẫn nhỏ hơn của Meta dành cho đối thoại đa ngôn ngữ, tóm tắt và câu trả lời dựa trên nguồn. Mô hình có quy mô 8B tham số, ngữ cảnh 128k do nhà sản xuất công bố, grouped-query attention và định dạng sử dụng công cụ được tài liệu hóa, trả lại văn bản hoặc mã.

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.

Llama 3.1 8B Instruct là mô hình văn bản tám tỷ tham số của Meta dành cho đối thoại đa ngôn ngữ và trợ lý theo chỉ dẫn. Mô hình nhận hội thoại viết cùng tài liệu nguồn và tạo văn bản hoặc mã. Đây là phiên bản Instruct ở quy mô 8B, khác với mô hình nền tiền huấn luyện và các mô hình 70B, 405B trong dòng.

Kiến trúc, ngữ cảnh và ngôn ngữ

Mô hình sử dụng kiến trúc Transformer tự hồi quy với grouped-query attention. Dòng tinh chỉnh theo chỉ dẫn dùng tinh chỉnh có giám sát và học tăng cường từ phản hồi của con người để căn chỉnh phản hồi hội thoại. Nhà sản xuất tài liệu hóa ngữ cảnh 128k cho bản phát hành văn bản này; đó không phải đặc tả thị giác hoặc ngữ cảnh dài của mô hình Llama 4 ra đời sau.

Tám ngôn ngữ được hỗ trợ chính thức là tiếng Anh, Đức, Pháp, Ý, Bồ Đào Nha, Hindi, Tây Ban Nha và Thái. Dữ liệu tiền huấn luyện bao quát tập rộng hơn, khác với các ngôn ngữ được thẻ hỗ trợ tường minh. Nêu ngôn ngữ đầu ra cùng mọi tên, định danh biến hoặc thuật ngữ cần giữ nguyên trong kết quả đa ngôn ngữ.

Dòng mô hình được tiền huấn luyện trên khoảng mười lăm nghìn tỷ token, với mốc dữ liệu tháng 12 năm 2023. Tinh chỉnh gồm tài liệu chỉ dẫn và hơn hai mươi lăm triệu ví dụ tổng hợp. Điều này mô tả việc huấn luyện mô hình, không phải quyền truy cập cơ sở tri thức riêng hoặc thông tin trực tiếp khi câu hỏi mới đến.

Các thao tác văn bản đã xác định

Yêu cầu hướng đến hỗ trợ có thể cung cấp tin nhắn người dùng và các đoạn tham khảo liên quan, rồi yêu cầu câu trả lời cùng điều kiện hỗ trợ nó. Bản ghi gọn có thể tách vấn đề, thông tin đã cung cấp và bước cần thiết tiếp theo. Định nghĩa tên trường và cách xử lý giá trị thiếu khi ứng dụng cần xử lý kết quả đó.

Đối với tóm tắt, cung cấp đoạn văn hoặc trao đổi thực tế và chỉ rõ đối tượng đọc, độ dài cùng dữ kiện cần giữ. Yêu cầu quyết định hoặc câu hỏi chưa giải quyết liên quan đến một chủ đề thay vì bản tóm tắt không định hướng về tài liệu không liên quan. Lượt tiếp theo có thể yêu cầu phản hồi ngắn hơn hoặc giải thích rõ hơn một điều kiện, đồng thời giữ nguyên các dữ kiện nguồn.

Đối với biên tập, chỉ rõ người đọc và giọng văn, đồng thời xác định ý nghĩa phải giữ nguyên. Nhiệm vụ thực tế có thể yêu cầu tin nhắn rõ ràng hơn kèm danh sách thay đổi ngắn, hoặc chỉ tin nhắn đã chỉnh nếu sẽ được dùng trực tiếp. Nhiệm vụ phân loại nên cung cấp các nhãn được phép và điểm phân biệt giữa chúng, thay vì dựa vào tên nhãn để định nghĩa quy tắc.

Tạo mã và ví dụ

Đầu ra được tài liệu hóa cũng bao gồm mã. Cung cấp ngôn ngữ, đầu vào bắt buộc và kết quả mong đợi trước khi yêu cầu hàm. Để giải thích, đưa hàm hiện có cùng đầu vào cụ thể và hỏi những bước nào quyết định giá trị trả về. Để sửa, bao gồm lỗi quan sát được và hành vi mong muốn, giữ giao diện phải tương thích.

Đầu ra hữu ích có thể tách mã đề xuất, các giả định và đầu vào ví dụ. Ứng dụng hoặc nhà phát triển thực hiện việc biên dịch, thực thi hoặc thay đổi kho mã thực tế. Mã nguồn được viết là sản phẩm cần kiểm tra, không phải thao tác bên ngoài đã hoàn thành chỉ vì mô hình trả lại nó.

Dòng mô hình cũng hỗ trợ sử dụng đầu ra được tạo cho ví dụ tổng hợp và chưng cất. Yêu cầu văn bản xác định rõ có thể tạo các biến thể theo quy tắc được cung cấp và ở định dạng đã chỉ định. Giữ quy tắc cùng nhãn để mỗi ví dụ có thể được kiểm tra; ví dụ được tạo không tự xác lập tính đúng đắn của tập dữ liệu huấn luyện.

Vai trò hội thoại và sử dụng công cụ

Thẻ mô hình minh họa mẫu trò chuyện với tin nhắn system và user riêng. Xác định vai trò trợ lý và yêu cầu phản hồi trong ngữ cảnh hệ thống, rồi cung cấp câu hỏi cùng tài liệu nguồn làm nhiệm vụ. Giữ các tin nhắn trước đó có liên quan khi đặt câu hỏi tiếp hoặc đưa bằng chứng mới làm thay đổi kết quả.

Llama 3.1 tài liệu hóa nhiều định dạng sử dụng công cụ. Ứng dụng mô tả hàm, mô hình tạo lệnh gọi đề xuất cùng đối số, ứng dụng thực thi và trả kết quả với vai trò tool. Câu trả lời tiếp theo khi đó có thể dùng thông tin được trả về. Giữ thao tác gốc và kết quả liên kết xuyên suốt hội thoại.

Chẳng hạn, thao tác tra cứu có thể trả lại giá trị tham khảo hiện tại còn thiếu trong đoạn văn, hoặc công cụ tính toán có thể cung cấp kết quả số cần cho phần giải thích. Trợ lý có công cụ cần môi trường cung cấp các thao tác đó. Hành vi văn bản của mô hình tự nó không tạo kết nối tới nguồn bên ngoài hoặc hoàn tất tác động phụ.

Ranh giới thực tế

Nhãn ngữ cảnh 128k của nhà sản xuất cần được giữ cùng đúng bản phát hành 8B Instruct và cấu hình áp dụng. Ví dụ tạo 256 token chỉ là lựa chọn sử dụng; các nguồn đã đọc không nêu giới hạn cứng riêng về dung lượng câu trả lời tối đa. Quy mô 8B không nên kế thừa số tham số của thành viên khác hoặc các điều khiển suy luận mang tên riêng của dòng khác.

Đây là mô hình chỉ văn bản. Đầu vào trực quan, hiểu âm thanh và tạo giọng nói cần các thành phần được quy định riêng. Xác định sản phẩm cuối trước khi cung cấp tài liệu: phản hồi ngắn gọn, bản ghi trích xuất, đoạn văn chỉnh sửa, phần giải thích hoặc đề xuất mã. Giữ thông tin nguồn cần thiết để kiểm tra ý nghĩa và định dạng của sản phẩm đó.

Tác vụ thực tế

Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

Translate a delivery notice into German

Translate this customer notice into German: 'Order BN-42 will leave our warehouse on Thursday. Delivery normally takes three business days. We will send tracking details after dispatch.' Preserve BN-42, distinguish dispatch from delivery and use a polite professional tone. Return only the translation; do not turn the normal transit time into a guaranteed arrival date.

Kết quả mong đợi

One German customer notice preserving the identifier, event sequence and qualified transit time.

Kiểm tra kết quả

The translation distinguishes warehouse dispatch from delivery and retains the word's sense of a normal estimate.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Bắt đầu

Llama 3.1 8B Instruct là mô hình văn bản theo chỉ dẫn nhỏ hơn của Meta dành cho đối thoại đa ngôn ngữ, tóm tắt và câu trả lời dựa trên nguồn. Mô hình có quy mô 8B tham số, ngữ cảnh 128k do nhà sản xuất công bố, grouped-query attention và định dạng sử dụng công cụ được tài liệu hóa, trả lại văn bản hoặc mã.

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
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Số mục tối thiểu: 1
Mặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá 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[].contentLoạistring|content_part[]|nullYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].tool_callsLoạitool_call[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].tool_call_idLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về
Mặc định—
Trườngmessages[].nameLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].reasoning_contentLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá 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_detailsLoạiobject|arrayYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmax_tokensLoạiintegerYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tối thiểu: 1
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmax_completion_tokensLoạiintegerYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tối thiểu: 1
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Trườngstream_options.include_usageLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngtemperatureLoạinumberYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngtop_pLoạinumberYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngstopLoạistring|string[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngtoolsLoạifunction_tool[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngtools[].typeLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
function
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngtools[].function.nameLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm
Mặc định—
Trườngtools[].function.descriptionLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngtools[].function.parametersLoạiJSON_schemaYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngtool_choiceLoạistring|objectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngparallel_tool_callsLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngresponse_formatLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngreasoning_effortLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngreasoningLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngservice_tierLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườnginstructionsLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Trường tương thích
Mặc định—
TrườngfunctionsLoạifunction[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngfunction_callLoạistring|objectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngprompt_cache_optionsLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
TrườngmodalitiesLoạistring[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
text
Mặc định—
TrườngproviderLoạiobjectYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này
Mặc định—
Trườngcache_control.ttlLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế
Mặc định—
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Tham sốcontrol_scopeHợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp
Tham sốoutput_modalitiesHợp đồngtext
Tham sốhosted_operationsHợp đồngfalse
Tham sốmultimodal_input_bindingHợp 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.

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
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Mức giá tiêu chuẩn 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 $0.00044 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.00044 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00044 / 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 $0.00044 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.00044 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00044 / 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 SDKLuồng Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='meta-llama/llama-3.1-8b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Meta /meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Bắt đầu

Llama 3.1 8B Instruct là mô hình văn bản theo chỉ dẫn nhỏ hơn của Meta dành cho đối thoại đa ngôn ngữ, tóm tắt và câu trả lời dựa trên nguồn. Mô hình có quy mô 8B tham số, ngữ cảnh 128k do nhà sản xuất công bố, grouped-query attention và định dạng sử dụng công cụ được tài liệu hóa, trả lại văn bản hoặc mã.

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
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
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
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Mức giá tiêu chuẩn 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 $0.00044 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.00044 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00044 / 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 $0.00044 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.00044 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00044 / 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": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
  "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': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', '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': 'meta-llama/llama-3.1-8b-instruct', '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 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

FAQ · Meta: Llama 3.1 8B Instruct
Có những đầu vào và kết quả nào?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → text

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: text → json, sse

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Áp dụng những giới hạn nào?

POST /v1/chat/completions · meta-llama/llama-3.1-8b-instruct: 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