mô hình

Nous: Hermes 3 405B Instruct

Markdown · JSON

Nous: Hermes 3 405B Instruct

Hermes 3 Llama 3.1 405B là bản tinh chỉnh văn bản đa dụng toàn bộ tham số 405B của Nous Research. Đối thoại ChatML có thể điều hướng, JSON được hướng dẫn bằng lược đồ và định dạng gọi hàm hỗ trợ phân tích nguồn, viết, mã và công việc nhiều bước với quan sát do công cụ ứng dụng trả về.

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.

Hermes 3 Llama 3.1 405B là mô hình văn bản đa dụng lớn của Nous Research, được phát triển bằng tinh chỉnh toàn bộ tham số của Llama 3.1 405B. Nhà sản xuất nhấn mạnh căn chỉnh theo chỉ dẫn người dùng, khả năng điều hướng, nhập vai, suy luận, hội thoại nhiều lượt và tính nhất quán ngữ cảnh dài. Đầu ra là văn bản, gồm câu trả lời, nội dung viết, mã, bản ghi có cấu trúc và thông tin gọi hàm.

Phiên bản 405B

Đây là biến thể Hermes 3 lớn, tách khỏi phiên bản đồng hành 70B và bản phát hành suy luận Hermes 4 về sau. Nhà sản xuất mở rộng khả năng Hermes trước đó bằng gọi hàm, đầu ra có cấu trúc và tạo mã được cải thiện. Cung cấp bằng chứng thực tế và hình thức cuối cùng bắt buộc cho tác vụ, thay vì giả định quy mô mô hình cung cấp nguồn thiếu hoặc tiêu chí hoàn thành.

Với phân tích tài liệu, hãy gắn nhãn các đoạn và xác định tiêu chí so sánh. Yêu cầu nguồn liên quan bên cạnh từng kết luận và chỉ rõ cách xử lý thông tin vắng mặt. Với nhiệm vụ viết, hãy cung cấp đối tượng đọc, giọng điệu và dữ kiện phải giữ qua sửa đổi. Prompt thực tế là: “Viết lại giải thích này cho người đọc được nêu, giữ các thuật ngữ đã định nghĩa và xác định mọi khẳng định thiếu cơ sở cần làm rõ.”

Định dạng lời nhắc và đối thoại

Hermes 3 dùng ChatML để tách chỉ dẫn hệ thống, thông điệp người dùng và câu trả lời trợ lý. Mẫu riêng có thể dựng hội thoại và thêm tiền tố bắt đầu sinh của trợ lý. Chỉ dẫn hệ thống điều hướng vai trò, quy tắc và phong cách; chúng là tùy chọn khi tác vụ không cần phần mở đầu đặc biệt.

Hội thoại tiếp tục cần giữ văn bản nguồn tách khỏi chỉ dẫn và bảo toàn dữ kiện đã chấp nhận trong ngữ cảnh liên quan. Với nhập vai, hãy xác định ai kiểm soát mỗi nhân vật và sự kiện nào đã xác lập. Với mã, hãy nêu hành vi thay đổi và hợp đồng được giữ nguyên. Sản phẩm mong muốn cần luôn rõ ràng qua đối thoại.

Hàm và quan sát nguồn

Thẻ mô hình cụ thể mô tả chữ ký hàm trong cách biểu diễn định nghĩa công cụ và lược đồ phản hồi bắt buộc cho tên hàm cùng đối số. Mô hình tạo đối tượng lời gọi JSON gắn thẻ. Ứng dụng phân tích và thực thi thao tác được chọn, rồi trả kết quả trong phản hồi công cụ có tên. Câu trả lời trợ lý tiếp theo có thể giải thích dữ liệu thực tế.

Giao cho mỗi hàm mục đích rõ và mô tả tham số chính xác. Không để tra cứu được đề xuất thay thế nguồn đã trả về. Giữ quan sát gắn với thao tác được chọn để kết luận cuối cùng xác định được cơ sở hỗ trợ. Tương tự, mã được tạo vẫn là đề xuất cho đến khi được xem xét và chạy trong môi trường dự định.

Kết quả JSON, ngữ cảnh và độ chính xác số

Chế độ JSON của Hermes 3 được huấn luyện với chỉ dẫn hệ thống chứa lược đồ mong muốn và yêu cầu đối tượng JSON làm câu trả lời. Xác định trường và cách biểu diễn giá trị nguồn thiếu hoặc xung đột. Kiểm tra cấu trúc và xem lại dữ kiện ngay cả khi đối tượng tuân theo lược đồ.

Cấu hình công bố đặt max_position_embeddings là 131.072. Phân bổ chỉ dẫn, tài liệu, lịch sử, kết quả công cụ và phản hồi cùng nhau; trường này không xác lập trần đầu ra phổ quát riêng. Mô hình đầy đủ của nhà sản xuất và các biến thể lượng tử hóa công bố riêng có định danh độ chính xác số riêng, nên không âm thầm thay các biến thể đó cho biến thể 405B được nêu.

Sản phẩm hữu ích là văn bản hoặc mã có giả định và liên kết nguồn rõ ràng. Đánh giá nó theo yêu cầu được cung cấp và quan sát thực tế. Quy trình ChatML, gọi hàm và JSON của Hermes 3 vẫn khác với điều khiển suy nghĩ lai và suy luận xen kẽ của Hermes 4 về sau.

Tác vụ thực tế

Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

Rewrite a technical explanation for customers

Rewrite this explanation for customers in 80 words or fewer: 'We store an immutable invoice snapshot at purchase. Editing the catalog later changes future invoices but cannot alter that snapshot.' Preserve the meaning of immutable snapshot, explain the effect of a later catalog edit and identify any claim you would need clarified before promising invoice corrections.

Kết quả mong đợi

A concise customer-facing explanation and one separate clarification question about invoice corrections.

Kiểm tra kết quả

The rewrite preserves the distinction between historical snapshots and future invoices without inventing a correction process.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

Nous /nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

Bắt đầu

Hermes 3 Llama 3.1 405B là bản tinh chỉnh văn bản đa dụng toàn bộ tham số 405B của Nous Research. Đối thoại ChatML có thể điều hướng, JSON được hướng dẫn bằng lược đồ và định dạng gọi hàm hỗ trợ phân tích nguồn, viết, mã và công việc nhiều bước với quan sát do công cụ ứng dụng trả về.

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
nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b
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 $0.002 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.002 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.002 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.002 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

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": "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b", "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='nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b',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='nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b',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 nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

Nous /nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

Bắt đầu

Hermes 3 Llama 3.1 405B là bản tinh chỉnh văn bản đa dụng toàn bộ tham số 405B của Nous Research. Đối thoại ChatML có thể điều hướng, JSON được hướng dẫn bằng lược đồ và định dạng gọi hàm hỗ trợ phân tích nguồn, viết, mã và công việc nhiều bước với quan sát do công cụ ứng dụng trả về.

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
nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b
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 $0.002 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.002 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.002 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.002 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

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": "nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b",
  "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': 'nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b', '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': 'nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b', '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 nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b

FAQ · Nous: Hermes 3 405B Instruct
Có những đầu vào và kết quả nào?

POST /v1/chat/completions · nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b: text → text

POST /v1/messages · nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b: text → json, sse

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

POST /v1/chat/completions · nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b: model, messages, max_tokens, stream

Áp dụng những giới hạn nào?

POST /v1/chat/completions · nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b: 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