Llama 3.3 Euryale 70B v2.3 là phiên bản Euryale của Sao10K được xây dựng trên Llama 3.3 70B Instruct. Tác giả xác định đây là bản kế nhiệm Euryale v2.2 và giữ riêng với Hanami-x1. Mô hình nhận chỉ dẫn bằng văn bản và hội thoại rồi tạo văn bản, với tư liệu nhập vai và chỉ dẫn sáng tạo trong công thức huấn luyện được công bố.
Cấu hình của tác giả có 80 lớp Transformer, 64 đầu attention truy vấn và tám đầu key/value. Số vị trí tối đa là 131,072, với cơ chế co giãn vị trí xoay Llama 3. Công thức huấn luyện dùng chuỗi 16,384 token. Đây là các thuộc tính khác nhau: độ dài chuỗi huấn luyện không cùng con số với số vị trí tối đa trong cấu hình mô hình công bố.
Nhà phát triển khuyến nghị định dạng Llama 3 Instruct và nhấn mạnh tầm quan trọng của lời nhắc hệ thống. Các thiết lập mẫu dùng temperature 1.1 và lấy mẫu xác suất tối thiểu 0.1. Đây là khuyến nghị của tác giả cho phiên bản này, không phải phong cách đầu ra cố định hay cam kết mọi ứng dụng đều cung cấp những điều khiển đó.
Với hội thoại nhân vật, cung cấp tính cách, bối cảnh cảnh truyện, quan hệ giữa những người nói và trao đổi mới nhất. Nêu phản hồi tiếp theo thuộc nhân vật nào và lượt cần kết thúc ở đâu. Chỉ dẫn hệ thống cụ thể có thể xác định giọng và các dữ kiện cần giữ, còn tin nhắn người dùng cung cấp sự kiện hoặc câu hỏi tiếp theo.
Với văn xuôi sáng tạo, cung cấp đoạn văn và chỉ rõ thay đổi mong muốn: viết tiếp, chỉnh giọng điệu hoặc làm rõ trao đổi giữa các nhân vật. Giữ các dữ kiện cảnh quan trọng hiển thị và phân biệt chúng với sở thích phong cách. Đầu ra hữu ích có thể là một đoạn đã chỉnh sửa giữ nguyên hành động, theo sau bởi giải thích ngắn khi được yêu cầu.
Định danh v2.3 của mô hình quan trọng khi so sánh với các bản Euryale trước: mô hình dùng nền tảng Llama 3.3 Instruct cùng công thức và thiết lập huấn luyện riêng. Ghi chú phát hành ngắn của tác giả cung cấp phạm vi đó, còn bản nháp tạo ra vẫn cần được kiểm tra về giọng yêu cầu, tính liên tục và tuân theo chỉ dẫn. Ghi chú không xác lập đầu vào thị giác, thực thi công cụ bên ngoài hay giai đoạn suy luận riêng có thể điều khiển.
", "aboutText": "Llama 3.3 Euryale 70B v2.3 là phiên bản Euryale của Sao10K được xây dựng trên Llama 3.3 70B Instruct. Tác giả xác định đây là bản kế nhiệm Euryale v2.2 và giữ riêng với Hanami-x1. Mô hình nhận chỉ dẫn bằng văn bản và hội thoại rồi tạo văn bản, với tư liệu nhập vai và chỉ dẫn sáng tạo trong công thức huấn luyện được công bố.\n\nCấu hình của tác giả có 80 lớp Transformer, 64 đầu attention truy vấn và tám đầu key/value. Số vị trí tối đa là 131,072, với cơ chế co giãn vị trí xoay Llama 3. Công thức huấn luyện dùng chuỗi 16,384 token. Đây là các thuộc tính khác nhau: độ dài chuỗi huấn luyện không cùng con số với số vị trí tối đa trong cấu hình mô hình công bố.\n\nNhà phát triển khuyến nghị định dạng Llama 3 Instruct và nhấn mạnh tầm quan trọng của lời nhắc hệ thống. Các thiết lập mẫu dùng temperature 1.1 và lấy mẫu xác suất tối thiểu 0.1. Đây là khuyến nghị của tác giả cho phiên bản này, không phải phong cách đầu ra cố định hay cam kết mọi ứng dụng đều cung cấp những điều khiển đó.\n\nVới hội thoại nhân vật, cung cấp tính cách, bối cảnh cảnh truyện, quan hệ giữa những người nói và trao đổi mới nhất. Nêu phản hồi tiếp theo thuộc nhân vật nào và lượt cần kết thúc ở đâu. Chỉ dẫn hệ thống cụ thể có thể xác định giọng và các dữ kiện cần giữ, còn tin nhắn người dùng cung cấp sự kiện hoặc câu hỏi tiếp theo.\n\nVới văn xuôi sáng tạo, cung cấp đoạn văn và chỉ rõ thay đổi mong muốn: viết tiếp, chỉnh giọng điệu hoặc làm rõ trao đổi giữa các nhân vật. Giữ các dữ kiện cảnh quan trọng hiển thị và phân biệt chúng với sở thích phong cách. Đầu ra hữu ích có thể là một đoạn đã chỉnh sửa giữ nguyên hành động, theo sau bởi giải thích ngắn khi được yêu cầu.\n\nĐịnh danh v2.3 của mô hình quan trọng khi so sánh với các bản Euryale trước: mô hình dùng nền tảng Llama 3.3 Instruct cùng công thức và thiết lập huấn luyện riêng. Ghi chú phát hành ngắn của tác giả cung cấp phạm vi đó, còn bản nháp tạo ra vẫn cần được kiểm tra về giọng yêu cầu, tính liên tục và tuân theo chỉ dẫn. Ghi chú không xác lập đầu vào thị giác, thực thi công cụ bên ngoài hay giai đoạn suy luận riêng có thể điều khiển.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Continue a reluctant guide roleplay\n\nWrite only Ivo, an old mountain guide who distrusts the royal expedition. I control the expedition leader. The bridge is gone, Ivo knows a dangerous ridge path, and the leader says, 'You owe us a route.' Give Ivo two short replies with a physical gesture between them, then pause before the leader decides.Two in-character replies, one gesture and an open decision for the reader-controlled leader.Preserve the lost bridge and Ivo's distrust without writing the leader's response or resolving the journey.sao10k/l3.3-euryale-70bEuryale v2.3 của Sao10K là bản tinh chỉnh Llama 3.3 70B Instruct cho văn bản hội thoại và sáng tạo. Tác giả chỉ định cách viết lời nhắc Llama 3 Instruct, dữ liệu huấn luyện hướng nhập vai và cấu hình công bố 131,072 vị trí.
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 3.3 Euryale 70B v2.3 là phiên bản Euryale của Sao10K được xây dựng trên Llama 3.3 70B Instruct. Tác giả xác định đây là bản kế nhiệm Euryale v2.2 và giữ riêng với Hanami-x1. Mô hình nhận chỉ dẫn bằng văn bản và hội thoại rồi tạo văn bản, với tư liệu nhập vai và chỉ dẫn sáng tạo trong công thức huấn luyện được công bố.
Cấu hình của tác giả có 80 lớp Transformer, 64 đầu attention truy vấn và tám đầu key/value. Số vị trí tối đa là 131,072, với cơ chế co giãn vị trí xoay Llama 3. Công thức huấn luyện dùng chuỗi 16,384 token. Đây là các thuộc tính khác nhau: độ dài chuỗi huấn luyện không cùng con số với số vị trí tối đa trong cấu hình mô hình công bố.
Nhà phát triển khuyến nghị định dạng Llama 3 Instruct và nhấn mạnh tầm quan trọng của lời nhắc hệ thống. Các thiết lập mẫu dùng temperature 1.1 và lấy mẫu xác suất tối thiểu 0.1. Đây là khuyến nghị của tác giả cho phiên bản này, không phải phong cách đầu ra cố định hay cam kết mọi ứng dụng đều cung cấp những điều khiển đó.
Với hội thoại nhân vật, cung cấp tính cách, bối cảnh cảnh truyện, quan hệ giữa những người nói và trao đổi mới nhất. Nêu phản hồi tiếp theo thuộc nhân vật nào và lượt cần kết thúc ở đâu. Chỉ dẫn hệ thống cụ thể có thể xác định giọng và các dữ kiện cần giữ, còn tin nhắn người dùng cung cấp sự kiện hoặc câu hỏi tiếp theo.
Với văn xuôi sáng tạo, cung cấp đoạn văn và chỉ rõ thay đổi mong muốn: viết tiếp, chỉnh giọng điệu hoặc làm rõ trao đổi giữa các nhân vật. Giữ các dữ kiện cảnh quan trọng hiển thị và phân biệt chúng với sở thích phong cách. Đầu ra hữu ích có thể là một đoạn đã chỉnh sửa giữ nguyên hành động, theo sau bởi giải thích ngắn khi được yêu cầu.
Định danh v2.3 của mô hình quan trọng khi so sánh với các bản Euryale trước: mô hình dùng nền tảng Llama 3.3 Instruct cùng công thức và thiết lập huấn luyện riêng. Ghi chú phát hành ngắn của tác giả cung cấp phạm vi đó, còn bản nháp tạo ra vẫn cần được kiểm tra về giọng yêu cầu, tính liên tục và tuân theo chỉ dẫn. Ghi chú không xác lập đầu vào thị giác, thực thi công cụ bên ngoài hay giai đoạn suy luận riêng có thể điều khiển.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn sao10k/l3.3-euryale-70b | 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 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[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá 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_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| 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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp 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.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
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 $0.0013 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0015 / 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 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 $0.0013 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "sao10k/l3.3-euryale-70b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='sao10k/l3.3-euryale-70b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='sao10k/l3.3-euryale-70b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra sao10k/l3.3-euryale-70b
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
sao10k/l3.3-euryale-70bEuryale v2.3 của Sao10K là bản tinh chỉnh Llama 3.3 70B Instruct cho văn bản hội thoại và sáng tạo. Tác giả chỉ định cách viết lời nhắc Llama 3 Instruct, dữ liệu huấn luyện hướng nhập vai và cấu hình công bố 131,072 vị trí.
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 3.3 Euryale 70B v2.3 là phiên bản Euryale của Sao10K được xây dựng trên Llama 3.3 70B Instruct. Tác giả xác định đây là bản kế nhiệm Euryale v2.2 và giữ riêng với Hanami-x1. Mô hình nhận chỉ dẫn bằng văn bản và hội thoại rồi tạo văn bản, với tư liệu nhập vai và chỉ dẫn sáng tạo trong công thức huấn luyện được công bố.
Cấu hình của tác giả có 80 lớp Transformer, 64 đầu attention truy vấn và tám đầu key/value. Số vị trí tối đa là 131,072, với cơ chế co giãn vị trí xoay Llama 3. Công thức huấn luyện dùng chuỗi 16,384 token. Đây là các thuộc tính khác nhau: độ dài chuỗi huấn luyện không cùng con số với số vị trí tối đa trong cấu hình mô hình công bố.
Nhà phát triển khuyến nghị định dạng Llama 3 Instruct và nhấn mạnh tầm quan trọng của lời nhắc hệ thống. Các thiết lập mẫu dùng temperature 1.1 và lấy mẫu xác suất tối thiểu 0.1. Đây là khuyến nghị của tác giả cho phiên bản này, không phải phong cách đầu ra cố định hay cam kết mọi ứng dụng đều cung cấp những điều khiển đó.
Với hội thoại nhân vật, cung cấp tính cách, bối cảnh cảnh truyện, quan hệ giữa những người nói và trao đổi mới nhất. Nêu phản hồi tiếp theo thuộc nhân vật nào và lượt cần kết thúc ở đâu. Chỉ dẫn hệ thống cụ thể có thể xác định giọng và các dữ kiện cần giữ, còn tin nhắn người dùng cung cấp sự kiện hoặc câu hỏi tiếp theo.
Với văn xuôi sáng tạo, cung cấp đoạn văn và chỉ rõ thay đổi mong muốn: viết tiếp, chỉnh giọng điệu hoặc làm rõ trao đổi giữa các nhân vật. Giữ các dữ kiện cảnh quan trọng hiển thị và phân biệt chúng với sở thích phong cách. Đầu ra hữu ích có thể là một đoạn đã chỉnh sửa giữ nguyên hành động, theo sau bởi giải thích ngắn khi được yêu cầu.
Định danh v2.3 của mô hình quan trọng khi so sánh với các bản Euryale trước: mô hình dùng nền tảng Llama 3.3 Instruct cùng công thức và thiết lập huấn luyện riêng. Ghi chú phát hành ngắn của tác giả cung cấp phạm vi đó, còn bản nháp tạo ra vẫn cần được kiểm tra về giọng yêu cầu, tính liên tục và tuân theo chỉ dẫn. Ghi chú không xác lập đầu vào thị giác, thực thi công cụ bên ngoài hay giai đoạn suy luận riêng có thể điều khiển.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn sao10k/l3.3-euryale-70b | 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 |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| 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
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
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 $0.0013 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0015 / 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 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 $0.0013 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "sao10k/l3.3-euryale-70b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'sao10k/l3.3-euryale-70b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'sao10k/l3.3-euryale-70b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot Ultra sao10k/l3.3-euryale-70b
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Continue a reluctant guide roleplay\n\nWrite only Ivo, an old mountain guide who distrusts the royal expedition. I control the expedition leader. The bridge is gone, Ivo knows a dangerous ridge path, and the leader says, 'You owe us a route.' Give Ivo two short replies with a physical gesture between them, then pause before the leader decides.Two in-character replies, one gesture and an open decision for the reader-controlled leader.Preserve the lost bridge and Ivo's distrust without writing the leader's response or resolving the journey.