Source: https://ailoot.ai/models/vi/unbiased-pareto-26-10/ Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/unbiased-pareto-26-10/ Language: vi # Pareto 26.10 [Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/unbiased-pareto-26-10/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/unbiased-pareto-26-10/facts.json) ## [Pareto 26.10](https://ailoot.ai/models/vi/unbiased-pareto-26-10/) `unbiased/pareto-26.10` UnbiasedVăn bảnĐầu vào 0,0016 US$ / 1KĐầu ra 0,0064 US$ / 1K Mô hình văn bản tổng hợp của Unbiased với ngữ cảnh 1 048 576 token để phân tích tập tài liệu lớn và chuẩn bị câu trả lời chi tiết. ### Cách Pareto 26.10 hoạt động Pareto 26.10 là bản ổn định của mô hình tổng hợp Unbiased. Cách tiếp cận cơ sở chọn nhiều mô hình hàng đầu và mô hình mở cho từng yêu cầu, rồi kết hợp kết quả thành một câu trả lời. Cơ chế này khác với việc chỉ chuyển câu hỏi đến một mô hình: người dùng làm việc với một Pareto và nhận kết quả chung. Thành phần tham gia có thể thay đổi, nên tên phiên bản không xác định danh sách mô hình cơ sở cố định. ### Làm việc với văn bản trong Ailoot API Trong Ailoot API, Pareto 26.10 nhận và trả văn bản. Cửa sổ ngữ cảnh kết nối là 1 048 576 token, chứa chỉ dẫn, lịch sử hội thoại, tài liệu được gửi và câu trả lời đang tạo. Siêu dữ liệu của mô hình nêu dung lượng câu trả lời tối đa 131 072 token; đây là mức trên, không phải độ dài bắt buộc của mỗi lần tạo. Nên đặt trước dung lượng kết quả và thứ tự các mục để làm việc có nội dung. Ngữ cảnh dài cho phép đối chiếu nhiều tài liệu trong một yêu cầu: yêu cầu kỹ thuật và phần triển khai, yêu cầu và biên bản thảo luận, nhiều phiên bản tài liệu. Gửi các đoạn gốc có tên rõ ràng và yêu cầu gắn kết luận với chúng. Ví dụ, lập bảng khác biệt, chỉ ra mâu thuẫn yêu cầu hoặc chuẩn bị kế hoạch thay đổi dựa trên toàn bộ tập tài liệu. Đây là cách đặt tác vụ văn bản; quyền truy cập tệp hay hệ thống ngoài do ứng dụng quyết định. ### Xây dựng yêu cầu làm việc Khi phân tích mã, thêm các hàm liên quan, hành vi mong đợi và lỗi quan sát được. Yêu cầu giải thích quan hệ giữa chúng trước, rồi đề xuất thay đổi cục bộ và cách kiểm tra. Khi nghiên cứu tài liệu cung cấp, đặt câu hỏi, liệt kê nguồn trong yêu cầu và xác định nhận định nào cần chỉ đến đoạn tương ứng. Khi chuẩn bị tài liệu, nêu người đọc, mục đích, mục bắt buộc và tiêu chí chấp nhận. Kết nối văn bản có các phương thức Messages, Responses, Chat Completions và giao diện văn bản generateContent. Chọn định dạng giúp tích hợp vào ứng dụng khách hiện có, nhưng bản thân nó không bổ sung đọc ảnh, tìm kiếm web hay thực thi lệnh. Mã, kế hoạch và khuyến nghị nhận được vẫn là kết quả tạo văn bản cho đến khi ứng dụng thực hiện hành động tiếp theo. ### Phiên bản để chọn nhất quán Mã `unbiased/pareto-26.10` chọn đúng bản 26.10. Điều này hữu ích khi cần ghim mô hình trong cấu hình ứng dụng hoặc so sánh kết quả một phiên bản trên bộ tác vụ riêng. Bản 26.9 tồn tại riêng và có cửa sổ ngữ cảnh riêng. ### Có sẵn qua Ailoot API Đầu vào `text` Đầu ra `text` Ngữ cảnh Không nêu trong danh mục Độ dài câu trả lời tối đa Không nêu trong danh mục Đầu vào 0,0016 US$ */ 1K* Đầu ra 0,0064 US$ */ 1K* Đọc bộ nhớ đệm ≈0,00006 US$ */ 1K* Đầu vào `text` Đầu ra `text` Ngữ cảnh Không nêu trong danh mục Độ dài câu trả lời tối đa Không nêu trong danh mục Đầu vào 0,0016 US$ */ 1K* Đầu ra 0,0064 US$ */ 1K* Đọc bộ nhớ đệm ≈0,00006 US$ */ 1K* Đầu vào `text` Đầu ra `text` Ngữ cảnh Không nêu trong danh mục Độ dài câu trả lời tối đa Không nêu trong danh mục Đầu vào 0,0016 US$ */ 1K* Đầu ra 0,0064 US$ */ 1K* Đọc bộ nhớ đệm ≈0,00006 US$ */ 1K* Đầu vào `text` Đầu ra `text` Ngữ cảnh Không nêu trong danh mục Độ dài câu trả lời tối đa Không nêu trong danh mục Đầu vào 0,0016 US$ */ 1K* Đầu ra 0,0064 US$ */ 1K* Đọc bộ nhớ đệm ≈0,00006 US$ */ 1K* `unbiased/pareto-26.10` · JSON ``` {"about":"### Cách Pareto 26.10 hoạt động\n\nPareto 26.10 là bản ổn định của mô hình tổng hợp Unbiased. Cách tiếp cận cơ sở chọn nhiều mô hình hàng đầu và mô hình mở cho từng yêu cầu, rồi kết hợp kết quả thành một câu trả lời. Cơ chế này khác với việc chỉ chuyển câu hỏi đến một mô hình: người dùng làm việc với một Pareto và nhận kết quả chung. Thành phần tham gia có thể thay đổi, nên tên phiên bản không xác định danh sách mô hình cơ sở cố định.\n\n### Làm việc với văn bản trong Ailoot API\n\nTrong Ailoot API, Pareto 26.10 nhận và trả văn bản. Cửa sổ ngữ cảnh kết nối là 1 048 576 token, chứa chỉ dẫn, lịch sử hội thoại, tài liệu được gửi và câu trả lời đang tạo. Siêu dữ liệu của mô hình nêu dung lượng câu trả lời tối đa 131 072 token; đây là mức trên, không phải độ dài bắt buộc của mỗi lần tạo. Nên đặt trước dung lượng kết quả và thứ tự các mục để làm việc có nội dung.\n\nNgữ cảnh dài cho phép đối chiếu nhiều tài liệu trong một yêu cầu: yêu cầu kỹ thuật và phần triển khai, yêu cầu và biên bản thảo luận, nhiều phiên bản tài liệu. Gửi các đoạn gốc có tên rõ ràng và yêu cầu gắn kết luận với chúng. Ví dụ, lập bảng khác biệt, chỉ ra mâu thuẫn yêu cầu hoặc chuẩn bị kế hoạch thay đổi dựa trên toàn bộ tập tài liệu. Đây là cách đặt tác vụ văn bản; quyền truy cập tệp hay hệ thống ngoài do ứng dụng quyết định.\n\n### Xây dựng yêu cầu làm việc\n\nKhi phân tích mã, thêm các hàm liên quan, hành vi mong đợi và lỗi quan sát được. Yêu cầu giải thích quan hệ giữa chúng trước, rồi đề xuất thay đổi cục bộ và cách kiểm tra. Khi nghiên cứu tài liệu cung cấp, đặt câu hỏi, liệt kê nguồn trong yêu cầu và xác định nhận định nào cần chỉ đến đoạn tương ứng. Khi chuẩn bị tài liệu, nêu người đọc, mục đích, mục bắt buộc và tiêu chí chấp nhận.\n\nKết nối văn bản có các phương thức Messages, Responses, Chat Completions và giao diện văn bản generateContent. Chọn định dạng giúp tích hợp vào ứng dụng khách hiện có, nhưng bản thân nó không bổ sung đọc ảnh, tìm kiếm web hay thực thi lệnh. Mã, kế hoạch và khuyến nghị nhận được vẫn là kết quả tạo văn bản cho đến khi ứng dụng thực hiện hành động tiếp theo.\n\n### Phiên bản để chọn nhất quán\n\nMã `unbiased/pareto-26.10` chọn đúng bản 26.10. Điều này hữu ích khi cần ghim mô hình trong cấu hình ứng dụng hoặc so sánh kết quả một phiên bản trên bộ tác vụ riêng. Bản 26.9 tồn tại riêng và có cửa sổ ngữ cảnh riêng.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Unbiased","canonical_model":"unbiased/pareto-26.10","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"unbiased/pareto-26.10","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.06,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":1.6,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":6.4,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/unbiased/pareto-26.10:generateContent","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"unbiased/pareto-26.10","request_model_id":"unbiased/pareto-26.10","route_label":"Ultra"}],"name":"Pareto 26.10","price":{"in":1.6,"in_label":null,"out":6.4,"out_label":null,"sort_in":1.6,"sort_out":6.4,"varies":false},"public_id":"unbiased/pareto-26.10","short":"Mô hình văn bản tổng hợp của Unbiased với ngữ cảnh 1 048 576 token để phân tích tập tài liệu lớn và chuẩn bị câu trả lời chi tiết."} ``` ## Câu hỏi Làm sao chọn mô hình cho tác vụ của tôi? Trước tiên xác định đầu vào và đầu ra cần thiết: văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video. Sau đó so sánh phương thức API tương thích, ID mô hình chính xác hoặc mô hình đích hiện tại của bí danh, giá và đơn vị tính phí. GET /v1/models miễn phí và liệt kê các mô hình mà khóa của bạn có thể truy cập. Mỗi mô hình có hỗ trợ mọi phương thức API và loại nội dung không? Dùng các phương thức API và loại đầu vào, đầu ra được liệt kê trên thẻ mô hình. Việc hỗ trợ văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video phụ thuộc vào mô hình và phương thức đã chọn; xem ví dụ yêu cầu trước khi gửi dữ liệu. ID mô hình khác bí danh như thế nào? ID chính xác chỉ một mô hình cụ thể. Bí danh trỏ đến một mô hình và mô hình đích có thể thay đổi. Kiểm tra mô hình đích hiện tại của bí danh trong danh mục; dùng ID chính xác khi tích hợp cần một mô hình cụ thể. Làm sao so sánh giá trước khi gửi yêu cầu? Xem giá và đơn vị tính phí của phương thức API đã chọn trên thẻ mô hình. So sánh cùng đơn vị và loại đầu vào, đầu ra; lịch sử yêu cầu hiển thị mức sử dụng thực tế và số tiền đã trừ. Thuê bao mang lại gì? Giảm giá mua token cho nhu cầu thường xuyên. Chọn gói theo khối lượng yêu cầu; điều khoản và giá thuê bao hiển thị khi đăng ký. Làm sao áp dụng mã giảm đến 50%? Nhập mã khuyến mãi khi mua token. Tổng tiền được tính lại theo điều kiện chương trình; mức giảm hiển thị trước khi thanh toán. ## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục. Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng. Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.