Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/inclusionai-ling-3-1-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/inclusionai-ling-3-1-flash/
Language: zh-hant-tw

# inclusionAI: Ling 3.1 Flash

[Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/inclusionai-ling-3-1-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/inclusionai-ling-3-1-flash/facts.json)

## [inclusionAI: Ling 3.1 Flash](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/inclusionai-ling-3-1-flash/)

Ling 3.1 Flash 是 inclusionAI 用於辦公工作、長時間軟體開發與複雜代理的混合推理模型。其稀疏 560B 參數架構每個 token 啟用約 25B 參數，支援多步規劃、工具互動，以及根據中間結果修訂。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/inclusionai-ling-3-1-flash/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/inclusionai-ling-3-1-flash/#method-1)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

Ling 3.1 Flash 是 inclusionAI 的混合推理語言模型，適合包含多個階段、而非單次簡短回答的任務。開發商將其定位於日常辦公工作、長時間軟體工程與複雜代理流程。它採用混合專家架構，總參數約 560B，每個 token 啟用約 25B，在大型模型容量與較少的啟用運算量之間取得平衡。

其核心設計目標是維持任務狀態，並在較長工作中修正方向。在連接工具的流程中，模型可規劃多個步驟、解讀中間結果，並在證據改變時修訂下一步。提供精確目標、可用資料與完成定義。例如：「檢視這些事件筆記，找出尚未釐清的原因，並產生依優先順序排列的調查計畫。每項行動都列出判斷是否有效所需的證據。」這能將模糊請求轉為可檢查、可延續的成果。

辦公工作的實用輸入包含來源筆記、從文件擷取的文字、欄位定義清楚的表格，以及報告的預期讀者。說明期間、單位與比較基準。要求管理簡報、報告大綱或重要變化說明等書面成果。例如：「只使用這些季度表格，說明最大的變化，區分觀察值與假設，並撰寫簡報，在結尾列出待解問題。」輸入應保留來源標籤，讓產生的主張能追溯至正確資料。

軟體開發方面，開發商強調跨語言重構、效能最佳化，以及分析程式碼庫中經常使用的部分。以文字提供相關檔案、須保留的行為、相依套件版本，以及失敗輸出或量測資料。實用請求應要求建議修改與評估所需檢查：「重構這個剖析器，同時保留文件所述的輸出格式。說明受影響行為、顯示修訂程式碼，並列出能揭露回歸問題的案例。」效能工作應提供實際效能剖析或時間資料，要求每項建議對應量測到的瓶頸。

專業分析應先蒐集相關規則、定義與證據，再要求建議。Ling 3.1 Flash 的用途包括綜合分散資訊、解讀指標與形成行動建議。要求比較時，應列出假設與仍需取得的資訊，而非無依據的裁定。例如提供數個專案提案，要求以相同準則撰寫決策備忘錄，將有來源支持的觀察與推論後果分開。證據衝突時，要求列出衝突段落，以及可解決衝突的問題。

開發商區分模型 1M token 上下文上限，與官方服務目前開放的 256K 上下文。這些數字描述不同界線。應依適用視窗整理工作資料，並為回覆預留空間；模型層級上限不代表每個介面都接受該輸入量。大型任務應將目標、已完成決策、待解問題與來源參考一併保留。以明確邊界區分文件與程式碼，避免待分析資料被誤認為應遵循的指示。

連接工具的任務應準備清楚的工具說明、預期引數與有用的結果記錄。將實際結果回饋至對話，讓下一個提議建立在觀察之上。要求模型說明傳回結果改變了什麼，以及仍缺少哪些證據。模型面向代理的設計支援這種規劃與回饋模式；周邊應用程式則執行工具步驟並保存結果。指令、程式碼修改或報告若能明確標示為建議、已執行且有記錄，或仍待驗證，會更實用。

Ling 3.1 Flash 屬於語言模型產品線；另有 Ling 3.0 Flash VL，是開發商的視覺模型。此文字任務應準備文字來源內容，並保留其結構、標籤與來源脈絡。指定輸出語言與形式，例如精簡備忘錄、發現事項表格、修補說明或編號計畫。要求模型標示缺漏資訊，並依原始限制核對所需成果。長流程仍須檢查中間結果，否則早期的錯誤假設可能被帶入後續推理，再潤飾成看似可信的最終報告。

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `inclusionai/ling-3.1-flash`

[`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=chat)

inclusionAI /`inclusionai/ling-3.1-flash`

### 入門

Ling 3.1 Flash 是 inclusionAI 用於辦公工作、長時間軟體開發與複雜代理的混合推理模型。其稀疏 560B 參數架構每個 token 啟用約 25B 參數，支援多步規劃、工具互動，以及根據中間結果修訂。

接受的輸入

文字

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`

輸出

`text`

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 inclusionai/ling-3.1-flash | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 文字對話 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`messages` | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
| 參數`file_material` | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`control_scope` | 規格文字對話；stream 是布林值，預設為 false。 |
| 參數`output_modalities` | 規格text |
| 參數`hosted_operations` | 規格false |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格null |

方法別名： `/chat/completions`

生命週期： `synchronous_or_streamed`

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0006** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0018** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.00012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0006** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0018** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.00012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"inclusionai/ling-3.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
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="inclusionai/ling-3.1-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`choices[].index` | 類型integer |
| 欄位`choices[].message.content` | 類型string\|null |
| 欄位`choices[].message.tool_calls` | 類型tool\_call\[\] |
| 欄位`choices[].message.reasoning_content` | 類型string |
| 欄位`choices[].message.reasoning_details` | 類型object\|array |
| 欄位`choices[].finish_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `inclusionai/ling-3.1-flash`

[`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=messages)

inclusionAI /`inclusionai/ling-3.1-flash`

### 入門

Ling 3.1 Flash 是 inclusionAI 用於辦公工作、長時間軟體開發與複雜代理的混合推理模型。其稀疏 560B 參數架構每個 token 啟用約 25B 參數，支援多步規劃、工具互動，以及根據中間結果修訂。

接受的輸入

文字

結果

json · sse

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`

輸出

`json`, `sse`

輸出格式

JSON 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 inclusionai/ling-3.1-flash | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF-8 文字

`messages[].content 字串`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`text_file_material` | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |

生命週期： `synchronous_or_streamed`

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0006** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0018** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.00012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0006** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0018** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.00012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果

```json
{
  "model": "inclusionai/ling-3.1-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'inclusionai/ling-3.1-flash', '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
```

```python
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': 'inclusionai/ling-3.1-flash', '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))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`content[]` | 類型text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 欄位`stop_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`inclusionai/ling-3.1-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=inclusionai%2Fling-3.1-flash&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fling-3.1-flash&fmt=messages)

FAQ · inclusionAI: Ling 3.1 Flash

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `text` → `json`, `sse`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

適用哪些限制？

`POST /v1/chat/completions` · `inclusionai/ling-3.1-flash`: `messages.min_items`: `1`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

## 公司及其專案組合

公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。

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訂閱

為定期請求選擇優惠方案。

最高 50% 折扣碼

購買時輸入代碼，價格依活動重算。

歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

[選擇訂閱](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/subscriptions/) · [查看模型價格](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/)

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網站文件

串接前可閱讀正式服務條款、授權合約與資料處理政策。

[申請經銷授權](mailto:support@ailoot.ai) · [正式服務條款與授權合約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=zh-hant-tw)

## Ailoot · 公司及其專案組合





Ailoot以累積的營運經驗、廣大的客戶群、穩定的服務及持續的KPI管理為基礎。





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Ailoot將這些營運經驗用於API存取，讓客戶的產品、代理、應用程式及自動化流程使用AI功能。