Pareto

Цена

Цена пока не опубликована

Без опубликованного тарифа стоимость запроса неизвестна.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Pareto. Разработчик: unbiased. Входные данные: текст, изображения. Результат: текст. Назначение: текстовый диалог, понимание изображений. Контекстное окно: 262 144 токенов.

Релиз

Дата не указана

Ограничения перед запуском

Возможности исходной модели и операции, подключённые в Kvantora, могут различаться. Ниже отдельно указаны доступность API и принимаемые параметры. Ответ модели нужно проверять на вашей задаче.

Характеристики

Тип модели

Текст

Вход модели

Текст, Изображения

Выход модели

Текст

Контекстное окно

262 144 токенов

Максимальный ответ

131 072 токенов

Операции в каталоге

Текстовый диалог, Понимание изображений

Доступны через Kvantora

Запуск операций сейчас закрыт

Заявленные возможности модели

Понимание изображений, Вызов инструментов

Независимые оценки и источники

Для этой версии пока нет сопоставленной проверенной оценки. Результаты других версий сюда не переносятся.

Результат бенчмарка относится к его методике и версии модели. Он не гарантирует качество ответа, скорость или доступность конкретного запроса в Kvantora.

Подключение

Пример подключения доступен. Запуск этой модели пока недоступен. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "unbiased/pareto",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))

Похожие модели

Загружаем похожие модели…