Fugu Ultra v1.1 EmpirioLabs पर उपलब्ध है। यह मुश्किल तर्क, कोडिंग और अनुसंधान कार्यों के लिए साकाना एआई का अद्यतन बहु एजेंट कंडक्टर है। एक अनुरोध विशेषज्ञ एजेंटों के गहरे पूल को समन्वयित करता है और एक उत्तर के रूप में अपने संयुक्त काम को वापस करता है।
क्या v1.1 में बदल गया
फ्यूगु अल्ट्रा v1.1 एक अलग जोड़ता है अधिकतम सबसे कठिन समस्याओं के लिए तर्क स्तर। The The Atheth उच्च स्तर संतुलन गति और प्रदर्शन, उच्च जटिल समस्याओं के लिए गहरी तर्क प्रदान करता है, और अधिकतम विशिष्ट अधिकतम स्तर है। तर्क हमेशा पर रहता है।
संस्करण ids EmpirioLabs पर स्पष्ट हैं। उपयोग Token. नए मॉडल के लिए और Token. मूल रिलीज के लिए। मौजूदा एकीकरण जो भेजते हैं फुगु-अल्ट्रा v1.0 तक पिन किया गया, इसलिए v1.1 को अपनाने के बजाय एक जानबूझकर मॉडल परिवर्तन है।
Fugu Ultra v1.1.
OpenAI-compatible चैट समापन बिंदु और सेट का उपयोग करें मॉडल सेवा मेरे Token.:
कर्ल https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completionsवही मॉडल भी प्रतिक्रियाओं, संदेश और गूगल संगत सामग्री पीढ़ी के समापन बिंदुओं के माध्यम से काम करता है। आउटपुट सीमा कम से कम 16 टोकन होना चाहिए, और जटिल संकेत उदार ग्राहक टाइमआउट से लाभ उठाते हैं।
क्षमता के साथ निर्माण
फुगु अल्ट्रा v1.1 एक 1M टोकन संदर्भ विंडो के भीतर पाठ और छवि इनपुट स्वीकार करता है। यह फंक्शन कॉलिंग, सख्त जेएसओएन स्कीमा संरचित आउटपुट और बिल्ट-इन वेब सर्च का समर्थन करता है। जब प्रतिक्रिया उन्हें प्रदान करती है तो वेब खोज सूत्रों को उद्धृत कर सकती है।
मॉडल उत्तर देने से पहले ऑर्केस्ट्रेशन करता है, इसलिए अनुरोध कुछ ही मिनटों में कुछ सेकंड से लेकर कुछ मिनट तक ले जा सकता है। स्ट्रीमिंग अनुरोध खुला रहता है, लेकिन जवाब तब दिया जाता है जब ऑर्केस्ट्रेशन टोकन के बजाय टोकन समाप्त होता है।
मूल्य निर्धारण और बिलिंग
Fugu Ultra v1.1 का उपयोग करता है pay-as-you-go, रियायती कैश इनपुट के साथ संदर्भ-स्तरीय टोकन मूल्य निर्धारण। बिलिंग में विशेषज्ञ एजेंट पूल द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रॉम्प्ट, फाइनल उत्तर और ऑर्केस्ट्रेशन टोकन शामिल हैं। बड़े संदर्भ उच्च संदर्भ स्तर का उपयोग करते हैं। लाइव देखें Fugu Ultra v1.1 मॉडल पृष्ठ तथा मूल्य निर्धारण पृष्ठ वर्तमान दरों के लिए।
निर्माण शुरू करें
Fugu Ultra v1.1 खेल का मैदानपढ़ना एपीआई दस्तावेज़ीकरण, या दोनों संस्करणों में तुलना मॉडल कैटलॉग।.
प्रकटीकरण: यह लेख एआई सहायता के साथ लिखा गया था और EmpirioLabs AI द्वारा समीक्षा की गई थी।.
