
1M टोकन तक टेक्स्ट, JSON, छवियों, वीडियो और ऑडियो के बारे में yes/no, पसंद, स्कोर और टूल प्रश्नों का उत्तर देता है, और बता सकता है कि इनपुट में उत्तर की कमी कब है।
1M टोकन तक टेक्स्ट, JSON, छवियों, वीडियो और ऑडियो के बारे में yes/no, पसंद, स्कोर और टूल प्रश्नों का उत्तर देता है, और बता सकता है कि इनपुट में उत्तर की कमी कब है।
POST को एक राज्य और टाइप किए गए प्रश्न भेजें /v1/decisions. उत्तर एक विश्वास मूल्य के साथ संभावनाएं हैं; कोई पाठ उत्पन्न नहीं होता है। केवल इनपुट टोकन पर बिल किया जाता है।
इस नाम से भी जाना जाता है EmpirioLabs Aplomb 1
aplomb-1/v1/decisionsPOST/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/aplomb-1:generateContentaplombempiriolabs/aplomb-1empiriolabs/aplombEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
Aplomb 1 POST /v1/decisions से आपकी सामग्री के बारे में प्रश्नों के उत्तर देता है। सामग्री को state में और अपने प्रश्न questions में model id aplomb-1 के साथ भेजें। हर उत्तर जनरेट किए गए टेक्स्ट के बजाय प्रायिकताएँ और एक कॉन्फिडेंस मान लौटाता है। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "aplomb-1",
"state": "I was charged twice for my subscription this month. Please refund the duplicate charge today.",
"questions": {
"is_urgent": {"type": "noul", "instructions": "Does the customer need a resolution today?"},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this message?",
"criteria": {"billing": null, "technical": null, "sales": null}
}
}
}'import requests
response = requests.post(
"https://api.empiriolabs.ai/v1/decisions",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
json={
"model": "aplomb-1",
"state": "I was charged twice for my subscription this month. Please refund the duplicate charge today.",
"questions": {
"is_urgent": {"type": "noul", "instructions": "Does the customer need a resolution today?"},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this message?",
"criteria": {"billing": None, "technical": None, "sales": None},
},
},
},
)
answers = response.json()["answers"]
print(answers["is_urgent"]["noul"], answers["department"]["choice"])EmpirioLabs पर Aplomb 1 API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| long_context | enum | fast | fast, full | 131,072 टोकन से अधिक समय तक एक राज्य कैसे पढ़ा जाता है: सेकंड में तेज (डिफ़ॉल्ट) उत्तर, हर टोकन को पूरा पढ़ता है। छोटे राज्यों को हमेशा पूरा पढ़ा जाता है। |
अनुरोध state में सामग्री भेजें (एक स्ट्रिंग, एक JSON ऑब्जेक्ट, या एक सरणी) और questions से POST /v1/decisions में 1 से 128 प्रश्न। प्रत्येक प्रश्न का उत्तर अपने आप दिया जाता है, संभावनाओं और एक विश्वास मूल्य के साथ। कोई पाठ उत्पन्न नहीं होता है। प्रश्न प्रकार - noul: हाँ या नहीं, हाँ की संभावना के साथ उत्तर दिया गया। - choice: 2 से 255 विकल्पों में से एक, चुने हुए विकल्प और पूर्ण वितरण के साथ उत्तर दिया गया। - score: 2 से 10 ऑर्डर किए गए स्तर, अपेक्षित स्तर और वितरण के साथ उत्तर दिए गए। - tool: 1 से 254 फ़ंक्शन टूल में से कौन सा कॉल करना है, इसके एनम और बूलियन तर्कों पर वितरण के साथ। राज्य में नहीं मॉडल को यह कहने के लिए noul, choice या questions 0__ प्रश्न में "abstain": true जोड़ें कि राज्य में उत्तर नहीं है। उत्तर में तब questions 1__, उस परिणाम की संभावना शामिल है, और बाकी उत्तर मानता है कि राज्य में यह शामिल है। सीमाएं - राज्य और सबसे लंबा प्रश्न: 1,000,000 टोकन तक। - प्रति अनुरोध अधिकतम 512 मूल्यांकन किए गए प्रश्न। एक उपकरण प्रश्न को एक प्लस एक प्रति एनम या बूलियन तर्क के रूप में गिना जाता है। - मीडिया: 16 छवियों तक (20 एमबी प्रत्येक), 8 ऑडियो क्लिप (25 एमबी और 10 मिनट प्रत्येक) और 4 वीडियो (100 एमबी और 10 मिनट प्रत्येक), सार्वजनिक HTTPS URL या इनलाइन बेस 64 के रूप में। निर्णय सूचकांक आधिकारिक निर्णय सूचकांक 0.2.1 किट (5 अक्टूबर, 2026) के हमारे रन पर, Aplomb 1 ने पांच क्षेत्रों में 38 सार्वजनिक बेंचमार्क में 44.86 स्कोर किया है, जिसमें सभी 150,317 स्कोरेबल अनुरोधों का उत्तर दिया गया है। यह प्रकाशित बोर्ड पर कोई प्रविष्टि नहीं है। Aplomb 1 के प्रशिक्षण डेटा में विनोग्रांडे और कॉन्ट्रैक्टएनएलआई के सार्वजनिक ट्रेन विभाजन शामिल थे, जो सूचकांक में 38 बेंचमार्क में से दो थे। हम पूरी तरह से सत्यापित नहीं कर सके कि इंडेक्स आइटम को शुरुआती प्रशिक्षण डेटा से बाहर रखा गया था। अन्य मॉडलों के साथ तुलना [लॉन्च पोस्ट](questions 2__) में है। बिलिंग केवल इनपुट टोकन: प्रति अनुरोध एक बार राज्य, प्रत्येक प्रश्न का अपना पाठ और प्रत्येक मीडिया आइटम के टोकन। आउटपुट हमेशा शून्य होता है।
EmpirioLabs पर Aplomb 1 का बिल उपयोग के अनुसार बनता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Aplomb 1 1M टोकन की context window समर्थित करता है।
हां। Aplomb 1 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id aplomb-1 रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Aplomb 1 को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।