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Sao10K: Llama 3 8B Lunaris
sao10k/l3-lunaris-8bSao10K: Llama 3 8B Lunaris अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Sao10K: Llama 3 8B Lunaris एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 91% कम है।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000228 है।
Sao10K: Llama 3 8B Lunaris के बारे में
Sao10K: Llama 3 8B Lunaris, Sao10K की एक टेक्स्ट मॉडल है, जो सामुदायिक फाइन-ट्यून और मर्ज के लिए जाना जाने वाला प्रोवाइडर है। यह Llama 3 पर आधारित है और, जैसा कि प्रोवाइडर इसे वर्णित करता है, यह कई मॉडलों का एक रणनीतिक मर्ज है जिसका उद्देश्य रचनात्मकता को बेहतर तर्क और सामान्य ज्ञान के साथ संतुलित करना है। प्रोवाइडर इसे एक बहुमुखी जनरलिस्ट और रोलप्लेइंग मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है, इसलिए यह सीधे-सादे इंस्ट्रक्शन फॉलोअर और कैरेक्टर-संचालित, रचनात्मक बातचीत के लिए ट्यून किए गए मॉडल के बीच कहीं स्थित है।
मॉडल टेक्स्ट लेता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 8192 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 7372 टोकन है, इसलिए एक ही अनुरोध में लंबी जनरेशन संभव है, बशर्ते प्रॉम्प्ट और कम्पलीशन मिलकर कॉन्टेक्स्ट सीमा के भीतर रहें। इसका नॉलेज कटऑफ 2023-12-31 है, जिसका अर्थ है कि उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ मॉडल ने प्रशिक्षण के दौरान जो सीखा, उससे बाहर है। यहाँ कोई इमेज, ऑडियो या अन्य इनपुट मोडैलिटी नहीं है; सब कुछ सादा टेक्स्ट है।
ये विशेषताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। रोलप्ले और कैरेक्टर-संचालित चैट स्पष्ट रूप से उपयुक्त हैं, क्योंकि प्रोवाइडर का अपना विवरण और मॉडल का रचनात्मकता पर जोर ऐसा ही बताता है। यही गुण रचनात्मक लेखन, ब्रेनस्टॉर्मिंग और डायलॉग जनरेशन के लिए भी उपयुक्त हैं, जहाँ विविधता कठोर तथ्यात्मक सटीकता से अधिक मायने रखती है। चूँकि इसे बेहतर तर्क और सामान्य ज्ञान वाला जनरलिस्ट भी बताया गया है, यह अपने नॉलेज कटऑफ के भीतर रोज़मर्रा के असिस्टेंट-शैली कार्यों, सारांशीकरण, रीराइटिंग और प्रश्नोत्तर को संभाल सकता है। चैट उत्पाद, इंटरैक्टिव फिक्शन या कंटेंट ड्राफ्टिंग टूल बनाने वाले डेवलपर्स इसे जनरेशन इंजन के रूप में उपयोग कर सकते हैं, यह ध्यान में रखते हुए कि एक 8B मॉडल कठिन तर्क या लंबे, जटिल निर्देशों पर बड़े मॉडलों की बराबरी नहीं करेगा।
आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "sao10k/l3-lunaris-8b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट बेस URL और मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं। मॉडल अनुरोध पैरामीटर के एक विस्तृत सेट का समर्थन करता है: frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k, top_logprobs और top_p। यह मिश्रण मानक OpenAI-शैली के सैंपलिंग नियंत्रणों और सामुदायिक फाइन-ट्यून में सामान्य अतिरिक्त विकल्पों जैसे min_p, top_k और repetition_penalty, दोनों को कवर करता है, साथ ही उत्तर के स्वरूप को सीमित करने के लिए structured_outputs और response_format भी। seed पैरामीटर पुनरुत्पादकता में मदद करता है, और logprobs के साथ top_logprobs टोकन-स्तरीय प्रायिकताओं में दृश्यता देते हैं।
मुख्य सीमाएँ ऊपर दिए गए तथ्यों से निकलती हैं। 8192 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो मामूली है, इसलिए बहुत लंबे दस्तावेज़ों, बड़े कोडबेस या विस्तारित मल्टी-टर्न इतिहास को ट्रंकेशन या सारांशीकरण की आवश्यकता होगी। 2023-12-31 का नॉलेज कटऑफ का अर्थ है कि हाल की घटनाएँ कवर नहीं हैं। और एक 8B मॉडल के रूप में, यह तब उचित विकल्प है जब आप छोटे पैमाने पर रचनात्मक, चरित्रपूर्ण टेक्स्ट चाहते हैं, लेकिन गहरे तर्क, बहुत लंबे कॉन्टेक्स्ट या व्यापकतम सामान्य ज्ञान की माँग करने वाले कार्यों के लिए, एक बड़ा मॉडल संभवतः बेहतर फिट है।
Sao10K: Llama 3 8B Lunaris API कैसे कॉल करें
- अपने dashboard में API key बनाएं।
- अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
- baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "sao10k/l3-lunaris-8b" पर सेट करें।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "sao10k/l3-lunaris-8b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 8,192
- अधिकतम आउटपुट
- 7,372
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
- Knowledge cutoff
- 2023-12-31
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Sao10K: Llama 3 8B Lunaris: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Sao10K: Llama 3 8B Lunaris API की कीमत कितनी है?
- Sao10K: Llama 3 8B Lunaris की कीमत इनपुट $0.14 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Sao10K: Llama 3 8B Lunaris की context window कितनी है?
- Sao10K: Llama 3 8B Lunaris हर request में 8,192 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 7,372 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Sao10K: Llama 3 8B Lunaris क्या कर सकता है?
- Sao10K: Llama 3 8B Lunaris text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह structured JSON output सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Sao10K: Llama 3 8B Lunaris कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "sao10k/l3-lunaris-8b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Sao10K: Llama 3 8B Lunaris के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Google: Gemma 3 4B, inclusionAI: Ling 3.0 Flash, OpenAI: gpt-oss-20b। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Sao10K: Llama 3 8B Lunaris कम्युनिटी
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