एक API के ज़रिए कॉल करें: Abliterated Model Large। 1M-टोकन संदर्भ विंडो, स्ट्रीमिंग और प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण। Muapi playground में मुफ़्त आज़माएँ।
एक API के ज़रिए कॉल करें: Abliterated Model Large। 1M-टोकन संदर्भ विंडो, स्ट्रीमिंग और प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण। Muapi playground में मुफ़्त आज़माएँ।
इस मॉडल के बारे में
Abliterated Model Large is a large text reasoning model के साथ a 1M-token संदर्भ विंडो और टूल कॉलिंग का समर्थन, modified के साथ abliteration to reduce refusal behavior. Muapi exposes it through a single REST endpoint के साथ async polling और Server-Sent Events streaming, so you can drop it into chat apps, agents और workflows without hosting GPUs. यह इनके लिए सबसे उपयुक्त है: large-context reasoning और tool-using agents. मूल्य प्रति टोकन है: $6/M इनपुट टोकन और $10/M output tokens, के साथ no subscription. यह भी देखें: Abliterated Model, Abliterated Model Large V2. पूरी सूची देखें: Abliterated Model API पेज पर या abliterated LLM API हब पर; संबंधित परिवार: GLM Abliterated API और Gemma Abliterated API. 'Abliterated' और 'derestricted' ऐसे बदलावों का वर्णन करते हैं जो मॉडल की इनकार करने की प्रवृत्ति घटाते हैं। They do not guarantee unrestricted output, और you remain responsible for complying के साथ applicable laws और the Muapi terms of use.
लागत विश्लेषण
| प्रदाता | लागत | टिप्पणियाँ |
|---|---|---|
| muapiapp | $6/M input tokens and $10/M output tokens | Pay-per-token, billed on actual usage के साथ a small minimum reserved up front. |
| Fal.ai | उपलब्ध नहीं है | Abliterated Model Large को होस्ट किए गए endpoint के रूप में उपलब्ध नहीं कराया जाता। |
| Replicate | उपलब्ध नहीं है | Abliterated Model Large को होस्ट किए गए endpoint के रूप में उपलब्ध नहीं कराया जाता। |
Pay-per-token, billed on actual usage के साथ a small minimum reserved up front.
Abliterated Model Large को होस्ट किए गए endpoint के रूप में उपलब्ध नहीं कराया जाता।
Abliterated Model Large को होस्ट किए गए endpoint के रूप में उपलब्ध नहीं कराया जाता।
** प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण का अनुमान समान मॉडल आर्किटेक्चर और उपयोग स्तरों के आधार पर लगाया जाता है।
कॉन्फ़िगरेशन स्कीमा
| पैरामीटर | प्रकार | विवरण | डिफ़ॉल्ट |
|---|---|---|---|
| संकेत | string | . | Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points. |
| सिस्टम प्रॉम्प्ट | string | , . | You are a concise, direct assistant. |
| अधिकतम टोकन | integer | Optional maximum number of tokens to generate. | 8192 |
.
Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points., .
You are a concise, direct assistant.Optional maximum number of tokens to generate.
8192डेवलपर दस्तावेज़ीकरण
API key पाएँ: अपने Muapi डैशबोर्ड में key बनाएँ।
प्रॉम्प्ट भेजें: prompt (साथ में वैकल्पिक system_prompt और max_tokens, अधिकतम 32768) को भेजें /api/v1/abliterated-model-large.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model-large \
-H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'
status के completed होने तक GET /api/v1/predictions/{request_id}/result को पोल करें, या यहाँ से टोकन लाइव स्ट्रीम करें: /api/v1/abliterated-model-large/stream.curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model-large/stream \
-H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'
outputs में लौटता है। शुल्क वास्तव में उपयोग किए गए टोकन की संख्या के आधार पर लगता है।अक्सर पूछा जाता है
Abliterated Model Large is a large text reasoning model के साथ a 1M-token संदर्भ विंडो और टूल कॉलिंग का समर्थन, modified के साथ abliteration to reduce refusal behavior.
Abliterated or derestricted models are जिसे इनकार की प्रवृत्ति कम करने के लिए संशोधित किया गया है। This lowers, but does not eliminate, refusals और does not guarantee unrestricted output.
शुल्क प्रति टोकन है: $6/M इनपुट टोकन और $10/M output tokens. A small minimum is reserved when the request starts और reconciled to actual usage.
हाँ। टोकन को यहाँ से लाइव स्ट्रीम करें: `/api/v1/abliterated-model-large/stream` Server-Sent Events का उपयोग करके, या async endpoint को पोल करें।
The संदर्भ विंडो is about 1M tokens. Prompt और output together must fit inside it; `max_tokens` की अधिकतम सीमा 32768. The endpoint accepts text input only.
No. Abliterated models are less likely to refuse, but behavior varies by prompt और quality can differ from the base model. Evaluate it for your use case और follow applicable laws.