Abliterated Model Large V2: AI Large Language Models

Usa Abliterated Model Large V2 tramite un’unica API. Contesto da 1M token, streaming e tariffazione a consumo per token. Provalo gratis nel playground di Muapi.

Controlli interattivi del modello

Usa Abliterated Model Large V2 tramite un’unica API. Contesto da 1M token, streaming e tariffazione a consumo per token. Provalo gratis nel playground di Muapi.

📝

Panoramica

A proposito di questo modello

Abliterated Model Large V2 è la seconda revisione del modello di ragionamento abliterated di grandi dimensioni, con una finestra di contesto da 1M token e supporto alle chiamate di strumenti. Muapi lo mette a disposizione tramite un singolo endpoint REST con polling asincrono e streaming Server-Sent Events, così puoi integrarlo in app di chat, agenti e flussi di lavoro senza ospitare GPU. È particolarmente adatto al ragionamento su contesti ampi e agli agenti che usano strumenti. La tariffazione è a consumo per token: $6/M token in input e $10/M token in output, senza abbonamento. Vedi anche Abliterated Model, Abliterated Model Large. Esplora l’intera gamma nella pagina Abliterated Model API o nell’hub abliterated LLM API; famiglie correlate: GLM Abliterated API e Gemma Abliterated API. “Abliterated” e “derestricted” descrivono modifiche che riducono la tendenza del modello a rifiutare le richieste. Non garantiscono un output senza restrizioni e resta tua responsabilità rispettare le leggi applicabili e i termini di utilizzo di Muapi.

1Chat e assistenti: crea app conversazionali basate su Abliterated Model Large V2 per ragionare su contesti ampi e usare strumenti.

2Sperimentazione con meno rifiuti: confronta il comportamento di rifiuto con quello del modello base nelle tue valutazioni, nel rispetto delle norme di utilizzo di Muapi.

3Agenti e flussi di lavoro: richiama il modello dai nodi dei workflow Muapi e consulta gli esempi dell’hub [abliterated LLM API](/abliterated-llm-api).

💰

Prezzi e valore

Analisi dei costi

Fornitore	Costo	Note
muapiapp	$6/M input tokens and $10/M output tokens	Pay-per-token, billed on actual usage con una small minimum reserved up front.
Fal.ai	Non disponibile	Abliterated Model Large V2 non è disponibile come endpoint ospitato.
Replicate	Non disponibile	Abliterated Model Large V2 non è disponibile come endpoint ospitato.

muapiapp$6/M input tokens and $10/M output tokens

Pay-per-token, billed on actual usage con una small minimum reserved up front.

Fal.aiNon disponibile

Abliterated Model Large V2 non è disponibile come endpoint ospitato.

ReplicateNon disponibile

Abliterated Model Large V2 non è disponibile come endpoint ospitato.

**I prezzi della concorrenza sono stimati in base ad architetture di modelli e livelli di utilizzo simili.

⚙️

Dettagli tecnici

Schema di configurazione

Parametro	Digitare	Descrizione	Predefinito
tempestivo	string	.	`Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.`
Richiesta di sistema	string	, .	`You are a concise, direct assistant.`
Token massimi	integer	Optional maximum number of tokens to generate.	`8192`

tempestivostring

Valore predefinitoSummarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.

Richiesta di sistemastring

, .

Valore predefinitoYou are a concise, direct assistant.

Token massimiinteger

Optional maximum number of tokens to generate.

Valore predefinito8192

📖

Guida all'implementazione

Documentazione per gli sviluppatori

Come usare l’API Abliterated Model Large V2

Ottieni una chiave API: crea una chiave nella dashboard di Muapi.
Invia un prompt: invia POST prompt (oltre a system_prompt e max_tokens facoltativi, fino a 32768) a /api/v1/abliterated-model-large-v2.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model-large-v2 \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'

Esegui polling o avvia lo streaming: interroga GET /api/v1/predictions/{request_id}/result finché status non è completed, oppure ricevi i token in tempo reale da /api/v1/abliterated-model-large-v2/stream.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model-large-v2/stream \
  -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Explain how attention works in transformers."}'

Leggi il risultato: il testo generato viene restituito in outputs. L’addebito si basa sul numero effettivo di token utilizzati.

❓

Domande comuni

Chiesto frequentemente

Che cos’è Abliterated Model Large V2?

Abliterated Model Large V2 è la seconda revisione del modello di ragionamento abliterated di grandi dimensioni, con una finestra di contesto da 1M token e supporto alle chiamate di strumenti.

Che cosa significa “abliterated”?

I modelli abliterated o derestricted vengono modificati per ridurre la tendenza a rifiutare le richieste. Questo riduce i rifiuti, ma non li elimina e non garantisce un output senza restrizioni.

Qual è il prezzo di Abliterated Model Large V2?

La fatturazione è a token: $6/M token in input e $10/M token in output. All’avvio della richiesta viene riservato un piccolo importo minimo, poi conguagliato in base all’uso effettivo.

Abliterated Model Large V2 supporta lo streaming?

Sì. Ricevi i token in tempo reale da `/api/v1/abliterated-model-large-v2/stream` tramite Server-Sent Events oppure usa il polling sull’endpoint asincrono.

Qual è la finestra di contesto?

La finestra di contesto è di circa 1M token. Prompt e output devono rientrarvi insieme; `max_tokens` è limitato a 32768. L’endpoint accetta solo input testuale.

L’output è garantito senza restrizioni?

No. È meno probabile che i modelli abliterated rifiutino una richiesta, ma il comportamento varia in base al prompt e la qualità può differire da quella del modello base. Valutalo per il tuo caso d’uso e rispetta le leggi applicabili.