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Abliterated Model Large: AI大規模言語モデル

API から利用できるAbliterated Model Largeです。単一の API の使い方 から利用できます。 1M-トークンのコンテキスト、ストリーミング、トークン従量課金に対応。Muapi playground で無料でお試しください。 Abliterated Model Large は1M-token context window と tool-calling support, modified with abliteration to reduce refusal behavior. Muapi exposes it through a single REST endpoint with async polling と Server-Sent Events streaming, so you can drop it into chat apps, agents と workflows without hosting GPUs. 主な用途はlarge-context reasoning と tool-using agentsです。料金はトークン従量制で、$6/M input tokens と $10/M 出力トークンあたりです。サブスクリプション料金はありません。 関連モデル：Abliterated Model, Abliterated Model Large V2. 全モデルはAbliterated Model API の使い方 ページまたはabliterated LLM API の使い方 ハブをご覧ください。関連ファミリー：GLM Abliterated API の使い方 と Gemma Abliterated API の使い方. 'Abliterated' と 'derestricted' describe modifications that reduce the model's refusal behavior. They do not guarantee unrestricted output, と you remain responsible を使って、complying with applicable laws と the Muapi terms of use.

インタラクティブなモデルコントロール

API から利用できるAbliterated Model Largeです。単一の API の使い方 から利用できます。 1M-トークンのコンテキスト、ストリーミング、トークン従量課金に対応。Muapi playground で無料でお試しください。

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概要

このモデルについて

Abliterated Model Large は1M-token context window と tool-calling support, modified with abliteration to reduce refusal behavior. Muapi exposes it through a single REST endpoint with async polling と Server-Sent Events streaming, so you can drop it into chat apps, agents と workflows without hosting GPUs. 主な用途はlarge-context reasoning と tool-using agentsです。料金はトークン従量制で、$6/M input tokens と $10/M 出力トークンあたりです。サブスクリプション料金はありません。 関連モデル：Abliterated Model, Abliterated Model Large V2. 全モデルはAbliterated Model API の使い方 ページまたはabliterated LLM API の使い方 ハブをご覧ください。関連ファミリー：GLM Abliterated API の使い方 と Gemma Abliterated API の使い方. 'Abliterated' と 'derestricted' describe modifications that reduce the model's refusal behavior. They do not guarantee unrestricted output, と you remain responsible を使って、complying with applicable laws と the Muapi terms of use.

1Chat と assistants: Build conversational apps on Abliterated Model Large を使って、large-context reasoning と tool-using agents.
2拒否動作を抑えたモデルの検証：Muapi の利用ポリシーの範囲内で独自の評価を行い、ベースモデルと拒否動作を比較できます。
3Agents と workflows: API の使い方 から利用できるthe model from Muapi workflow nodes と the [abliterated LLM API の使い方](/abliterated-llm-api) ハブの例を活用できます。
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料金と価値

コスト分析

muapiapp$6/M 入力トークン and $10/M 出力トークン

トークン従量制。実際の使用量に応じて課金され、開始時に少額の最低料金が仮確保されます。

Fal.ai利用不可

Abliterated Model Large はホステッドエンドポイントとして提供されていません。

Replicate利用不可

Abliterated Model Large はホステッドエンドポイントとして提供されていません。

** 競合サービスの料金は類似のモデル構成および利用ティアに基づいて算出された推定値です。

⚙️

技術詳細

設定スキーマ

プロンプトstring

生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（The user message or instruction for the model.）。

デフォルト値Summarize the trade-offs between a monolith and microservices in five bullet points.
System プロンプトstring

生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Optional system-level instruction to guide model b）。

デフォルト値You are a concise, direct assistant.
最大トークン数integer

Optional maximum number of tokens to generate.

デフォルト値8192
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実装ガイド

開発者ドキュメント

Abliterated Model Large API の使い方

  1. Get an API の使い方 key: Create a key in your Muapi dashboard.

  2. プロンプトを送信：prompt（任意で system_prompt と max_tokens, up to 32768）を /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."}'
  1. ポーリングまたはストリーミング：GET /api/v1/predictions/{request_id}/result になるまでstatus is completed。または /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."}'
  1. 結果を確認：生成されたテキストは outputs に返されます。実際に使用したトークン数に応じて課金されます。
❓

よくある質問

FAQ

とは何ですか？Abliterated Model Large?

Abliterated Model Large は1M-token context window と tool-calling support, modified with abliteration to reduce refusal behavior.

abliterated とはどういう意味ですか？

Abliterated or derestricted models are modified to reduce refusal behavior. This lowers, but does not eliminate, refusals と does not guarantee unrestricted output.

の料金はいくらですか？Abliterated Model Large

トークン単位の課金です：入力 $6/M input tokens と $10/M output tokens. A small minimum is reserved when the request starts と reconciled to actual usage.

はAbliterated Model Largeストリーミングに対応していますか？

はい。`/api/v1/abliterated-model-large/stream` から Server-Sent Events でトークンをリアルタイムに受信するか、非同期エンドポイントをポーリングします。

とは何ですか？the context window?

コンテキストウィンドウは約1M tokens. Prompt と output together must fit inside it; `max_tokens` の上限は 32768. このエンドポイントはテキスト入力のみを受け付けます。

出力が制限されないことは保証されますか？

No. Abliterated models are less likely to refuse, but behavior varies by prompt と quality can differ from the base model. Evaluate it を使って、your use case と follow applicable laws.