Alice AI LLM
Réseau Neuronal
Caractéristiques
- Entrée
- texte, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 32 768 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 131 072 tokens
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
apiKey: '<your bothub access token>',
baseURL: 'https://openai.bothub.chat/v1'
});
// Sync - Text generation
async function main() {
const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'aliceai-llm',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'aliceai-llm',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Comment ça marche Alice AI LLM?
Questions fréquentes sur Alice AI LLM
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Alice AI LLM est un modèle textuel : il rédige et édite des textes, répond aux questions, aide avec le code et analyse les documents téléchargés. Avec une fenêtre contextuelle de 32 768 jetons, une requête peut contenir un article, un rapport ou une instruction complète. Convient pour les brouillons, les résumés et la correspondance professionnelle.
Jusqu'à 131 072 jetons par réponse — un volume très important, suffisant pour un long document ou une analyse de plusieurs pages. Tenez compte de la fenêtre contextuelle de 32 768 jetons : la requête elle-même, avec l'historique de la conversation, doit tenir dans cette limite.
Dans nos données, aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué, mais cela ne signifie pas qu'il n'existe pas. Si vous avez besoin d'une logique étape par étape, demandez directement dans le prompt de décomposer la tâche et de montrer le processus de résolution. Pour des calculs complexes, des modèles de raisonnement sont disponibles à proximité dans BotHub.
Dans nos données, le function calling et la sortie JSON stricte ne sont pas indiqués, il ne faut donc pas compter dessus pour l'intégration. Le format peut être défini dans le prompt et validé de votre côté. Les requêtes passent par l'API BotHub compatible avec OpenAI, il est donc facile de passer à un modèle avec fonctions.
Selon nos données, seuls le texte et les documents sont pris en charge en entrée ; le modèle ne traite pas les images, le son ou la vidéo. Téléchargez un contrat, un rapport ou un cahier des charges pour obtenir un résumé, un point spécifique ou une comparaison de formulations. Pour les médias, choisissez un modèle multimodal dans BotHub.
Nous n'avons pas de données sur les langues de prompt et de réponse, nous ne ferons donc pas de promesses précises — testez le modèle sur votre tâche, cela ne prend que quelques minutes. L'interface BotHub, le paiement par carte bancaire russe et l'accès depuis la Russie sans VPN fonctionnent indépendamment du modèle choisi.