Характеристики
Контекстное окно 4K
Дата релиза 14 апреля 2025
Мультимодальность
Входящие данные:
- Текст
Исходящие данные:
- Текст
Цены
Оплата производится по факту за использованные токены. Цены зависят от размера контекста в промпте.
Тип
Стоимость
Входящие токены
Токены, полученные и обработанные моделью при анализе пользовательского запроса и контекста. Включают текст сообщения, предыдущую историю диалога и все передаваемые данные.
80 ₽
/ 1M токенов
Исходящие токены
Токены, генерируемые моделью в виде ответа пользователю. Каждый символ, слово или часть ответа, созданные моделью, включаются в подсчёт выходных токенов.
121 ₽
/ 1M токенов
Цены указаны в рублях и могут меняться в зависимости от курса валют
Описание модели
Llemma 7B — это языковая модель для математики. Она была инициализирована с весами Code Llama 7B и обучена на Proof-Pile-2 для 200 миллиардов токенов. Модели Llemma особенно сильны в пошаговом математическом рассуждении и использовании вычислительных инструментов для математики, таких как Python и формальные доказательные системы.
API и примеры кода
Наш сервис предоставляет единый API, совместимый с OpenAI SDK. Просто укажите наш base_url и используйте ключ, полученный в личном кабинете.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="eleutherai/llemma_7b",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
import requests
import json
url = "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "eleutherai/llemma_7b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(json.dumps(result, indent=2))
curl -X POST "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "eleutherai/llemma_7b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}'