Для Pareto 26.10 используйте Chat Completions API.

О модели

Pareto 26.10 — модель Unbiased для работы с кодом, инструментами и сложными вопросами. Разработчик описывает Pareto как объединение моделей за единым API.

На опубликованном предварительном тесте от 1 октября DeepSWE v1.1 составил 69,9 %; эта оценка сделана до стабильного выпуска и зависит от среды агента. Разработчик указывает контекст порядка 1 млн токенов.

В DSLab для модели указан контекст 1 048 576 токенов. Это позволяет передавать в запросе материал задачи вместе с необходимыми инструкциями.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены

Стоимость за 1 млн токенов

Входные токены

80₽

Выходные токены

320₽

Чтение из кэша

3₽

Как считается расход

  • Учитываются все токены

    И входные (input), и сгенерированные моделью (output)

Характеристики

Параметр

Значение

Разработчик

Unbiased

Контекст в DSLab

1 048 576 токенов

Вход по каталогу DSLab

Текст и изображения

Выход

Текст

Инструменты в каталоге

Да

Рассуждения в каталоге

Нет

Сравнение с соседними моделями

Модель

Особенности

Pareto 26.10 (эта модель)

Стабильная версия; разработчик указывает контекст 1 млн токенов и вызов инструментов

Pareto 26.9

Предыдущая версия семейства, остаётся доступной у разработчика

Бенчмарки

Бенчмарк

Результат

Условия

DeepSWE v1.1

69,9 %

Предварительная оценка Unbiased от 1 октября; до стабильного выпуска

Стоимость

Тип токенов

Цена за 1 млн токенов

Входящие

80 ₽

Исходящие

320 ₽

Чтение из кеша

3 ₽

API

Эндпоинт

http 
POST https://api.dslab.tech/v1/chat/completions
Текстовый запрос 
import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.dslab.tech/v1",)response = client.chat.completions.create(    model="pareto-26.10",    messages=[        {"role": "system", "content": "Отвечай кратко и по делу."},        {"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность."},    ],)print(response.choices[0].message.content)

Параметры

Параметр

Тип

По умолчанию

Описание

model

string

обязательный

Идентификатор модели.

messages

массив

обязательный

Сообщения с ролями и содержимым.

stream

boolean

—

Запрашивать ответ частями.

tools

массив

—

Описания функций, которые приложение предоставляет модели.

Важно знать

  • Оценка DeepSWE на этой странице предварительная и относится к измерению до стабильного выпуска.

  • Предварительные результаты бенчмарков зависят от среды; проверяйте модель на собственных задачах.

  • Для доступа передайте ключ DSLab в DSLAB_API_KEY.