النماذج

Amazon: Nova Pro 1.0

Markdown · JSON

Amazon: Nova Pro 1.0

Amazon Nova Pro هو نموذج Nova المتوازن من الجيل الأول للاستدلال عبر النصوص والصور والمستندات والفيديو. ينتج نصًا للتحليل البصري والمهام البرمجية ومسارات عمل المستندات والوكلاء الذين يجمعون الأدلة المقدَّمة بالأدوات.

عن النموذج

يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.

Amazon Nova Pro هو نموذج الفهم متعدد الوسائط المتوازن في عائلة Nova من الجيل الأول لدى Amazon. يجمع فهم النص والصورة والفيديو لمهام تتراوح من الإجابة عن أسئلة المستندات والتحليل البصري إلى الأعمال البرمجية ومسارات الوكلاء. إخراجه نص: شرح أو معلومات مستخرجة أو شيفرة أو خطة أو طلب أداة. يقع Pro بين Nova Lite الأخف والعمل الأكثر تطلبًا في السياقات الطويلة الذي يعالجه Premier؛ ويصف هذا الملف إصدار Pro v1 الأصلي لا نموذج Nova 2.

يسرد دليل Nova للجيل الأول نافذة سياق بحجم 300K توكن وإخراجًا أقصى 10K توكن. تاريخ انقطاع معرفته الموثّق أكتوبر 2024. يمكن لسير عملي الجمع بين مقاطع مرجعية ومحتوى مستندات وأدلة بصرية ومحادثة حديثة، ثم إرجاع نتيجة موجزة. ولمراجعة تقنية، قدّم الشيفرة ذات الصلة والسلوك المرصود والقيود، واطلب تغييرًا مقترحًا مع أسبابه. ولتقرير، سمِّ المصادر والحقول المطلوب مقارنتها. افصل الأدلة عن التعليمات كي يميّز النموذج ما تقوله المستندات عن الاستنتاج الذي تريد التحقيق فيه.

توثّق Amazon قدرة Pro على الإجابة عن الأسئلة البصرية وتصنيف الصور أو تلخيصها وإرجاع مربعات إحاطة لعناصر محددة. يستخدم دليل صور الجيل الأول مقياس إحداثيات [0, 1000)، ويحوّله التطبيق المستهلك إلى أبعاد الصورة الأصلية. تُغيَّر أحجام الصور تلقائيًا، مع دقة قصوى موثّقة تبلغ 8,000 × 8,000 بكسل. يدعم ذلك أعمالًا مثل تحديد عنصر في لقطة شاشة أو وصف مخطط. احتفظ بنص مقروء وسياق بصري أساسي، واطلب الملاحظات ذات الصلة قبل طلب التفسير.

تشمل صيغ الصور المدعومة لدى المنتج PNG وJPG/JPEG وGIF وWebP. يقبل سير عمل المستندات PDF وDOC/DOCX وCSV وXLS/XLSX وHTML وTXT وMarkdown. تسهم الصيغ النصية بالنص، بينما يمكن تفسير PDF وDOCX مع عناصر بصرية مثل المخططات والجداول. يتيح دليل المستندات ما يصل إلى خمسة مستندات، ويحد حجم كل مستند نصي بـ 4.5 MB. ويستبعد محتوى PDF الذي يستخدم صور CMYK أو SVG والترميزات غير المدعومة مثل JPEG2000 وJBIG2. وعندما تحتاج المهمة إلى كلمات PDF فقط، يوفّر النص المستخرج مدخلًا أبسط من القراءة البصرية للصفحات. تشترك الوسائط المضمّنة في ميزانية حمولة 25 MB، بما يشمل الزيادة الناتجة عن base64. يحتوي الطلب على فيديو واحد بحد 1 GB عبر S3؛ ويمكن أن يبلغ إجمالي وسائط S3 المجمعة 2 GB. تظل مدخلات PDF وDOCX محدودة بخمسة مستندات، بميزانية إجمالية 25 MB للرفع المباشر أو 2 GB عبر S3.

يستطيع Pro تحليل صيغ فيديو شائعة تشمل MP4 وMOV وMKV وWebM. تستخدم استراتيجية أخذ العينات في version1 إطارًا واحدًا كل ثانية للمقاطع حتى 16 دقيقة، ثم 960 إطارًا موزعًا عبر المقاطع الأطول. يفضّل ذلك تلخيص المشاهد على التحليل الدقيق للأفعال شديدة السرعة، خصوصًا مع ازدياد طول الفيديو. توصي Amazon بإبقاء المقاطع الأعلى حركة أقل من 16 دقيقة والمنخفضة الحركة أقل من ساعة. قدّم مقطعًا مناسبًا وحدّد الحدث المرئي أو العلاقة المطلوب فحصها؛ وينبغي لتفريغ نصي أن يحمل المعلومات المنطوقة لأن وسائط الإدخال الموثّقة لا تشمل الصوت. ويذكر المنتج أيضًا أن هذا النموذج لا يتعرّف إلى الأشخاص ولا يسمّيهم في الصور أو المستندات أو الفيديو.

يدعم Pro بث الاستجابات واستدعاء الدوال الذي ينفذه العميل والمهام المعزّزة بالاسترجاع. ويدعم أيضًا تخزين التعليمات مؤقتًا ضمن ملف التقديم الموثّق من Amazon. يتطلب التخزين الصريح ما لا يقل عن 1K توكن لكل نقطة تحقق، ويتيح حتى أربع نقاط مع احتفاظ لمدة خمس دقائق. يحدّ المنتج تخزين التعليمات مؤقتًا بـ 20K توكن، خصوصًا للتعليمات النصية؛ وتختلف ميزانية التخزين هذه عن نافذة السياق الكاملة. صِف الأدوات ووسائطها، ودع التطبيق ينفذ الطلبات، وأعد الملاحظات أو الأخطاء قبل مطالبة النموذج بالمتابعة. يمكن توجيه Nova من الجيل الأول للعمل عبر مراحل للوصول إلى حل، لكن ذلك يختلف عن أنماط التفكير الموسّع والأدوات المدمجة المضبوطة منفصلةً في Nova 2 Lite. يعمل Pro أيضًا معلّمًا للتقطير لـ Nova Micro وLite، وتوثّق Amazon ضبط Pro الدقيق المخصص؛ وتحتفظ تلك النماذج المخصصة بهوياتها الخاصة.

يصف دليل version1 التدريب عبر أكثر من 200 لغة مع تحسين لـ 15 لغة، تشمل الإنجليزية والألمانية والإسبانية والفرنسية والإيطالية واليابانية والكورية والعربية والصينية المبسطة والروسية والهندية والبرتغالية والهولندية والتركية والعبرية. حدّد اللغة والمصطلحات المطلوبين بدلًا من افتراض أداء موحّد بين اللهجات. ولسير عمل قابل لإعادة الاستخدام، حدّد البنية النهائية وأدلة المصدر التي ينبغي أن يحملها كل حقل. يمكن أن يُرجع Pro ادعاءات مقنعة لكنها خاطئة أو شيفرة لم تُنفذ؛ ويجعل تقديم حقائق صريحة وفصل نتائج الأدوات عن المقترحات استخدام الناتج والتحقق منه أسهل.

مهمة عملية

مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

Compare supplier delivery terms

Compare these supplier notes for a purchasing manager. Note A: 120 units, delivery within 14 calendar days, damaged units reported within 48 hours. Note B: 120 units, delivery within 10 business days, damage reported within five calendar days. Give a three-row comparison and identify what prevents a reliable delivery-date comparison.

النتيجة المتوقعة

A table covering quantity, delivery timing and damage reporting, followed by one clarification about the delivery calendar or start date.

التحقق من النتيجة

The answer preserves calendar versus business days and does not invent arrival dates.
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions amazon/nova-pro-v1

amazon/nova-pro-v1

Amazon /amazon/nova-pro-v1

البداية

Amazon Nova Pro هو نموذج Nova المتوازن من الجيل الأول للاستدلال عبر النصوص والصور والمستندات والفيديو. ينتج نصًا للتحليل البصري والمهام البرمجية ومسارات عمل المستندات والوكلاء الذين يجمعون الأدلة المقدَّمة بالأدوات.

المدخلات المقبولة
النص
النتائج
النص

متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions
الإدخال
text
الإخراج
text
صيغة الإخراج
json أو SSE
الحقلالنوعالمتطلبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية
الحقلmodelالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
amazon/nova-pro-v1
القيمة الافتراضية—
الحقلmessagesالنوعmessage[]المتطلبمطلوبالقيم والحدود
الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].roleالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
أمثلة: system, user, assistant, tool, function
الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج.
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].contentالنوعstring|content_part[]|nullالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].tool_callsالنوعtool_call[]المتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].tool_call_idالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].nameالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].reasoning_contentالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].reasoning_detailsالنوعobject|arrayالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmax_tokensالنوعintegerالمتطلباختياريالقيم والحدود
الحد الأدنى: ⁦1⁩
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmax_completion_tokensالنوعintegerالمتطلباختياريالقيم والحدود
الحد الأدنى: ⁦1⁩
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلstreamالنوعbooleanالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضيةfalse
الحقلstream_options.include_usageالنوعbooleanالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtemperatureالنوعnumberالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtop_pالنوعnumberالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلstopالنوعstring|string[]المتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtoolsالنوعfunction_tool[]المتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtools[].typeالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
function
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلtools[].function.nameالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة
القيمة الافتراضية—
الحقلtools[].function.descriptionالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلtools[].function.parametersالنوعJSON_schemaالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلtool_choiceالنوعstring|objectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلparallel_tool_callsالنوعbooleanالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلresponse_formatالنوعobjectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلreasoning_effortالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلreasoningالنوعobjectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلservice_tierالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلinstructionsالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
حقل للتوافق
القيمة الافتراضية—
الحقلfunctionsالنوعfunction[]المتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلfunction_callالنوعstring|objectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلprompt_cache_optionsالنوعobjectالمتطلباختياريالقيم والحدود
يعتمد على النموذج
القيمة الافتراضية—
الحقلmodalitiesالنوعstring[]المتطلباختياريالقيم والحدود
text
القيمة الافتراضية—
الحقلproviderالنوعobjectالمتطلباختياريالقيم والحدود
الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا
القيمة الافتراضية—
الحقلcache_control.ttlالنوعstringالمتطلباختياريالقيم والحدود
الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه
القيمة الافتراضية—
تركيبات مواد الإدخال

النص · نص UTF8

messages[].content

معلمات الطريقة ودورة حياتها
المعلمةالمواصفات
المعلمةcontent_typeالمواصفاتapplication/json
المعلمةrequiredالمواصفاتmodel, messages
المعلمةmaterial_typesالمواصفاتtext
المعلمةmessagesالمواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content
المعلمةfile_materialالمواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف
المعلمةoptional_controlsالمواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
المعلمةcontrol_scopeالمواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة
المعلمةoutput_modalitiesالمواصفاتtext
المعلمةhosted_operationsالمواصفاتfalse
المعلمةmultimodal_input_bindingالمواصفاتnull

دورة الحياة: synchronous_or_streamed

أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.

طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.

يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.

الباقات

مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.

الوضع السريع
التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
الوضع المرن
التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
أقصى جهد للاستدلال
التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال

تعرفات Ailoot

الأسعار حسب الإعدادات

طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.

الإعداداتجدول التعرفةرموز السياق، أكثر منرموز السياق، حتى القيمة شاملةًالرسوم
الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموزجدول التعرفةالتعرفة الأساسيةرموز السياق، أكثر من—رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصىالرسوم
الإدخال · رموز الإدخال $0.0016 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.0064 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز
الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز
الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز
الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلبجدول التعرفة—رموز السياق، أكثر من⁦0⁩رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصىالرسوم
الإدخال · رموز الإدخال $0.0016 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.0064 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز
الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز
الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز

تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →

أمثلة للطلبات

Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

curlPython SDKالبث باستخدام Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "amazon/nova-pro-v1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='amazon/nova-pro-v1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='amazon/nova-pro-v1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

استلام النتائج وحفظها

Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

json أو SSE

الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.

عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.

حقول الاستجابة
الحقلالنوع
الحقلchoices[].indexالنوعinteger
الحقلchoices[].message.contentالنوعstring|null
الحقلchoices[].message.tool_callsالنوعtool_call[]
الحقلchoices[].message.reasoning_contentالنوعstring
الحقلchoices[].message.reasoning_detailsالنوعobject|array
الحقلchoices[].finish_reasonالنوعstring|null
الحقلusageالنوعobject
الأخطاء والخطوات التالية
الاستجابةالشرطالخطوة التالية
الاستجابة⁦400⁩ · invalid_request_errorالشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحةالخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.

الأسماء البديلة

الأسماء البديلة للنموذج

Ailoot Ultra amazon/nova-pro-v1

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

amazon/nova-pro-v1

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages amazon/nova-pro-v1

amazon/nova-pro-v1

Amazon /amazon/nova-pro-v1

البداية

Amazon Nova Pro هو نموذج Nova المتوازن من الجيل الأول للاستدلال عبر النصوص والصور والمستندات والفيديو. ينتج نصًا للتحليل البصري والمهام البرمجية ومسارات عمل المستندات والوكلاء الذين يجمعون الأدلة المقدَّمة بالأدوات.

المدخلات المقبولة
النص
النتائج
json · sse

متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages
الإدخال
text
الإخراج
json, sse
صيغة الإخراج
JSON أو SSE
الحقلالنوعالمتطلبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية
الحقلmodelالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
amazon/nova-pro-v1
القيمة الافتراضية—
الحقلmessagesالنوعmessage[]المتطلبمطلوبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].roleالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدود
user, assistant
القيمة الافتراضية—
الحقلmessages[].contentالنوعstringالمتطلبمطلوبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلmax_tokensالنوعintegerالمتطلبمطلوبالقيم والحدودالقيمة الافتراضية—
الحقلstreamالنوعbooleanالمتطلباختياريالقيم والحدودالقيمة الافتراضيةfalse
تركيبات مواد الإدخال

النص · نص UTF-8

سلسلة نصية messages[].content

معلمات الطريقة ودورة حياتها
المعلمةالمواصفات
المعلمةcontent_typeالمواصفاتapplication/json
المعلمةrequiredالمواصفاتmodel, messages, max_tokens
المعلمةoptional_controlsالمواصفاتstream
المعلمةmaterial_typesالمواصفاتtext
المعلمةtext_file_materialالمواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة.

دورة الحياة: synchronous_or_streamed

الباقات

مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.

الوضع السريع
التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
الوضع المرن
التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
أقصى جهد للاستدلال
التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال

تعرفات Ailoot

الأسعار حسب الإعدادات

طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.

الإعداداتجدول التعرفةرموز السياق، أكثر منرموز السياق، حتى القيمة شاملةًالرسوم
الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموزجدول التعرفةالتعرفة الأساسيةرموز السياق، أكثر من—رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصىالرسوم
الإدخال · رموز الإدخال $0.0016 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.0064 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز
الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز
الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز
الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلبجدول التعرفة—رموز السياق، أكثر من⁦0⁩رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصىالرسوم
الإدخال · رموز الإدخال $0.0016 / 1K من الرموز
الإخراج · رموز الإخراج $0.0064 / 1K من الرموز
الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز
الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز
الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز

تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →

أمثلة للطلبات

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

جسم طلب JSON مكتمل بالحد الأدنىcurl · استخدم مستندك بترميز UTF-8Python · احفظ النتيجة كاملة
{
  "model": "amazon/nova-pro-v1",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'amazon/nova-pro-v1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'amazon/nova-pro-v1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

استلام النتائج وحفظها

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

JSON أو SSE

الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.

عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.

حقول الاستجابة
الحقلالنوع
الحقلidالنوعstring
الحقلmodelالنوعstring
الحقلcontent[]النوعtext|thinking|tool_use|other content block
الحقلstop_reasonالنوعstring|null
الحقلusageالنوعobject
الأخطاء والخطوات التالية
الاستجابةالشرطالخطوة التالية
الاستجابة⁦400⁩ · invalid_request_errorالشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحةالخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.

الأسماء البديلة

الأسماء البديلة للنموذج

Ailoot Ultra amazon/nova-pro-v1

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

amazon/nova-pro-v1

FAQ · Amazon: Nova Pro 1.0
ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

POST /v1/chat/completions · amazon/nova-pro-v1: text → text

POST /v1/messages · amazon/nova-pro-v1: text → json, sse

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

POST /v1/chat/completions · amazon/nova-pro-v1: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · amazon/nova-pro-v1: model, messages, max_tokens, stream

ما الحدود المطبقة؟

POST /v1/chat/completions · amazon/nova-pro-v1: messages.min_items: 1

المزيد من التفاصيل

اربط Ailoot بخدمة Claude Code أوOpenCode أوHermes أوتطبيقك.

الشركة ومحفظة مشاريعها

الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.

اشتر الرموز بخصم.

خصم اشتراك للعمل المنتظم. الرموز الترويجية حتى 50% على شراء الرموز.

الاشتراك
اختر خطة بخصم لطلباتك المنتظمة.
رمز خصم حتى 50%
أدخل الرمز عند الشراء. يعاد حساب السعر وفق العرض الساري.
المصروفات في السجل
يحفظ النموذج والرموز والمبلغ لكل طلب.

اختر اشتراكا · اعرض أسعار النماذج

اربط API بالمنتج الذي تبيعه.

SaaS والتطبيقات والبوتات وفق العرض واتفاقية ترخيص Ailoot. لإعادة البيع، اطلب ترخيص موزع.

تطبيق تجاري
أضف توليد النص والصور والفيديو والصوت إلى ميزات خدمتك المدفوعة.
ترخيص إعادة البيع
أرسل وصف المشروع وطريقة توفير الوصول. اطلب شروط استخدام وإعادة بيع مكتوبة.
المستندات على الموقع
العرض واتفاقية الترخيص وسياسة معالجة البيانات متاحة قبل الربط.

اطلب ترخيص إعادة بيع · العرض واتفاقية الترخيص