Mercury 2 هو نموذج Inception اللغوي للاستدلال المبني حول توليد النص القائم على الانتشار. بدل الاقتصار على فك الترميز المتسلسل من اليسار إلى اليمين، ينقّح النموذج عدة رموز بالتوازي وصولًا إلى النتيجة. يطوّر المصنّع هذا الإصدار للخطوات التفاعلية المتكررة في البرمجة والوكلاء والاسترجاع والاستخراج. يقبل تعليمات مكتوبة وسياقًا نصيًا وينتج إجابة نصية أو شيفرة أو بيانات منظّمة أو عمليات أدوات مقترحة.
يذكر وصف الإطلاق الدقيق سياق 128K واستدلالًا قابلًا للضبط واستخدامًا أصليًا للأدوات وJSON متوافقًا مع المخطط. تنتمي هذه الميزات إلى إصدار Mercury 2 الموثق، المنفصل عن سياق Mercury 2.5 اللاحق ونماذج Voice وRouter وEdit المتخصصة. حدد شكل الإجابة النهائية صراحة بدل استنتاج إخراج كلام أو تحرير من اسم العائلة.
لاستخراج بسيط، أعط تعريفات الحقول والمقطع المصدري. لمهمة استدلال، اذكر الشرط كاملًا والقيود التي يجب تحققها. موجز عملي: «قارن هذا التنفيذ بالمتطلبات، وحدد أول عدم تطابق، وأعد تصحيحًا مركّزًا مع شرحه الداعم». ينبغي أن تظل النتيجة النهائية مرتبطة بالمدخلات حتى عندما يطوّر النموذج تحليلًا وسيطًا.
يصف المطوّر الإكمال التلقائي واقتراحات التعديل التالي وإعادة الهيكلة ووكلاء الشيفرة التفاعليين بأنها أحمال عمل مناسبة. قدّم التنفيذ المحيط وحدد ما ينبغي تغييره. اشرح السلوك المتوقع واحتفظ بالأسماء أو الواجهات العامة التي يجب أن يصونها التنقيح. يمكن عندئذ فحص ملاءمة تعديل مقترح قبل تطبيقه على المشروع الفعلي.
في مهمة تطوير موجّهة بالأدوات، يختار النموذج من العمليات المقدمة وينفذها التطبيق. أعد الأخطاء الحقيقية أو مقتطفات الشيفرة أو ملاحظات التحقق إلى الجولة التالية. التنفيذ المولّد والنتيجة المنفّذة بنجاح مخرجان منفصلان، وينبغي أن تتطلب المهمة الملاحظة التي تثبت الإنجاز.
تشمل حالات الاستخدام لدى مصنّع Mercury 2 الاسترجاع متعدد القفزات وإعادة الترتيب والتلخيص. أعط كل خطوة غرضًا دقيقًا: حدد السؤال المطلوب بحثه ومعايير المصدر ذي الصلة والحقائق التي تحتاجها الإجابة النهائية. احتفظ بمعرّفات المصادر عبر المسار حتى يمكن تتبع الملخص إلى مادته.
ينبغي أن يكون للإخراج المنظّم حقول معرّفة وأنواع واضحة وقاعدة للمعلومات المفقودة. يتعلق التوافق مع المخطط بتمثيل النتيجة؛ قارن قيمها بالمستند الفعلي أو ملاحظة الأداة. في مهمة مستمرة، احتفظ بالنتائج المفيدة والأسئلة غير المحسومة بدل تراكم سجل غير مرتبط.
يمكن لـMercury 2 تقديم خطوة توليد النص داخل تطبيق صوتي أو تفاعلي آخر. دوره الموثق هناك إنتاج الكلمات أو القرار الذي تستخدمه المكوّنات المحيطة، وهي تعالج الصوت والتشغيل. لتنظيف تفريغ، قدّم النص وحدد الصياغة والأسماء والمعنى التي يجب أن تصمد أمام التعديل.
يحتوي سياق 128K المادة المصدرية والمحادثة والمحتوى المولّد معًا. احجز مساحة للرد النهائي وأبقِ السؤال ظاهرًا عبر التنقيحات، وتجنب اعتبار سعة السياق سماحًا مستقلًا للإخراج. راجع الحقائق المولّدة والشيفرة والحقول المستخرجة مقابل المدخل الأصلي. المخرج المفيد إجابة مركّزة أو نتيجة منظّمة تدفع المهمة المحددة إلى الأمام ويمكن التحقق منها بالأدلة المقدمة فعلًا.
", "aboutText": "Mercury 2 هو نموذج Inception اللغوي للاستدلال المبني حول توليد النص القائم على الانتشار. بدل الاقتصار على فك الترميز المتسلسل من اليسار إلى اليمين، ينقّح النموذج عدة رموز بالتوازي وصولًا إلى النتيجة. يطوّر المصنّع هذا الإصدار للخطوات التفاعلية المتكررة في البرمجة والوكلاء والاسترجاع والاستخراج. يقبل تعليمات مكتوبة وسياقًا نصيًا وينتج إجابة نصية أو شيفرة أو بيانات منظّمة أو عمليات أدوات مقترحة.\n\n### إصدار المنتج\n\nيذكر وصف الإطلاق الدقيق سياق 128K واستدلالًا قابلًا للضبط واستخدامًا أصليًا للأدوات وJSON متوافقًا مع المخطط. تنتمي هذه الميزات إلى إصدار Mercury 2 الموثق، المنفصل عن سياق Mercury 2.5 اللاحق ونماذج Voice وRouter وEdit المتخصصة. حدد شكل الإجابة النهائية صراحة بدل استنتاج إخراج كلام أو تحرير من اسم العائلة.\n\nلاستخراج بسيط، أعط تعريفات الحقول والمقطع المصدري. لمهمة استدلال، اذكر الشرط كاملًا والقيود التي يجب تحققها. موجز عملي: «قارن هذا التنفيذ بالمتطلبات، وحدد أول عدم تطابق، وأعد تصحيحًا مركّزًا مع شرحه الداعم». ينبغي أن تظل النتيجة النهائية مرتبطة بالمدخلات حتى عندما يطوّر النموذج تحليلًا وسيطًا.\n\n### المساعدة البرمجية والتحريرية\n\nيصف المطوّر الإكمال التلقائي واقتراحات التعديل التالي وإعادة الهيكلة ووكلاء الشيفرة التفاعليين بأنها أحمال عمل مناسبة. قدّم التنفيذ المحيط وحدد ما ينبغي تغييره. اشرح السلوك المتوقع واحتفظ بالأسماء أو الواجهات العامة التي يجب أن يصونها التنقيح. يمكن عندئذ فحص ملاءمة تعديل مقترح قبل تطبيقه على المشروع الفعلي.\n\nفي مهمة تطوير موجّهة بالأدوات، يختار النموذج من العمليات المقدمة وينفذها التطبيق. أعد الأخطاء الحقيقية أو مقتطفات الشيفرة أو ملاحظات التحقق إلى الجولة التالية. التنفيذ المولّد والنتيجة المنفّذة بنجاح مخرجان منفصلان، وينبغي أن تتطلب المهمة الملاحظة التي تثبت الإنجاز.\n\n### البحث وحلقات الوكلاء\n\nتشمل حالات الاستخدام لدى مصنّع Mercury 2 الاسترجاع متعدد القفزات وإعادة الترتيب والتلخيص. أعط كل خطوة غرضًا دقيقًا: حدد السؤال المطلوب بحثه ومعايير المصدر ذي الصلة والحقائق التي تحتاجها الإجابة النهائية. احتفظ بمعرّفات المصادر عبر المسار حتى يمكن تتبع الملخص إلى مادته.\n\nينبغي أن يكون للإخراج المنظّم حقول معرّفة وأنواع واضحة وقاعدة للمعلومات المفقودة. يتعلق التوافق مع المخطط بتمثيل النتيجة؛ قارن قيمها بالمستند الفعلي أو ملاحظة الأداة. في مهمة مستمرة، احتفظ بالنتائج المفيدة والأسئلة غير المحسومة بدل تراكم سجل غير مرتبط.\n\n### مهام اللغة التفاعلية والحدود\n\nيمكن لـMercury 2 تقديم خطوة توليد النص داخل تطبيق صوتي أو تفاعلي آخر. دوره الموثق هناك إنتاج الكلمات أو القرار الذي تستخدمه المكوّنات المحيطة، وهي تعالج الصوت والتشغيل. لتنظيف تفريغ، قدّم النص وحدد الصياغة والأسماء والمعنى التي يجب أن تصمد أمام التعديل.\n\nيحتوي سياق 128K المادة المصدرية والمحادثة والمحتوى المولّد معًا. احجز مساحة للرد النهائي وأبقِ السؤال ظاهرًا عبر التنقيحات، وتجنب اعتبار سعة السياق سماحًا مستقلًا للإخراج. راجع الحقائق المولّدة والشيفرة والحقول المستخرجة مقابل المدخل الأصلي. المخرج المفيد إجابة مركّزة أو نتيجة منظّمة تدفع المهمة المحددة إلى الأمام ويمكن التحقق منها بالأدلة المقدمة فعلًا.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Clean up a dictated task note\n\nClean up this supplied transcript for a task tracker: "Um, ask Rina, no, ask Sam to review invoice INV-209 before Thursday. Keep Rina copied. It is 480 euros, not 840." Remove fillers and false starts while preserving the corrected owner, copied person, invoice ID, deadline and amount. Return one clear task sentence.One cleaned task sentence retaining the final owner, copy instruction, invoice ID, deadline and corrected amount.Check that Sam owns review, Rina is copied and the amount is 480 euros.inception/mercury-2Mercury 2 هو نموذج Inception النصي للاستدلال القائم على الانتشار للبرمجة التفاعلية والبحث ومسارات الوكلاء. يساعد التنقيح المتوازي وسياق 128K والاستدلال القابل للضبط والاستخدام الأصلي للأدوات وJSON المتوافق مع المخطط في إنتاج إجابات مركّزة ومخرجات منظّمة من النص.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Mercury 2 هو نموذج Inception اللغوي للاستدلال المبني حول توليد النص القائم على الانتشار. بدل الاقتصار على فك الترميز المتسلسل من اليسار إلى اليمين، ينقّح النموذج عدة رموز بالتوازي وصولًا إلى النتيجة. يطوّر المصنّع هذا الإصدار للخطوات التفاعلية المتكررة في البرمجة والوكلاء والاسترجاع والاستخراج. يقبل تعليمات مكتوبة وسياقًا نصيًا وينتج إجابة نصية أو شيفرة أو بيانات منظّمة أو عمليات أدوات مقترحة.
يذكر وصف الإطلاق الدقيق سياق 128K واستدلالًا قابلًا للضبط واستخدامًا أصليًا للأدوات وJSON متوافقًا مع المخطط. تنتمي هذه الميزات إلى إصدار Mercury 2 الموثق، المنفصل عن سياق Mercury 2.5 اللاحق ونماذج Voice وRouter وEdit المتخصصة. حدد شكل الإجابة النهائية صراحة بدل استنتاج إخراج كلام أو تحرير من اسم العائلة.
لاستخراج بسيط، أعط تعريفات الحقول والمقطع المصدري. لمهمة استدلال، اذكر الشرط كاملًا والقيود التي يجب تحققها. موجز عملي: «قارن هذا التنفيذ بالمتطلبات، وحدد أول عدم تطابق، وأعد تصحيحًا مركّزًا مع شرحه الداعم». ينبغي أن تظل النتيجة النهائية مرتبطة بالمدخلات حتى عندما يطوّر النموذج تحليلًا وسيطًا.
يصف المطوّر الإكمال التلقائي واقتراحات التعديل التالي وإعادة الهيكلة ووكلاء الشيفرة التفاعليين بأنها أحمال عمل مناسبة. قدّم التنفيذ المحيط وحدد ما ينبغي تغييره. اشرح السلوك المتوقع واحتفظ بالأسماء أو الواجهات العامة التي يجب أن يصونها التنقيح. يمكن عندئذ فحص ملاءمة تعديل مقترح قبل تطبيقه على المشروع الفعلي.
في مهمة تطوير موجّهة بالأدوات، يختار النموذج من العمليات المقدمة وينفذها التطبيق. أعد الأخطاء الحقيقية أو مقتطفات الشيفرة أو ملاحظات التحقق إلى الجولة التالية. التنفيذ المولّد والنتيجة المنفّذة بنجاح مخرجان منفصلان، وينبغي أن تتطلب المهمة الملاحظة التي تثبت الإنجاز.
تشمل حالات الاستخدام لدى مصنّع Mercury 2 الاسترجاع متعدد القفزات وإعادة الترتيب والتلخيص. أعط كل خطوة غرضًا دقيقًا: حدد السؤال المطلوب بحثه ومعايير المصدر ذي الصلة والحقائق التي تحتاجها الإجابة النهائية. احتفظ بمعرّفات المصادر عبر المسار حتى يمكن تتبع الملخص إلى مادته.
ينبغي أن يكون للإخراج المنظّم حقول معرّفة وأنواع واضحة وقاعدة للمعلومات المفقودة. يتعلق التوافق مع المخطط بتمثيل النتيجة؛ قارن قيمها بالمستند الفعلي أو ملاحظة الأداة. في مهمة مستمرة، احتفظ بالنتائج المفيدة والأسئلة غير المحسومة بدل تراكم سجل غير مرتبط.
يمكن لـMercury 2 تقديم خطوة توليد النص داخل تطبيق صوتي أو تفاعلي آخر. دوره الموثق هناك إنتاج الكلمات أو القرار الذي تستخدمه المكوّنات المحيطة، وهي تعالج الصوت والتشغيل. لتنظيف تفريغ، قدّم النص وحدد الصياغة والأسماء والمعنى التي يجب أن تصمد أمام التعديل.
يحتوي سياق 128K المادة المصدرية والمحادثة والمحتوى المولّد معًا. احجز مساحة للرد النهائي وأبقِ السؤال ظاهرًا عبر التنقيحات، وتجنب اعتبار سعة السياق سماحًا مستقلًا للإخراج. راجع الحقائق المولّدة والشيفرة والحقول المستخرجة مقابل المدخل الأصلي. المخرج المفيد إجابة مركّزة أو نتيجة منظّمة تدفع المهمة المحددة إلى الأمام ويمكن التحقق منها بالأدلة المقدمة فعلًا.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود inception/mercury-2 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم 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[].content | النوعstring|content_part[]|null | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_calls | النوعtool_call[] | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_call_id | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].name | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_content | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_details | النوعobject|array | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_completion_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلstream_options.include_usage | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop | النوعstring|string[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools | النوعfunction_tool[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].type | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.name | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.description | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.parameters | النوعJSON_schema | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtool_choice | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلparallel_tool_calls | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلresponse_format | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning_effort | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلservice_tier | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلinstructions | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunctions | النوعfunction[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunction_call | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلprompt_cache_options | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmodalities | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
الحقلcache_control.ttl | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |
النص · نص UTF8
messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةmessages | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
المعلمةfile_material | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
المعلمةcontrol_scope | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
المعلمةoutput_modalities | المواصفاتtext |
المعلمةhosted_operations | المواصفاتfalse |
المعلمةmultimodal_input_binding | المواصفاتnull |
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.
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0015 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00005 / 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 الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0015 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00005 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "inception/mercury-2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='inception/mercury-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='inception/mercury-2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson أو SSE
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.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلchoices[].index | النوعinteger |
الحقلchoices[].message.content | النوعstring|null |
الحقلchoices[].message.tool_calls | النوعtool_call[] |
الحقلchoices[].message.reasoning_content | النوعstring |
الحقلchoices[].message.reasoning_details | النوعobject|array |
الحقلchoices[].finish_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra inception/mercury-2
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
inception/mercury-2Mercury 2 هو نموذج Inception النصي للاستدلال القائم على الانتشار للبرمجة التفاعلية والبحث ومسارات الوكلاء. يساعد التنقيح المتوازي وسياق 128K والاستدلال القابل للضبط والاستخدام الأصلي للأدوات وJSON المتوافق مع المخطط في إنتاج إجابات مركّزة ومخرجات منظّمة من النص.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Mercury 2 هو نموذج Inception اللغوي للاستدلال المبني حول توليد النص القائم على الانتشار. بدل الاقتصار على فك الترميز المتسلسل من اليسار إلى اليمين، ينقّح النموذج عدة رموز بالتوازي وصولًا إلى النتيجة. يطوّر المصنّع هذا الإصدار للخطوات التفاعلية المتكررة في البرمجة والوكلاء والاسترجاع والاستخراج. يقبل تعليمات مكتوبة وسياقًا نصيًا وينتج إجابة نصية أو شيفرة أو بيانات منظّمة أو عمليات أدوات مقترحة.
يذكر وصف الإطلاق الدقيق سياق 128K واستدلالًا قابلًا للضبط واستخدامًا أصليًا للأدوات وJSON متوافقًا مع المخطط. تنتمي هذه الميزات إلى إصدار Mercury 2 الموثق، المنفصل عن سياق Mercury 2.5 اللاحق ونماذج Voice وRouter وEdit المتخصصة. حدد شكل الإجابة النهائية صراحة بدل استنتاج إخراج كلام أو تحرير من اسم العائلة.
لاستخراج بسيط، أعط تعريفات الحقول والمقطع المصدري. لمهمة استدلال، اذكر الشرط كاملًا والقيود التي يجب تحققها. موجز عملي: «قارن هذا التنفيذ بالمتطلبات، وحدد أول عدم تطابق، وأعد تصحيحًا مركّزًا مع شرحه الداعم». ينبغي أن تظل النتيجة النهائية مرتبطة بالمدخلات حتى عندما يطوّر النموذج تحليلًا وسيطًا.
يصف المطوّر الإكمال التلقائي واقتراحات التعديل التالي وإعادة الهيكلة ووكلاء الشيفرة التفاعليين بأنها أحمال عمل مناسبة. قدّم التنفيذ المحيط وحدد ما ينبغي تغييره. اشرح السلوك المتوقع واحتفظ بالأسماء أو الواجهات العامة التي يجب أن يصونها التنقيح. يمكن عندئذ فحص ملاءمة تعديل مقترح قبل تطبيقه على المشروع الفعلي.
في مهمة تطوير موجّهة بالأدوات، يختار النموذج من العمليات المقدمة وينفذها التطبيق. أعد الأخطاء الحقيقية أو مقتطفات الشيفرة أو ملاحظات التحقق إلى الجولة التالية. التنفيذ المولّد والنتيجة المنفّذة بنجاح مخرجان منفصلان، وينبغي أن تتطلب المهمة الملاحظة التي تثبت الإنجاز.
تشمل حالات الاستخدام لدى مصنّع Mercury 2 الاسترجاع متعدد القفزات وإعادة الترتيب والتلخيص. أعط كل خطوة غرضًا دقيقًا: حدد السؤال المطلوب بحثه ومعايير المصدر ذي الصلة والحقائق التي تحتاجها الإجابة النهائية. احتفظ بمعرّفات المصادر عبر المسار حتى يمكن تتبع الملخص إلى مادته.
ينبغي أن يكون للإخراج المنظّم حقول معرّفة وأنواع واضحة وقاعدة للمعلومات المفقودة. يتعلق التوافق مع المخطط بتمثيل النتيجة؛ قارن قيمها بالمستند الفعلي أو ملاحظة الأداة. في مهمة مستمرة، احتفظ بالنتائج المفيدة والأسئلة غير المحسومة بدل تراكم سجل غير مرتبط.
يمكن لـMercury 2 تقديم خطوة توليد النص داخل تطبيق صوتي أو تفاعلي آخر. دوره الموثق هناك إنتاج الكلمات أو القرار الذي تستخدمه المكوّنات المحيطة، وهي تعالج الصوت والتشغيل. لتنظيف تفريغ، قدّم النص وحدد الصياغة والأسماء والمعنى التي يجب أن تصمد أمام التعديل.
يحتوي سياق 128K المادة المصدرية والمحادثة والمحتوى المولّد معًا. احجز مساحة للرد النهائي وأبقِ السؤال ظاهرًا عبر التنقيحات، وتجنب اعتبار سعة السياق سماحًا مستقلًا للإخراج. راجع الحقائق المولّدة والشيفرة والحقول المستخرجة مقابل المدخل الأصلي. المخرج المفيد إجابة مركّزة أو نتيجة منظّمة تدفع المهمة المحددة إلى الأمام ويمكن التحقق منها بالأدلة المقدمة فعلًا.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود inception/mercury-2 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0015 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00005 / 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 الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0015 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00005 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "inception/mercury-2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'inception/mercury-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'inception/mercury-2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON أو SSE
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.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra inception/mercury-2
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Clean up a dictated task note\n\nClean up this supplied transcript for a task tracker: "Um, ask Rina, no, ask Sam to review invoice INV-209 before Thursday. Keep Rina copied. It is 480 euros, not 840." Remove fillers and false starts while preserving the corrected owner, copied person, invoice ID, deadline and amount. Return one clear task sentence.One cleaned task sentence retaining the final owner, copy instruction, invoice ID, deadline and corrected amount.Check that Sam owns review, Rina is copied and the amount is 480 euros.