SenseChat-5 هو نموذج اللغة العام V5 ضمن سلسلة SenseNova من SenseTime. تصف الشركة المصنّعة نطاق مهامه عبر اللغة والمعرفة والاستدلال والرياضيات والشيفرة، مع اهتمام خاص بالأسئلة المفتوحة والحوار متعدد الأدوار واستخراج المعلومات والكتابة. مدخل المحادثة الموثق له نص، والمخرج المفيد إجابة مكتوبة أو مسودة أو تحليل أو تعليمة مرتبطة بأداة.
أبقِ تعليمات المهمة منفصلة عن المادة المطلوب تحليلها. يستخدم مثال المحادثة المتوافق لدى المطوّر رسالة نظام لتحديد الدور وتنسيق الإجابة، تتبعها رسالة مستخدم تحتوي على الطلب. كما يميز مرجع المحادثة الأصيل لديه رسائل النظام والمستخدم والمساعد. احتفظ بالحوار ذي الصلة مرتبًا عندما تعتمد متابعة على إجابة سابقة.
لمهمة استخراج، قدّم المستند وسمِّ الحقول المطلوب إعادتها. من الموجزات المفيدة: «استخرج الموعد النهائي المذكور والفريق المسؤول والمخرج المطلوب في جدول، وحدد المقطع الداعم لكل قيمة». ولمهمة كتابة، قدّم الجمهور والغرض والنبرة والأقسام المطلوبة. تعامل مع عدد الكلمات المطلوب كتعليمة للكتابة، وافحص الإجابة النهائية للتحقق من الالتزام به.
يسرد المطوّر سياقًا بطول 128K لـSenseChat-5. يوضح مرجع المحادثة الأصيل لديه أن المدخل المقدم والحد الأقصى المحجوز للاستجابة يجب أن يلائما سياق النموذج. وتشغل المعرفة المسترجعة أو النصوص المرجعية المدرجة مساحة من المدخل أيضًا. اجمع السؤال ومقاطع المصدر المهمة ومساحة كافية للاستجابة، بدلًا من ملء الحصة كلها بالمستندات.
لمقارنة مصادر طويلة، ضع تسمية لكل مستند وحافظ على حدود الأقسام. اسأل عن المتطلبات المتفقة والمتعارضة، وعن المقطع الذي يدعم الفرق. قدّم التعريفات والمعرّفات المهمة صراحة. وإذا كانت المهمة تتعلق ببضعة أقسام فقط، فاختر تلك الأقسام والسياق اللازم لتفسيرها، حتى تظل المقارنة النهائية سهلة الفحص.
قدّم مسألة مكتملة مع افتراضاتها ووحداتها والصيغة النهائية المطلوبة. اطلب من الحساب تحديد القيم المستخدمة، ومن الشرح التمييز بين الحقيقة المذكورة والافتراض. ينبغي التحقق من الاستنتاج مقابل شروط المسألة، خصوصًا عندما تعتمد عدة خطوات على تفسير مبكر واحد.
للعمل البرمجي، أدرج المصدر ذا الصلة والسلوك المرصود والنتيجة المتوقعة. المخرج المفيد تغيير مقترح مع الحالة التي يعالجها والفحوص اللازمة لتقييمه. أعِد الخطأ الفعلي أو نتيجة التنفيذ عندما يعتمد الدور التالي على نجاح المقترح. الإجابة المكتوبة ونتيجة تشغيل تلك الإجابة مخرجان منفصلان.
يوثق إصدار V5 من SenseTime استدعاء الدوال المخصصة: يستطيع تطبيق متصل تقديم تعريفات أدوات ليختارها النموذج ويستخدمها. عرّف غرض كل أداة ووسائطها وفق العملية الفعلية، ثم أبقِ الملاحظة التي تعيدها مع المحادثة. اطلب من الإجابة النهائية استخدام نتيجة الاستقصاء أو العملية الفعلية، بدلًا من استنتاج نجاح إجراء مطلوب.
يصف إصدار V5 نفسه سير عمل لمفسر شيفرة يولد Python للحساب الرياضي. هذا سير عمل حسابي متصل، وليس سببًا لاعتبار كل كتلة شيفرة مولدة منفذة. قدّم البيانات المطلوب حسابها، واحتفظ بنتيجة المفسر، وافحص علاقة الشرح المكتوب بتلك النتيجة.
تعرض أمثلة المحادثة لدى المطوّر استجابات مكتملة ونصًا متدفقًا. توفر الإجابة المكتملة رسالة المساعد؛ ويسلّم البث أجزاء متتابعة يجب جمعها في الاستجابة النهائية. احتفظ بذلك النص النهائي مع الطلب والمادة المصدرية قبل استخدامه كمستند أو تقرير أو استجابة تطبيق.
أبقِ إصدار النموذج صريحًا. SenseChat-Turbo نموذج حوار خفيف مستقل، وSenseChat-5-Cantonese تكييف مسمّى بشكل مستقل. كما ينشر المطوّر نماذج مختلفة للرؤية والوسائط المدمجة وحوار الشخصيات. استخدم ملف SenseChat-5 هذا لعمله الموثق في المحادثة النصية والعمل اللغوي بمساعدة الأدوات، وراجع القيم المستخرجة وخطوات الاستدلال والعمليات المقترحة مقابل الأدلة المقدمة.
", "aboutText": "### العمل اللغوي العام والاستدلال\n\nSenseChat-5 هو نموذج اللغة العام V5 ضمن سلسلة SenseNova من SenseTime. تصف الشركة المصنّعة نطاق مهامه عبر اللغة والمعرفة والاستدلال والرياضيات والشيفرة، مع اهتمام خاص بالأسئلة المفتوحة والحوار متعدد الأدوار واستخراج المعلومات والكتابة. مدخل المحادثة الموثق له نص، والمخرج المفيد إجابة مكتوبة أو مسودة أو تحليل أو تعليمة مرتبطة بأداة.\n\n### جهّز المحادثة\n\nأبقِ تعليمات المهمة منفصلة عن المادة المطلوب تحليلها. يستخدم مثال المحادثة المتوافق لدى المطوّر رسالة نظام لتحديد الدور وتنسيق الإجابة، تتبعها رسالة مستخدم تحتوي على الطلب. كما يميز مرجع المحادثة الأصيل لديه رسائل النظام والمستخدم والمساعد. احتفظ بالحوار ذي الصلة مرتبًا عندما تعتمد متابعة على إجابة سابقة.\n\nلمهمة استخراج، قدّم المستند وسمِّ الحقول المطلوب إعادتها. من الموجزات المفيدة: «استخرج الموعد النهائي المذكور والفريق المسؤول والمخرج المطلوب في جدول، وحدد المقطع الداعم لكل قيمة». ولمهمة كتابة، قدّم الجمهور والغرض والنبرة والأقسام المطلوبة. تعامل مع عدد الكلمات المطلوب كتعليمة للكتابة، وافحص الإجابة النهائية للتحقق من الالتزام به.\n\n### اعمل ضمن سياق 128K\n\nيسرد المطوّر سياقًا بطول 128K لـSenseChat-5. يوضح مرجع المحادثة الأصيل لديه أن المدخل المقدم والحد الأقصى المحجوز للاستجابة يجب أن يلائما سياق النموذج. وتشغل المعرفة المسترجعة أو النصوص المرجعية المدرجة مساحة من المدخل أيضًا. اجمع السؤال ومقاطع المصدر المهمة ومساحة كافية للاستجابة، بدلًا من ملء الحصة كلها بالمستندات.\n\nلمقارنة مصادر طويلة، ضع تسمية لكل مستند وحافظ على حدود الأقسام. اسأل عن المتطلبات المتفقة والمتعارضة، وعن المقطع الذي يدعم الفرق. قدّم التعريفات والمعرّفات المهمة صراحة. وإذا كانت المهمة تتعلق ببضعة أقسام فقط، فاختر تلك الأقسام والسياق اللازم لتفسيرها، حتى تظل المقارنة النهائية سهلة الفحص.\n\n### الاستدلال والرياضيات والشيفرة\n\nقدّم مسألة مكتملة مع افتراضاتها ووحداتها والصيغة النهائية المطلوبة. اطلب من الحساب تحديد القيم المستخدمة، ومن الشرح التمييز بين الحقيقة المذكورة والافتراض. ينبغي التحقق من الاستنتاج مقابل شروط المسألة، خصوصًا عندما تعتمد عدة خطوات على تفسير مبكر واحد.\n\nللعمل البرمجي، أدرج المصدر ذا الصلة والسلوك المرصود والنتيجة المتوقعة. المخرج المفيد تغيير مقترح مع الحالة التي يعالجها والفحوص اللازمة لتقييمه. أعِد الخطأ الفعلي أو نتيجة التنفيذ عندما يعتمد الدور التالي على نجاح المقترح. الإجابة المكتوبة ونتيجة تشغيل تلك الإجابة مخرجان منفصلان.\n\n### الأدوات المخصصة والحساب\n\nيوثق إصدار V5 من SenseTime استدعاء الدوال المخصصة: يستطيع تطبيق متصل تقديم تعريفات أدوات ليختارها النموذج ويستخدمها. عرّف غرض كل أداة ووسائطها وفق العملية الفعلية، ثم أبقِ الملاحظة التي تعيدها مع المحادثة. اطلب من الإجابة النهائية استخدام نتيجة الاستقصاء أو العملية الفعلية، بدلًا من استنتاج نجاح إجراء مطلوب.\n\nيصف إصدار V5 نفسه سير عمل لمفسر شيفرة يولد Python للحساب الرياضي. هذا سير عمل حسابي متصل، وليس سببًا لاعتبار كل كتلة شيفرة مولدة منفذة. قدّم البيانات المطلوب حسابها، واحتفظ بنتيجة المفسر، وافحص علاقة الشرح المكتوب بتلك النتيجة.\n\n### الإجابات المكتملة والبث المتدفق\n\nتعرض أمثلة المحادثة لدى المطوّر استجابات مكتملة ونصًا متدفقًا. توفر الإجابة المكتملة رسالة المساعد؛ ويسلّم البث أجزاء متتابعة يجب جمعها في الاستجابة النهائية. احتفظ بذلك النص النهائي مع الطلب والمادة المصدرية قبل استخدامه كمستند أو تقرير أو استجابة تطبيق.\n\nأبقِ إصدار النموذج صريحًا. SenseChat-Turbo نموذج حوار خفيف مستقل، وSenseChat-5-Cantonese تكييف مسمّى بشكل مستقل. كما ينشر المطوّر نماذج مختلفة للرؤية والوسائط المدمجة وحوار الشخصيات. استخدم ملف SenseChat-5 هذا لعمله الموثق في المحادثة النصية والعمل اللغوي بمساعدة الأدوات، وراجع القيم المستخرجة وخطوات الاستدلال والعمليات المقترحة مقابل الأدلة المقدمة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Extract an action from meeting notes\n\nExtract action details from this note: "The logistics team must send the revised packing list by 16:00 on Monday. Finance will review costs later; no date agreed." Return team, deliverable, deadline and supporting quotation for each action. Mark the finance deadline as not stated and keep it separate from the logistics deadline.A two-action table with responsible team, deliverable, deadline and a supporting quote.Ensure the Monday 16:00 deadline is not copied into the finance action.SenseChat-5SenseChat-5 من SenseTime نموذج محادثة نصية لمهام اللغة والمعرفة والاستدلال والرياضيات والشيفرة. يدعم سياقه الموثّق بطول 128K مادة مصدرية أطول، بينما يشمل مسار V5 لدى المنتج استدعاء دوال مخصصة وإجراء الحسابات باستخدام مفسّر شيفرة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
SenseChat-5 هو نموذج اللغة العام V5 ضمن سلسلة SenseNova من SenseTime. تصف الشركة المصنّعة نطاق مهامه عبر اللغة والمعرفة والاستدلال والرياضيات والشيفرة، مع اهتمام خاص بالأسئلة المفتوحة والحوار متعدد الأدوار واستخراج المعلومات والكتابة. مدخل المحادثة الموثق له نص، والمخرج المفيد إجابة مكتوبة أو مسودة أو تحليل أو تعليمة مرتبطة بأداة.
أبقِ تعليمات المهمة منفصلة عن المادة المطلوب تحليلها. يستخدم مثال المحادثة المتوافق لدى المطوّر رسالة نظام لتحديد الدور وتنسيق الإجابة، تتبعها رسالة مستخدم تحتوي على الطلب. كما يميز مرجع المحادثة الأصيل لديه رسائل النظام والمستخدم والمساعد. احتفظ بالحوار ذي الصلة مرتبًا عندما تعتمد متابعة على إجابة سابقة.
لمهمة استخراج، قدّم المستند وسمِّ الحقول المطلوب إعادتها. من الموجزات المفيدة: «استخرج الموعد النهائي المذكور والفريق المسؤول والمخرج المطلوب في جدول، وحدد المقطع الداعم لكل قيمة». ولمهمة كتابة، قدّم الجمهور والغرض والنبرة والأقسام المطلوبة. تعامل مع عدد الكلمات المطلوب كتعليمة للكتابة، وافحص الإجابة النهائية للتحقق من الالتزام به.
يسرد المطوّر سياقًا بطول 128K لـSenseChat-5. يوضح مرجع المحادثة الأصيل لديه أن المدخل المقدم والحد الأقصى المحجوز للاستجابة يجب أن يلائما سياق النموذج. وتشغل المعرفة المسترجعة أو النصوص المرجعية المدرجة مساحة من المدخل أيضًا. اجمع السؤال ومقاطع المصدر المهمة ومساحة كافية للاستجابة، بدلًا من ملء الحصة كلها بالمستندات.
لمقارنة مصادر طويلة، ضع تسمية لكل مستند وحافظ على حدود الأقسام. اسأل عن المتطلبات المتفقة والمتعارضة، وعن المقطع الذي يدعم الفرق. قدّم التعريفات والمعرّفات المهمة صراحة. وإذا كانت المهمة تتعلق ببضعة أقسام فقط، فاختر تلك الأقسام والسياق اللازم لتفسيرها، حتى تظل المقارنة النهائية سهلة الفحص.
قدّم مسألة مكتملة مع افتراضاتها ووحداتها والصيغة النهائية المطلوبة. اطلب من الحساب تحديد القيم المستخدمة، ومن الشرح التمييز بين الحقيقة المذكورة والافتراض. ينبغي التحقق من الاستنتاج مقابل شروط المسألة، خصوصًا عندما تعتمد عدة خطوات على تفسير مبكر واحد.
للعمل البرمجي، أدرج المصدر ذا الصلة والسلوك المرصود والنتيجة المتوقعة. المخرج المفيد تغيير مقترح مع الحالة التي يعالجها والفحوص اللازمة لتقييمه. أعِد الخطأ الفعلي أو نتيجة التنفيذ عندما يعتمد الدور التالي على نجاح المقترح. الإجابة المكتوبة ونتيجة تشغيل تلك الإجابة مخرجان منفصلان.
يوثق إصدار V5 من SenseTime استدعاء الدوال المخصصة: يستطيع تطبيق متصل تقديم تعريفات أدوات ليختارها النموذج ويستخدمها. عرّف غرض كل أداة ووسائطها وفق العملية الفعلية، ثم أبقِ الملاحظة التي تعيدها مع المحادثة. اطلب من الإجابة النهائية استخدام نتيجة الاستقصاء أو العملية الفعلية، بدلًا من استنتاج نجاح إجراء مطلوب.
يصف إصدار V5 نفسه سير عمل لمفسر شيفرة يولد Python للحساب الرياضي. هذا سير عمل حسابي متصل، وليس سببًا لاعتبار كل كتلة شيفرة مولدة منفذة. قدّم البيانات المطلوب حسابها، واحتفظ بنتيجة المفسر، وافحص علاقة الشرح المكتوب بتلك النتيجة.
تعرض أمثلة المحادثة لدى المطوّر استجابات مكتملة ونصًا متدفقًا. توفر الإجابة المكتملة رسالة المساعد؛ ويسلّم البث أجزاء متتابعة يجب جمعها في الاستجابة النهائية. احتفظ بذلك النص النهائي مع الطلب والمادة المصدرية قبل استخدامه كمستند أو تقرير أو استجابة تطبيق.
أبقِ إصدار النموذج صريحًا. SenseChat-Turbo نموذج حوار خفيف مستقل، وSenseChat-5-Cantonese تكييف مسمّى بشكل مستقل. كما ينشر المطوّر نماذج مختلفة للرؤية والوسائط المدمجة وحوار الشخصيات. استخدم ملف SenseChat-5 هذا لعمله الموثق في المحادثة النصية والعمل اللغوي بمساعدة الأدوات، وراجع القيم المستخرجة وخطوات الاستدلال والعمليات المقترحة مقابل الأدلة المقدمة.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود SenseChat-5 | 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.
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0132 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0308 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "SenseChat-5", "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='SenseChat-5',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='SenseChat-5',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 SenseChat-5
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
SenseChat-5SenseChat-5 من SenseTime نموذج محادثة نصية لمهام اللغة والمعرفة والاستدلال والرياضيات والشيفرة. يدعم سياقه الموثّق بطول 128K مادة مصدرية أطول، بينما يشمل مسار V5 لدى المنتج استدعاء دوال مخصصة وإجراء الحسابات باستخدام مفسّر شيفرة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
SenseChat-5 هو نموذج اللغة العام V5 ضمن سلسلة SenseNova من SenseTime. تصف الشركة المصنّعة نطاق مهامه عبر اللغة والمعرفة والاستدلال والرياضيات والشيفرة، مع اهتمام خاص بالأسئلة المفتوحة والحوار متعدد الأدوار واستخراج المعلومات والكتابة. مدخل المحادثة الموثق له نص، والمخرج المفيد إجابة مكتوبة أو مسودة أو تحليل أو تعليمة مرتبطة بأداة.
أبقِ تعليمات المهمة منفصلة عن المادة المطلوب تحليلها. يستخدم مثال المحادثة المتوافق لدى المطوّر رسالة نظام لتحديد الدور وتنسيق الإجابة، تتبعها رسالة مستخدم تحتوي على الطلب. كما يميز مرجع المحادثة الأصيل لديه رسائل النظام والمستخدم والمساعد. احتفظ بالحوار ذي الصلة مرتبًا عندما تعتمد متابعة على إجابة سابقة.
لمهمة استخراج، قدّم المستند وسمِّ الحقول المطلوب إعادتها. من الموجزات المفيدة: «استخرج الموعد النهائي المذكور والفريق المسؤول والمخرج المطلوب في جدول، وحدد المقطع الداعم لكل قيمة». ولمهمة كتابة، قدّم الجمهور والغرض والنبرة والأقسام المطلوبة. تعامل مع عدد الكلمات المطلوب كتعليمة للكتابة، وافحص الإجابة النهائية للتحقق من الالتزام به.
يسرد المطوّر سياقًا بطول 128K لـSenseChat-5. يوضح مرجع المحادثة الأصيل لديه أن المدخل المقدم والحد الأقصى المحجوز للاستجابة يجب أن يلائما سياق النموذج. وتشغل المعرفة المسترجعة أو النصوص المرجعية المدرجة مساحة من المدخل أيضًا. اجمع السؤال ومقاطع المصدر المهمة ومساحة كافية للاستجابة، بدلًا من ملء الحصة كلها بالمستندات.
لمقارنة مصادر طويلة، ضع تسمية لكل مستند وحافظ على حدود الأقسام. اسأل عن المتطلبات المتفقة والمتعارضة، وعن المقطع الذي يدعم الفرق. قدّم التعريفات والمعرّفات المهمة صراحة. وإذا كانت المهمة تتعلق ببضعة أقسام فقط، فاختر تلك الأقسام والسياق اللازم لتفسيرها، حتى تظل المقارنة النهائية سهلة الفحص.
قدّم مسألة مكتملة مع افتراضاتها ووحداتها والصيغة النهائية المطلوبة. اطلب من الحساب تحديد القيم المستخدمة، ومن الشرح التمييز بين الحقيقة المذكورة والافتراض. ينبغي التحقق من الاستنتاج مقابل شروط المسألة، خصوصًا عندما تعتمد عدة خطوات على تفسير مبكر واحد.
للعمل البرمجي، أدرج المصدر ذا الصلة والسلوك المرصود والنتيجة المتوقعة. المخرج المفيد تغيير مقترح مع الحالة التي يعالجها والفحوص اللازمة لتقييمه. أعِد الخطأ الفعلي أو نتيجة التنفيذ عندما يعتمد الدور التالي على نجاح المقترح. الإجابة المكتوبة ونتيجة تشغيل تلك الإجابة مخرجان منفصلان.
يوثق إصدار V5 من SenseTime استدعاء الدوال المخصصة: يستطيع تطبيق متصل تقديم تعريفات أدوات ليختارها النموذج ويستخدمها. عرّف غرض كل أداة ووسائطها وفق العملية الفعلية، ثم أبقِ الملاحظة التي تعيدها مع المحادثة. اطلب من الإجابة النهائية استخدام نتيجة الاستقصاء أو العملية الفعلية، بدلًا من استنتاج نجاح إجراء مطلوب.
يصف إصدار V5 نفسه سير عمل لمفسر شيفرة يولد Python للحساب الرياضي. هذا سير عمل حسابي متصل، وليس سببًا لاعتبار كل كتلة شيفرة مولدة منفذة. قدّم البيانات المطلوب حسابها، واحتفظ بنتيجة المفسر، وافحص علاقة الشرح المكتوب بتلك النتيجة.
تعرض أمثلة المحادثة لدى المطوّر استجابات مكتملة ونصًا متدفقًا. توفر الإجابة المكتملة رسالة المساعد؛ ويسلّم البث أجزاء متتابعة يجب جمعها في الاستجابة النهائية. احتفظ بذلك النص النهائي مع الطلب والمادة المصدرية قبل استخدامه كمستند أو تقرير أو استجابة تطبيق.
أبقِ إصدار النموذج صريحًا. SenseChat-Turbo نموذج حوار خفيف مستقل، وSenseChat-5-Cantonese تكييف مسمّى بشكل مستقل. كما ينشر المطوّر نماذج مختلفة للرؤية والوسائط المدمجة وحوار الشخصيات. استخدم ملف SenseChat-5 هذا لعمله الموثق في المحادثة النصية والعمل اللغوي بمساعدة الأدوات، وراجع القيم المستخرجة وخطوات الاستدلال والعمليات المقترحة مقابل الأدلة المقدمة.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود SenseChat-5 | 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.
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0132 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0308 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "SenseChat-5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'SenseChat-5', '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': 'SenseChat-5', '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 SenseChat-5
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Extract an action from meeting notes\n\nExtract action details from this note: "The logistics team must send the revised packing list by 16:00 on Monday. Finance will review costs later; no date agreed." Return team, deliverable, deadline and supporting quotation for each action. Mark the finance deadline as not stated and keep it separate from the logistics deadline.A two-action table with responsible team, deliverable, deadline and a supporting quote.Ensure the Monday 16:00 deadline is not copied into the finance action.