Step 3.5 Flash هو النموذج النصي ببنية مزيج الخبراء المتناثرة من StepFun للاستدلال والعمل الموجّه للوكلاء. وتضم المواصفات المنشورة 196.81 مليار معلمة إجمالًا، بما فيها رأس التنبؤ، وتنشّط نحو 11B معلمة لكل توكن. ويعالج التعليمات والمحادثات المكتوبة لتوليد نصوص وشيفرة وتفاعلات مقترحة مع الأدوات.
تجمع بنيته الأساسية المؤلفة من 45 طبقة بين انتباه النافذة المنزلقة والانتباه الكامل بنسبة ثلاثة إلى واحد، وتدعم سياقًا بسعة 256K. وتضم كل طبقة خبراء 288 خبيرًا موجّهًا إضافة إلى خبير مشترك، ويُختار ثمانية خبراء موجّهين لكل توكن. ويُعد رأس التنبؤ بعدة توكنات جزءًا من تصميم الكفاءة لدى المطوّر. وتصف هذه الخيارات المعمارية النموذج؛ أما سرعة تطبيق معين فتعتمد أيضًا على إعداد الخدمة وعبء العمل.
المجالات الأساسية للمهام هي الاستدلال والبرمجة ومسارات عمل الوكلاء الأطول. ولمهمة برمجية، قدّم السلوك المتوقع والمصدر ذا الصلة وفشلًا فعليًا أو تغييرًا مطلوبًا. واطلب المخرج المقترح والفحوص اللازمة لتقييمه. وفي تطبيق متصل، أعد نتائج الأوامر والفحوص قبل أن يختار النموذج خطوته التالية.
ولتحليل بالسياق الطويل، حدّد السؤال وأقسام المادة المهمة. ويحدّد التقرير المفيد استنتاجه والأدلة التي تدعمه وأي ملاحظة مفقودة. وأبقِ الهدف الحالي والنتائج السابقة المؤكدة متاحة عبر جولات المتابعة حتى يستمر النموذج من حالة المهمة بدلًا من إعادة بنائها من موجّه ناقص.
تنشر StepFun وصفات تكامل ونشر محلي لتطبيقات البرمجة والبحث. ويتبع تنفيذ الأدوات سير العمل المحيط: يقدّم النموذج الإجراء المقترح، ويشغّله التطبيق ويُعيد النتيجة. وللأصول المحوّلة أو المكمّمة المختلفة شروط نشرها الخاصة؛ ولا يختار الاسم العام للنموذج أحدها.
المشكلات المعروفة لدى المطوّر محددة. فقد يستخدم النموذج مسارات توليد طويلة، وقد ينخفض الاستقرار في المجالات المتخصصة أو المحادثات المطوّلة متعددة الجولات. وتشمل الأعراض المبلّغ عنها تكرار الاستدلال ومخرجات تمزج اللغات وتناقضات بشأن الوقت أو الهوية. حدّد لغة الاستجابة والمهمة الحالية بوضوح، واحتفظ بالملاحظات ذات الصلة، وراجع المخرج النهائي وفق الهدف المعلن. وحافظ على تمييز هذا الإصدار النصي عن المشفّر البصري ومدخلات الصور المضافة في Step 3.7 Flash.
", "aboutText": "Step 3.5 Flash هو النموذج النصي ببنية مزيج الخبراء المتناثرة من StepFun للاستدلال والعمل الموجّه للوكلاء. وتضم المواصفات المنشورة 196.81 مليار معلمة إجمالًا، بما فيها رأس التنبؤ، وتنشّط نحو 11B معلمة لكل توكن. ويعالج التعليمات والمحادثات المكتوبة لتوليد نصوص وشيفرة وتفاعلات مقترحة مع الأدوات.\n\nتجمع بنيته الأساسية المؤلفة من 45 طبقة بين انتباه النافذة المنزلقة والانتباه الكامل بنسبة ثلاثة إلى واحد، وتدعم سياقًا بسعة 256K. وتضم كل طبقة خبراء 288 خبيرًا موجّهًا إضافة إلى خبير مشترك، ويُختار ثمانية خبراء موجّهين لكل توكن. ويُعد رأس التنبؤ بعدة توكنات جزءًا من تصميم الكفاءة لدى المطوّر. وتصف هذه الخيارات المعمارية النموذج؛ أما سرعة تطبيق معين فتعتمد أيضًا على إعداد الخدمة وعبء العمل.\n\nالمجالات الأساسية للمهام هي الاستدلال والبرمجة ومسارات عمل الوكلاء الأطول. ولمهمة برمجية، قدّم السلوك المتوقع والمصدر ذا الصلة وفشلًا فعليًا أو تغييرًا مطلوبًا. واطلب المخرج المقترح والفحوص اللازمة لتقييمه. وفي تطبيق متصل، أعد نتائج الأوامر والفحوص قبل أن يختار النموذج خطوته التالية.\n\nولتحليل بالسياق الطويل، حدّد السؤال وأقسام المادة المهمة. ويحدّد التقرير المفيد استنتاجه والأدلة التي تدعمه وأي ملاحظة مفقودة. وأبقِ الهدف الحالي والنتائج السابقة المؤكدة متاحة عبر جولات المتابعة حتى يستمر النموذج من حالة المهمة بدلًا من إعادة بنائها من موجّه ناقص.\n\nتنشر StepFun وصفات تكامل ونشر محلي لتطبيقات البرمجة والبحث. ويتبع تنفيذ الأدوات سير العمل المحيط: يقدّم النموذج الإجراء المقترح، ويشغّله التطبيق ويُعيد النتيجة. وللأصول المحوّلة أو المكمّمة المختلفة شروط نشرها الخاصة؛ ولا يختار الاسم العام للنموذج أحدها.\n\nالمشكلات المعروفة لدى المطوّر محددة. فقد يستخدم النموذج مسارات توليد طويلة، وقد ينخفض الاستقرار في المجالات المتخصصة أو المحادثات المطوّلة متعددة الجولات. وتشمل الأعراض المبلّغ عنها تكرار الاستدلال ومخرجات تمزج اللغات وتناقضات بشأن الوقت أو الهوية. حدّد لغة الاستجابة والمهمة الحالية بوضوح، واحتفظ بالملاحظات ذات الصلة، وراجع المخرج النهائي وفق الهدف المعلن. وحافظ على تمييز هذا الإصدار النصي عن المشفّر البصري ومدخلات الصور المضافة في Step 3.7 Flash.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Repair a stale accumulator default\n\nReview this Python function: def collect(value, items=[]): items.append(value); return items. Separate calls unexpectedly share earlier values. Propose a correction that preserves caller-supplied list mutation but creates a fresh list when the argument is omitted. Include tests for two omitted-argument calls and a call with an explicit list. Explain the changed default behavior.A corrected function and tests distinguishing fresh defaults from deliberate mutation of a supplied list.Omitted calls do not share state, while an explicit caller list retains the documented mutation behavior.stepfun/step-3.5-flashStep 3.5 Flash من StepFun هو نموذج نصي متناثر للاستدلال والبرمجة ومسارات عمل الوكلاء. وينشّط نحو 11B معلمة من نموذجه ذي فئة 196B، ويجمع بين الانتباه المنزلق والكامل، ويدعم سياقًا بسعة 256K.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Step 3.5 Flash هو النموذج النصي ببنية مزيج الخبراء المتناثرة من StepFun للاستدلال والعمل الموجّه للوكلاء. وتضم المواصفات المنشورة 196.81 مليار معلمة إجمالًا، بما فيها رأس التنبؤ، وتنشّط نحو 11B معلمة لكل توكن. ويعالج التعليمات والمحادثات المكتوبة لتوليد نصوص وشيفرة وتفاعلات مقترحة مع الأدوات.
تجمع بنيته الأساسية المؤلفة من 45 طبقة بين انتباه النافذة المنزلقة والانتباه الكامل بنسبة ثلاثة إلى واحد، وتدعم سياقًا بسعة 256K. وتضم كل طبقة خبراء 288 خبيرًا موجّهًا إضافة إلى خبير مشترك، ويُختار ثمانية خبراء موجّهين لكل توكن. ويُعد رأس التنبؤ بعدة توكنات جزءًا من تصميم الكفاءة لدى المطوّر. وتصف هذه الخيارات المعمارية النموذج؛ أما سرعة تطبيق معين فتعتمد أيضًا على إعداد الخدمة وعبء العمل.
المجالات الأساسية للمهام هي الاستدلال والبرمجة ومسارات عمل الوكلاء الأطول. ولمهمة برمجية، قدّم السلوك المتوقع والمصدر ذا الصلة وفشلًا فعليًا أو تغييرًا مطلوبًا. واطلب المخرج المقترح والفحوص اللازمة لتقييمه. وفي تطبيق متصل، أعد نتائج الأوامر والفحوص قبل أن يختار النموذج خطوته التالية.
ولتحليل بالسياق الطويل، حدّد السؤال وأقسام المادة المهمة. ويحدّد التقرير المفيد استنتاجه والأدلة التي تدعمه وأي ملاحظة مفقودة. وأبقِ الهدف الحالي والنتائج السابقة المؤكدة متاحة عبر جولات المتابعة حتى يستمر النموذج من حالة المهمة بدلًا من إعادة بنائها من موجّه ناقص.
تنشر StepFun وصفات تكامل ونشر محلي لتطبيقات البرمجة والبحث. ويتبع تنفيذ الأدوات سير العمل المحيط: يقدّم النموذج الإجراء المقترح، ويشغّله التطبيق ويُعيد النتيجة. وللأصول المحوّلة أو المكمّمة المختلفة شروط نشرها الخاصة؛ ولا يختار الاسم العام للنموذج أحدها.
المشكلات المعروفة لدى المطوّر محددة. فقد يستخدم النموذج مسارات توليد طويلة، وقد ينخفض الاستقرار في المجالات المتخصصة أو المحادثات المطوّلة متعددة الجولات. وتشمل الأعراض المبلّغ عنها تكرار الاستدلال ومخرجات تمزج اللغات وتناقضات بشأن الوقت أو الهوية. حدّد لغة الاستجابة والمهمة الحالية بوضوح، واحتفظ بالملاحظات ذات الصلة، وراجع المخرج النهائي وفق الهدف المعلن. وحافظ على تمييز هذا الإصدار النصي عن المشفّر البصري ومدخلات الصور المضافة في Step 3.7 Flash.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود stepfun/step-3.5-flash | 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 $0.00022 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00066 / 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 |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.00022 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00066 / 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": "stepfun/step-3.5-flash", "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='stepfun/step-3.5-flash',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='stepfun/step-3.5-flash',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 stepfun/step-3.5-flash
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
stepfun/step-3.5-flashStep 3.5 Flash من StepFun هو نموذج نصي متناثر للاستدلال والبرمجة ومسارات عمل الوكلاء. وينشّط نحو 11B معلمة من نموذجه ذي فئة 196B، ويجمع بين الانتباه المنزلق والكامل، ويدعم سياقًا بسعة 256K.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Step 3.5 Flash هو النموذج النصي ببنية مزيج الخبراء المتناثرة من StepFun للاستدلال والعمل الموجّه للوكلاء. وتضم المواصفات المنشورة 196.81 مليار معلمة إجمالًا، بما فيها رأس التنبؤ، وتنشّط نحو 11B معلمة لكل توكن. ويعالج التعليمات والمحادثات المكتوبة لتوليد نصوص وشيفرة وتفاعلات مقترحة مع الأدوات.
تجمع بنيته الأساسية المؤلفة من 45 طبقة بين انتباه النافذة المنزلقة والانتباه الكامل بنسبة ثلاثة إلى واحد، وتدعم سياقًا بسعة 256K. وتضم كل طبقة خبراء 288 خبيرًا موجّهًا إضافة إلى خبير مشترك، ويُختار ثمانية خبراء موجّهين لكل توكن. ويُعد رأس التنبؤ بعدة توكنات جزءًا من تصميم الكفاءة لدى المطوّر. وتصف هذه الخيارات المعمارية النموذج؛ أما سرعة تطبيق معين فتعتمد أيضًا على إعداد الخدمة وعبء العمل.
المجالات الأساسية للمهام هي الاستدلال والبرمجة ومسارات عمل الوكلاء الأطول. ولمهمة برمجية، قدّم السلوك المتوقع والمصدر ذا الصلة وفشلًا فعليًا أو تغييرًا مطلوبًا. واطلب المخرج المقترح والفحوص اللازمة لتقييمه. وفي تطبيق متصل، أعد نتائج الأوامر والفحوص قبل أن يختار النموذج خطوته التالية.
ولتحليل بالسياق الطويل، حدّد السؤال وأقسام المادة المهمة. ويحدّد التقرير المفيد استنتاجه والأدلة التي تدعمه وأي ملاحظة مفقودة. وأبقِ الهدف الحالي والنتائج السابقة المؤكدة متاحة عبر جولات المتابعة حتى يستمر النموذج من حالة المهمة بدلًا من إعادة بنائها من موجّه ناقص.
تنشر StepFun وصفات تكامل ونشر محلي لتطبيقات البرمجة والبحث. ويتبع تنفيذ الأدوات سير العمل المحيط: يقدّم النموذج الإجراء المقترح، ويشغّله التطبيق ويُعيد النتيجة. وللأصول المحوّلة أو المكمّمة المختلفة شروط نشرها الخاصة؛ ولا يختار الاسم العام للنموذج أحدها.
المشكلات المعروفة لدى المطوّر محددة. فقد يستخدم النموذج مسارات توليد طويلة، وقد ينخفض الاستقرار في المجالات المتخصصة أو المحادثات المطوّلة متعددة الجولات. وتشمل الأعراض المبلّغ عنها تكرار الاستدلال ومخرجات تمزج اللغات وتناقضات بشأن الوقت أو الهوية. حدّد لغة الاستجابة والمهمة الحالية بوضوح، واحتفظ بالملاحظات ذات الصلة، وراجع المخرج النهائي وفق الهدف المعلن. وحافظ على تمييز هذا الإصدار النصي عن المشفّر البصري ومدخلات الصور المضافة في Step 3.7 Flash.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود stepfun/step-3.5-flash | 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 $0.00022 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00066 / 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 |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.00022 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00066 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "stepfun/step-3.5-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'stepfun/step-3.5-flash', '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': 'stepfun/step-3.5-flash', '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 stepfun/step-3.5-flash
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Repair a stale accumulator default\n\nReview this Python function: def collect(value, items=[]): items.append(value); return items. Separate calls unexpectedly share earlier values. Propose a correction that preserves caller-supplied list mutation but creates a fresh list when the argument is omitted. Include tests for two omitted-argument calls and a call with an explicit list. Explain the changed default behavior.A corrected function and tests distinguishing fresh defaults from deliberate mutation of a supplied list.Omitted calls do not share state, while an explicit caller list retains the documented mutation behavior.