{ "aboutHtml": "

Step 3.7 Flash هو نموذج الرؤية واللغة ببنية مزيج الخبراء المتناثرة من StepFun لمهام الوكلاء الواقعية. ويجمع نظامه الذي يضم نحو 198 مليار معلمة بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وينشّط نحو 11B معلمة لكل توكن. ويقبل النصوص والصور ويولّد نصًا أو شيفرة أو استدعاءات أدوات مقترحة لتطبيق متصل.

يحدّد المطوّر نافذة سياق بسعة 256K ومستويات استدلال low وmedium وhigh. وتتيح هذه المستويات لمسار عمل المطوّر تخصيص مقادير مختلفة من التفكير للمهمة. ويشمل العمل بالسياق الطويل التقارير الكبيرة والتحقيقات البرمجية متعددة الملفات؛ أعدّ المادة ذات الصلة مع السؤال والمخرج المطلوب حتى يكون للنموذج هدف محدد ضمن هذا السياق.

يشمل الفهم البصري الأصلي واجهات المنتجات والمستندات والرسوم البيانية والمشاهد الطبيعية. ولمهمة واجهة، قدّم لقطة الشاشة أو التصميم وحدّد الميزة المراد فحصها أو تنفيذها. ولرسم بياني، اذكر المقارنة أو الاتجاه المراد شرحه. ويجمع المطوّر التفسير البصري مع الاسترجاع واستخدام الأدوات، لذا يستطيع سير العمل المتصل جمع أدلة إضافية عندما تترك الصورة وحدها سؤالًا غير محسوم.

تشمل المهام البرمجية تتبّع مستودع وتحديد موضع فشل واقتراح رقعة إصلاح. قدّم المشكلة المرصودة والسلوك المتوقع والملفات أو السجلات التي تثبت النتيجة الحالية. واطلب الأصل المعدّل والفحوص التي ستقيّمه. وعندما يشغّل التطبيق فحصًا، فأعد مخرجه الفعلي قبل الخطوة التالية حتى يعالج النموذج الملاحظة بدلًا من افتراض نجاح الإصلاح.

تمتد مسارات عمل المطوّر الأوسع إلى البحث والطرفيات والمتصفحات وأدوات العمل المكتبي. قدّم تعريفات الأدوات وحدود المهمة، وميّز بين الاستدعاء المقترح والنتيجة التي يعيدها التطبيق. ويمكن لمهمة بحثية مقارنة المصادر والاحتفاظ بالأدلة وراء كل استنتاج؛ ويمكن لمهمة مستندات إرجاع شرح أو محتوى منظّم ليحوّله التطبيق المحيط إلى المخرج النهائي.

تنشر StepFun نسخ دقة منفصلة ووصفات نشر. وتميّز أمثلة GGUF المحلية بين النموذج اللغوي ووحدة الإسقاط البصري، وتسمح بذاكرة تشغيل إضافية إلى جانب ملفات الأوزان. وتذكر البطاقة نحو 120 GB كحد أدنى للذاكرة المحلية، وتوصي بذاكرة موحّدة بسعة 128 GB لهذا الإعداد. وهذه شروط نشر لدى المطوّر، وليست ادعاءً عن الإعداد الذي يقف وراء خيار نموذج معين.

حافظ على تمييز Step 3.7 Flash عن نموذج Step 3.5 النصي الأقدم: فالمشفّر البصري وفهم الصور إضافتان جوهريتان. ويجب أن تُظهر النتيجة النهائية للمهمة المصدر أو الأدلة البصرية المستخدمة والتغيير أو النتيجة المقترحة وأي شرط لا يزال يحتاج إلى ملاحظة. وتعتمد عمليات البحث الخارجية والأوامر وتغييرات الملفات على الأدوات التي يربطها التطبيق.

", "aboutText": "Step 3.7 Flash هو نموذج الرؤية واللغة ببنية مزيج الخبراء المتناثرة من StepFun لمهام الوكلاء الواقعية. ويجمع نظامه الذي يضم نحو 198 مليار معلمة بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وينشّط نحو 11B معلمة لكل توكن. ويقبل النصوص والصور ويولّد نصًا أو شيفرة أو استدعاءات أدوات مقترحة لتطبيق متصل.\n\nيحدّد المطوّر نافذة سياق بسعة 256K ومستويات استدلال low وmedium وhigh. وتتيح هذه المستويات لمسار عمل المطوّر تخصيص مقادير مختلفة من التفكير للمهمة. ويشمل العمل بالسياق الطويل التقارير الكبيرة والتحقيقات البرمجية متعددة الملفات؛ أعدّ المادة ذات الصلة مع السؤال والمخرج المطلوب حتى يكون للنموذج هدف محدد ضمن هذا السياق.\n\nيشمل الفهم البصري الأصلي واجهات المنتجات والمستندات والرسوم البيانية والمشاهد الطبيعية. ولمهمة واجهة، قدّم لقطة الشاشة أو التصميم وحدّد الميزة المراد فحصها أو تنفيذها. ولرسم بياني، اذكر المقارنة أو الاتجاه المراد شرحه. ويجمع المطوّر التفسير البصري مع الاسترجاع واستخدام الأدوات، لذا يستطيع سير العمل المتصل جمع أدلة إضافية عندما تترك الصورة وحدها سؤالًا غير محسوم.\n\nتشمل المهام البرمجية تتبّع مستودع وتحديد موضع فشل واقتراح رقعة إصلاح. قدّم المشكلة المرصودة والسلوك المتوقع والملفات أو السجلات التي تثبت النتيجة الحالية. واطلب الأصل المعدّل والفحوص التي ستقيّمه. وعندما يشغّل التطبيق فحصًا، فأعد مخرجه الفعلي قبل الخطوة التالية حتى يعالج النموذج الملاحظة بدلًا من افتراض نجاح الإصلاح.\n\nتمتد مسارات عمل المطوّر الأوسع إلى البحث والطرفيات والمتصفحات وأدوات العمل المكتبي. قدّم تعريفات الأدوات وحدود المهمة، وميّز بين الاستدعاء المقترح والنتيجة التي يعيدها التطبيق. ويمكن لمهمة بحثية مقارنة المصادر والاحتفاظ بالأدلة وراء كل استنتاج؛ ويمكن لمهمة مستندات إرجاع شرح أو محتوى منظّم ليحوّله التطبيق المحيط إلى المخرج النهائي.\n\nتنشر StepFun نسخ دقة منفصلة ووصفات نشر. وتميّز أمثلة GGUF المحلية بين النموذج اللغوي ووحدة الإسقاط البصري، وتسمح بذاكرة تشغيل إضافية إلى جانب ملفات الأوزان. وتذكر البطاقة نحو 120 GB كحد أدنى للذاكرة المحلية، وتوصي بذاكرة موحّدة بسعة 128 GB لهذا الإعداد. وهذه شروط نشر لدى المطوّر، وليست ادعاءً عن الإعداد الذي يقف وراء خيار نموذج معين.\n\nحافظ على تمييز Step 3.7 Flash عن نموذج Step 3.5 النصي الأقدم: فالمشفّر البصري وفهم الصور إضافتان جوهريتان. ويجب أن تُظهر النتيجة النهائية للمهمة المصدر أو الأدلة البصرية المستخدمة والتغيير أو النتيجة المقترحة وأي شرط لا يزال يحتاج إلى ملاحظة. وتعتمد عمليات البحث الخارجية والأوامر وتغييرات الملفات على الأدوات التي يربطها التطبيق.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

Trace a failed configuration lookup\n\nSource excerpt: settings = {"timeout_seconds": 30}; timeout = settings["timeout"]. Log: KeyError: timeout. Required public setting remains timeout_seconds. Identify the mismatch, propose the smallest source correction and give a test that reads the configured value plus a test for a missing required setting. Do not rename the public field.

النتيجة المتوقعة

A source-linked diagnosis, focused patch and two test cases.

التحقق من النتيجة

Check that the patch reads timeout_seconds and that the missing-setting case is not hidden by an invented default.

" }, "copy_sha256": "4b189def1e868b000ba7fdb2479f424e97d7222444db4d9f5f827009fbe971f2", "copy_source": { "locale": "ar", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "source_facts_sha256": "51be2d90cb27673bc15f98d922b20ef4ddad47931b9194d4beb9b098857d1177", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "386dd61309784d4d69da424e475753e2642a57644ac0399c05ab10b4df8a7d88", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ar", "methods": [ { "html": "

•

StepFun: Step 3.7 Flash

StepFun /stepfun/step-3.7-flash

البداية

Step 3.7 Flash من StepFun هو نموذج متناثر للرؤية واللغة للبرمجة والفهم البصري ومسارات العمل الموجّهة بالأدوات. وهو يجمع بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وسياقًا بسعة 256K، وثلاثة مستويات استدلال موثّقة لدى المطوّر.

المدخلات المقبولة: النص
النتائج: النص

عن النموذج

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

Step 3.7 Flash هو نموذج الرؤية واللغة ببنية مزيج الخبراء المتناثرة من StepFun لمهام الوكلاء الواقعية. ويجمع نظامه الذي يضم نحو 198 مليار معلمة بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وينشّط نحو 11B معلمة لكل توكن. ويقبل النصوص والصور ويولّد نصًا أو شيفرة أو استدعاءات أدوات مقترحة لتطبيق متصل.

يحدّد المطوّر نافذة سياق بسعة 256K ومستويات استدلال low وmedium وhigh. وتتيح هذه المستويات لمسار عمل المطوّر تخصيص مقادير مختلفة من التفكير للمهمة. ويشمل العمل بالسياق الطويل التقارير الكبيرة والتحقيقات البرمجية متعددة الملفات؛ أعدّ المادة ذات الصلة مع السؤال والمخرج المطلوب حتى يكون للنموذج هدف محدد ضمن هذا السياق.

يشمل الفهم البصري الأصلي واجهات المنتجات والمستندات والرسوم البيانية والمشاهد الطبيعية. ولمهمة واجهة، قدّم لقطة الشاشة أو التصميم وحدّد الميزة المراد فحصها أو تنفيذها. ولرسم بياني، اذكر المقارنة أو الاتجاه المراد شرحه. ويجمع المطوّر التفسير البصري مع الاسترجاع واستخدام الأدوات، لذا يستطيع سير العمل المتصل جمع أدلة إضافية عندما تترك الصورة وحدها سؤالًا غير محسوم.

تشمل المهام البرمجية تتبّع مستودع وتحديد موضع فشل واقتراح رقعة إصلاح. قدّم المشكلة المرصودة والسلوك المتوقع والملفات أو السجلات التي تثبت النتيجة الحالية. واطلب الأصل المعدّل والفحوص التي ستقيّمه. وعندما يشغّل التطبيق فحصًا، فأعد مخرجه الفعلي قبل الخطوة التالية حتى يعالج النموذج الملاحظة بدلًا من افتراض نجاح الإصلاح.

تمتد مسارات عمل المطوّر الأوسع إلى البحث والطرفيات والمتصفحات وأدوات العمل المكتبي. قدّم تعريفات الأدوات وحدود المهمة، وميّز بين الاستدعاء المقترح والنتيجة التي يعيدها التطبيق. ويمكن لمهمة بحثية مقارنة المصادر والاحتفاظ بالأدلة وراء كل استنتاج؛ ويمكن لمهمة مستندات إرجاع شرح أو محتوى منظّم ليحوّله التطبيق المحيط إلى المخرج النهائي.

تنشر StepFun نسخ دقة منفصلة ووصفات نشر. وتميّز أمثلة GGUF المحلية بين النموذج اللغوي ووحدة الإسقاط البصري، وتسمح بذاكرة تشغيل إضافية إلى جانب ملفات الأوزان. وتذكر البطاقة نحو 120 GB كحد أدنى للذاكرة المحلية، وتوصي بذاكرة موحّدة بسعة 128 GB لهذا الإعداد. وهذه شروط نشر لدى المطوّر، وليست ادعاءً عن الإعداد الذي يقف وراء خيار نموذج معين.

حافظ على تمييز Step 3.7 Flash عن نموذج Step 3.5 النصي الأقدم: فالمشفّر البصري وفهم الصور إضافتان جوهريتان. ويجب أن تُظهر النتيجة النهائية للمهمة المصدر أو الأدلة البصرية المستخدمة والتغيير أو النتيجة المقترحة وأي شرط لا يزال يحتاج إلى ملاحظة. وتعتمد عمليات البحث الخارجية والأوامر وتغييرات الملفات على الأدوات التي يربطها التطبيق.

متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions

الإدخال: text
الإخراج: text
صيغة الإخراج: json أو SSE

الحقل	النوع	المتطلب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية
الحقل`model`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود stepfun/step-3.7-flash	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages`	النوع`message[]`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].role`	النوع`string`	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—
الحقل`messages[].content`	النوع`string\|content_part[]\|null`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].tool_calls`	النوع`tool_call[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].tool_call_id`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].name`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].reasoning_content`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].reasoning_details`	النوع`object\|array`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`max_tokens`	النوع`integer`	المتطلباختياري	القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`max_completion_tokens`	النوع`integer`	المتطلباختياري	القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`stream`	النوع`boolean`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضيةfalse
الحقل`stream_options.include_usage`	النوع`boolean`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`temperature`	النوع`number`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`top_p`	النوع`number`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`stop`	النوع`string\|string[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools`	النوع`function_tool[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools[].type`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود function يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools[].function.name`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools[].function.description`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools[].function.parameters`	النوع`JSON_schema`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`tool_choice`	النوع`string\|object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`parallel_tool_calls`	النوع`boolean`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`response_format`	النوع`object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`reasoning_effort`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`reasoning`	النوع`object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`service_tier`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`instructions`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود حقل للتوافق	القيمة الافتراضية—
الحقل`functions`	النوع`function[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`function_call`	النوع`string\|object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`prompt_cache_options`	النوع`object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`modalities`	النوع`string[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود text	القيمة الافتراضية—
الحقل`provider`	النوع`object`	المتطلباختياري	القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا	القيمة الافتراضية—
الحقل`cache_control.ttl`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه	القيمة الافتراضية—

تركيبات مواد الإدخال

النص · نص UTF8

messages[].content

معلمات الطريقة ودورة حياتها

المعلمة	المواصفات
المعلمة`content_type`	المواصفاتapplication/json
المعلمة`required`	المواصفاتmodel, messages
المعلمة`material_types`	المواصفاتtext
المعلمة`messages`	المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content
المعلمة`file_material`	المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف
المعلمة`optional_controls`	المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
المعلمة`control_scope`	المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة
المعلمة`output_modalities`	المواصفاتtext
المعلمة`hosted_operations`	المواصفاتfalse
المعلمة`multimodal_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.

الباقات

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

الوضع السريع: التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
الوضع المرن: التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
أقصى جهد للاستدلال: التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
جهد الاستدلال · مرتفع: التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال مرتفعًا
جهد الاستدلال · منخفض: التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال منخفضًا
جهد الاستدلال · متوسط: التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال متوسطًا

تعرفات Ailoot

الأسعار حسب الإعدادات

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 $0.0004 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0023 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00008 / 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 $0.0004 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0023 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00008 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز

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

أمثلة للطلبات

Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

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-3.7-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\n

from 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-3.7-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"))\n

from 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-3.7-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")\n

استلام النتائج وحفظها

Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

json أو SSE

الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

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

عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

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

حقول الاستجابة

الحقل	النوع
الحقل`choices[].index`	النوعinteger
الحقل`choices[].message.content`	النوعstring\|null
الحقل`choices[].message.tool_calls`	النوعtool_call[]
الحقل`choices[].message.reasoning_content`	النوعstring
الحقل`choices[].message.reasoning_details`	النوعobject\|array
الحقل`choices[].finish_reason`	النوعstring\|null
الحقل`usage`	النوعobject

الأخطاء والخطوات التالية

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.

الأسماء البديلة

الأسماء البديلة للنموذج

Ailoot Ultra stepfun/step-3.7-flash

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

stepfun/step-3.7-flash

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|stepfun%2Fstep-3.7-flash", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.08, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "نص UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json أو SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "stepfun/step-3.7-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج.", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "أداة دالة مقدّمة" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "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." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "خاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة", "file_material": "مستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "مصفوفة رسائل ببنية role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "التعرفات الأساسية للرموز", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "الشريحة 1 لطول الطلب", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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-3.7-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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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-3.7-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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from 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-3.7-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\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.4, "input": [ "text" ], "label": "محادثة OpenAI", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 2.3, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "الوضع السريع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار الوضع السريع" }, { "label": "الوضع المرن", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار وضع flex" }, { "label": "أقصى جهد للاستدلال", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال" }, { "label": "جهد الاستدلال · مرتفع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال مرتفعًا" }, { "label": "جهد الاستدلال · منخفض", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال منخفضًا" }, { "label": "جهد الاستدلال · متوسط", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال متوسطًا" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": { "high": 1, "low": 1, "medium": 1 }, "request_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.08, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.4, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 2.3, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "

•

StepFun: Step 3.7 Flash

StepFun /stepfun/step-3.7-flash

البداية

Step 3.7 Flash من StepFun هو نموذج متناثر للرؤية واللغة للبرمجة والفهم البصري ومسارات العمل الموجّهة بالأدوات. وهو يجمع بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وسياقًا بسعة 256K، وثلاثة مستويات استدلال موثّقة لدى المطوّر.

المدخلات المقبولة: النص
النتائج: json · sse

عن النموذج

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

Step 3.7 Flash هو نموذج الرؤية واللغة ببنية مزيج الخبراء المتناثرة من StepFun لمهام الوكلاء الواقعية. ويجمع نظامه الذي يضم نحو 198 مليار معلمة بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وينشّط نحو 11B معلمة لكل توكن. ويقبل النصوص والصور ويولّد نصًا أو شيفرة أو استدعاءات أدوات مقترحة لتطبيق متصل.

يحدّد المطوّر نافذة سياق بسعة 256K ومستويات استدلال low وmedium وhigh. وتتيح هذه المستويات لمسار عمل المطوّر تخصيص مقادير مختلفة من التفكير للمهمة. ويشمل العمل بالسياق الطويل التقارير الكبيرة والتحقيقات البرمجية متعددة الملفات؛ أعدّ المادة ذات الصلة مع السؤال والمخرج المطلوب حتى يكون للنموذج هدف محدد ضمن هذا السياق.

يشمل الفهم البصري الأصلي واجهات المنتجات والمستندات والرسوم البيانية والمشاهد الطبيعية. ولمهمة واجهة، قدّم لقطة الشاشة أو التصميم وحدّد الميزة المراد فحصها أو تنفيذها. ولرسم بياني، اذكر المقارنة أو الاتجاه المراد شرحه. ويجمع المطوّر التفسير البصري مع الاسترجاع واستخدام الأدوات، لذا يستطيع سير العمل المتصل جمع أدلة إضافية عندما تترك الصورة وحدها سؤالًا غير محسوم.

تشمل المهام البرمجية تتبّع مستودع وتحديد موضع فشل واقتراح رقعة إصلاح. قدّم المشكلة المرصودة والسلوك المتوقع والملفات أو السجلات التي تثبت النتيجة الحالية. واطلب الأصل المعدّل والفحوص التي ستقيّمه. وعندما يشغّل التطبيق فحصًا، فأعد مخرجه الفعلي قبل الخطوة التالية حتى يعالج النموذج الملاحظة بدلًا من افتراض نجاح الإصلاح.

تمتد مسارات عمل المطوّر الأوسع إلى البحث والطرفيات والمتصفحات وأدوات العمل المكتبي. قدّم تعريفات الأدوات وحدود المهمة، وميّز بين الاستدعاء المقترح والنتيجة التي يعيدها التطبيق. ويمكن لمهمة بحثية مقارنة المصادر والاحتفاظ بالأدلة وراء كل استنتاج؛ ويمكن لمهمة مستندات إرجاع شرح أو محتوى منظّم ليحوّله التطبيق المحيط إلى المخرج النهائي.

تنشر StepFun نسخ دقة منفصلة ووصفات نشر. وتميّز أمثلة GGUF المحلية بين النموذج اللغوي ووحدة الإسقاط البصري، وتسمح بذاكرة تشغيل إضافية إلى جانب ملفات الأوزان. وتذكر البطاقة نحو 120 GB كحد أدنى للذاكرة المحلية، وتوصي بذاكرة موحّدة بسعة 128 GB لهذا الإعداد. وهذه شروط نشر لدى المطوّر، وليست ادعاءً عن الإعداد الذي يقف وراء خيار نموذج معين.

حافظ على تمييز Step 3.7 Flash عن نموذج Step 3.5 النصي الأقدم: فالمشفّر البصري وفهم الصور إضافتان جوهريتان. ويجب أن تُظهر النتيجة النهائية للمهمة المصدر أو الأدلة البصرية المستخدمة والتغيير أو النتيجة المقترحة وأي شرط لا يزال يحتاج إلى ملاحظة. وتعتمد عمليات البحث الخارجية والأوامر وتغييرات الملفات على الأدوات التي يربطها التطبيق.

متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages

الإدخال: text
الإخراج: json, sse
صيغة الإخراج: JSON أو SSE

الحقل	النوع	المتطلب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية
الحقل`model`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود stepfun/step-3.7-flash	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages`	النوع`message[]`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].role`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود user, assistant	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].content`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`max_tokens`	النوع`integer`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`stream`	النوع`boolean`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضيةfalse

تركيبات مواد الإدخال

النص · نص UTF-8

سلسلة نصية messages[].content

معلمات الطريقة ودورة حياتها

المعلمة	المواصفات
المعلمة`content_type`	المواصفاتapplication/json
المعلمة`required`	المواصفاتmodel, messages, max_tokens
المعلمة`optional_controls`	المواصفاتstream
المعلمة`material_types`	المواصفاتtext
المعلمة`text_file_material`	المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة.

دورة الحياة: synchronous_or_streamed

الباقات

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

الوضع السريع: التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
الوضع المرن: التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
أقصى جهد للاستدلال: التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
جهد الاستدلال · مرتفع: التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال مرتفعًا
جهد الاستدلال · منخفض: التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال منخفضًا
جهد الاستدلال · متوسط: التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال متوسطًا

تعرفات Ailoot

الأسعار حسب الإعدادات

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 $0.0004 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0023 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00008 / 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 $0.0004 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0023 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00008 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز

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

أمثلة للطلبات

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

{\n  "model": "stepfun/step-3.7-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-3.7-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\n

import 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-3.7-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))\n

استلام النتائج وحفظها

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

JSON أو SSE

الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

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

عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

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

حقول الاستجابة

الحقل	النوع
الحقل`id`	النوعstring
الحقل`model`	النوعstring
الحقل`content[]`	النوعtext\|thinking\|tool_use\|other content block
الحقل`stop_reason`	النوعstring\|null
الحقل`usage`	النوعobject

الأخطاء والخطوات التالية

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.

الأسماء البديلة

الأسماء البديلة للنموذج

Ailoot Ultra stepfun/step-3.7-flash

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

stepfun/step-3.7-flash

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|stepfun%2Fstep-3.7-flash", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.08, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "stepfun/step-3.7-flash", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "سلسلة نصية messages[].content", "required_material": "نص UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON أو SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "stepfun/step-3.7-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "stepfun/step-3.7-flash" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "stepfun/step-3.7-flash", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "اقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "التعرفات الأساسية للرموز", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "الشريحة 1 لطول الطلب", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"stepfun/step-3.7-flash\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "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-3.7-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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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-3.7-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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.4, "input": [ "text" ], "label": "رسائل Anthropic", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 2.3, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "الوضع السريع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار الوضع السريع" }, { "label": "الوضع المرن", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار وضع flex" }, { "label": "أقصى جهد للاستدلال", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال" }, { "label": "جهد الاستدلال · مرتفع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال مرتفعًا" }, { "label": "جهد الاستدلال · منخفض", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال منخفضًا" }, { "label": "جهد الاستدلال · متوسط", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال متوسطًا" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": { "high": 1, "low": 1, "medium": 1 }, "request_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.08, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.4, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 2.3, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "493bbf81a3eb0e0e344f0563cc76b17856db11ad1ea0d198c693dcd2b711d302", "input_html_sha256": "2e39bdea73aeb1683d9b32725f886d718689d3a4d056f9b9297656564e019d65", "private_audit_sha256": "e370b7dbecb4aeb72118b03caa31661e975d83b0bf0131e421dd11d01fd68d41", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/stepfun-step-3-7-flash/", "description": "Step 3.7 Flash من StepFun هو نموذج متناثر للرؤية واللغة للبرمجة والفهم البصري ومسارات العمل الموجّهة بالأدوات. وهو يجمع بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وسياقًا بسعة 256K، وثلاثة مستويات استدلال موثّقة لدى المطوّر.", "locale": "ar", "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/stepfun-step-3-7-flash/index.md", "title": "StepFun: Step 3.7 Flash — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/ar/stepfun-step-3-7-flash/" }, "practicalHtml": "

مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

Trace a failed configuration lookup\n\nSource excerpt: settings = {"timeout_seconds": 30}; timeout = settings["timeout"]. Log: KeyError: timeout. Required public setting remains timeout_seconds. Identify the mismatch, propose the smallest source correction and give a test that reads the configured value plus a test for a missing required setting. Do not rename the public field.

النتيجة المتوقعة

A source-linked diagnosis, focused patch and two test cases.

التحقق من النتيجة

Check that the patch reads timeout_seconds and that the missing-setting case is not hidden by an invented default.

", "practicalText": "مهمة عملية مثال تقني باللغة الإنجليزية Trace a failed configuration lookup Source excerpt: settings = {\"timeout_seconds\": 30}; timeout = settings[\"timeout\"]. Log: KeyError: timeout. Required public setting remains timeout_seconds. Identify the mismatch, propose the smallest source correction and give a test that reads the configured value plus a test for a missing required setting. Do not rename the public field. النتيجة المتوقعة A source-linked diagnosis, focused patch and two test cases. التحقق من النتيجة Check that the patch reads timeout_seconds and that the missing-setting case is not hidden by an invented default.", "rawModel": { "about": "Step 3.7 Flash هو نموذج الرؤية واللغة ببنية مزيج الخبراء المتناثرة من StepFun لمهام الوكلاء الواقعية. ويجمع نظامه الذي يضم نحو 198 مليار معلمة بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وينشّط نحو 11B معلمة لكل توكن. ويقبل النصوص والصور ويولّد نصًا أو شيفرة أو استدعاءات أدوات مقترحة لتطبيق متصل.\n\nيحدّد المطوّر نافذة سياق بسعة 256K ومستويات استدلال low وmedium وhigh. وتتيح هذه المستويات لمسار عمل المطوّر تخصيص مقادير مختلفة من التفكير للمهمة. ويشمل العمل بالسياق الطويل التقارير الكبيرة والتحقيقات البرمجية متعددة الملفات؛ أعدّ المادة ذات الصلة مع السؤال والمخرج المطلوب حتى يكون للنموذج هدف محدد ضمن هذا السياق.\n\nيشمل الفهم البصري الأصلي واجهات المنتجات والمستندات والرسوم البيانية والمشاهد الطبيعية. ولمهمة واجهة، قدّم لقطة الشاشة أو التصميم وحدّد الميزة المراد فحصها أو تنفيذها. ولرسم بياني، اذكر المقارنة أو الاتجاه المراد شرحه. ويجمع المطوّر التفسير البصري مع الاسترجاع واستخدام الأدوات، لذا يستطيع سير العمل المتصل جمع أدلة إضافية عندما تترك الصورة وحدها سؤالًا غير محسوم.\n\nتشمل المهام البرمجية تتبّع مستودع وتحديد موضع فشل واقتراح رقعة إصلاح. قدّم المشكلة المرصودة والسلوك المتوقع والملفات أو السجلات التي تثبت النتيجة الحالية. واطلب الأصل المعدّل والفحوص التي ستقيّمه. وعندما يشغّل التطبيق فحصًا، فأعد مخرجه الفعلي قبل الخطوة التالية حتى يعالج النموذج الملاحظة بدلًا من افتراض نجاح الإصلاح.\n\nتمتد مسارات عمل المطوّر الأوسع إلى البحث والطرفيات والمتصفحات وأدوات العمل المكتبي. قدّم تعريفات الأدوات وحدود المهمة، وميّز بين الاستدعاء المقترح والنتيجة التي يعيدها التطبيق. ويمكن لمهمة بحثية مقارنة المصادر والاحتفاظ بالأدلة وراء كل استنتاج؛ ويمكن لمهمة مستندات إرجاع شرح أو محتوى منظّم ليحوّله التطبيق المحيط إلى المخرج النهائي.\n\nتنشر StepFun نسخ دقة منفصلة ووصفات نشر. وتميّز أمثلة GGUF المحلية بين النموذج اللغوي ووحدة الإسقاط البصري، وتسمح بذاكرة تشغيل إضافية إلى جانب ملفات الأوزان. وتذكر البطاقة نحو 120 GB كحد أدنى للذاكرة المحلية، وتوصي بذاكرة موحّدة بسعة 128 GB لهذا الإعداد. وهذه شروط نشر لدى المطوّر، وليست ادعاءً عن الإعداد الذي يقف وراء خيار نموذج معين.\n\nحافظ على تمييز Step 3.7 Flash عن نموذج Step 3.5 النصي الأقدم: فالمشفّر البصري وفهم الصور إضافتان جوهريتان. ويجب أن تُظهر النتيجة النهائية للمهمة المصدر أو الأدلة البصرية المستخدمة والتغيير أو النتيجة المقترحة وأي شرط لا يزال يحتاج إلى ملاحظة. وتعتمد عمليات البحث الخارجية والأوامر وتغييرات الملفات على الأدوات التي يربطها التطبيق.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "StepFun", "available": null, "canonical_model": "stepfun/step-3.7-flash", "capabilities": { "context_length": 262144, "manufacturer_input": [ "text", "image", "video" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "التسعير الكامل للتكوين في التفاصيل." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "stepfun/step-3.7-flash", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.08, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "نص UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json أو SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "stepfun/step-3.7-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج.", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "أداة دالة مقدّمة" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "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." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "خاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة", "file_material": "مستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "مصفوفة رسائل ببنية role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "التعرفات الأساسية للرموز", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "الشريحة 1 لطول الطلب", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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-3.7-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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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-3.7-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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from 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-3.7-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\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.4, "input": [ "text" ], "label": "محادثة OpenAI", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 2.3, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "الوضع السريع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار الوضع السريع" }, { "label": "الوضع المرن", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار وضع flex" }, { "label": "أقصى جهد للاستدلال", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال" }, { "label": "جهد الاستدلال · مرتفع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال مرتفعًا" }, { "label": "جهد الاستدلال · منخفض", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال منخفضًا" }, { "label": "جهد الاستدلال · متوسط", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال متوسطًا" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": { "high": 1, "low": 1, "medium": 1 }, "request_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.08, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.4, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 2.3, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "available": null, "cache_read": 0.08, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "stepfun/step-3.7-flash", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "سلسلة نصية messages[].content", "required_material": "نص UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON أو SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "stepfun/step-3.7-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "stepfun/step-3.7-flash" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "stepfun/step-3.7-flash", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "اقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "التعرفات الأساسية للرموز", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "الشريحة 1 لطول الطلب", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"stepfun/step-3.7-flash\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "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-3.7-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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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-3.7-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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.4, "input": [ "text" ], "label": "رسائل Anthropic", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 2.3, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "الوضع السريع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار الوضع السريع" }, { "label": "الوضع المرن", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار وضع flex" }, { "label": "أقصى جهد للاستدلال", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال" }, { "label": "جهد الاستدلال · مرتفع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال مرتفعًا" }, { "label": "جهد الاستدلال · منخفض", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال منخفضًا" }, { "label": "جهد الاستدلال · متوسط", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يكون جهد الاستدلال متوسطًا" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": { "high": 1, "low": 1, "medium": 1 }, "request_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.08, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.4, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 2.3, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "request_model_id": "stepfun/step-3.7-flash", "route_label": "Ultra" } ], "name": "StepFun: Step 3.7 Flash", "price": { "in": 0.4, "in_label": null, "out": 2.3, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0.4, "sort_out": 2.3, "varies": true }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "OpenAI Chat · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "OpenAI Chat · Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Anthropic Messages · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Anthropic Messages · Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0023000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.00008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "public_id": "stepfun/step-3.7-flash", "short": "Step 3.7 Flash من StepFun هو نموذج متناثر للرؤية واللغة للبرمجة والفهم البصري ومسارات العمل الموجّهة بالأدوات. وهو يجمع بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وسياقًا بسعة 256K، وثلاثة مستويات استدلال موثّقة لدى المطوّر." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 }, { "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/1/html", "method_ordinal": 1 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod", "/methods/1/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "Step 3.7 Flash من StepFun هو نموذج متناثر للرؤية واللغة للبرمجة والفهم البصري ومسارات العمل الموجّهة بالأدوات. وهو يجمع بنية لغوية أساسية بحجم 196B مع مشفّر بصري بحجم 1.8B، وسياقًا بسعة 256K، وثلاثة مستويات استدلال موثّقة لدى المطوّر.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "c9700023e7b9c65c2df0bb0d09498418d35a1b70704b5a92e35dcb613a783542", "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e" }, "sourceRevision": "51d3700f71098f58cf6bd4cb5187bf0e7d7526aa03f70fd16e8359bb27556fe9" }