Extract je model ScaleDown pro extrakci entit řízenou popisem. Místo výběru z jedné pevné sady typů entit volající popisuje běžnou angličtinou informace k nalezení. Model vrací odpovídající úseky s jistotou, znakovými offsety a okolním kontextem, což usnadňuje spojení výsledku zpět se zdrojovým materiálem.
Každou požadovanou entitu pojmenujte podle konkrétního obchodního účelu. Fakturační postup může hledat identifikátory dokumentů, data a částky tak, jak jsou napsány. Smluvní postup může hledat pojmenované strany, termíny nebo určené závazky. E-mailový postup může hledat kontaktní údaje nebo požadovanou akci.
Popisujte význam pole, místo abyste se spoléhali pouze na jeho krátký název. Odlišujte datum vystavení od splatnosti nebo jméno osoby od názvu organizace. Pokud má více polí podobné znění, každému dejte definici, která pomáhá udržovat vrácené shody oddělené.
Užitečný výsledek extrakce zachovává zdrojový úsek s jeho offsety a okolním textem. Tyto hodnoty umožňují aplikaci určit původ shody a kontrolujícímu prozkoumat podklady bez opětovného prohledávání celého dokumentu. Hodnotu jistoty uchovávejte se shodou, místo abyste všechny vrácené úseky považovali za stejně jisté.
Pokud postup potřebuje normalizované datum, přepočtenou částku nebo jinou odvozenou hodnotu, původní text uchovávejte vedle pozdější transformace. Extrakce entit identifikuje, co dokument říká; aplikace rozhoduje, které normalizace a validační pravidla aplikuje na vrácené podklady.
Zveřejněný vstupní rozsah modelu zahrnuje text, obrázky a soubory jako PDF s vestavěným OCR pro skenované dokumenty. Používejte čitelný zdrojový materiál a zachovejte identitu dokumentů i stránek, pokud záleží na kontrole. Špatný sken může učinit pole nejednoznačným, proto před přijetím kritické hodnoty prozkoumejte vrácený kontext.
Zveřejněné kontextové okno má 1 000 000 tokenů. U velkého dokumentu nebo kolekce udržujte definice požadovaných entit konzistentní a každý výsledek spojte s materiálem, z něhož pochází. Stejná sada definic může aplikaci pomoci porovnávat získaná pole napříč smlouvami, fakturami, zprávami nebo přepisy.
Zveřejněnou výstupní modalitou je text. Okolní extrakční postup použijte k ověření případného potřebného strojově čitelného rozvržení záznamu. Odpovídající text a zdrojový kontext uchovávejte před uložením nebo transformací výsledku.
Užitečný konečný výstup obsahuje název požadované entity, odpovídající zdrojový text, relevantní polohu nebo kontext a jistotu k posouzení. Nevyřešené nebo konkurenční shody udržujte viditelné, místo abyste vymýšleli chybějící pole. Vzniká tak extrakční záznam založený na podkladech pro následné kontroly a transformace.
scaledown/extractExtract nachází volajícím popsané entity v textu, obrázcích a dokumentových souborech. Pole definujte běžnou angličtinou a uchovávejte odpovídající úseky, skóre jistoty, znakové offsety a okolní kontext. Vestavěné OCR podporuje skeny a PDF se zveřejněným kontextem 1 000 000 tokenů pro dokumentové postupy.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Extract je model ScaleDown pro extrakci entit řízenou popisem. Místo výběru z jedné pevné sady typů entit volající popisuje běžnou angličtinou informace k nalezení. Model vrací odpovídající úseky s jistotou, znakovými offsety a okolním kontextem, což usnadňuje spojení výsledku zpět se zdrojovým materiálem.
Každou požadovanou entitu pojmenujte podle konkrétního obchodního účelu. Fakturační postup může hledat identifikátory dokumentů, data a částky tak, jak jsou napsány. Smluvní postup může hledat pojmenované strany, termíny nebo určené závazky. E-mailový postup může hledat kontaktní údaje nebo požadovanou akci.
Popisujte význam pole, místo abyste se spoléhali pouze na jeho krátký název. Odlišujte datum vystavení od splatnosti nebo jméno osoby od názvu organizace. Pokud má více polí podobné znění, každému dejte definici, která pomáhá udržovat vrácené shody oddělené.
Užitečný výsledek extrakce zachovává zdrojový úsek s jeho offsety a okolním textem. Tyto hodnoty umožňují aplikaci určit původ shody a kontrolujícímu prozkoumat podklady bez opětovného prohledávání celého dokumentu. Hodnotu jistoty uchovávejte se shodou, místo abyste všechny vrácené úseky považovali za stejně jisté.
Pokud postup potřebuje normalizované datum, přepočtenou částku nebo jinou odvozenou hodnotu, původní text uchovávejte vedle pozdější transformace. Extrakce entit identifikuje, co dokument říká; aplikace rozhoduje, které normalizace a validační pravidla aplikuje na vrácené podklady.
Zveřejněný vstupní rozsah modelu zahrnuje text, obrázky a soubory jako PDF s vestavěným OCR pro skenované dokumenty. Používejte čitelný zdrojový materiál a zachovejte identitu dokumentů i stránek, pokud záleží na kontrole. Špatný sken může učinit pole nejednoznačným, proto před přijetím kritické hodnoty prozkoumejte vrácený kontext.
Zveřejněné kontextové okno má 1 000 000 tokenů. U velkého dokumentu nebo kolekce udržujte definice požadovaných entit konzistentní a každý výsledek spojte s materiálem, z něhož pochází. Stejná sada definic může aplikaci pomoci porovnávat získaná pole napříč smlouvami, fakturami, zprávami nebo přepisy.
Zveřejněnou výstupní modalitou je text. Okolní extrakční postup použijte k ověření případného potřebného strojově čitelného rozvržení záznamu. Odpovídající text a zdrojový kontext uchovávejte před uložením nebo transformací výsledku.
Užitečný konečný výstup obsahuje název požadované entity, odpovídající zdrojový text, relevantní polohu nebo kontext a jistotu k posouzení. Nevyřešené nebo konkurenční shody udržujte viditelné, místo abyste vymýšleli chybějící pole. Vzniká tak extrakční záznam založený na podkladech pro následné kontroly a transformace.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity scaledown/extract | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Textová konverzace | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrcontrol_scope | KontraktTextová konverzace; stream je booleovská hodnota a ve výchozím nastavení je false. |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Aliasy metody: /chat/completions
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"scaledown/extract","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="scaledown/extract", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra scaledown/extract
/chat/completions
scaledown/extractExtract nachází volajícím popsané entity v textu, obrázcích a dokumentových souborech. Pole definujte běžnou angličtinou a uchovávejte odpovídající úseky, skóre jistoty, znakové offsety a okolní kontext. Vestavěné OCR podporuje skeny a PDF se zveřejněným kontextem 1 000 000 tokenů pro dokumentové postupy.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Extract je model ScaleDown pro extrakci entit řízenou popisem. Místo výběru z jedné pevné sady typů entit volající popisuje běžnou angličtinou informace k nalezení. Model vrací odpovídající úseky s jistotou, znakovými offsety a okolním kontextem, což usnadňuje spojení výsledku zpět se zdrojovým materiálem.
Každou požadovanou entitu pojmenujte podle konkrétního obchodního účelu. Fakturační postup může hledat identifikátory dokumentů, data a částky tak, jak jsou napsány. Smluvní postup může hledat pojmenované strany, termíny nebo určené závazky. E-mailový postup může hledat kontaktní údaje nebo požadovanou akci.
Popisujte význam pole, místo abyste se spoléhali pouze na jeho krátký název. Odlišujte datum vystavení od splatnosti nebo jméno osoby od názvu organizace. Pokud má více polí podobné znění, každému dejte definici, která pomáhá udržovat vrácené shody oddělené.
Užitečný výsledek extrakce zachovává zdrojový úsek s jeho offsety a okolním textem. Tyto hodnoty umožňují aplikaci určit původ shody a kontrolujícímu prozkoumat podklady bez opětovného prohledávání celého dokumentu. Hodnotu jistoty uchovávejte se shodou, místo abyste všechny vrácené úseky považovali za stejně jisté.
Pokud postup potřebuje normalizované datum, přepočtenou částku nebo jinou odvozenou hodnotu, původní text uchovávejte vedle pozdější transformace. Extrakce entit identifikuje, co dokument říká; aplikace rozhoduje, které normalizace a validační pravidla aplikuje na vrácené podklady.
Zveřejněný vstupní rozsah modelu zahrnuje text, obrázky a soubory jako PDF s vestavěným OCR pro skenované dokumenty. Používejte čitelný zdrojový materiál a zachovejte identitu dokumentů i stránek, pokud záleží na kontrole. Špatný sken může učinit pole nejednoznačným, proto před přijetím kritické hodnoty prozkoumejte vrácený kontext.
Zveřejněné kontextové okno má 1 000 000 tokenů. U velkého dokumentu nebo kolekce udržujte definice požadovaných entit konzistentní a každý výsledek spojte s materiálem, z něhož pochází. Stejná sada definic může aplikaci pomoci porovnávat získaná pole napříč smlouvami, fakturami, zprávami nebo přepisy.
Zveřejněnou výstupní modalitou je text. Okolní extrakční postup použijte k ověření případného potřebného strojově čitelného rozvržení záznamu. Odpovídající text a zdrojový kontext uchovávejte před uložením nebo transformací výsledku.
Užitečný konečný výstup obsahuje název požadované entity, odpovídající zdrojový text, relevantní polohu nebo kontext a jistotu k posouzení. Nevyřešené nebo konkurenční shody udržujte viditelné, místo abyste vymýšleli chybějící pole. Vzniká tak extrakční záznam založený na podkladech pro následné kontroly a transformace.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity scaledown/extract | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "scaledown/extract",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'scaledown/extract', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'scaledown/extract', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra scaledown/extract
/chat/completions