modely

Tencent: Hy3 preview

Markdown · JSON

Tencent: Hy3 preview

Hy3 preview od Tencentu je textový model MoE s 295 miliardami parametrů, z toho 21 miliardami aktivními, a kontextem 256K. Zaměřuje se na uvažování v oborech STEM, učení z kontextu, pokyny, programování a agenty; příklad výrobce nabízí přímou odpověď i volby uvažování.

O modelu

Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.

Hy3 preview je první model Hy3 společnosti Tencent Hy trénovaný na její nově vybudované infrastruktuře. Výrobce uvádí architekturu mixture-of-experts s celkem 295 miliardami parametrů, 21 miliardami aktivních parametrů a vrstvou pro predikci více tokenů s 3,8 miliardy parametrů. Model přijímá písemná zadání a konverzaci a generuje text pro úlohy vyžadující uvažování, programování a práci podle pokynů.

Zveřejněná páteřní síť má 80 vrstev, grouped-query attention se 64 dotazovými hlavami a osmi hlavami klíč/hodnota a 192 expertů, z nichž je pro každý token aktivováno osm. Kontextové okno je 256K. Tyto specifikace patří edici preview; pozdější vydání Hy3 mění dotrénování a chování produktu a nejde o tentýž pojmenovaný model.

Výrobce mezi hlavními přednostmi nejprve uvádí STEM a uvažování. U analytického problému dodejte předpoklady, pozorování a požadovanou podobu odpovědi. Požádejte o závěr s kroky potřebnými k jeho posouzení. Zadání pro práci s kódem má obsahovat aktuální implementaci, očekávané chování a skutečné informace o selhání, aby navržená změna řešila vymezený problém.

Pro toto vydání jsou zásadní také učení z kontextu a dodržování pokynů. Dlouhé podklady připravte spolu s pravidly, která má model používat, a částmi relevantními pro otázku. Požadujte zjištění navázaná na zdroj a při navazujících kolech udržujte důležitá omezení viditelná. To pomáhá odlišit správné využití dodaného kontextu od odpovědi založené na nevysloveném předpokladu.

Při postupu s programovacím nebo vyhledávacím agentem aplikace poskytuje nástroje a vrací jejich výsledky. Model navrhuje další interakci a získaná pozorování používá pro následující krok. Užitečný konečný výstup určuje navrženou změnu nebo rešeršní zjištění a podklady, které je ještě potřeba ověřit, než je aplikace použije.

Příklad výrobce uvádí no_think jako výchozí volbu přímé odpovědi vedle low a high; vysvětlující pokyny doporučují high pro složité uvažování. Doporučení pro vzorkování používá temperature 0.9 a top-p 1.0. Jde o nastavení výrobce, nikoli o záruku volitelných ovládacích parametrů v konkrétní integraci. Samostatně pojmenovaný předtrénovaný základ, instruct preview a převedené artefakty si zachovávají vlastní identity.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický příklad v angličtině

Calculate a two-stage mixture

A tank contains 40 liters of a 10% salt solution. Remove 10 liters of well-mixed solution, then add 10 liters of pure water. Calculate the final salt concentration. Show salt and total volume after each stage and state the uniform-mixing assumption. Finish with the concentration as a percentage rather than an unlabeled decimal.

Očekávaný výsledek

A two-stage mass-balance table and a final percentage with the mixing assumption stated.

Ověření výsledku

The removal subtracts salt in the original concentration, while adding pure water changes volume but not salt mass.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions tencent/hy3-preview

tencent/hy3-preview

Tencent /tencent/hy3-preview

Úvod

Hy3 preview od Tencentu je textový model MoE s 295 miliardami parametrů, z toho 21 miliardami aktivními, a kontextem 256K. Zaměřuje se na uvažování v oborech STEM, učení z kontextu, pokyny, programování a agenty; příklad výrobce nabízí přímou odpověď i volby uvažování.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupní formát
json nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
tencent/hy3-preview
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Výchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Příklady: system, user, assistant, tool, function
Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model.
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID
Výchozí—
Polemessages[].nameTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá
Výchozí—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletemperatureTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletop_pTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestopTypstring|string[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].typeTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
function
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].function.nameTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Platí, když: nástroj typu funkce je dodán
Výchozí—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletool_choiceTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleresponse_formatTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polereasoning_effortTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolereasoningTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleservice_tierTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoleinstructionsTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Výchozí—
PolefunctionsTypfunction[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polefunction_callTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolemodalitiesTypstring[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
text
Výchozí—
PoleproviderTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno
Výchozí—
Polecache_control.ttlTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána
Výchozí—
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF8

messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontraktpole zpráv se strukturou role/content
Parametrfile_materialKontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

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.

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Intenzita uvažování · vysoká
Standardní sazba Při vysoké intenzitě uvažování
Intenzita uvažování · nízká
Standardní sazba Při nízké intenzitě uvažování
Intenzita uvažování · none
Standardní sazba Při intenzitě uvažování none

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00036 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0012 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00012 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00036 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0012 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00012 / 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 →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamování v Pythonu
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "tencent/hy3-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='tencent/hy3-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='tencent/hy3-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

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.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra tencent/hy3-preview

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

tencent/hy3-preview

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages tencent/hy3-preview

tencent/hy3-preview

Tencent /tencent/hy3-preview

Úvod

Hy3 preview od Tencentu je textový model MoE s 295 miliardami parametrů, z toho 21 miliardami aktivními, a kontextem 256K. Zaměřuje se na uvažování v oborech STEM, učení z kontextu, pokyny, programování a agenty; příklad výrobce nabízí přímou odpověď i volby uvažování.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupní formát
JSON nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
tencent/hy3-preview
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF-8

řetězec messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy.

Životní cyklus: synchronous_or_streamed

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Intenzita uvažování · vysoká
Standardní sazba Při vysoké intenzitě uvažování
Intenzita uvažování · nízká
Standardní sazba Při nízké intenzitě uvažování
Intenzita uvažování · none
Standardní sazba Při intenzitě uvažování none

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00036 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0012 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00012 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00036 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0012 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00012 / 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 →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek
{
  "model": "tencent/hy3-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'tencent/hy3-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'tencent/hy3-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

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.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra tencent/hy3-preview

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

tencent/hy3-preview

FAQ · Tencent: Hy3 preview
Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

POST /v1/chat/completions · tencent/hy3-preview: text → text

POST /v1/messages · tencent/hy3-preview: text → json, sse

Jaká pole požadavek používá?

POST /v1/chat/completions · tencent/hy3-preview: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · tencent/hy3-preview: model, messages, max_tokens, stream

Jaké limity platí?

POST /v1/chat/completions · tencent/hy3-preview: messages.min_items: 1

Další podrobnosti

Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci.

Společnost a její portfolio projektů

Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny se slevou.

Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů.

Předplatné
Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou.
Promo kód až 50%
Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce.
Výdaje v historii
U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka.

Vybrat předplatné · Zobrazit ceny modelů

Připojte API k produktu, který prodáváte.

SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce.

Komerční aplikace
Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby.
Licence pro přeprodejce
Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje.
Dokumenty na webu
Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením.

Požádat o licenci přeprodejce · Nabídka a licenční smlouva