Source: https://ailoot.ai/models/cs/tencent-hy3-preview/
Canonical: https://ailoot.ai/models/cs/tencent-hy3-preview/
Language: cs

# Tencent: Hy3 preview

[Markdown](https://ailoot.ai/models/cs/tencent-hy3-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/cs/tencent-hy3-preview/facts.json)

## [Tencent: Hy3 preview](https://ailoot.ai/models/cs/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.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/cs/tencent-hy3-preview/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/cs/tencent-hy3-preview/#method-1)

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`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=chat)

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

| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity tencent/hy3-preview | Výchozí— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty 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— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
| Pole`provider` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty 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

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`messages` | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
| Parametr`file_material` | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

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.

| 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 **$0.00036** / 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 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek 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 →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/)

### Příklady požadavků

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamování v Pythonu

```bash
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
```

```python
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"))
```

```python
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

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a další kroky

| 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. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=chat)

#### Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

#### Související ID modelů

[`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=chat)

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

[`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=messages)

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

| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity tencent/hy3-preview | Výchozí— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |

Kombinace vstupních materiálů

**Text** · text UTF-8

`řetězec messages[].content`

Parametry a životní cyklus metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_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`

### 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.

| 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 **$0.00036** / 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 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek 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 →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/)

### Příklady požadavků

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek

```json
{
  "model": "tencent/hy3-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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
```

```python
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

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a další kroky

| 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. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=messages)

#### Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

#### Související ID modelů

[`tencent/hy3-preview`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=tencent%2Fhy3-preview&route=Ultra&caller=tencent%2Fhy3-preview&fmt=messages)

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`

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](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/subscriptions/) · [Zobrazit ceny modelů](https://ailoot.ai/models/cs/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Nabídka a licenční smlouva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=cs)

## Ailoot · Společnost a její portfolio projektů





Ailoot staví na dlouhodobých provozních zkušenostech, široké klientské základně, stabilních službách a průběžném sledování KPI.





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





Ailoot využívá tyto provozní zkušenosti k poskytování přístupu přes API k funkcím AI v produktech zákazníků, agentech, aplikacích a automatizacích.
