Source: https://ailoot.ai/models/da/baichuan3-turbo/
Canonical: https://ailoot.ai/models/da/baichuan3-turbo/
Language: da

# Baichuan3-Turbo

[Markdown](https://ailoot.ai/models/da/baichuan3-turbo/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/da/baichuan3-turbo/facts.json)

## [Baichuan3-Turbo](https://ailoot.ai/models/da/baichuan3-turbo/)

Baichuan3-Turbo er en tekstsamtalemodel med en dokumenteret kontekst på 32K. Producentens grænseflade understøtter færdige eller streamede svar, JSON-output og brugerdefinerede funktionskald med separate muligheder for videnshentning og websøgning til kildeforankrede svar.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Baichuan3-Turbo`](https://ailoot.ai/models/da/baichuan3-turbo/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Baichuan3-Turbo`](https://ailoot.ai/models/da/baichuan3-turbo/#method-1)

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

#### Den navngivne samtalemodel med 32K

Baichuan3-Turbo er en generel tekstsamtalemodel i Baichuans tredje generation. Producenten angiver en kontekst på 32K for netop dette navn. Baichuan3-Turbo-128k er en separat post med større kontekst, og modellerne i fjerde generation er separat navngivne udgaver. Hold den valgte model og dens kontekstprofil tydeligt angivet, når du forbereder en samtale eller sammenligner resultater.

#### Forbered beskeder i samtalerækkefølge

Producentens reference til generelle samtaler angiver et modelnavn og en beskedliste. Placér tidligere ture før senere. En systembesked kommer, når den bruges, først og definerer rollen eller svarkravene; brugerbeskeder leverer opgaven, og assistentbeskeder bevarer tidligere svar. Tekstindhold kan være en streng eller en typet tekstindholdsstruktur.

Til en dokumentopgave skal du angive passagen og det ønskede resultat. Et eksempel er: “Udtræk den angivne frist, ansvarlige og leverance fra dette projektnotat, og returnér en feltliste med den understøttende ordlyd.” Til en omskrivning skal du vedlægge originalteksten, målgruppen og tonen. Bevar den relevante tidligere tur, når næste anmodning afhænger af en tidligere fortolkning.

#### Styr svaret og dets længde

Den dokumenterede samtaleoperation accepterer en maksimal svarramme fra 1 til 2.048 tokens med 2.048 som standard. Denne svarindstilling er forskellig fra modellens kontekst på 32K. Giv plads til svaret, når du vælger inputtet, og efterse færdiggørelsesårsagen, før resultatet behandles som færdigt.

Producentens samplingindstillinger er temperature fra 0 til 1, standard 0.3; top\_p fra 0 til, men ikke inklusive, 1, standard 0.85; og top\_k fra 0 til 20, standard 5. En top\_k på 0 deaktiverer denne udvælgelsesstrategi. Dette er indstillinger i producentens grænseflade. Til en sammenligning skal opgave og kilde holdes faste, mens den indstilling, der er relevant for det resultat, du vil undersøge, ændres.

#### Producér JSON bevidst

Baichuan3-Turbo er udtrykkeligt anført blandt modellerne, der understøtter output som JSON-objekter. Producentens JSON-tilstand kræver også en instruktion i system- eller brugerbeskeden om at generere JSON. Angiv felterne og deres betydning, og forklar, hvordan en ukendt værdi skal repræsenteres. Kontrollér det returnerede objekt mod disse krav, før det sendes videre til et andet trin.

Til projektnotateksemplet skal du bede om felterne deadline, owner og deliverable med belægstekst. Et svar stoppet på grund af sin længderamme kan indeholde ufuldstændig JSON. Bevar kilden og færdiggørelsesårsagen, og justér derefter opgaven eller svarrammen, før et delvist objekt behandles som en gyldig post.

#### Hent belæg eller anmod om en funktion

Det generelle samtaleforløb tilbyder vidensbasehentning, websøgning og brugerdefinerede funktioner. Vidensbasehentning kan begrænses til kun den vedlagte viden; i denne tilstand angiver producenten, at intet hentet resultat betyder intet svar. Hvis hentning og websøgning konfigureres sammen, har hentning forrang. Referencen advarer også mod at kombinere funktionskald med disse hentnings- eller søgeværktøjer i samme opgave.

Til et vidensspørgsmål skal du angive den relevante samling og stille et afgrænset spørgsmål. Til et spørgsmål om aktuel information skal du gemme det faktiske søgebelæg sammen med svaret. Hold belæg leveret af et værktøj adskilt fra en konklusion genereret ud fra dette belæg.

Baichuan3-Turbo er udtrykkeligt omfattet af listen over funktionsunderstøttelse. En funktionsdefinition angiver dens navn, beskrivelse og argumentskema. Modellen kan vælge en operation og generere argumenter; den tilsluttede applikation udfører den og returnerer resultatet som en værktøjsbesked knyttet til kaldet. Bevar denne relation i næste tur. Producentens valg til funktionsudvælgelse er automatisk valg eller ingen værktøjskald.

#### Gem den færdige tekst eller det færdige objekt

Den dokumenterede grænseflade understøtter et færdigt svar eller en strøm af teksttilføjelser; ikke-streaming er standard. Saml streamede dele til det endelige svar. Resultatet angiver, om genereringen stoppede normalt, nåede en længdegrænse, valgte et værktøj eller mødte indholdsfiltrering.

Brug det færdige slutprodukt til det tilsigtede formål: et kort svar, revideret ordlyd, en udtrukket post eller en forklaring forankret i returneret belæg. Gennemgå de kildeafhængige værdier og den valgte udgave samlet. En søstermodel med større kontekst, en anden Baichuan-generation og et funktionsresultat produceret af en applikation forbliver separate dele af forløbet.

Praktisk opgave

### Praktisk opgave

Teknisk eksempel på engelsk

```
Extract a project handoff

Extract a handoff from this note: Maya will send the revised pricing sheet to Operations by 16:00 Thursday. Leon will review it after receipt; no review deadline has been agreed. Return the owner, deliverable and deadline for each action, with supporting words. Mark missing deadlines as unspecified.
```

#### Forventet resultat

```
Two action records containing owner, deliverable, deadline and a short supporting quotation.
```

#### Kontrollér resultatet

```
Check that Thursday 16:00 belongs to Maya’s delivery and is not assigned to Leon’s review.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Baichuan3-Turbo`

[`Baichuan3-Turbo`](https://ailoot.ai/models/da/#m=Baichuan3-Turbo&route=Ultra&caller=Baichuan3-Turbo&fmt=chat)

Baichuan /`Baichuan3-Turbo`

### Start

Baichuan3-Turbo er en tekstsamtalemodel med en dokumenteret kontekst på 32K. Producentens grænseflade understøtter færdige eller streamede svar, JSON-output og brugerdefinerede funktionskald med separate muligheder for videnshentning og websøgning til kildeforankrede svar.

Accepterede input

Tekst

Resultater

Tekst

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Inputtyper

`text`

Outputtyper

`text`

Outputformat

json eller SSE

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Baichuan3-Turbo | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt. Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID | Standard— |
| Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser function Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Gælder når: funktionsværktøj angivet | Standard— |
| Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
| Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser text | Standard— |
| Felt`provider` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute | Standard— |
| Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching | Standard— |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`messages` | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer |
| Parameter`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

Livscyklus: `synchronous_or_streamed`

Send det præcise model-ID med messages.

Kontekstlængde er ikke et outputloft.

En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.

### Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand

Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt

flex-tilstand

Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt

Maksimal ræsonneringsindsats

Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

| Konfiguration | Takstplan | Beløb |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Beløb Input · Inputtokens **$0.00374** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.00374** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream

```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": "Baichuan3-Turbo", "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='Baichuan3-Turbo',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='Baichuan3-Turbo',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")
```

### Hent og gem resultater

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

**Ailoot Ultra** [`Baichuan3-Turbo`](https://ailoot.ai/models/da/#m=Baichuan3-Turbo&route=Ultra&caller=Baichuan3-Turbo&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

#### Relaterede kalder-ID’er

[`Baichuan3-Turbo`](https://ailoot.ai/models/da/#m=Baichuan3-Turbo&route=Ultra&caller=Baichuan3-Turbo&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Baichuan3-Turbo`

[`Baichuan3-Turbo`](https://ailoot.ai/models/da/#m=Baichuan3-Turbo&route=Ultra&caller=Baichuan3-Turbo&fmt=messages)

Baichuan /`Baichuan3-Turbo`

### Start

Baichuan3-Turbo er en tekstsamtalemodel med en dokumenteret kontekst på 32K. Producentens grænseflade understøtter færdige eller streamede svar, JSON-output og brugerdefinerede funktionskald med separate muligheder for videnshentning og websøgning til kildeforankrede svar.

Accepterede input

Tekst

Resultater

json · sse

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Inputtyper

`text`

Outputtyper

`json`, `sse`

Outputformat

JSON eller SSE

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Baichuan3-Turbo | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF-8-tekst

`messages[].content som streng`

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`text_file_material` | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |

Livscyklus: `synchronous_or_streamed`

### Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand

Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt

flex-tilstand

Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt

Maksimal ræsonneringsindsats

Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

| Konfiguration | Takstplan | Beløb |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Beløb Input · Inputtokens **$0.00374** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.00374** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet

```json
{
  "model": "Baichuan3-Turbo",
  "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': 'Baichuan3-Turbo', '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': 'Baichuan3-Turbo', '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))
```

### Hent og gem resultater

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

**Ailoot Ultra** [`Baichuan3-Turbo`](https://ailoot.ai/models/da/#m=Baichuan3-Turbo&route=Ultra&caller=Baichuan3-Turbo&fmt=messages)

#### Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

#### Relaterede kalder-ID’er

[`Baichuan3-Turbo`](https://ailoot.ai/models/da/#m=Baichuan3-Turbo&route=Ultra&caller=Baichuan3-Turbo&fmt=messages)

FAQ · Baichuan3-Turbo

Hvilke input og resultater er tilgængelige?

`POST /v1/chat/completions` · `Baichuan3-Turbo`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Baichuan3-Turbo`: `text` → `json`, `sse`

Hvilke felter bruger anmodningen?

`POST /v1/chat/completions` · `Baichuan3-Turbo`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Baichuan3-Turbo`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Hvilke grænser gælder?

`POST /v1/chat/completions` · `Baichuan3-Turbo`: `messages.min_items`: `1`

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

## Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

## Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement

Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.

Rabatkode på op til 50%

Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.

Udgifter i historikken

Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

[Vælg abonnement](https://ailoot.ai/docs/da/billing/subscriptions/) · [Se modelpriser](https://ailoot.ai/models/da/)

## Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation

Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.

Licens til forhandlere

Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.

Dokumenter på websitet

Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

[Anmod om forhandlerlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Tilbudsvilkår og licensaftale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=da)

## Ailoot · Virksomheden og dens projektportefølje





Ailoot bygger på solid driftserfaring, en stor kundebase, stabil service og løbende kontrol af KPI.





Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.





Ailoot bruger denne driftserfaring til API-adgang til AI-funktioner i kundernes produkter, agenter, applikationer og automatiseringer.