Source: https://ailoot.ai/models/da/bytedance-ui-tars-1-5-7b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/da/bytedance-ui-tars-1-5-7b/ Language: da # ByteDance: UI-TARS 7B [Markdown](https://ailoot.ai/models/da/bytedance-ui-tars-1-5-7b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/da/bytedance-ui-tars-1-5-7b/facts.json) ## [ByteDance: UI-TARS 7B](https://ailoot.ai/models/da/bytedance-ui-tars-1-5-7b/) UI-TARS-1.5-7B er ByteDances åbne multimodale model til agenter, der bruger computere. Den ræsonnerer over skærmbilleder og en opgave og producerer derefter den næste GUI-handling, som en applikation skal udføre; denne 7B-udgave fokuserer på generel computerbrug frem for optimering til spil. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `bytedance/ui-tars-1.5-7b`](https://ailoot.ai/models/da/bytedance-ui-tars-1-5-7b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `bytedance/ui-tars-1.5-7b`](https://ailoot.ai/models/da/bytedance-ui-tars-1-5-7b/#method-1) Om modellen Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode. UI-TARS-1.5-7B er ByteDances udgivne multimodale 7B-model til GUI-agenter med fokus på generel computerbrug. Den kombinerer visuel opfattelse af en grænseflade med ræsonnement før handling og bygger på den oprindelige UI-TARS-arkitektur med forstærkningslæring. Inputtene i det officielle brugsforløb er en instruktion, skærmbilleder og handlingshistorik; outputtet beskriver den næste handling i grænsefladen, ofte med en Thought, som forklarer det tilsigtede trin. En omgivende applikation udfører handlingen og leverer det næste skærmbillede, så opgaven kan fortsætte. Producenten skelner mellem dette downloadbare 7B-checkpoint og den større UI-TARS-1.5-forskningsmodel. 7B-udgaven er ikke specifikt optimeret til spilbaserede scenarier, så demonstrationer og resultater fra den større forskningsmodel skal ikke behandles som tilsvarende evner i denne udgave. Dens praktiske rolle er at interagere med synlige applikationskontroller: browsernavigation, kontorsoftware, filhåndtering og lignende skrivebordsforløb. At læse et skærmbillede og vælge en handling er noget andet end at generere en video eller få adgang til uset applikationstilstand. Det officielle kodearkiv beskriver handlingsskabeloner til desktop og mobil. Desktophandlinger omfatter klik, dobbeltklik og højreklik, træk, tastaturgenveje, tekstindtastning og rulning samt wait- og finished-handlinger til at kontrollere en skærm under forandring eller afslutte en opgave. Mobilskabelonen tilføjer handlinger såsom langt tryk, åbning af en app og navigation til hjem eller tilbage. En særskilt grounding-skabelon beder om en Action uden Thought og er beregnet til lettere opgaver med handlingsoutput. Vælg det handlingsvokabular, udførelsesmiljøet faktisk forstår, frem for at behandle alle skabeloner som indbyrdes udskiftelige. En nyttig opgavebeskrivelse angiver målet, leverer det aktuelle skærmbillede og relevant handlingshistorik og definerer, hvordan en fuldført opgave ser ud. En selvstændig redaktionel opgavebeskrivelse kan for eksempel bede modellen om at finde en navngivet indstilling, ændre den til en angivet værdi og stoppe, når den nye tilstand er synlig. Bed om det næste trin ud fra den aktuelle skærm frem for en lang spekulativ sekvens. Hold instruktioner og eventuelle begrænsninger på tilladte handlinger eksplicitte; efter et udført trin skal den resulterende skærm returneres, så efterfølgende ræsonnement bruger observationer frem for antagelser om, hvad der skete. Koordinathåndtering er en væsentlig del af den officielle arbejdsgang. Kodearkivet adskiller modellens forudsigelse fra efterbehandling, som parser en handling og omsætter dens mål til skærmen. Koordinatvejledningen viser konvertering af koordinater fra det størrelsesændrede billede tilbage til det oprindelige billedes dimensioner. Bevar det oprindelige skærmbilledes bredde og højde, og brug koordinatkonventionen fra den konkrete handlingsskabelon og parser. En placering, der virker plausibel i et størrelsesændret billede, kan pege på en anden kontrol, hvis den anvendes direkte på den uskalerede skærm. Modellens handlingstekst er derfor en instruktion, der skal fortolkes, og ikke en allerede udført musehændelse. Udrulningsvejledningen giver et konkret eksempel med ét trin, hvis resultat indeholder Thought og Action, mens kodearkivets desktopapplikation er en særskilt udførelsesflade. Vejledningens konfigurerede inputlængde og dens eksempelbudget for output er udrulningsindstillinger og ikke en universel påstand om alle integrationers kontekst- eller handlingsgrænse. Ved praktisk GUI-arbejde skal du sende klare, læselige skærmbilleder med de kontroller og den omgivende kontekst, der er nødvendig for næste beslutning. UI-TARS kan fejlidentificere elementer, beskrive ukendte grænseflader forkert eller vælge en mindre hensigtsmæssig handling, særligt når skærmen er tvetydig; kontrol af det nye skærmbillede efter hver handling knytter disse fejl til opgavens faktiske tilstand. Praktisk opgave ### Praktisk opgave Teknisk eksempel på engelsk ``` Choose a safe next interface step Goal: enable weekly email summaries. Text description of the current settings page: a checkbox labelled Weekly summary is unchecked; a Save button is below it. History: settings opened, no changes saved. Describe the next interface action and the state to verify afterward. Use labels rather than inventing screen coordinates. ``` #### Forventet resultat ``` One proposed action, a brief reason and the resulting visible state an application should check. ``` #### Kontrollér resultatet ``` Check that the answer proposes checking Weekly summary before saving and does not claim that any click was executed. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `bytedance/ui-tars-1.5-7b` [`bytedance/ui-tars-1.5-7b`](https://ailoot.ai/models/da/#m=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&route=Ultra&caller=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&fmt=chat) ByteDance /`bytedance/ui-tars-1.5-7b` ### Start UI-TARS-1.5-7B er ByteDances åbne multimodale model til agenter, der bruger computere. Den ræsonnerer over skærmbilleder og en opgave og producerer derefter den næste GUI-handling, som en applikation skal udføre; denne 7B-udgave fokuserer på generel computerbrug frem for optimering til spil. 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 bytedance/ui-tars-1.5-7b | 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 Standardpris Når hurtig tilstand er valgt flex-tilstand Standardpris Når flex-tilstanden er valgt Maksimal ræsonneringsindsats Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats #### Ailoot-takster #### Priser efter konfiguration Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer. | Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.0002** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.0004** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0002** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens | | KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.0002** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.0004** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0002** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens | Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/) ### Eksempelanmodninger #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "bytedance/ui-tars-1.5-7b", "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='bytedance/ui-tars-1.5-7b',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='bytedance/ui-tars-1.5-7b',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** [`bytedance/ui-tars-1.5-7b`](https://ailoot.ai/models/da/#m=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&route=Ultra&caller=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&fmt=chat) #### Aliaser for metodestier Brug metodestierne vist ovenfor. #### Relaterede kalder-ID’er [`bytedance/ui-tars-1.5-7b`](https://ailoot.ai/models/da/#m=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&route=Ultra&caller=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `bytedance/ui-tars-1.5-7b` [`bytedance/ui-tars-1.5-7b`](https://ailoot.ai/models/da/#m=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&route=Ultra&caller=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&fmt=messages) ByteDance /`bytedance/ui-tars-1.5-7b` ### Start UI-TARS-1.5-7B er ByteDances åbne multimodale model til agenter, der bruger computere. Den ræsonnerer over skærmbilleder og en opgave og producerer derefter den næste GUI-handling, som en applikation skal udføre; denne 7B-udgave fokuserer på generel computerbrug frem for optimering til spil. 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 bytedance/ui-tars-1.5-7b | 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 Standardpris Når hurtig tilstand er valgt flex-tilstand Standardpris Når flex-tilstanden er valgt Maksimal ræsonneringsindsats Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats #### Ailoot-takster #### Priser efter konfiguration Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer. | Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.0002** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.0004** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0002** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens | | KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.0002** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.0004** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0002** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **—** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens | Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/) ### Eksempelanmodninger #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet ```json { "model": "bytedance/ui-tars-1.5-7b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'bytedance/ui-tars-1.5-7b', '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': 'bytedance/ui-tars-1.5-7b', '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** [`bytedance/ui-tars-1.5-7b`](https://ailoot.ai/models/da/#m=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&route=Ultra&caller=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&fmt=messages) #### Aliaser for metodestier Brug metodestierne vist ovenfor. #### Relaterede kalder-ID’er [`bytedance/ui-tars-1.5-7b`](https://ailoot.ai/models/da/#m=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&route=Ultra&caller=bytedance%2Fui-tars-1.5-7b&fmt=messages) FAQ · ByteDance: UI-TARS 7B Hvilke input og resultater er tilgængelige? `POST /v1/chat/completions` · `bytedance/ui-tars-1.5-7b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `bytedance/ui-tars-1.5-7b`: `text` → `json`, `sse` Hvilke felter bruger anmodningen? `POST /v1/chat/completions` · `bytedance/ui-tars-1.5-7b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `bytedance/ui-tars-1.5-7b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Hvilke grænser gælder? `POST /v1/chat/completions` · `bytedance/ui-tars-1.5-7b`: `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.