Doubao 1.5 Lite er den lette sprogmodel i ByteDances Doubao 1.5-familie. Dens annoncering omfatter generel forståelse, ræsonnement, matematik og vidensbaserede spørgsmål. Den arbejder med tekstinstruktioner og returnerer tekst, hvilket gør den til en nyttig kandidat til fokuserede trin i en samtaleassistent eller en arbejdsgang til dokumentbehandling.
Lites rolle. Producenten skelner Lite fra den generelle Pro-model som familiens lettere medlem. Byg en forespørgsel omkring en konkret transformation: Afgør, hvilken leveret kategori en besked passer i, udtræk navngivne fakta fra et notat, eller omskriv et afsnit til en bestemt læser. Ved et trin til indledende sortering i support skal du levere de tilladte kategorier og korte definitioner og derefter bede om den valgte kategori, de ord, der understøtter valget, og de oplysninger, den næste person har brug for. Outputtet kan være en kompakt post, som en kontrollant kan undersøge mod den oprindelige besked.
Ræsonnement og matematisk arbejde. Angiv hele problemet, definér variablerne, og hold enheder ved værdierne. Bed om resultatet og de trin, der er nødvendige for at kontrollere det. Ved et praktisk planlægnings- eller lagerspørgsmål skal du skelne givne mængder fra mængder, der skal udledes; bed om en eksplicit liste over antagelser, hvis formuleringen tillader mere end én fortolkning. Brug en uafhængig beregning til at bekræfte et numerisk svar, før det får lov til at bestemme en operationel handling.
Ved tekstforberedelse skal du give kilde, målgruppe og nødvendig tone samlet. En anmodning om beskedredigering kan angive, at datoer, navne og produkttermer skal forblive uændrede, mens formuleringen bliver tydeligere. En anmodning om mødenoter kan bede om beslutninger, handlinger, ansvarlige og uafklarede spørgsmål med et tomt felt, når kilden ikke angiver en ansvarlig. Et eksempel på den færdige post hjælper med at formidle formatet uden at kræve en lang forklaring i hvert svar.
Ved et vidensspørgsmål skal du medtage den relevante referencepassage, når svaret afhænger af dine egne regler eller aktuelle oplysninger. Bed om et kort svar understøttet af passagen og en særskilt bemærkning om en uafklaret detalje. Hold klassifikation, udtræk og udarbejdelse af udkast som tydeligt angivne trin, når en opgave kræver alle tre. Dermed kan du se, om en fejl kom fra læsningen af beskeden, valget af kategori eller formuleringen af svaret, og gøre en opfølgende rettelse præcis.
", "aboutText": "Doubao 1.5 Lite er den lette sprogmodel i ByteDances Doubao 1.5-familie. Dens annoncering omfatter generel forståelse, ræsonnement, matematik og vidensbaserede spørgsmål. Den arbejder med tekstinstruktioner og returnerer tekst, hvilket gør den til en nyttig kandidat til fokuserede trin i en samtaleassistent eller en arbejdsgang til dokumentbehandling.\n\nLites rolle. Producenten skelner Lite fra den generelle Pro-model som familiens lettere medlem. Byg en forespørgsel omkring en konkret transformation: Afgør, hvilken leveret kategori en besked passer i, udtræk navngivne fakta fra et notat, eller omskriv et afsnit til en bestemt læser. Ved et trin til indledende sortering i support skal du levere de tilladte kategorier og korte definitioner og derefter bede om den valgte kategori, de ord, der understøtter valget, og de oplysninger, den næste person har brug for. Outputtet kan være en kompakt post, som en kontrollant kan undersøge mod den oprindelige besked.\n\nRæsonnement og matematisk arbejde. Angiv hele problemet, definér variablerne, og hold enheder ved værdierne. Bed om resultatet og de trin, der er nødvendige for at kontrollere det. Ved et praktisk planlægnings- eller lagerspørgsmål skal du skelne givne mængder fra mængder, der skal udledes; bed om en eksplicit liste over antagelser, hvis formuleringen tillader mere end én fortolkning. Brug en uafhængig beregning til at bekræfte et numerisk svar, før det får lov til at bestemme en operationel handling.\n\nVed tekstforberedelse skal du give kilde, målgruppe og nødvendig tone samlet. En anmodning om beskedredigering kan angive, at datoer, navne og produkttermer skal forblive uændrede, mens formuleringen bliver tydeligere. En anmodning om mødenoter kan bede om beslutninger, handlinger, ansvarlige og uafklarede spørgsmål med et tomt felt, når kilden ikke angiver en ansvarlig. Et eksempel på den færdige post hjælper med at formidle formatet uden at kræve en lang forklaring i hvert svar.\n\nVed et vidensspørgsmål skal du medtage den relevante referencepassage, når svaret afhænger af dine egne regler eller aktuelle oplysninger. Bed om et kort svar understøttet af passagen og en særskilt bemærkning om en uafklaret detalje. Hold klassifikation, udtræk og udarbejdelse af udkast som tydeligt angivne trin, når en opgave kræver alle tre. Dermed kan du se, om en fejl kom fra læsningen af beskeden, valget af kategori eller formuleringen af svaret, og gøre en opfølgende rettelse præcis.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Teknisk eksempel på engelsk
Extract meeting action owners\n\nTurn this note into an action list: 'Lena will send the revised quote by Thursday. We agreed to keep the current packaging. Someone still needs to confirm the pickup date. Omar will check carton dimensions; no deadline was set.' Return action, owner and deadline fields, followed by the decision. Use 'not specified' for missing details.An action table with owner and deadline columns plus one separately listed decision.Check that the pickup owner and Omar's deadline remain unspecified.Doubao-1.5-lite-32kDoubao 1.5 Lite 32K er en let tekstmodel i ByteDances Doubao 1.5-familie til sprogforståelse, dagligdags ræsonnement og matematiske spørgsmål. Den passer til fokuserede tekstforløb, såsom at klassificere en besked, udtrække nøglefakta og skrive et kort svarudkast.
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Doubao 1.5 Lite er den lette sprogmodel i ByteDances Doubao 1.5-familie. Dens annoncering omfatter generel forståelse, ræsonnement, matematik og vidensbaserede spørgsmål. Den arbejder med tekstinstruktioner og returnerer tekst, hvilket gør den til en nyttig kandidat til fokuserede trin i en samtaleassistent eller en arbejdsgang til dokumentbehandling.
Lites rolle. Producenten skelner Lite fra den generelle Pro-model som familiens lettere medlem. Byg en forespørgsel omkring en konkret transformation: Afgør, hvilken leveret kategori en besked passer i, udtræk navngivne fakta fra et notat, eller omskriv et afsnit til en bestemt læser. Ved et trin til indledende sortering i support skal du levere de tilladte kategorier og korte definitioner og derefter bede om den valgte kategori, de ord, der understøtter valget, og de oplysninger, den næste person har brug for. Outputtet kan være en kompakt post, som en kontrollant kan undersøge mod den oprindelige besked.
Ræsonnement og matematisk arbejde. Angiv hele problemet, definér variablerne, og hold enheder ved værdierne. Bed om resultatet og de trin, der er nødvendige for at kontrollere det. Ved et praktisk planlægnings- eller lagerspørgsmål skal du skelne givne mængder fra mængder, der skal udledes; bed om en eksplicit liste over antagelser, hvis formuleringen tillader mere end én fortolkning. Brug en uafhængig beregning til at bekræfte et numerisk svar, før det får lov til at bestemme en operationel handling.
Ved tekstforberedelse skal du give kilde, målgruppe og nødvendig tone samlet. En anmodning om beskedredigering kan angive, at datoer, navne og produkttermer skal forblive uændrede, mens formuleringen bliver tydeligere. En anmodning om mødenoter kan bede om beslutninger, handlinger, ansvarlige og uafklarede spørgsmål med et tomt felt, når kilden ikke angiver en ansvarlig. Et eksempel på den færdige post hjælper med at formidle formatet uden at kræve en lang forklaring i hvert svar.
Ved et vidensspørgsmål skal du medtage den relevante referencepassage, når svaret afhænger af dine egne regler eller aktuelle oplysninger. Bed om et kort svar understøttet af passagen og en særskilt bemærkning om en uafklaret detalje. Hold klassifikation, udtræk og udarbejdelse af udkast som tydeligt angivne trin, når en opgave kræver alle tre. Dermed kan du se, om en fejl kom fra læsningen af beskeden, valget af kategori eller formuleringen af svaret, og gøre en opfølgende rettelse præcis.
POST /v1/chat/completionstexttext| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Doubao-1.5-lite-32k | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | 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— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].tool_call_id | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID | Standard— |
Feltmessages[].name | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_content | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmax_completion_tokens | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Feltstream_options.include_usage | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltstop | Typestring|string[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttools | Typefunction_tool[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttools[].type | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser function Afhænger af modellen | Standard— |
Felttools[].function.name | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Gælder når: funktionsværktøj angivet | Standard— |
Felttools[].function.description | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Felttools[].function.parameters | TypeJSON_schema | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltresponse_format | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltreasoning_effort | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltreasoning | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
Feltfunctions | Typefunction[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltfunction_call | Typestring|object | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmodalities | Typestring[] | KravValgfrit | Værdier og grænser text | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute | Standard— |
Feltcache_control.ttl | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching | Standard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parametermessages | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
Parameteroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer |
Parameteroutput_modalities | Kontrakttext |
Parameterhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametermultimodal_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.
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
| Konfiguration | Takstplan | Beløb |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Beløb Input · Inputtokens $0.00011 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.000198 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "Doubao-1.5-lite-32k", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='Doubao-1.5-lite-32k',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='Doubao-1.5-lite-32k',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
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.
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Ailoot Ultra Doubao-1.5-lite-32k
Brug metodestierne vist ovenfor.
Doubao-1.5-lite-32kDoubao 1.5 Lite 32K er en let tekstmodel i ByteDances Doubao 1.5-familie til sprogforståelse, dagligdags ræsonnement og matematiske spørgsmål. Den passer til fokuserede tekstforløb, såsom at klassificere en besked, udtrække nøglefakta og skrive et kort svarudkast.
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Doubao 1.5 Lite er den lette sprogmodel i ByteDances Doubao 1.5-familie. Dens annoncering omfatter generel forståelse, ræsonnement, matematik og vidensbaserede spørgsmål. Den arbejder med tekstinstruktioner og returnerer tekst, hvilket gør den til en nyttig kandidat til fokuserede trin i en samtaleassistent eller en arbejdsgang til dokumentbehandling.
Lites rolle. Producenten skelner Lite fra den generelle Pro-model som familiens lettere medlem. Byg en forespørgsel omkring en konkret transformation: Afgør, hvilken leveret kategori en besked passer i, udtræk navngivne fakta fra et notat, eller omskriv et afsnit til en bestemt læser. Ved et trin til indledende sortering i support skal du levere de tilladte kategorier og korte definitioner og derefter bede om den valgte kategori, de ord, der understøtter valget, og de oplysninger, den næste person har brug for. Outputtet kan være en kompakt post, som en kontrollant kan undersøge mod den oprindelige besked.
Ræsonnement og matematisk arbejde. Angiv hele problemet, definér variablerne, og hold enheder ved værdierne. Bed om resultatet og de trin, der er nødvendige for at kontrollere det. Ved et praktisk planlægnings- eller lagerspørgsmål skal du skelne givne mængder fra mængder, der skal udledes; bed om en eksplicit liste over antagelser, hvis formuleringen tillader mere end én fortolkning. Brug en uafhængig beregning til at bekræfte et numerisk svar, før det får lov til at bestemme en operationel handling.
Ved tekstforberedelse skal du give kilde, målgruppe og nødvendig tone samlet. En anmodning om beskedredigering kan angive, at datoer, navne og produkttermer skal forblive uændrede, mens formuleringen bliver tydeligere. En anmodning om mødenoter kan bede om beslutninger, handlinger, ansvarlige og uafklarede spørgsmål med et tomt felt, når kilden ikke angiver en ansvarlig. Et eksempel på den færdige post hjælper med at formidle formatet uden at kræve en lang forklaring i hvert svar.
Ved et vidensspørgsmål skal du medtage den relevante referencepassage, når svaret afhænger af dine egne regler eller aktuelle oplysninger. Bed om et kort svar understøttet af passagen og en særskilt bemærkning om en uafklaret detalje. Hold klassifikation, udtræk og udarbejdelse af udkast som tydeligt angivne trin, når en opgave kræver alle tre. Dermed kan du se, om en fejl kom fra læsningen af beskeden, valget af kategori eller formuleringen af svaret, og gøre en opfølgende rettelse præcis.
POST /v1/messagestextjson, sse| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Doubao-1.5-lite-32k | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content som streng
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontraktstream |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parametertext_file_material | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |
Livscyklus: synchronous_or_streamed
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
| Konfiguration | Takstplan | Beløb |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Beløb Input · Inputtokens $0.00011 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.000198 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
{\n "model": "Doubao-1.5-lite-32k",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Doubao-1.5-lite-32k', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Doubao-1.5-lite-32k', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON eller SSE
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.
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Ailoot Ultra Doubao-1.5-lite-32k
Brug metodestierne vist ovenfor.
Teknisk eksempel på engelsk
Extract meeting action owners\n\nTurn this note into an action list: 'Lena will send the revised quote by Thursday. We agreed to keep the current packaging. Someone still needs to confirm the pickup date. Omar will check carton dimensions; no deadline was set.' Return action, owner and deadline fields, followed by the decision. Use 'not specified' for missing details.An action table with owner and deadline columns plus one separately listed decision.Check that the pickup owner and Omar's deadline remain unspecified.