ernie-x1-turbo-32k
ERNIE X1 Turbo er Baidus ræsonnementsprofil til matematiske, logiske og værktøjsforbundne tekstopgaver. Dens AI Studio-specifikation skelner mellem 32K kontekst, 24K maksimalt input, indstillinger for endeligt output på op til 16.384 tokens og en særskilt tænkelængde på 16K.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsernie-x1-turbo-32k - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesernie-x1-turbo-32k
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
ERNIE X1 Turbo er Baidus ræsonnementsmodelprofil til spørgsmål, der kræver udvidet analyse, logisk problemløsning og værktøjsforbundet tekstarbejde. Producenten identificerer Turbo som en forbedret version af X1-linjen. Dens dokumenterede 32K-producentprofil er fortsat adskilt fra ERNIE X1.1 Preview og ERNIE 5.0 Thinking, som har andre input- og genereringsbudgetter.
Forbered et komplet ræsonnementsproblem
Angiv spørgsmålet, de givne værdier, begrænsningerne og den type resultat, der er nødvendig. En matematisk opgave kan bede om en løsning, hvis afgørende beregning kan kontrolleres; en planlægningsopgave kan sammenligne alternativer ud fra angivne betingelser. Hold antagelser adskilt fra de angivne fakta, og identificér, hvad der fortsat er ukendt. Det giver ræsonnementsprocessen et afgrænset problem frem for tilladelse til at opfinde manglende krav.
Ved et teknisk spørgsmål skal du medtage det relevante kildeuddrag eller kodefragment og den adfærd, der skal undersøges. Bed om et konkret modeksempel eller en forklaring, hvis to implementeringer er forskellige. Den nyttige leverance skal gøre konklusionen og dens styrende betingelser tydelige. Kontrollér vigtige værdier og den foreslåede adfærd i forhold til kilden i stedet for at behandle en lang genereret analyse som bevis på korrekthed.
Budgetter for kontekst, endeligt output og tænkning
Producentens AI Studio-modeltabel angiver 32K kontekst, 24K maksimalt input og en indstilling for endeligt output fra 2 til 16.384 tokens med 2K som dokumenteret standard. Den angiver særskilt en tænkelængde på 16K for X1 Turbo. Disse felter har forskellige roller; vælg kildematerialet og den ønskede endelige leverance derefter frem for at fortolke konteksttallet som et løfte om et lige så langt svar.
Hold det endelige svar adskilt fra eventuelt ræsonnementsmateriale, der returneres af producentens forløb. En sammenligning kan placere anbefalingen først og bevare de betingelser, der underbygger den. Et koderelateret svar kan identificere det præcise inputtilfælde og det forventede resultat. Bevar det oprindelige spørgsmål og grundlaget sammen med den færdige leverance, så en opfølgning kan undersøge ét uafklaret trin.
Funktioner og aktuelle oplysninger
Producentens funktionsoversigt angiver X1 Turbo til funktionskald og søgeunderstøttede opgaver. Definér formålet med og argumenterne til enhver applikationsfunktion, og returnér derefter det faktiske resultat, når modellen anmoder om den. Modellen leverer en struktureret anmodning; den omgivende applikation udfører handlingen. Et foreslået opslag er adskilt fra en hentet registrering, og en ønsket handling er adskilt fra et fuldført resultat.
Ved et kildebaseret spørgsmål skal du bevare det hentede materiale sammen med svaret og kontrollere, om det underbygger påstanden. En dynamisk oplysning skal komme fra aktuelt grundlag frem for et uunderbygget svar baseret på hukommelse. Betragt funktions- og søgeintegrationen som producentens forbundne arbejdsgang, hvor det faktisk returnerede grundlag afgør, hvad svaret forsvarligt kan konkludere.
Bevar X1 Turbo-udgaven sammen med resultatet
X1 Turbo-profilen med 32K er en arbejdsgang til ræsonnement over tekst, ikke den bredere specifikation for indbygget multimodal generering i en anden ERNIE-familie. Dens inputbudget, budget for endeligt output og tænkebudget er fortsat dem, der gælder for den valgte producentprofil. En nyttig overdragelse kan indeholde løsningen, sammenligningen eller det værktøjsunderstøttede svar sammen med kildeuddragene og resultaterne af fuldførte handlinger. Det understøtter en fokuseret fortsættelse, samtidig med at den oprindelige opgave og dens usikkerhed bevares.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ernie-x1-turbo-32k
ernie-x1-turbo-32kStart
ERNIE X1 Turbo er Baidus ræsonnementsprofil til matematiske, logiske og værktøjsforbundne tekstopgaver. Dens AI Studio-specifikation skelner mellem 32K kontekst, 24K maksimalt input, indstillinger for endeligt output på op til 16.384 tokens og en særskilt tænkelængde på 16K.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser ernie-x1-turbo-32k | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Tekstsamtale | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Metodeparametre og livscyklus
| 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 |
Parametercontrol_scope | KontraktTekstsamtale; stream er en boolesk værdi og er som standard false. |
Parameteroutput_modalities | Kontrakttext |
Parameterhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Metodealiaser: /chat/completions
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 $0.00033 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.00132 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"ernie-x1-turbo-32k","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="ernie-x1-turbo-32k", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
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 |
|---|---|
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 |
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 ernie-x1-turbo-32k
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Relaterede kalder-ID’er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ernie-x1-turbo-32k
ernie-x1-turbo-32kStart
ERNIE X1 Turbo er Baidus ræsonnementsprofil til matematiske, logiske og værktøjsforbundne tekstopgaver. Dens AI Studio-specifikation skelner mellem 32K kontekst, 24K maksimalt input, indstillinger for endeligt output på op til 16.384 tokens og en særskilt tænkelængde på 16K.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser ernie-x1-turbo-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 |
Kombinationer af inputmaterialer
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content som streng
Metodeparametre og livscyklus
| 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
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 $0.00033 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.00132 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "ernie-x1-turbo-32k",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'ernie-x1-turbo-32k', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'ernie-x1-turbo-32k', '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 |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | 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 ernie-x1-turbo-32k
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Relaterede kalder-ID’er
FAQ · ernie-x1-turbo-32k
- Hvilke input og resultater er tilgængelige?
POST /v1/chat/completions·ernie-x1-turbo-32k:text→textPOST /v1/messages·ernie-x1-turbo-32k:text→json,sse- Hvilke felter bruger anmodningen?
POST /v1/chat/completions·ernie-x1-turbo-32k:model,messages,streamPOST /v1/messages·ernie-x1-turbo-32k:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grænser gælder?
POST /v1/chat/completions·ernie-x1-turbo-32k:messages.min_items:1