ScaleDown: Extract
Extract finder kalderbeskrevne entiteter i tekst, billeder og dokumentfiler. Definér felterne på almindeligt engelsk, og bevar derefter matchende tekstspænd, konfidensscorer, tegnpositioner og omgivende kontekst. Indbygget OCR understøtter scanninger og PDF'er med en offentliggjort kontekst på 1.000.000 tokens til dokumentforløb.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsscaledown/extract - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesscaledown/extract
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Extract er ScaleDowns beskrivelsesstyrede model til entitetsudtræk. Frem for at vælge fra ét fast sæt entitetstyper beskriver kalderen de oplysninger, der skal findes, på almindeligt engelsk. Modellen returnerer matchende tekstspænd med konfidens, tegnpositioner og omgivende kontekst, hvilket gør resultatet lettere at forbinde med kildematerialet.
Beskriv de felter, du har brug for
Navngiv hver ønsket entitet ud fra et konkret forretningsformål. Et fakturaforløb kan søge efter dokumentidentifikatorer, datoer og beløb, som de står skrevet. Et kontraktforløb kan søge efter navngivne parter, frister eller specificerede forpligtelser. Et e-mailforløb kan søge efter kontaktoplysninger eller en ønsket handling.
Beskriv et felts betydning frem for at stole på kortnavnet alene. Skeln mellem en udstedelsesdato og en betalingsfrist eller mellem en persons navn og en organisations navn. Når flere felter har lignende ordlyd, skal du give hvert felt en definition, der hjælper med at holde de returnerede matches separate.
Bevar matchet og dets belæg
Et nyttigt udtræksresultat bevarer kildetekstspændet sammen med dets positioner og omgivende tekst. Værdierne lader applikationen identificere, hvor et match kom fra, og lader en person undersøge belæggene uden at søge hele dokumentet igen. Bevar konfidensværdien sammen med matchet frem for at behandle alle returnerede tekstspænd som lige sikre.
Hvis et forløb kræver en normaliseret dato, et konverteret beløb eller en anden afledt værdi, skal du bevare den oprindelige tekst sammen med den senere transformation. Entitetsudtræk identificerer, hvad dokumentet siger; applikationen beslutter, hvilke normaliseringer og valideringsregler den anvender på de returnerede belæg.
Scanninger, dokumenter og lange input
Modellens offentliggjorte inputomfang omfatter tekst, billeder og filer såsom PDF'er med indbygget OCR til scannede dokumenter. Brug læsbart kildemateriale, og bevar dokument- og sideidentiteter, hvor de er vigtige for gennemgang. En dårlig scanning kan gøre et felt tvetydigt, så undersøg den returnerede kontekst, før en kritisk værdi accepteres.
Det offentliggjorte kontekstvindue er 1.000.000 tokens. Til et stort dokument eller en samling skal du holde de ønskede entitetsdefinitioner konsekvente og knytte hvert resultat til det materiale, det kom fra. Det samme definitionssæt kan hjælpe en applikation med at sammenligne udtrukne felter på tværs af kontrakter, fakturaer, beskeder eller transskriptioner.
Tekstoutput og efterfølgende validering
Den offentliggjorte outputmodalitet er tekst. Brug det omgivende udtræksforløb til at validere det maskinlæsbare postlayout, der kræves. Bevar den matchende tekst og kildekonteksten, før resultatet gemmes eller transformeres.
Et nyttigt slutprodukt indeholder det ønskede entitetsnavn, den matchende kildetekst, den relevante position eller kontekst og konfidensen til gennemgang. Hold uafklarede eller konkurrerende matches synlige frem for at opfinde et manglende felt. Det giver en belægsbaseret udtrækspost til efterfølgende kontroller og transformationer.
Funktioner
- Entitetstyper beskrevet på almindeligt engelsk.
- Matchende tekstspænd med konfidens, tegnpositioner og omgivende kontekst.
- Indbygget OCR til scannede billeder og PDF’er.
- Tekst-, billed- og filinput med offentliggjort kontekst på 1.000.000 tokens.
- Tekstresultater egnede til belægsunderstøttet feltudtræk.
Brugsscenarier
- Udtræk af fakturafelter — Fakturaer og definitioner af de identifikatorer, datoer eller beløb, der skal findes. Resultat: Matchende kildefelter med belæggene bevaret.
- Forberedelse af kontraktgennemgang — Kontrakter og præcise definitioner af parter, datoer eller forpligtelser. Resultat: Udtrukne tekstspænd til senere juridisk eller operationel gennemgang.
- Modtagelse af e-mail — Beskeder og de entiteter, forløbet kræver. Resultat: Kontakt- eller anmodningsposter knyttet til belæg.
- Udtræk fra scannede dokumenter — Læsbare scanninger/PDF’er og stabile entitetsdefinitioner. Resultat: Matches med kildekontekst og konfidens til validering.
Begrænsninger
- Kontekst — Offentliggjort kontekstvindue: 1.000.000 tokens.
- Resultatbelæg — Bevar tekstspænd, positioner og omgivende kontekst, før senere normaliseringer anvendes.
- Outputkontrakt — Det offentliggjorte output er tekst; skemahåndhævet JSON og funktionskald er ikke angivet til denne model.
- Feltdefinitioner — Entitetsvalg styres af de angivne beskrivelser frem for én fast taksonomi.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions scaledown/extract
scaledown/extractStart
Extract finder kalderbeskrevne entiteter i tekst, billeder og dokumentfiler. Definér felterne på almindeligt engelsk, og bevar derefter matchende tekstspænd, konfidensscorer, tegnpositioner og omgivende kontekst. Indbygget OCR understøtter scanninger og PDF'er med en offentliggjort kontekst på 1.000.000 tokens til dokumentforløb.
- 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 scaledown/extract | 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
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 $0.0001 / 1K tokens Output · Outputtokens $0 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 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 $0.0001 / 1K tokens Output · Outputtokens $0 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"scaledown/extract","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="scaledown/extract", 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 scaledown/extract
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Relaterede kalder-ID’er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages scaledown/extract
scaledown/extractStart
Extract finder kalderbeskrevne entiteter i tekst, billeder og dokumentfiler. Definér felterne på almindeligt engelsk, og bevar derefter matchende tekstspænd, konfidensscorer, tegnpositioner og omgivende kontekst. Indbygget OCR understøtter scanninger og PDF'er med en offentliggjort kontekst på 1.000.000 tokens til dokumentforløb.
- 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 scaledown/extract | 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
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 $0.0001 / 1K tokens Output · Outputtokens $0 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 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 $0.0001 / 1K tokens Output · Outputtokens $0 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "scaledown/extract",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'scaledown/extract', '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': 'scaledown/extract', '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 scaledown/extract
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Relaterede kalder-ID’er
FAQ · ScaleDown: Extract
- Hvilke input og resultater er tilgængelige?
POST /v1/chat/completions·scaledown/extract:text→textPOST /v1/messages·scaledown/extract:text→json,sse- Hvilke felter bruger anmodningen?
POST /v1/chat/completions·scaledown/extract:model,messages,streamPOST /v1/messages·scaledown/extract:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grænser gælder?
POST /v1/chat/completions·scaledown/extract:messages.min_items:1