Aion 3.0 ist ein kollaboratives System für Erzählen und Rollenspiel von Aion Labs. Der Hersteller beschreibt mehrere spezialisierte Modelle, die zu einer Antwort beitragen und auf eine stärkere Erzählstruktur, fesselnde Spannung und Konflikte sowie eine nuanciertere Behandlung dunklerer Themen ausgerichtet sind. Es verarbeitet ein Textgespräch und erzeugt Text. Ein Szenenbriefing kann eine Umgebung, konkurrierende Figurenziele und das Ereignis vorgeben, das die Situation verändert, und anschließend eine stimmige Fortsetzung verlangen.
Das veröffentlichte Modellprofil hat einen Kontext von 128K und bis zu 32K Ausgabe. Es ist eine separate Ausgabe gegenüber Aion 3.0 Mini und den späteren 3.5-Veröffentlichungen; der gemeinsame Erzählzweck macht Zusammensetzung oder Steuerelemente nicht austauschbar. Fügen Sie für ein laufendes Werk die relevante Vorgeschichte und den aktuellen Stand der Handlung bei. Kennzeichnen Sie etablierte Fakten, Perspektive und offene Handlungsfäden, halten Sie irrelevanten Hintergrund aus der nächsten Anfrage heraus und lassen Sie Raum für das Ergebnis.
Schlussfolgern ist über reasoning_effort optional. Gültige Werte sind none, low, medium, high und max, mit medium als Standard. None deaktiviert das Schlussfolgern, wobei der Hersteller angibt, dass die älteren Erzählmodelle auf seine Verwendung abgestimmt sind und sich Ergebnisse bei Deaktivierung verschlechtern können. Bei standardmäßig aktiviertem reasoning_split sind Analyse und sichtbare Erzählung getrennte Felder. Beide nutzen das Ausgabebudget; die angeforderte Obergrenze benötigt daher Raum für Überlegungen und den tatsächlichen Abschnitt.
Legen Sie beim Rollenspiel die fiktive Rolle fest, die das Modell verkörpern soll, und die dem Leser vorbehaltenen Handlungen. Geben Sie vor, was unmittelbar auf dem Spiel steht, und lassen Sie die Folgen der Szene aus der bereitgestellten Welt hervorgehen. Eine beispielhafte Anfrage kann einen Streit verlangen, in dem sichtbares Verhalten und zugrunde liegendes Ziel einer Figur in Spannung stehen und der Zug vor der Antwort des Lesers endet. Das definiert ein konkretes erzählerisches Ergebnis, ohne jede zukünftige Entwicklung in den Prompt zu zwingen.
Stellen Sie für die Bearbeitung einer Geschichte einen Abschnitt bereit und benennen Sie das zu lösende strukturelle Problem. Verlangen Sie eine Ersatzszene, die wichtige Fakten und Beziehungen erhält und zugleich Tempo oder kausalen Übergang verändert. Der Hersteller unterstützt Gesprächsverlauf und Textstreaming mit ausdrücklichen Generierungs- und Stoppsteuerungen. Das nützliche Artefakt ist die vollständige Fortsetzung oder Überarbeitung; die Erstellung von Dateien oder Ausführung von Werkzeuganfragen gehört zur Anwendung. Bewahren Sie die eigenen Kontext- und Schlussfolgerungseinstellungen dieser Ausgabe, statt jene einer späteren Veröffentlichung zu übernehmen.
", "aboutText": "Aion 3.0 ist ein kollaboratives System für Erzählen und Rollenspiel von Aion Labs. Der Hersteller beschreibt mehrere spezialisierte Modelle, die zu einer Antwort beitragen und auf eine stärkere Erzählstruktur, fesselnde Spannung und Konflikte sowie eine nuanciertere Behandlung dunklerer Themen ausgerichtet sind. Es verarbeitet ein Textgespräch und erzeugt Text. Ein Szenenbriefing kann eine Umgebung, konkurrierende Figurenziele und das Ereignis vorgeben, das die Situation verändert, und anschließend eine stimmige Fortsetzung verlangen.\n\nDas veröffentlichte Modellprofil hat einen Kontext von 128K und bis zu 32K Ausgabe. Es ist eine separate Ausgabe gegenüber Aion 3.0 Mini und den späteren 3.5-Veröffentlichungen; der gemeinsame Erzählzweck macht Zusammensetzung oder Steuerelemente nicht austauschbar. Fügen Sie für ein laufendes Werk die relevante Vorgeschichte und den aktuellen Stand der Handlung bei. Kennzeichnen Sie etablierte Fakten, Perspektive und offene Handlungsfäden, halten Sie irrelevanten Hintergrund aus der nächsten Anfrage heraus und lassen Sie Raum für das Ergebnis.\n\nSchlussfolgern ist über reasoning_effort optional. Gültige Werte sind none, low, medium, high und max, mit medium als Standard. None deaktiviert das Schlussfolgern, wobei der Hersteller angibt, dass die älteren Erzählmodelle auf seine Verwendung abgestimmt sind und sich Ergebnisse bei Deaktivierung verschlechtern können. Bei standardmäßig aktiviertem reasoning_split sind Analyse und sichtbare Erzählung getrennte Felder. Beide nutzen das Ausgabebudget; die angeforderte Obergrenze benötigt daher Raum für Überlegungen und den tatsächlichen Abschnitt.\n\nLegen Sie beim Rollenspiel die fiktive Rolle fest, die das Modell verkörpern soll, und die dem Leser vorbehaltenen Handlungen. Geben Sie vor, was unmittelbar auf dem Spiel steht, und lassen Sie die Folgen der Szene aus der bereitgestellten Welt hervorgehen. Eine beispielhafte Anfrage kann einen Streit verlangen, in dem sichtbares Verhalten und zugrunde liegendes Ziel einer Figur in Spannung stehen und der Zug vor der Antwort des Lesers endet. Das definiert ein konkretes erzählerisches Ergebnis, ohne jede zukünftige Entwicklung in den Prompt zu zwingen.\n\nStellen Sie für die Bearbeitung einer Geschichte einen Abschnitt bereit und benennen Sie das zu lösende strukturelle Problem. Verlangen Sie eine Ersatzszene, die wichtige Fakten und Beziehungen erhält und zugleich Tempo oder kausalen Übergang verändert. Der Hersteller unterstützt Gesprächsverlauf und Textstreaming mit ausdrücklichen Generierungs- und Stoppsteuerungen. Das nützliche Artefakt ist die vollständige Fortsetzung oder Überarbeitung; die Erstellung von Dateien oder Ausführung von Werkzeuganfragen gehört zur Anwendung. Bewahren Sie die eigenen Kontext- und Schlussfolgerungseinstellungen dieser Ausgabe, statt jene einer späteren Veröffentlichung zu übernehmen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Negotiate a fictional gate passage\n\nPlay the harbor keeper in a fogbound city. I am a courier carrying a sealed letter; the council has forbidden entry after dusk, but your missing sister may be inside. Write two or three short lines with restrained tension, then stop before deciding my reply or actions.Two or three in-character lines, with brief scene detail and an unresolved choice for the courier.Check that the keeper has a conflicting duty and personal motive, and that the courier remains under the reader’s control.aion-labs/aion-3.0Aion 3.0 ist das kollaborative Textmodell von Aion Labs für immersives Rollenspiel und Erzählen, mit einem Kontext von 128K und bis zu 32K Ausgabe. Der Hersteller beschreibt eine stärkere Erzählstruktur und Konfliktgestaltung sowie optionales, über den Aufwand gesteuertes Schlussfolgern.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Aion 3.0 ist ein kollaboratives System für Erzählen und Rollenspiel von Aion Labs. Der Hersteller beschreibt mehrere spezialisierte Modelle, die zu einer Antwort beitragen und auf eine stärkere Erzählstruktur, fesselnde Spannung und Konflikte sowie eine nuanciertere Behandlung dunklerer Themen ausgerichtet sind. Es verarbeitet ein Textgespräch und erzeugt Text. Ein Szenenbriefing kann eine Umgebung, konkurrierende Figurenziele und das Ereignis vorgeben, das die Situation verändert, und anschließend eine stimmige Fortsetzung verlangen.
Das veröffentlichte Modellprofil hat einen Kontext von 128K und bis zu 32K Ausgabe. Es ist eine separate Ausgabe gegenüber Aion 3.0 Mini und den späteren 3.5-Veröffentlichungen; der gemeinsame Erzählzweck macht Zusammensetzung oder Steuerelemente nicht austauschbar. Fügen Sie für ein laufendes Werk die relevante Vorgeschichte und den aktuellen Stand der Handlung bei. Kennzeichnen Sie etablierte Fakten, Perspektive und offene Handlungsfäden, halten Sie irrelevanten Hintergrund aus der nächsten Anfrage heraus und lassen Sie Raum für das Ergebnis.
Schlussfolgern ist über reasoning_effort optional. Gültige Werte sind none, low, medium, high und max, mit medium als Standard. None deaktiviert das Schlussfolgern, wobei der Hersteller angibt, dass die älteren Erzählmodelle auf seine Verwendung abgestimmt sind und sich Ergebnisse bei Deaktivierung verschlechtern können. Bei standardmäßig aktiviertem reasoning_split sind Analyse und sichtbare Erzählung getrennte Felder. Beide nutzen das Ausgabebudget; die angeforderte Obergrenze benötigt daher Raum für Überlegungen und den tatsächlichen Abschnitt.
Legen Sie beim Rollenspiel die fiktive Rolle fest, die das Modell verkörpern soll, und die dem Leser vorbehaltenen Handlungen. Geben Sie vor, was unmittelbar auf dem Spiel steht, und lassen Sie die Folgen der Szene aus der bereitgestellten Welt hervorgehen. Eine beispielhafte Anfrage kann einen Streit verlangen, in dem sichtbares Verhalten und zugrunde liegendes Ziel einer Figur in Spannung stehen und der Zug vor der Antwort des Lesers endet. Das definiert ein konkretes erzählerisches Ergebnis, ohne jede zukünftige Entwicklung in den Prompt zu zwingen.
Stellen Sie für die Bearbeitung einer Geschichte einen Abschnitt bereit und benennen Sie das zu lösende strukturelle Problem. Verlangen Sie eine Ersatzszene, die wichtige Fakten und Beziehungen erhält und zugleich Tempo oder kausalen Übergang verändert. Der Hersteller unterstützt Gesprächsverlauf und Textstreaming mit ausdrücklichen Generierungs- und Stoppsteuerungen. Das nützliche Artefakt ist die vollständige Fortsetzung oder Überarbeitung; die Erstellung von Dateien oder Ausführung von Werkzeuganfragen gehört zur Anwendung. Bewahren Sie die eigenen Kontext- und Schlussfolgerungseinstellungen dieser Ausgabe, statt jene einer späteren Veröffentlichung zu übernehmen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits aion-labs/aion-3.0 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.012 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0015 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.012 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0015 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "aion-labs/aion-3.0", "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='aion-labs/aion-3.0',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='aion-labs/aion-3.0',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 oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra aion-labs/aion-3.0
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
aion-labs/aion-3.0Aion 3.0 ist das kollaborative Textmodell von Aion Labs für immersives Rollenspiel und Erzählen, mit einem Kontext von 128K und bis zu 32K Ausgabe. Der Hersteller beschreibt eine stärkere Erzählstruktur und Konfliktgestaltung sowie optionales, über den Aufwand gesteuertes Schlussfolgern.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Aion 3.0 ist ein kollaboratives System für Erzählen und Rollenspiel von Aion Labs. Der Hersteller beschreibt mehrere spezialisierte Modelle, die zu einer Antwort beitragen und auf eine stärkere Erzählstruktur, fesselnde Spannung und Konflikte sowie eine nuanciertere Behandlung dunklerer Themen ausgerichtet sind. Es verarbeitet ein Textgespräch und erzeugt Text. Ein Szenenbriefing kann eine Umgebung, konkurrierende Figurenziele und das Ereignis vorgeben, das die Situation verändert, und anschließend eine stimmige Fortsetzung verlangen.
Das veröffentlichte Modellprofil hat einen Kontext von 128K und bis zu 32K Ausgabe. Es ist eine separate Ausgabe gegenüber Aion 3.0 Mini und den späteren 3.5-Veröffentlichungen; der gemeinsame Erzählzweck macht Zusammensetzung oder Steuerelemente nicht austauschbar. Fügen Sie für ein laufendes Werk die relevante Vorgeschichte und den aktuellen Stand der Handlung bei. Kennzeichnen Sie etablierte Fakten, Perspektive und offene Handlungsfäden, halten Sie irrelevanten Hintergrund aus der nächsten Anfrage heraus und lassen Sie Raum für das Ergebnis.
Schlussfolgern ist über reasoning_effort optional. Gültige Werte sind none, low, medium, high und max, mit medium als Standard. None deaktiviert das Schlussfolgern, wobei der Hersteller angibt, dass die älteren Erzählmodelle auf seine Verwendung abgestimmt sind und sich Ergebnisse bei Deaktivierung verschlechtern können. Bei standardmäßig aktiviertem reasoning_split sind Analyse und sichtbare Erzählung getrennte Felder. Beide nutzen das Ausgabebudget; die angeforderte Obergrenze benötigt daher Raum für Überlegungen und den tatsächlichen Abschnitt.
Legen Sie beim Rollenspiel die fiktive Rolle fest, die das Modell verkörpern soll, und die dem Leser vorbehaltenen Handlungen. Geben Sie vor, was unmittelbar auf dem Spiel steht, und lassen Sie die Folgen der Szene aus der bereitgestellten Welt hervorgehen. Eine beispielhafte Anfrage kann einen Streit verlangen, in dem sichtbares Verhalten und zugrunde liegendes Ziel einer Figur in Spannung stehen und der Zug vor der Antwort des Lesers endet. Das definiert ein konkretes erzählerisches Ergebnis, ohne jede zukünftige Entwicklung in den Prompt zu zwingen.
Stellen Sie für die Bearbeitung einer Geschichte einen Abschnitt bereit und benennen Sie das zu lösende strukturelle Problem. Verlangen Sie eine Ersatzszene, die wichtige Fakten und Beziehungen erhält und zugleich Tempo oder kausalen Übergang verändert. Der Hersteller unterstützt Gesprächsverlauf und Textstreaming mit ausdrücklichen Generierungs- und Stoppsteuerungen. Das nützliche Artefakt ist die vollständige Fortsetzung oder Überarbeitung; die Erstellung von Dateien oder Ausführung von Werkzeuganfragen gehört zur Anwendung. Bewahren Sie die eigenen Kontext- und Schlussfolgerungseinstellungen dieser Ausgabe, statt jene einer späteren Veröffentlichung zu übernehmen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits aion-labs/aion-3.0 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.012 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0015 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.012 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0015 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "aion-labs/aion-3.0",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'aion-labs/aion-3.0', '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': 'aion-labs/aion-3.0', '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 oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra aion-labs/aion-3.0
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Negotiate a fictional gate passage\n\nPlay the harbor keeper in a fogbound city. I am a courier carrying a sealed letter; the council has forbidden entry after dusk, but your missing sister may be inside. Write two or three short lines with restrained tension, then stop before deciding my reply or actions.Two or three in-character lines, with brief scene detail and an unresolved choice for the courier.Check that the keeper has a conflicting duty and personal motive, and that the courier remains under the reader’s control.