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ernie-x1-turbo-32k

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ernie-x1-turbo-32k

ERNIE X1 Turbo ist Baidus Denkprofil für mathematische, logische und mit Werkzeugen verbundene Textaufgaben. Seine AI-Studio-Spezifikation unterscheidet einen Kontext von 32K, eine maximale Eingabe von 24K, Einstellungen für die abschließende Ausgabe bis zu 16.384 Tokens und eine separate Denklänge von 16K.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

ERNIE X1 Turbo ist Baidus Denkmodellprofil für Fragen, die eine vertiefte Analyse, logisches Problemlösen und mit Werkzeugen verbundene Textarbeit erfordern. Der Hersteller bezeichnet Turbo als verbesserte Version der X1-Reihe. Sein dokumentiertes Herstellerprofil mit 32K bleibt von ERNIE X1.1 Preview und ERNIE 5.0 Thinking getrennt, die andere Eingabe- und Generierungsbudgets haben.

Ein vollständiges Denkproblem vorbereiten

Stellen Sie die Frage, die gegebenen Werte, die Rahmenbedingungen und die Art des benötigten Ergebnisses bereit. Eine mathematische Aufgabe kann eine Lösung verlangen, deren entscheidende Berechnung überprüfbar ist; eine Planungsaufgabe kann Alternativen anhand festgelegter Bedingungen vergleichen. Halten Sie Annahmen von bereitgestellten Fakten getrennt und benennen Sie, was noch unbekannt ist. So erhält der Denkprozess ein abgegrenztes Problem statt der Erlaubnis, fehlende Anforderungen zu erfinden.

Fügen Sie bei einer technischen Frage die relevante Quellenpassage oder den Codeausschnitt sowie das zu untersuchende Verhalten bei. Verlangen Sie ein konkretes Gegenbeispiel oder eine Erklärung, wenn sich zwei Implementierungen unterscheiden. Das nützliche Arbeitsergebnis sollte die Schlussfolgerung und die dafür maßgeblichen Bedingungen klar erkennen lassen. Prüfen Sie wichtige Werte und das vorgeschlagene Verhalten anhand der Quelle, statt eine lange erzeugte Analyse als Beweis für Korrektheit zu behandeln.

Budgets für Kontext, abschließende Ausgabe und Denkschritte

Die AI-Studio-Modelltabelle des Herstellers nennt einen Kontext von 32K, eine maximale Eingabe von 24K und eine Einstellung für die abschließende Ausgabe von 2 bis 16.384 Tokens; der dokumentierte Standardwert beträgt 2K. Separat nennt sie für X1 Turbo eine Denklänge von 16K. Diese Felder haben unterschiedliche Aufgaben. Wählen Sie daher das Quellenmaterial und das gewünschte abschließende Arbeitsergebnis entsprechend, statt die Kontextzahl als Zusage einer ebenso langen Antwort zu verstehen.

Halten Sie die abschließende Antwort von etwaigem Denkmaterial getrennt, das der Herstellerablauf zurückgibt. Ein Vergleich kann die Empfehlung an den Anfang stellen und die Bedingungen beibehalten, die sie begründen. Eine codebezogene Antwort kann den genauen Eingabefall und das erwartete Ergebnis angeben. Bewahren Sie die ursprüngliche Frage und die Belege zusammen mit dem fertigen Arbeitsergebnis auf, damit eine Folgefrage einen noch offenen Schritt untersuchen kann.

Funktionen und aktuelle Informationen

Das Funktionsverzeichnis des Herstellers führt X1 Turbo für Funktionsaufrufe und suchgestützte Aufgaben an. Definieren Sie den Zweck und die Argumente jeder Anwendungsfunktion und liefern Sie anschließend das tatsächliche Ergebnis zurück, wenn das Modell sie anfordert. Das Modell liefert eine strukturierte Anfrage; die umgebende Anwendung führt den Vorgang aus. Eine vorgeschlagene Recherche ist von einem abgerufenen Datensatz zu unterscheiden, eine angeforderte Handlung von einem abgeschlossenen Ergebnis.

Bewahren Sie bei einer quellenbasierten Frage das abgerufene Material zusammen mit der Antwort auf und prüfen Sie, ob es die Aussage belegt. Eine veränderliche Tatsache sollte aus aktuellen Belegen stammen und nicht aus einer ungestützten Antwort aus dem Gedächtnis. Behandeln Sie die Funktions- und Suchintegration als den verbundenen Arbeitsablauf des Herstellers; die tatsächlich zurückgelieferten Belege bestimmen, welche Schlussfolgerungen die Antwort verantwortbar ziehen kann.

Die X1-Turbo-Ausgabe mit dem Ergebnis aufbewahren

Das X1-Turbo-Profil mit 32K beschreibt einen Textarbeitsablauf mit Denkschritten und nicht die umfassendere Spezifikation für native multimodale Generierung einer anderen ERNIE-Familie. Seine Eingabe-, Ausgabe- und Denkbudgets bleiben jene des gewählten Herstellerprofils. Eine nützliche Übergabe kann die Lösung, den Vergleich oder die werkzeuggestützte Antwort zusammen mit den Quellenpassagen und Ergebnissen abgeschlossener Vorgänge enthalten. Das ermöglicht eine gezielte Fortsetzung, bei der die ursprüngliche Aufgabe und ihre Unsicherheiten erhalten bleiben.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ernie-x1-turbo-32k

ernie-x1-turbo-32k

Baidu /ernie-x1-turbo-32k

Einstieg

ERNIE X1 Turbo ist Baidus Denkprofil für mathematische, logische und mit Werkzeugen verbundene Textaufgaben. Seine AI-Studio-Spezifikation unterscheidet einen Kontext von 32K, eine maximale Eingabe von 24K, Einstellungen für die abschließende Ausgabe bis zu 16.384 Tokens und eine separate Denklänge von 16K.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
ernie-x1-turbo-32k
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Textgespräch
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametercontrol_scopeVertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false.
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Methodenaliasnamen: /chat/completions

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.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00033 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00132 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
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"))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra ernie-x1-turbo-32k

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

ernie-x1-turbo-32k

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ernie-x1-turbo-32k

ernie-x1-turbo-32k

Baidu /ernie-x1-turbo-32k

Einstieg

ERNIE X1 Turbo ist Baidus Denkprofil für mathematische, logische und mit Werkzeugen verbundene Textaufgaben. Seine AI-Studio-Spezifikation unterscheidet einen Kontext von 32K, eine maximale Eingabe von 24K, Einstellungen für die abschließende Ausgabe bis zu 16.384 Tokens und eine separate Denklänge von 16K.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
ernie-x1-turbo-32k
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00033 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00132 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "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))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra ernie-x1-turbo-32k

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

ernie-x1-turbo-32k

FAQ · ernie-x1-turbo-32k
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · ernie-x1-turbo-32k: text → text

POST /v1/messages · ernie-x1-turbo-32k: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · ernie-x1-turbo-32k: model, messages, stream

POST /v1/messages · ernie-x1-turbo-32k: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · ernie-x1-turbo-32k: messages.min_items: 1

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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