Source: https://ailoot.ai/models/de-at/kat-coder-pro-v1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/kat-coder-pro-v1/ Language: de-at # kat-coder-pro-v1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/kat-coder-pro-v1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/kat-coder-pro-v1/facts.json) ## [kat-coder-pro-v1](https://ailoot.ai/models/de-at/kat-coder-pro-v1/) KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für repositorybezogene Entwicklungsaufgaben. Der Herstellerablauf verbindet werkzeuggestützte Untersuchung, Patch-Erstellung, ausführungsbasierte Prüfung und Reflexion und erzeugt Code oder Erklärungen, die an das tatsächliche Projektverhalten gebunden sind. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de-at/kat-coder-pro-v1/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de-at/kat-coder-pro-v1/#method-1) 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. KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für Softwareentwicklungsaufgaben in einer werkzeugfähigen Umgebung. Die ursprüngliche Veröffentlichung des Herstellers konzentriert sich darauf, einen Entwicklungsauftrag durch Repository-Untersuchung, Patch-Erstellung und Prüfung zu verfolgen. Ihr Training umfasst Funktionsimplementierung und -erweiterung, Fehlerbehebung, Refactoring, Leistungsarbeit, Testerstellung, Codeverständnis und konfigurationsbezogene Aufgaben. Die nützlichen Ergebnisse sind Code und Text, die mit dem tatsächlichen Projektverhalten verknüpft sind. #### Problem und relevanten Projektkontext bereitstellen Benennen Sie das zu erreichende Verhalten, die aktuelle Implementierung und die Bedingungen, die den Abschluss definieren. Fügen Sie die zum Problemverständnis nötigen Quelldateien oder Passagen sowie bereits verfügbare Befehle oder Beobachtungen aus der Umgebung hinzu. Ein ursprüngliches Fehlerbehebungsbriefing kann die fehlschlagende Eingabe, das erwartete Ergebnis und die Funktion benennen, deren Verhalten abweicht. Ein Funktionsauftrag kann das für Nutzende sichtbare Ergebnis und die konsistent zu haltenden Schnittstellen nennen. Das agentische Training des Herstellers verwendet Problembeschreibungen, Branch-Code, ausführbare Umgebungen und überprüfbare Aufgabenbedingungen. Halten Sie diese Teile in einer anwendungsunterstützten Aufgabe aufeinander abgestimmt. Ein Modellvorschlag sollte den tatsächlich bereitgestellten Checkout und die Belege behandeln, während die Anwendung Datei- oder Ausführungsvorgänge übernimmt und die Ergebnisse zurückgibt. Bewahren Sie das Ergebnis jedes folgenreichen Vorgangs mit der Fortsetzung auf. #### Werkzeuge und Entwicklung über mehrere Gesprächsrunden Der Hersteller dokumentiert Anweisungsbefolgung, Werkzeugnutzung und längere Interaktion als zentrale Bestandteile der Entwicklung dieser Familie. Die veröffentlichte Codeagentenkonfiguration bietet Vorgänge zum Lesen und Bearbeiten von Dateien sowie eine Abschlussaktion. Das Modell kann Informationen untersuchen, eine Änderung anfordern und von der zurückgegebenen Beobachtung aus fortfahren. Seine Rolle ist die Auswahl und Beschreibung des nächsten Schritts; die umgebende Umgebung belegt, was tatsächlich geschehen ist. Die ursprüngliche Veröffentlichung beschreibt auch parallele Werkzeuganfragen als nach dem agentischen Training beobachtete Fähigkeit. Verwenden Sie unabhängige Vorgänge nur dann, wenn ihre Ergebnisse mit der richtigen Anfrage verknüpft bleiben können. Eine Repository-Erklärung kann Informationen aus mehreren Dateien verbinden, während ein Patch die aktuellen Inhalte und das Verhalten des betroffenen Codes benötigt. Ersetzen Sie eine fehlende Beobachtung nicht durch ein plausibles Umgebungsergebnis. #### Änderungskandidaten gezielt prüfen Die veröffentlichte Agentenkonfiguration des Herstellers trennt Patch-Generierung, Filterung, Auswahl und Reflexion. Die Filterung verbindet semantische Deduplizierung mit ausführungsbasierten Prüfungen; die Auswahl bewertet verbleibende Kandidaten; die Reflexion verwendet frühere Ergebnisse als Anleitung für eine spätere Runde. Diese Stufen gehören zum dokumentierten Programmierablauf und sind keine automatische Garantie jeder einfachen Textantwort. Halten Sie bei einer praktischen Programmieraufgabe den vorgeschlagenen Patch, die tatsächlich durchgeführten Prüfungen und deren Ergebnisse zusammen. Ein Vergleich möglicher Korrekturen sollte die Bedingung erklären, die sie unterscheidet, besonders wenn jede allein anhand des Diffs plausibel erscheint. Eine fehlgeschlagene Prüfung kann der nächsten Runde ein konkretes zu behebendes Problem liefern, statt eine nicht zugehörige Neufassung auszulösen. #### Unterschiede zwischen Familie und Ausgaben Die ursprüngliche Herstellerveröffentlichung unterscheidet KAT-Coder vom separaten offenen Modell KAT-Dev-32B. Trainingsbeschreibungen und Ablaufdemonstrationen machen nicht jedes benannte Familienprofil zu einem identischen Checkpoint. Bewahren Sie das gewählte Profil und die bereitgestellten Projektanweisungen beim Ergebnis und verwenden Sie für seine Vorgänge die konkrete Herstellerschnittstelle oder Umgebungskonfiguration. Eine nützliche Übergabe kann eine gezielte Implementierung, eine Fehlererklärung oder ein Refactoring mit den Belegen für sein Verhalten enthalten. Prüfen Sie die geänderte Logik und die tatsächlichen Umgebungsausgaben, bevor Sie eine Aufgabe als abgeschlossen behandeln. Der Softwareentwicklungszweck von KAT-Coder ist besonders nützlich, wenn er mit einem konkreten Entwicklungsauftrag, relevantem Code und einem überprüfbaren fertigen Ergebnis verbunden bleibt. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `KAT-Coder-Pro-V1` [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat) Kuaishou /`KAT-Coder-Pro-V1` ### Einstieg KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für repositorybezogene Entwicklungsaufgaben. Der Herstellerablauf verbindet werkzeuggestützte Untersuchung, Patch-Erstellung, ausführungsbasierte Prüfung und Reflexion und erzeugt Code oder Erklärungen, die an das tatsächliche Projektverhalten gebunden sind. 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 | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits KAT-Coder-Pro-V1 | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`control_scope` | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false. | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | 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 | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00114** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00456** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"KAT-Coder-Pro-V1","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 ``` ```python 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="KAT-Coder-Pro-V1", 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 | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `KAT-Coder-Pro-V1` [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages) Kuaishou /`KAT-Coder-Pro-V1` ### Einstieg KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für repositorybezogene Entwicklungsaufgaben. Der Herstellerablauf verbindet werkzeuggestützte Untersuchung, Patch-Erstellung, ausführungsbasierte Prüfung und Reflexion und erzeugt Code oder Erklärungen, die an das tatsächliche Projektverhalten gebunden sind. 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 | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits KAT-Coder-Pro-V1 | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF-8-Text `Zeichenfolge messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`text_file_material` | VertragDas 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 | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00114** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00456** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "KAT-Coder-Pro-V1", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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 ``` ```python 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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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 | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Feld`stop_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages) FAQ · kat-coder-pro-v1 Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `messages.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-at/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-at) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.