Source: https://ailoot.ai/models/de-at/scaledown-extract/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/scaledown-extract/
Language: de-at

# ScaleDown: Extract

[Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/scaledown-extract/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/scaledown-extract/facts.json)

## [ScaleDown: Extract](https://ailoot.ai/models/de-at/scaledown-extract/)

Extract findet vom Aufrufer beschriebene Entitäten in Text, Bildern und Dokumentdateien. Definieren Sie Felder in einfachem Englisch und bewahren Sie passende Textstellen, Konfidenzwerte, Zeichenpositionen und Kontext auf. Integrierte OCR unterstützt Scans und PDFs, mit einem veröffentlichten Kontext von 1.000.000 Token für Dokumentabläufe.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `scaledown/extract`](https://ailoot.ai/models/de-at/scaledown-extract/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `scaledown/extract`](https://ailoot.ai/models/de-at/scaledown-extract/#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.

Extract ist ScaleDowns beschreibungsbasiertes Modell zur Entitätsextraktion. Statt aus einem festen Satz von Entitätstypen zu wählen, beschreibt der Aufrufer die gesuchten Informationen in einfachem Englisch. Das Modell liefert passende Textstellen mit Konfidenz, Zeichenpositionen und umgebendem Kontext zurück, wodurch sich das Ergebnis leichter mit dem Ausgangsmaterial verbinden lässt.

#### Beschreiben Sie die benötigten Felder

Benennen Sie jede angeforderte Entität anhand eines konkreten geschäftlichen Zwecks. Ein Rechnungsablauf kann Dokumentkennungen, Datumsangaben und Beträge in ihrer geschriebenen Form suchen. Ein Vertragsablauf kann benannte Parteien, Fristen oder bestimmte Verpflichtungen suchen. Ein E-Mail-Ablauf kann Kontaktdaten oder eine angeforderte Aktion suchen.

Beschreiben Sie die Bedeutung eines Feldes, statt sich allein auf seinen Kurznamen zu verlassen. Unterscheiden Sie Ausstellungsdatum und Zahlungsfrist oder den Namen einer Person und den einer Organisation. Wenn mehrere Felder ähnliche Formulierungen haben, geben Sie jedem eine Definition, die zurückgegebene Treffer getrennt hält.

#### Bewahren Sie den Treffer und seine Belege auf

Ein hilfreiches Extraktionsergebnis erhält die Quelltextstelle zusammen mit ihren Zeichenpositionen und dem umgebenden Text. Diese Werte ermöglichen es der Anwendung, die Herkunft eines Treffers zu bestimmen, und einer prüfenden Person, die Belege ohne erneute Suche im gesamten Dokument zu betrachten. Bewahren Sie den Konfidenzwert mit dem Treffer auf, statt jede zurückgegebene Textstelle als gleich sicher zu behandeln.

Benötigt ein Ablauf ein normalisiertes Datum, einen umgerechneten Betrag oder einen anderen abgeleiteten Wert, bewahren Sie den ursprünglichen Text neben dieser späteren Umwandlung auf. Entitätsextraktion identifiziert, was das Dokument aussagt; die Anwendung entscheidet, welche Normalisierungen und Validierungsregeln sie auf die zurückgegebenen Belege anwendet.

#### Scans, Dokumente und lange Eingaben

Die veröffentlichten Eingabetypen des Modells umfassen Text, Bilder und Dateien wie PDFs, mit integrierter OCR für gescannte Dokumente. Verwenden Sie lesbares Ausgangsmaterial und bewahren Sie Dokument- und Seitenidentitäten auf, wo sie für die Prüfung wichtig sind. Ein schlechter Scan kann ein Feld mehrdeutig machen; betrachten Sie deshalb den zurückgegebenen Kontext, bevor Sie einen kritischen Wert übernehmen.

Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1.000.000 Token. Halten Sie bei einem großen Dokument oder einer Sammlung die angeforderten Entitätsdefinitionen konsistent und verbinden Sie jedes Ergebnis mit dem Material, aus dem es stammt. Derselbe Definitionssatz kann einer Anwendung helfen, extrahierte Felder über Verträge, Rechnungen, Nachrichten oder Transkripte hinweg zu vergleichen.

#### Textausgabe und nachgelagerte Validierung

Die veröffentlichte Ausgabemodalität ist Text. Verwenden Sie den umgebenden Extraktionsablauf, um die von ihm benötigte maschinenlesbare Datensatzstruktur zu validieren. Bewahren Sie passenden Text und Quellenkontext auf, bevor Sie das Ergebnis speichern oder umwandeln.

Ein hilfreiches Endergebnis enthält den angeforderten Entitätsnamen, den passenden Quelltext, die relevante Position oder den Kontext sowie die zu prüfende Konfidenz. Halten Sie ungeklärte oder konkurrierende Treffer sichtbar, statt ein fehlendes Feld zu erfinden. So entsteht ein beleggestützter Extraktionsdatensatz für nachfolgende Prüfungen und Umwandlungen.

#### Fähigkeiten

- In einfachem Englisch beschriebene Entitätstypen.
- Passende Textstellen mit Konfidenz, Zeichenpositionen und umgebendem Kontext.
- Integrierte OCR für gescannte Bilder und PDFs.
- Text-, Bild- und Dateieingaben mit veröffentlichtem Kontext von 1.000.000 Token.
- Textergebnisse für beleggestützte Feldextraktion.

#### Anwendungsfälle

- **Extraktion von Rechnungsfeldern** — Rechnungen und Definitionen der zu suchenden Kennungen, Datumsangaben oder Beträge. Ergebnis: Passende Quellfelder mit erhaltenen Belegen.
- **Vorbereitung der Vertragsprüfung** — Verträge und präzise Definitionen von Parteien, Datumsangaben oder Verpflichtungen. Ergebnis: Extrahierte Textstellen für eine spätere rechtliche oder operative Prüfung.
- **E-Mail-Eingang** — Nachrichten und die vom Ablauf benötigten Entitäten. Ergebnis: Belegbezogene Kontakt- oder Anfragedatensätze.
- **Datenerfassung aus gescannten Dokumenten** — Lesbare Scans/PDFs und stabile Entitätsdefinitionen. Ergebnis: Treffer mit Quellenkontext und Konfidenz zur Validierung.

#### Grenzen

- **Kontext** — Veröffentlichtes Kontextfenster: 1.000.000 Token.
- **Ergebnisbelege** — Bewahren Sie Textstellen, Zeichenpositionen und umgebenden Kontext auf, bevor Sie spätere Normalisierungen anwenden.
- **Ausgabevorgaben** — Die veröffentlichte Ausgabe ist Text; JSON mit durchgesetzter Schemaeinhaltung und Funktionsaufrufe sind für dieses Modell nicht aufgeführt.
- **Felddefinitionen** — Die Entitätsauswahl wird durch bereitgestellte Beschreibungen bestimmt statt durch eine feste Taxonomie.

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `scaledown/extract`

[`scaledown/extract`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=scaledown%2Fextract&route=Ultra&caller=scaledown%2Fextract&fmt=chat)

ScaleDown /`scaledown/extract`

### Einstieg

Extract findet vom Aufrufer beschriebene Entitäten in Text, Bildern und Dokumentdateien. Definieren Sie Felder in einfachem Englisch und bewahren Sie passende Textstellen, Konfidenzwerte, Zeichenpositionen und Kontext auf. Integrierte OCR unterstützt Scans und PDFs, mit einem veröffentlichten Kontext von 1.000.000 Token für Dokumentabläufe.

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 scaledown/extract | 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

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 **$0.0001** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 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 **$0.0001** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 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 →](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":"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
```

```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="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"))
```

### 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** [`scaledown/extract`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=scaledown%2Fextract&route=Ultra&caller=scaledown%2Fextract&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`scaledown/extract`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=scaledown%2Fextract&route=Ultra&caller=scaledown%2Fextract&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `scaledown/extract`

[`scaledown/extract`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=scaledown%2Fextract&route=Ultra&caller=scaledown%2Fextract&fmt=messages)

ScaleDown /`scaledown/extract`

### Einstieg

Extract findet vom Aufrufer beschriebene Entitäten in Text, Bildern und Dokumentdateien. Definieren Sie Felder in einfachem Englisch und bewahren Sie passende Textstellen, Konfidenzwerte, Zeichenpositionen und Kontext auf. Integrierte OCR unterstützt Scans und PDFs, mit einem veröffentlichten Kontext von 1.000.000 Token für Dokumentabläufe.

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 scaledown/extract | 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

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 **$0.0001** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 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 **$0.0001** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 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 →](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": "scaledown/extract",
  "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': '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
```

```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': '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))
```

### 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** [`scaledown/extract`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=scaledown%2Fextract&route=Ultra&caller=scaledown%2Fextract&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`scaledown/extract`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=scaledown%2Fextract&route=Ultra&caller=scaledown%2Fextract&fmt=messages)

FAQ · ScaleDown: Extract

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/chat/completions` · `scaledown/extract`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `scaledown/extract`: `text` → `json`, `sse`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/chat/completions` · `scaledown/extract`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `scaledown/extract`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/chat/completions` · `scaledown/extract`: `messages.min_items`: `1`

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

## Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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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/)

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Reseller-Lizenz

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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





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