ERNIE 4.5 300B A47B
ERNIE 4.5 300B-A47B ist Baidus Text-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 300 Milliarden Parametern, 47 Milliarden aktiven Parametern pro Token und einem veröffentlichten Kontext von 131'072 Tokens. Es unterstützt Sprachverständnis und Textgenerierung, einschliesslich Antworten auf Grundlage bereitgestellter Referenzpassagen.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsbaidu/ERNIE-4.5-300B-A47B - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesbaidu/ERNIE-4.5-300B-A47B
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 4.5 300B-A47B ist Baidus grosses Textmodell der ERNIE-4.5-Familie. Sein Mixture-of-Experts-Design umfasst insgesamt 300 Milliarden Parameter und aktiviert 47 Milliarden pro Token. Die veröffentlichte Modellkonfiguration nennt eine Kontextlänge von 131'072 Tokens. Es verarbeitet Text und erzeugt Text und unterstützt Dialoge, Erklärungen oder neue Dokumente auf Grundlage der bereitgestellten Frage und Materialien.
Besonderheiten von ERNIE 4.5. Baidu beschreibt ein gemeinsames Training sprachlicher und visueller Informationen über die Familie hinweg, mit Routing, das verschiedenen Modalitäten das Teilen eines Teils der Parameter erlaubt und zugleich spezialisierte Verarbeitung bewahrt. Die Textvariante konzentriert sich auf allgemeines Sprachverständnis und Textgenerierung. Zur Entwicklung der Familie gehören auch Infrastruktur für effizientes Training und Inferenz sowie Nachtraining mit überwachten Beispielen und präferenzbasierter Optimierung. Diese Designentscheidungen erklären den Hintergrund des Modells; sie machen aus einer Textanfrage keine Bildeingabe.
Modellkonfiguration. Das veröffentlichte Textmodell hat 54 Schichten, 64 Query-Attention-Köpfe und 8 Key/Value-Köpfe. Seine Textexpertenkonfiguration nennt 64 Experten, von denen jeweils 8 aktiviert werden. Nutzen Sie bei der praktischen Eingabevorbereitung den Kontext, um die für die Aufgabe erforderlichen Passagen mit ihren Überschriften und Zusammenhängen zu bewahren. Dialog und generierte Antwort teilen das verfügbare Kontextbudget; wählen Sie daher relevantes Material aus und legen Sie die Ergebnislänge fest, statt das gesamte Fenster als Antwortplatz zu behandeln.
Eine Anfrage beginnt mit einer Frage oder Anweisung. Stellen Sie für eine Dokumentanalyse gekennzeichnete Abschnitte bereit und verlangen Sie eine Schlussfolgerung mit dem jeden Punkt belegenden Abschnitt. Geben Sie für einen Entwurf die Zielgruppe, Quellfakten und erforderliche Struktur an. Sie können eine Serviceerklärung, eine Anforderungsübersicht oder einen Vergleich zweier interner Verfahren verlangen. Fügen Sie Regeln für mehrdeutige Fälle hinzu und fordern Sie einen Hinweis auf fehlende Informationen, wenn die Quelle keine eindeutige Antwort rechtfertigt.
Belegte Antworten aus Referenzen. Der Hersteller veröffentlicht chinesische und englische Promptbeispiele für einen Ablauf mit aktueller Uhrzeit, Referenzartikeln und einer Frage. Das Modell soll bewerten, ob die Referenzen relevant und aktuell sind, massgebliche Materialien bevorzugen und unzureichende Belege benennen. Kennzeichnen Sie zur Anwendung dieses Musters jede bereitgestellte Referenz, bewahren Sie ihre Veröffentlichungszeit, sofern verfügbar, und trennen Sie Referenzinhalt von Frage. Erwartet wird eine Antwort auf Grundlage dieser Passagen und nicht die Annahme, ein Suchschritt habe bereits stattgefunden.
Generierungsempfehlungen. Baidus Modellkarte empfiehlt temperature 0.8 und top-p 0.8 für ihre veröffentlichten Modellbeispiele. Behandeln Sie diese Werte als Herstellerempfehlung bei der Konfiguration einer kompatiblen Generierungsumgebung und bewerten Sie anschliessend die Ausgabe anhand der Aufgabenanforderungen. Die PT- und Paddle-Veröffentlichungen des Modells bezeichnen unterschiedliche Gewichtsformate; die namentlich geführte Textversion bleibt eigenständig gegenüber dem VL-Vision-Language-Modell und einem Base-Trainingscheckpoint. Eine praktische Prüfung sollte wichtige Tatsachenbehauptungen, numerische Details und die Vollständigkeit der angeforderten Abschnitte anhand des bereitgestellten Materials überprüfen.
Praktische Aufgabe
Praktische Aufgabe
Technisches Beispiel auf Englisch
Resolve conflicting reference passages
Answer the question using these references only. R1, old handbook: Trial accounts retain exports for 7 days. R2, current handbook: Trial exports are retained for 14 days; paid-account exports for 90 days. Question: How long can a trial customer retrieve an export? Cite the relevant reference and explain why the other passage differs.Erwartetes Ergebnis
A short answer with the retention period, reference identifier and a sentence describing the documented version conflict.Ergebnis prüfen
Check that the answer uses the current trial rule and does not substitute the paid-account period.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B
baidu/ERNIE-4.5-300B-A47BEinstieg
ERNIE 4.5 300B-A47B ist Baidus Text-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 300 Milliarden Parametern, 47 Milliarden aktiven Parametern pro Token und einem veröffentlichten Kontext von 131'072 Tokens. Es unterstützt Sprachverständnis und Textgenerierung, einschliesslich Antworten auf Grundlage bereitgestellter Referenzpassagen.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B | 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— |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF8-Text
messages[].content
Methodenparameter und Lebenszyklus
| 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.
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 $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00228 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
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='baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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)
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))
with client.chat.completions.stream(model='baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
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 |
|---|---|
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 |
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 baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B
Aliasnamen für Methodenpfade
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Zugehörige Aufrufer-IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B
baidu/ERNIE-4.5-300B-A47BEinstieg
ERNIE 4.5 300B-A47B ist Baidus Text-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 300 Milliarden Parametern, 47 Milliarden aktiven Parametern pro Token und einem veröffentlichten Kontext von 131'072 Tokens. Es unterstützt Sprachverständnis und Textgenerierung, einschliesslich Antworten auf Grundlage bereitgestellter Referenzpassagen.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B | 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 |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
Methodenparameter und Lebenszyklus
| 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
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 $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00228 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B', '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': 'baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B', '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 |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | 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 baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B
Aliasnamen für Methodenpfade
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Zugehörige Aufrufer-IDs
FAQ · baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B
- Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?
POST /v1/chat/completions·baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B:text→textPOST /v1/messages·baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B:text→json,sse- Welche Felder verwendet die Anfrage?
POST /v1/chat/completions·baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B:model,messages,max_tokens,stream- Welche Grenzen gelten?
POST /v1/chat/completions·baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B:messages.min_items:1