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ernie-5.0-thinking-preview

Markdown · JSON

ernie-5.0-thinking-preview

ERNIE 5.0 Thinking verbindet tiefgehendes Schlussfolgern, Schreiben, visuelles Verständnis und werkzeuggestützte Aufgaben. Das dokumentierte Preview-Profil hat einen Kontext von 128K, eine maximale Eingabe von 119K und Einstellungen für die endgültige Ausgabe von bis zu 65’536 Token bei einem separaten Thinking-Budget.

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 5.0 Thinking ist die auf Schlussfolgern ausgerichtete Modellfamilie von Baidu für komplexe Fragen, Schreiben, Anweisungsbefolgung und an Anwendungen angebundene Aufgaben. Das namentlich geführte Herstellerprofil Thinking Preview verbindet tiefgehendes Schlussfolgern mit visuellem Verständnis und Unterstützung für Planung und Werkzeugnutzung. Sein Herstellerablauf für Textantworten ist davon zu unterscheiden, die multimodalen Erzeugungsfähigkeiten der gesamten ERNIE-5.0-Forschungsfamilie als einen austauschbaren Anfragevertrag zu behandeln.

Belege für das beabsichtigte Ergebnis vorbereiten

Geben Sie die Frage, das verwendbare Material und die von der Antwort zu erfüllenden Bedingungen an. Ein Recherchevergleich kann Kriterien definieren und die jede Schlussfolgerung stützenden Belege verlangen. Eine Schreibaufgabe kann die Zielgruppe, eine Faktenvorgabe und die gewünschte Struktur vorgeben. Eine Programmierfrage kann das zu ändernde Verhalten und das relevante Quelltextfragment benennen. Halten Sie das abschliessende Arbeitsergebnis so konkret, dass es sich prüfen lässt.

Stellen Sie für visuelles Verständnis Material bereit, das das relevante Merkmal klar zeigt, und formulieren Sie die Frage dazu. Ein Diagramm oder Dokumentbild benötigt lesbare Beschriftungen und den umgebenden Kontext, der die Bedeutung seiner Werte bestimmt. Prüfen Sie wichtige Text- und Zahlendetails anhand des Originalmaterials. Der Zweck des visuellen Verständnisses hebt nicht die Notwendigkeit auf, die Quelle zusammen mit der zurückgegebenen Interpretation zu bewahren.

Die dokumentierten Preview-Budgets

Die AI-Studio-Tabelle von Baidu nennt für das Profil Thinking Preview einen Kontext von 128K und eine maximale Eingabe von 119K. Die chinesische Tabelle nennt Einstellungen für die abschliessende Ausgabe bis zu 65'536 Tokens und einen Standardwert von 2K sowie separat eine Denklänge von 60K. Halten Sie diese Budgets in ihren jeweiligen Rollen: Aufgabenkontext, erzeugte Gedankengänge und gewünschte abschliessende Antwort sind verschiedene Teile eines nützlichen Ergebnisses.

Ein grosses Eingabebudget kann zusammengehörige Dokumente aufnehmen, während die gewünschte Antwort weiterhin der benötigten Entscheidung oder dem Arbeitsergebnis entsprechen sollte. Verlangen Sie für einen Vergleich eine kompakte Belegtabelle und die massgebliche Schlussfolgerung, statt jede bereitgestellte Passage zu wiederholen. Bewahren Sie bei einer technischen Antwort den Eingabefall und das erwartete Verhalten, die das Ergebnis überprüfbar machen. Die benannte Preview-Spezifikation sollte nicht in eine Garantie für die zugrunde liegende Revision einer später laufend aktualisierten Auswahlkennung umgedeutet werden.

Werkzeuge, Suche und strukturierter Text

Das Funktionsverzeichnis des Herstellers führt das Profil Thinking Preview für Funktionsaufrufe, Sucherweiterung und strukturierte Ausgabe auf. Definieren Sie eine Anwendungsfunktion und die von ihr benötigten Argumente, führen Sie eine zurückgegebene Anfrage in der Anwendung aus und stellen Sie das tatsächliche Ergebnis zur Fortsetzung bereit. Ein Agentenplan ist für sich allein kein Beleg dafür, dass die geplanten Vorgänge abgeschlossen wurden.

Eine quellenbasierte Antwort sollte abgerufene Belege bewahren und sie vom bereitgestellten Hintergrund oder einer Schlussfolgerung unterscheiden. Ein strukturierter Datensatz sollte die erforderlichen Felder und die Darstellung fehlender Informationen definieren, wobei die zurückgegebenen Werte anhand der Quelle geprüft werden. Details zum nativen Antwortformat und zu Werkzeugen gehören zur gewählten Herstellerschnittstelle; die grundlegende praktische Anforderung ist ein nachvollziehbares Textergebnis statt eines plausiblen, aber unbelegt ausgefüllten Feldes.

Die Aufgabe prüfen und fortsetzen

Das nützliche Arbeitsergebnis kann ein begründeter Vergleich, ein Entwurf, eine codebezogene Erklärung oder eine werkzeuggestützte Antwort sein. Prüfen Sie wichtige Kennungen, Berechnungen und Interpretationen anhand des sie belegenden Materials. Halten Sie unvollständige Recherchen oder widersprüchliche Quellen in der Schlussfolgerung sichtbar, statt eine Lücke mit flüssigen Formulierungen zu verdecken.

Die Thinking-Familie, das namentlich geführte Profil Preview und spätere ERNIE-Generationen haben unterschiedliche Auswahlkennungen und dokumentierte Bedingungen. Bewahren Sie Aufgabe, Quellenmaterial, Belege abgeschlossener Werkzeugvorgänge und abschliessende Antwort gemeinsam auf. Damit wird die nächste Nachricht zu einer konkreten Korrektur oder Erweiterung derselben Untersuchung statt zu einer unbelegten Rekonstruktion der früheren Arbeit.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ernie-5.0-thinking-preview

ernie-5.0-thinking-preview

Baidu /ernie-5.0-thinking-preview

Einstieg

ERNIE 5.0 Thinking verbindet tiefgehendes Schlussfolgern, Schreiben, visuelles Verständnis und werkzeuggestützte Aufgaben. Das dokumentierte Preview-Profil hat einen Kontext von 128K, eine maximale Eingabe von 119K und Einstellungen für die endgültige Ausgabe von bis zu 65’536 Token bei einem separaten Thinking-Budget.

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-5.0-thinking-preview
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 $0.001892 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.003146 / 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

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-5.0-thinking-preview","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-5.0-thinking-preview", 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-5.0-thinking-preview

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

ernie-5.0-thinking-preview

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ernie-5.0-thinking-preview

ernie-5.0-thinking-preview

Baidu /ernie-5.0-thinking-preview

Einstieg

ERNIE 5.0 Thinking verbindet tiefgehendes Schlussfolgern, Schreiben, visuelles Verständnis und werkzeuggestützte Aufgaben. Das dokumentierte Preview-Profil hat einen Kontext von 128K, eine maximale Eingabe von 119K und Einstellungen für die endgültige Ausgabe von bis zu 65’536 Token bei einem separaten Thinking-Budget.

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-5.0-thinking-preview
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 $0.001892 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.003146 / 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

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "ernie-5.0-thinking-preview",
  "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-5.0-thinking-preview', '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-5.0-thinking-preview', '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-5.0-thinking-preview

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

ernie-5.0-thinking-preview

FAQ · ernie-5.0-thinking-preview
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · ernie-5.0-thinking-preview: text → text

POST /v1/messages · ernie-5.0-thinking-preview: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · ernie-5.0-thinking-preview: model, messages, stream

POST /v1/messages · ernie-5.0-thinking-preview: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · ernie-5.0-thinking-preview: messages.min_items: 1

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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