Tongyi FaRui Plus, vom Hersteller als farui-plus bezeichnet, baut auf der Qwen-Grundlage auf und ist mit juristischen Daten und juristischem Wissen spezialisiert. Der Hersteller beschreibt eine Entwicklung mit Modell-Fine-Tuning, Reinforcement Learning, Retrieval-Augmentation und Technologie für juristische Agenten. Sein Aufgabenumfang umfasst Rechtsfragen, die Ermittlung anwendbarer Rechtsvorschriften, Fallanalysen, die Erstellung juristischer Dokumente und die Prüfung von Vertragsklauseln.
Die dokumentierte Ein- und Ausgabe ist Text. Bereiten Sie die zu analysierende Passage, die Fakten oder Klauseln als lesbaren Text vor und geben Sie das gewünschte Ergebnis an. Ein nützliches Arbeitsergebnis kann ein Abschnittsentwurf, eine Problemliste, eine Erklärung einer bereitgestellten Vorschrift oder ein Vergleich von Vertragsformulierungen sein.
Die Herstellerbeispiele unterstützen eine einzelne Anweisung oder ein nachrichtenbasiertes Gespräch. Nachrichten enthalten eine Rolle und Inhalt; die optionale Systemanweisung steht zuerst, gefolgt von Nutzer- und Assistentennachrichten. Die Anleitung empfiehlt Nachrichten für fortlaufende Dialoge, wobei relevante frühere Antworten erhalten bleiben, wenn eine Folgeanfrage eine Tatsache oder Anforderung ändert.
Geben Sie bei einer Fallfrage die Rollen der Parteien, die Chronologie, die Streitfrage und die für die Frage relevanten Belege an. Nennen Sie die für die Aufgabe wichtige Rechtsordnung und das relevante Datum und fügen Sie den zu untersuchenden Rechtstext hinzu, wenn die Antwort auf einer bestimmten Vorschrift beruhen muss. Trennen Sie eine als Tatsache vorgebrachte Angabe von einer bestrittenen Behauptung oder einer Annahme.
Benennen Sie bei einer Folgeanfrage genau, was sich geändert hat. Stellen Sie beispielsweise ein korrigiertes Datum oder eine zusätzliche Klausel bereit und fragen Sie, welcher Teil des früheren Entwurfs überarbeitet werden muss. Das Beibehalten der tatsächlichen früheren Antwort macht die gewünschte Änderung konkret, statt zu einer neuen Analyse eines unvollständigen Falls einzuladen.
Definieren Sie bei einer Rechtsfrage die Problemstellung und die Antwortform. Verlangen Sie die Schlussfolgerung, die stützende Vorschrift und die Fakten, die die Analyse verändern würden. Wenn die Quelle ein wichtiges Detail nicht belegt, bitten Sie darum, diese fehlende Information im Ergebnis zu benennen.
Geben Sie für einen Entwurf Dokumenttyp, Zielgruppe, erforderliche Abschnitte und bereitgestellte Fakten vor. Ein nützlicher Auftrag lautet: «Entwerfen Sie den gewünschten Abschnitt anhand dieser Chronologie und dieser Fakten, bewahren Sie die definierten Rollen der Parteien und benennen Sie die Informationen, die zur Vervollständigung des Dokuments noch benötigt werden.» Prüfen Sie Namen, Daten, Beträge und zitierte Vorschriften anhand des Originalmaterials.
Stellen Sie für eine Vertragsprüfung die genaue Klausel und den zu untersuchenden Einwand bereit. Verlangen Sie einen Vergleich des Wortlauts, der daraus entstehenden Fragestellung und eines Überarbeitungsvorschlags, der die beabsichtigte wirtschaftliche Bedeutung bewahrt. Behalten Sie die ursprüngliche Klausel neben dem vorgeschlagenen Text, damit sich die Änderung prüfen lässt.
Die veröffentlichte Modellübersicht nennt eine maximale Eingabe von 12'000 Tokens und eine maximale Ausgabe von 2'000 Tokens. Wählen Sie relevante Auszüge und eine zur Aufgabe passende Antwortlänge und lassen Sie innerhalb der geltenden Gesprächskonfiguration Platz für die gewünschte Antwort. Eine lange Vertragsprüfung lässt sich in klar gekennzeichnete Fragen oder Abschnitte aufteilen, wobei alle Klauseln erhalten bleiben, die zum Verständnis ihrer Beziehungen erforderlich sind.
Die Einstellung des Herstellers für die Antwortlänge kann das Ausgabebudget für eine knappe Erklärung oder einen bestimmten Entwurfsabschnitt verringern. Ihr dokumentierter Standardwert beträgt 2'000 Tokens. Prüfen Sie, ob eine zurückgegebene Antwort vollständig ist, bevor Sie sie als fertiges Dokument behandeln.
Die Herstellerreferenz dokumentiert top_p im offenen Intervall von 0 bis 1 mit dem Standardwert 0.8. Die Einstellung top_k begrenzt die Kandidatenmenge; bleibt sie ungesetzt oder wird sie auf einen Wert über 100 gesetzt, ist diese Strategie deaktiviert. Halten Sie Aufgabe und Quellenmaterial stabil, wenn Sie die Wirkung einer unterstützten Erzeugungseinstellung vergleichen.
Die standardmässige Übermittlung erfolgt ohne Streaming. Streaming liefert Text, während die Erzeugung weiterläuft. Die dokumentierten Standardblöcke beim Streaming enthalten den bis dahin angesammelten Inhalt; bei aktivierter inkrementeller Ausgabe werden stattdessen neue Teile zurückgegeben. Setzen Sie das gewählte Format korrekt zusammen, damit wiederholter kumulativer Text nicht zweimal angehängt wird, und bewahren Sie die vollständige Antwort zur Prüfung auf.
Die Antwort kann in einer Text- oder Nachrichtenhülle übermittelt werden. Diese Hülle ist die Übermittlungsstruktur um den erzeugten juristischen Text; die Fähigkeitentabelle des Modells führt weder durch ein Schema erzwungene strukturierte Ausgabe noch Funktionsaufrufe oder native Websuche auf. Stellen Sie die für die Aufgabe erforderlichen Belege und Vorschriften bereit, statt von einer erfolgten externen Recherche auszugehen.
Bewahren Sie Quelltext, bereitgestellte Fakten, gewünschte Dokumentform und abschliessende Antwort gemeinsam auf. Prüfen Sie den tatsächlichen Wortlaut von Verweisen sowie die Rechtsordnung oder das Datum, von denen eine Interpretation abhängt. Ein Klauselvergleich oder eine Fallerklärung ist besonders nützlich, wenn Annahmen und stützende Passagen identifizierbar bleiben.
Verwenden Sie Farui Plus für seinen benannten Arbeitsablauf mit juristischen Texten. Das abschliessende Arbeitsergebnis sollte die gewünschte Rechtsfrage oder den Entwurf mit dem tatsächlich bereitgestellten Material verbinden.
", "aboutText": "### Ein Textmodell für die Rechtsbranche\n\nTongyi FaRui Plus, vom Hersteller als farui-plus bezeichnet, baut auf der Qwen-Grundlage auf und ist mit juristischen Daten und juristischem Wissen spezialisiert. Der Hersteller beschreibt eine Entwicklung mit Modell-Fine-Tuning, Reinforcement Learning, Retrieval-Augmentation und Technologie für juristische Agenten. Sein Aufgabenumfang umfasst Rechtsfragen, die Ermittlung anwendbarer Rechtsvorschriften, Fallanalysen, die Erstellung juristischer Dokumente und die Prüfung von Vertragsklauseln.\n\nDie dokumentierte Ein- und Ausgabe ist Text. Bereiten Sie die zu analysierende Passage, die Fakten oder Klauseln als lesbaren Text vor und geben Sie das gewünschte Ergebnis an. Ein nützliches Arbeitsergebnis kann ein Abschnittsentwurf, eine Problemliste, eine Erklärung einer bereitgestellten Vorschrift oder ein Vergleich von Vertragsformulierungen sein.\n\n### Eine einzelne Anfrage oder einen fortlaufenden Dialog vorbereiten\n\nDie Herstellerbeispiele unterstützen eine einzelne Anweisung oder ein nachrichtenbasiertes Gespräch. Nachrichten enthalten eine Rolle und Inhalt; die optionale Systemanweisung steht zuerst, gefolgt von Nutzer- und Assistentennachrichten. Die Anleitung empfiehlt Nachrichten für fortlaufende Dialoge, wobei relevante frühere Antworten erhalten bleiben, wenn eine Folgeanfrage eine Tatsache oder Anforderung ändert.\n\nGeben Sie bei einer Fallfrage die Rollen der Parteien, die Chronologie, die Streitfrage und die für die Frage relevanten Belege an. Nennen Sie die für die Aufgabe wichtige Rechtsordnung und das relevante Datum und fügen Sie den zu untersuchenden Rechtstext hinzu, wenn die Antwort auf einer bestimmten Vorschrift beruhen muss. Trennen Sie eine als Tatsache vorgebrachte Angabe von einer bestrittenen Behauptung oder einer Annahme.\n\nBenennen Sie bei einer Folgeanfrage genau, was sich geändert hat. Stellen Sie beispielsweise ein korrigiertes Datum oder eine zusätzliche Klausel bereit und fragen Sie, welcher Teil des früheren Entwurfs überarbeitet werden muss. Das Beibehalten der tatsächlichen früheren Antwort macht die gewünschte Änderung konkret, statt zu einer neuen Analyse eines unvollständigen Falls einzuladen.\n\n### Eine Analyse oder einen Dokumententwurf verlangen\n\nDefinieren Sie bei einer Rechtsfrage die Problemstellung und die Antwortform. Verlangen Sie die Schlussfolgerung, die stützende Vorschrift und die Fakten, die die Analyse verändern würden. Wenn die Quelle ein wichtiges Detail nicht belegt, bitten Sie darum, diese fehlende Information im Ergebnis zu benennen.\n\nGeben Sie für einen Entwurf Dokumenttyp, Zielgruppe, erforderliche Abschnitte und bereitgestellte Fakten vor. Ein nützlicher Auftrag lautet: «Entwerfen Sie den gewünschten Abschnitt anhand dieser Chronologie und dieser Fakten, bewahren Sie die definierten Rollen der Parteien und benennen Sie die Informationen, die zur Vervollständigung des Dokuments noch benötigt werden.» Prüfen Sie Namen, Daten, Beträge und zitierte Vorschriften anhand des Originalmaterials.\n\nStellen Sie für eine Vertragsprüfung die genaue Klausel und den zu untersuchenden Einwand bereit. Verlangen Sie einen Vergleich des Wortlauts, der daraus entstehenden Fragestellung und eines Überarbeitungsvorschlags, der die beabsichtigte wirtschaftliche Bedeutung bewahrt. Behalten Sie die ursprüngliche Klausel neben dem vorgeschlagenen Text, damit sich die Änderung prüfen lässt.\n\n### Innerhalb der dokumentierten Antwortgrenzen arbeiten\n\nDie veröffentlichte Modellübersicht nennt eine maximale Eingabe von 12'000 Tokens und eine maximale Ausgabe von 2'000 Tokens. Wählen Sie relevante Auszüge und eine zur Aufgabe passende Antwortlänge und lassen Sie innerhalb der geltenden Gesprächskonfiguration Platz für die gewünschte Antwort. Eine lange Vertragsprüfung lässt sich in klar gekennzeichnete Fragen oder Abschnitte aufteilen, wobei alle Klauseln erhalten bleiben, die zum Verständnis ihrer Beziehungen erforderlich sind.\n\nDie Einstellung des Herstellers für die Antwortlänge kann das Ausgabebudget für eine knappe Erklärung oder einen bestimmten Entwurfsabschnitt verringern. Ihr dokumentierter Standardwert beträgt 2'000 Tokens. Prüfen Sie, ob eine zurückgegebene Antwort vollständig ist, bevor Sie sie als fertiges Dokument behandeln.\n\n### Einstellungen für Erzeugung und Übermittlung wählen\n\nDie Herstellerreferenz dokumentiert top_p im offenen Intervall von 0 bis 1 mit dem Standardwert 0.8. Die Einstellung top_k begrenzt die Kandidatenmenge; bleibt sie ungesetzt oder wird sie auf einen Wert über 100 gesetzt, ist diese Strategie deaktiviert. Halten Sie Aufgabe und Quellenmaterial stabil, wenn Sie die Wirkung einer unterstützten Erzeugungseinstellung vergleichen.\n\nDie standardmässige Übermittlung erfolgt ohne Streaming. Streaming liefert Text, während die Erzeugung weiterläuft. Die dokumentierten Standardblöcke beim Streaming enthalten den bis dahin angesammelten Inhalt; bei aktivierter inkrementeller Ausgabe werden stattdessen neue Teile zurückgegeben. Setzen Sie das gewählte Format korrekt zusammen, damit wiederholter kumulativer Text nicht zweimal angehängt wird, und bewahren Sie die vollständige Antwort zur Prüfung auf.\n\nDie Antwort kann in einer Text- oder Nachrichtenhülle übermittelt werden. Diese Hülle ist die Übermittlungsstruktur um den erzeugten juristischen Text; die Fähigkeitentabelle des Modells führt weder durch ein Schema erzwungene strukturierte Ausgabe noch Funktionsaufrufe oder native Websuche auf. Stellen Sie die für die Aufgabe erforderlichen Belege und Vorschriften bereit, statt von einer erfolgten externen Recherche auszugehen.\n\n### Die Analyse überprüfbar halten\n\nBewahren Sie Quelltext, bereitgestellte Fakten, gewünschte Dokumentform und abschliessende Antwort gemeinsam auf. Prüfen Sie den tatsächlichen Wortlaut von Verweisen sowie die Rechtsordnung oder das Datum, von denen eine Interpretation abhängt. Ein Klauselvergleich oder eine Fallerklärung ist besonders nützlich, wenn Annahmen und stützende Passagen identifizierbar bleiben.\n\nVerwenden Sie Farui Plus für seinen benannten Arbeitsablauf mit juristischen Texten. 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Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Tongyi FaRui Plus, vom Hersteller als farui-plus bezeichnet, baut auf der Qwen-Grundlage auf und ist mit juristischen Daten und juristischem Wissen spezialisiert. Der Hersteller beschreibt eine Entwicklung mit Modell-Fine-Tuning, Reinforcement Learning, Retrieval-Augmentation und Technologie für juristische Agenten. Sein Aufgabenumfang umfasst Rechtsfragen, die Ermittlung anwendbarer Rechtsvorschriften, Fallanalysen, die Erstellung juristischer Dokumente und die Prüfung von Vertragsklauseln.
Die dokumentierte Ein- und Ausgabe ist Text. Bereiten Sie die zu analysierende Passage, die Fakten oder Klauseln als lesbaren Text vor und geben Sie das gewünschte Ergebnis an. Ein nützliches Arbeitsergebnis kann ein Abschnittsentwurf, eine Problemliste, eine Erklärung einer bereitgestellten Vorschrift oder ein Vergleich von Vertragsformulierungen sein.
Die Herstellerbeispiele unterstützen eine einzelne Anweisung oder ein nachrichtenbasiertes Gespräch. Nachrichten enthalten eine Rolle und Inhalt; die optionale Systemanweisung steht zuerst, gefolgt von Nutzer- und Assistentennachrichten. Die Anleitung empfiehlt Nachrichten für fortlaufende Dialoge, wobei relevante frühere Antworten erhalten bleiben, wenn eine Folgeanfrage eine Tatsache oder Anforderung ändert.
Geben Sie bei einer Fallfrage die Rollen der Parteien, die Chronologie, die Streitfrage und die für die Frage relevanten Belege an. Nennen Sie die für die Aufgabe wichtige Rechtsordnung und das relevante Datum und fügen Sie den zu untersuchenden Rechtstext hinzu, wenn die Antwort auf einer bestimmten Vorschrift beruhen muss. Trennen Sie eine als Tatsache vorgebrachte Angabe von einer bestrittenen Behauptung oder einer Annahme.
Benennen Sie bei einer Folgeanfrage genau, was sich geändert hat. Stellen Sie beispielsweise ein korrigiertes Datum oder eine zusätzliche Klausel bereit und fragen Sie, welcher Teil des früheren Entwurfs überarbeitet werden muss. Das Beibehalten der tatsächlichen früheren Antwort macht die gewünschte Änderung konkret, statt zu einer neuen Analyse eines unvollständigen Falls einzuladen.
Definieren Sie bei einer Rechtsfrage die Problemstellung und die Antwortform. Verlangen Sie die Schlussfolgerung, die stützende Vorschrift und die Fakten, die die Analyse verändern würden. Wenn die Quelle ein wichtiges Detail nicht belegt, bitten Sie darum, diese fehlende Information im Ergebnis zu benennen.
Geben Sie für einen Entwurf Dokumenttyp, Zielgruppe, erforderliche Abschnitte und bereitgestellte Fakten vor. Ein nützlicher Auftrag lautet: «Entwerfen Sie den gewünschten Abschnitt anhand dieser Chronologie und dieser Fakten, bewahren Sie die definierten Rollen der Parteien und benennen Sie die Informationen, die zur Vervollständigung des Dokuments noch benötigt werden.» Prüfen Sie Namen, Daten, Beträge und zitierte Vorschriften anhand des Originalmaterials.
Stellen Sie für eine Vertragsprüfung die genaue Klausel und den zu untersuchenden Einwand bereit. Verlangen Sie einen Vergleich des Wortlauts, der daraus entstehenden Fragestellung und eines Überarbeitungsvorschlags, der die beabsichtigte wirtschaftliche Bedeutung bewahrt. Behalten Sie die ursprüngliche Klausel neben dem vorgeschlagenen Text, damit sich die Änderung prüfen lässt.
Die veröffentlichte Modellübersicht nennt eine maximale Eingabe von 12'000 Tokens und eine maximale Ausgabe von 2'000 Tokens. Wählen Sie relevante Auszüge und eine zur Aufgabe passende Antwortlänge und lassen Sie innerhalb der geltenden Gesprächskonfiguration Platz für die gewünschte Antwort. Eine lange Vertragsprüfung lässt sich in klar gekennzeichnete Fragen oder Abschnitte aufteilen, wobei alle Klauseln erhalten bleiben, die zum Verständnis ihrer Beziehungen erforderlich sind.
Die Einstellung des Herstellers für die Antwortlänge kann das Ausgabebudget für eine knappe Erklärung oder einen bestimmten Entwurfsabschnitt verringern. Ihr dokumentierter Standardwert beträgt 2'000 Tokens. Prüfen Sie, ob eine zurückgegebene Antwort vollständig ist, bevor Sie sie als fertiges Dokument behandeln.
Die Herstellerreferenz dokumentiert top_p im offenen Intervall von 0 bis 1 mit dem Standardwert 0.8. Die Einstellung top_k begrenzt die Kandidatenmenge; bleibt sie ungesetzt oder wird sie auf einen Wert über 100 gesetzt, ist diese Strategie deaktiviert. Halten Sie Aufgabe und Quellenmaterial stabil, wenn Sie die Wirkung einer unterstützten Erzeugungseinstellung vergleichen.
Die standardmässige Übermittlung erfolgt ohne Streaming. Streaming liefert Text, während die Erzeugung weiterläuft. Die dokumentierten Standardblöcke beim Streaming enthalten den bis dahin angesammelten Inhalt; bei aktivierter inkrementeller Ausgabe werden stattdessen neue Teile zurückgegeben. Setzen Sie das gewählte Format korrekt zusammen, damit wiederholter kumulativer Text nicht zweimal angehängt wird, und bewahren Sie die vollständige Antwort zur Prüfung auf.
Die Antwort kann in einer Text- oder Nachrichtenhülle übermittelt werden. Diese Hülle ist die Übermittlungsstruktur um den erzeugten juristischen Text; die Fähigkeitentabelle des Modells führt weder durch ein Schema erzwungene strukturierte Ausgabe noch Funktionsaufrufe oder native Websuche auf. Stellen Sie die für die Aufgabe erforderlichen Belege und Vorschriften bereit, statt von einer erfolgten externen Recherche auszugehen.
Bewahren Sie Quelltext, bereitgestellte Fakten, gewünschte Dokumentform und abschliessende Antwort gemeinsam auf. Prüfen Sie den tatsächlichen Wortlaut von Verweisen sowie die Rechtsordnung oder das Datum, von denen eine Interpretation abhängt. Ein Klauselvergleich oder eine Fallerklärung ist besonders nützlich, wenn Annahmen und stützende Passagen identifizierbar bleiben.
Verwenden Sie Farui Plus für seinen benannten Arbeitsablauf mit juristischen Texten. Das abschliessende Arbeitsergebnis sollte die gewünschte Rechtsfrage oder den Entwurf mit dem tatsächlich bereitgestellten Material verbinden.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits farui-plus | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| 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 |
Parametercontrol_scope | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmässig false. |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_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.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
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 $0.0058 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0058 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0058 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0058 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"farui-plus","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="farui-plus", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| 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 |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra farui-plus
/chat/completions
farui-plusTongyi FaRui Plus von Alibaba ist ein auf Rechtsfragen, Fallanalysen, das Entwerfen juristischer Dokumente und Vertragsprüfung spezialisiertes Textmodell. Bereiten Sie Fakten und relevante Klauseln als Text vor und nutzen Sie anschliessend eine gezielte Frage oder einen Dialog, um eine schriftliche Analyse oder einen Entwurf zu erhalten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Tongyi FaRui Plus, vom Hersteller als farui-plus bezeichnet, baut auf der Qwen-Grundlage auf und ist mit juristischen Daten und juristischem Wissen spezialisiert. Der Hersteller beschreibt eine Entwicklung mit Modell-Fine-Tuning, Reinforcement Learning, Retrieval-Augmentation und Technologie für juristische Agenten. Sein Aufgabenumfang umfasst Rechtsfragen, die Ermittlung anwendbarer Rechtsvorschriften, Fallanalysen, die Erstellung juristischer Dokumente und die Prüfung von Vertragsklauseln.
Die dokumentierte Ein- und Ausgabe ist Text. Bereiten Sie die zu analysierende Passage, die Fakten oder Klauseln als lesbaren Text vor und geben Sie das gewünschte Ergebnis an. Ein nützliches Arbeitsergebnis kann ein Abschnittsentwurf, eine Problemliste, eine Erklärung einer bereitgestellten Vorschrift oder ein Vergleich von Vertragsformulierungen sein.
Die Herstellerbeispiele unterstützen eine einzelne Anweisung oder ein nachrichtenbasiertes Gespräch. Nachrichten enthalten eine Rolle und Inhalt; die optionale Systemanweisung steht zuerst, gefolgt von Nutzer- und Assistentennachrichten. Die Anleitung empfiehlt Nachrichten für fortlaufende Dialoge, wobei relevante frühere Antworten erhalten bleiben, wenn eine Folgeanfrage eine Tatsache oder Anforderung ändert.
Geben Sie bei einer Fallfrage die Rollen der Parteien, die Chronologie, die Streitfrage und die für die Frage relevanten Belege an. Nennen Sie die für die Aufgabe wichtige Rechtsordnung und das relevante Datum und fügen Sie den zu untersuchenden Rechtstext hinzu, wenn die Antwort auf einer bestimmten Vorschrift beruhen muss. Trennen Sie eine als Tatsache vorgebrachte Angabe von einer bestrittenen Behauptung oder einer Annahme.
Benennen Sie bei einer Folgeanfrage genau, was sich geändert hat. Stellen Sie beispielsweise ein korrigiertes Datum oder eine zusätzliche Klausel bereit und fragen Sie, welcher Teil des früheren Entwurfs überarbeitet werden muss. Das Beibehalten der tatsächlichen früheren Antwort macht die gewünschte Änderung konkret, statt zu einer neuen Analyse eines unvollständigen Falls einzuladen.
Definieren Sie bei einer Rechtsfrage die Problemstellung und die Antwortform. Verlangen Sie die Schlussfolgerung, die stützende Vorschrift und die Fakten, die die Analyse verändern würden. Wenn die Quelle ein wichtiges Detail nicht belegt, bitten Sie darum, diese fehlende Information im Ergebnis zu benennen.
Geben Sie für einen Entwurf Dokumenttyp, Zielgruppe, erforderliche Abschnitte und bereitgestellte Fakten vor. Ein nützlicher Auftrag lautet: «Entwerfen Sie den gewünschten Abschnitt anhand dieser Chronologie und dieser Fakten, bewahren Sie die definierten Rollen der Parteien und benennen Sie die Informationen, die zur Vervollständigung des Dokuments noch benötigt werden.» Prüfen Sie Namen, Daten, Beträge und zitierte Vorschriften anhand des Originalmaterials.
Stellen Sie für eine Vertragsprüfung die genaue Klausel und den zu untersuchenden Einwand bereit. Verlangen Sie einen Vergleich des Wortlauts, der daraus entstehenden Fragestellung und eines Überarbeitungsvorschlags, der die beabsichtigte wirtschaftliche Bedeutung bewahrt. Behalten Sie die ursprüngliche Klausel neben dem vorgeschlagenen Text, damit sich die Änderung prüfen lässt.
Die veröffentlichte Modellübersicht nennt eine maximale Eingabe von 12'000 Tokens und eine maximale Ausgabe von 2'000 Tokens. Wählen Sie relevante Auszüge und eine zur Aufgabe passende Antwortlänge und lassen Sie innerhalb der geltenden Gesprächskonfiguration Platz für die gewünschte Antwort. Eine lange Vertragsprüfung lässt sich in klar gekennzeichnete Fragen oder Abschnitte aufteilen, wobei alle Klauseln erhalten bleiben, die zum Verständnis ihrer Beziehungen erforderlich sind.
Die Einstellung des Herstellers für die Antwortlänge kann das Ausgabebudget für eine knappe Erklärung oder einen bestimmten Entwurfsabschnitt verringern. Ihr dokumentierter Standardwert beträgt 2'000 Tokens. Prüfen Sie, ob eine zurückgegebene Antwort vollständig ist, bevor Sie sie als fertiges Dokument behandeln.
Die Herstellerreferenz dokumentiert top_p im offenen Intervall von 0 bis 1 mit dem Standardwert 0.8. Die Einstellung top_k begrenzt die Kandidatenmenge; bleibt sie ungesetzt oder wird sie auf einen Wert über 100 gesetzt, ist diese Strategie deaktiviert. Halten Sie Aufgabe und Quellenmaterial stabil, wenn Sie die Wirkung einer unterstützten Erzeugungseinstellung vergleichen.
Die standardmässige Übermittlung erfolgt ohne Streaming. Streaming liefert Text, während die Erzeugung weiterläuft. Die dokumentierten Standardblöcke beim Streaming enthalten den bis dahin angesammelten Inhalt; bei aktivierter inkrementeller Ausgabe werden stattdessen neue Teile zurückgegeben. Setzen Sie das gewählte Format korrekt zusammen, damit wiederholter kumulativer Text nicht zweimal angehängt wird, und bewahren Sie die vollständige Antwort zur Prüfung auf.
Die Antwort kann in einer Text- oder Nachrichtenhülle übermittelt werden. Diese Hülle ist die Übermittlungsstruktur um den erzeugten juristischen Text; die Fähigkeitentabelle des Modells führt weder durch ein Schema erzwungene strukturierte Ausgabe noch Funktionsaufrufe oder native Websuche auf. Stellen Sie die für die Aufgabe erforderlichen Belege und Vorschriften bereit, statt von einer erfolgten externen Recherche auszugehen.
Bewahren Sie Quelltext, bereitgestellte Fakten, gewünschte Dokumentform und abschliessende Antwort gemeinsam auf. Prüfen Sie den tatsächlichen Wortlaut von Verweisen sowie die Rechtsordnung oder das Datum, von denen eine Interpretation abhängt. Ein Klauselvergleich oder eine Fallerklärung ist besonders nützlich, wenn Annahmen und stützende Passagen identifizierbar bleiben.
Verwenden Sie Farui Plus für seinen benannten Arbeitsablauf mit juristischen Texten. Das abschliessende Arbeitsergebnis sollte die gewünschte Rechtsfrage oder den Entwurf mit dem tatsächlich bereitgestellten Material verbinden.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits farui-plus | 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 |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| 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
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
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 $0.0058 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0058 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0058 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0058 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "farui-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'farui-plus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'farui-plus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra farui-plus
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