Morph V3 Large ist Morphs spezialisiertes Fast-Apply-Modell zum Zusammenführen von Code; die grössere Variante ist für schwierigere Änderungen und komplexe Refaktorierungen über mehrere Geltungsbereiche positioniert. Seine Aufgabe ist begrenzt: die vollständige Originaldatei mit einer vorgeschlagenen Aktualisierung verbinden und die vollständig zusammengeführte Datei zurückgeben. Es ist eine Bearbeitungsschicht für eine Anwendung oder einen Programmieragenten, getrennt von einem allgemeinen Planungs- oder Codesuchmodell.
Das Herstellerformat hat drei mit Tags markierte Teile. Der Teil code enthält die vollständige Originaldatei. Der Teil update enthält das Änderungsfragment einschliesslich Markern für zu bewahrende Abschnitte. Eine optionale instruction erklärt die beabsichtigte Änderung. Original und Aktualisierung getrennt zu halten erlaubt dem Modell, eine Änderung im Verhältnis zur tatsächlich vorhandenen Datei zu interpretieren.
Ein praktischer Auftrag kann die ursprüngliche Funktionsimplementierung mit einem Fragment verbinden, das Validierung ergänzt oder einen Block umstrukturiert. Die Ausgabe sollte die vollständig zusammengeführte Datei sein: geänderter Code an der vorgesehenen Stelle, erhaltener Code unverändert und keine Bearbeitungsmarker als Ersatz für den Quellcode. Vergleichen Sie dieses Ergebnis sowohl mit dem ursprünglichen Verhalten als auch mit der angeforderten Änderung.
Morphs native Bearbeitungskonvention verwendet den wörtlichen Marker «// ... existing code ...» für unveränderte Bereiche. Laut Hersteller weist das Weglassen eines Erhaltungsmarkers das Modell an, diesen Abschnitt zu löschen. Diese Unterscheidung ist zentral für eine sichere Aktualisierung: Markieren Sie ausdrücklich den Rest einer Funktion oder Datei, wenn er erhalten bleiben soll, und entfernen Sie Inhalte bewusst, wenn Löschen die beabsichtigte Änderung ist.
Machen Sie bei einer Refaktorierung über mehrere Geltungsbereiche in einer Datei jeden geänderten Bereich und den umgebenden bewahrten Code eindeutig. Beschreiben Sie die stabil zu haltenden Schnittstellen oder Verhaltensweisen. Ein nützliches Briefing lautet: «Wenden Sie diese Änderungen auf die aktuelle Datei an, behalten Sie die markierten unveränderten Abschnitte bei und bewahren Sie die öffentlichen Signaturen.» Das Modell führt diese Aktualisierung zusammen; die Anwendung entscheidet, ob und wo das Ergebnis geschrieben wird.
Der Hersteller empfiehlt V3 Large, wenn die Komplexität einer Änderung und die Zusammenführungstreue wichtiger sind als die Reaktionsgeschwindigkeit der Fast-Variante. Sein Ganzdateiansatz ist für wiederholte Codestrukturen, verschachtelte Blöcke und überlappende Änderungsbereiche entwickelt, bei denen wörtliches Suchen und Ersetzen mehrdeutig sein kann. Dies bleibt eine Codezusammenführungsaufgabe und garantiert nicht, dass die vorgeschlagene Aktualisierung selbst logisch korrekt ist.
Der Herstellerkatalog nennt für V3 Large einen Kontext von 262K. Planen Sie Originaldatei, Aktualisierung, Anweisung und zusammengeführte Ausgabe gemeinsam. Hohe Eingabekapazität ersetzt nicht die Bereitstellung der richtigen aktuellen Datei; eine auf einer älteren Version beruhende Aktualisierung kann mit bereits vorhandenen Änderungen kollidieren.
Der dokumentierte Fast-Apply-Ablauf unterstützt das Streaming des erzeugten Ergebnisses. Bewahren Sie das vollständige zusammengeführte Artefakt vor Prüfung oder Anwendung, gleich ob es als vollständige Antwort zurückgegeben oder aus Teilen zusammengesetzt wird. Prüfen Sie, dass die beabsichtigte Änderung vorhanden ist, bewahrte Abschnitte intakt bleiben und sachfremder Code nicht verschwunden ist.
Der Hersteller weist darauf hin, dass mehrdeutige oder widersprüchliche Aktualisierungen eine bestmögliche Zusammenführung statt der beabsichtigten Änderung ergeben können. Präzisieren Sie die Anweisung oder das Fragment anhand der konkreten Abweichung und vergleichen Sie das neue Ergebnis mit demselben aktuellen Original. Kompilierung, Verhaltensprüfungen und das Schreiben der Datei gehören zur umgebenden Anwendung. Das nützliche Arbeitsergebnis ist vollständig zusammengeführter Code, dessen Änderung sich anhand von Original und Aktualisierung prüfen lässt.
", "aboutText": "Morph V3 Large ist Morphs spezialisiertes Fast-Apply-Modell zum Zusammenführen von Code; die grössere Variante ist für schwierigere Änderungen und komplexe Refaktorierungen über mehrere Geltungsbereiche positioniert. Seine Aufgabe ist begrenzt: die vollständige Originaldatei mit einer vorgeschlagenen Aktualisierung verbinden und die vollständig zusammengeführte Datei zurückgeben. Es ist eine Bearbeitungsschicht für eine Anwendung oder einen Programmieragenten, getrennt von einem allgemeinen Planungs- oder Codesuchmodell.\n\n### Eingaben und erwartete Ausgabe\n\nDas Herstellerformat hat drei mit Tags markierte Teile. Der Teil code enthält die vollständige Originaldatei. Der Teil update enthält das Änderungsfragment einschliesslich Markern für zu bewahrende Abschnitte. Eine optionale instruction erklärt die beabsichtigte Änderung. Original und Aktualisierung getrennt zu halten erlaubt dem Modell, eine Änderung im Verhältnis zur tatsächlich vorhandenen Datei zu interpretieren.\n\nEin praktischer Auftrag kann die ursprüngliche Funktionsimplementierung mit einem Fragment verbinden, das Validierung ergänzt oder einen Block umstrukturiert. Die Ausgabe sollte die vollständig zusammengeführte Datei sein: geänderter Code an der vorgesehenen Stelle, erhaltener Code unverändert und keine Bearbeitungsmarker als Ersatz für den Quellcode. Vergleichen Sie dieses Ergebnis sowohl mit dem ursprünglichen Verhalten als auch mit der angeforderten Änderung.\n\n### Bewusst bewahren und löschen\n\nMorphs native Bearbeitungskonvention verwendet den wörtlichen Marker «// ... existing code ...» für unveränderte Bereiche. Laut Hersteller weist das Weglassen eines Erhaltungsmarkers das Modell an, diesen Abschnitt zu löschen. Diese Unterscheidung ist zentral für eine sichere Aktualisierung: Markieren Sie ausdrücklich den Rest einer Funktion oder Datei, wenn er erhalten bleiben soll, und entfernen Sie Inhalte bewusst, wenn Löschen die beabsichtigte Änderung ist.\n\nMachen Sie bei einer Refaktorierung über mehrere Geltungsbereiche in einer Datei jeden geänderten Bereich und den umgebenden bewahrten Code eindeutig. Beschreiben Sie die stabil zu haltenden Schnittstellen oder Verhaltensweisen. Ein nützliches Briefing lautet: «Wenden Sie diese Änderungen auf die aktuelle Datei an, behalten Sie die markierten unveränderten Abschnitte bei und bewahren Sie die öffentlichen Signaturen.» Das Modell führt diese Aktualisierung zusammen; die Anwendung entscheidet, ob und wo das Ergebnis geschrieben wird.\n\n### Die Aufgabenrolle von Large\n\nDer Hersteller empfiehlt V3 Large, wenn die Komplexität einer Änderung und die Zusammenführungstreue wichtiger sind als die Reaktionsgeschwindigkeit der Fast-Variante. Sein Ganzdateiansatz ist für wiederholte Codestrukturen, verschachtelte Blöcke und überlappende Änderungsbereiche entwickelt, bei denen wörtliches Suchen und Ersetzen mehrdeutig sein kann. Dies bleibt eine Codezusammenführungsaufgabe und garantiert nicht, dass die vorgeschlagene Aktualisierung selbst logisch korrekt ist.\n\nDer Herstellerkatalog nennt für V3 Large einen Kontext von 262K. Planen Sie Originaldatei, Aktualisierung, Anweisung und zusammengeführte Ausgabe gemeinsam. Hohe Eingabekapazität ersetzt nicht die Bereitstellung der richtigen aktuellen Datei; eine auf einer älteren Version beruhende Aktualisierung kann mit bereits vorhandenen Änderungen kollidieren.\n\n### Prüfung und Anwendung\n\nDer dokumentierte Fast-Apply-Ablauf unterstützt das Streaming des erzeugten Ergebnisses. Bewahren Sie das vollständige zusammengeführte Artefakt vor Prüfung oder Anwendung, gleich ob es als vollständige Antwort zurückgegeben oder aus Teilen zusammengesetzt wird. Prüfen Sie, dass die beabsichtigte Änderung vorhanden ist, bewahrte Abschnitte intakt bleiben und sachfremder Code nicht verschwunden ist.\n\nDer Hersteller weist darauf hin, dass mehrdeutige oder widersprüchliche Aktualisierungen eine bestmögliche Zusammenführung statt der beabsichtigten Änderung ergeben können. Präzisieren Sie die Anweisung oder das Fragment anhand der konkreten Abweichung und vergleichen Sie das neue Ergebnis mit demselben aktuellen Original. Kompilierung, Verhaltensprüfungen und das Schreiben der Datei gehören zur umgebenden Anwendung. Das nützliche Arbeitsergebnis ist vollständig zusammengeführter Code, dessen Änderung sich anhand von Original und Aktualisierung prüfen lässt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Merge a trimming change\n\n<instruction>Trim names inside normalize; preserve label unchanged. Return the complete merged JavaScript file.</instruction>\n<code>export function normalize(name) { return name; }\nexport function label(name) { return normalize(name).toUpperCase(); }</code>\n<update>export function normalize(name) { return name.trim(); }\n// ... existing code ...</update>The complete merged JavaScript file containing both exported functions and no preservation-marker placeholder.Compare both functions against the original and update; verify only normalize changes.morph/morph-v3-largeMorph V3 Large ist ein spezialisiertes Modell zum Zusammenführen von Code für komplexe Änderungen und Refaktorierungen über mehrere Geltungsbereiche. Es erhält die vollständige Originaldatei und ein Änderungsfragment mit Erhaltungsmarkern und gibt den vollständig zusammengeführten Code zurück, wobei ausdrücklich bewahrte Abschnitte erhalten bleiben.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Morph V3 Large ist Morphs spezialisiertes Fast-Apply-Modell zum Zusammenführen von Code; die grössere Variante ist für schwierigere Änderungen und komplexe Refaktorierungen über mehrere Geltungsbereiche positioniert. Seine Aufgabe ist begrenzt: die vollständige Originaldatei mit einer vorgeschlagenen Aktualisierung verbinden und die vollständig zusammengeführte Datei zurückgeben. Es ist eine Bearbeitungsschicht für eine Anwendung oder einen Programmieragenten, getrennt von einem allgemeinen Planungs- oder Codesuchmodell.
Das Herstellerformat hat drei mit Tags markierte Teile. Der Teil code enthält die vollständige Originaldatei. Der Teil update enthält das Änderungsfragment einschliesslich Markern für zu bewahrende Abschnitte. Eine optionale instruction erklärt die beabsichtigte Änderung. Original und Aktualisierung getrennt zu halten erlaubt dem Modell, eine Änderung im Verhältnis zur tatsächlich vorhandenen Datei zu interpretieren.
Ein praktischer Auftrag kann die ursprüngliche Funktionsimplementierung mit einem Fragment verbinden, das Validierung ergänzt oder einen Block umstrukturiert. Die Ausgabe sollte die vollständig zusammengeführte Datei sein: geänderter Code an der vorgesehenen Stelle, erhaltener Code unverändert und keine Bearbeitungsmarker als Ersatz für den Quellcode. Vergleichen Sie dieses Ergebnis sowohl mit dem ursprünglichen Verhalten als auch mit der angeforderten Änderung.
Morphs native Bearbeitungskonvention verwendet den wörtlichen Marker «// ... existing code ...» für unveränderte Bereiche. Laut Hersteller weist das Weglassen eines Erhaltungsmarkers das Modell an, diesen Abschnitt zu löschen. Diese Unterscheidung ist zentral für eine sichere Aktualisierung: Markieren Sie ausdrücklich den Rest einer Funktion oder Datei, wenn er erhalten bleiben soll, und entfernen Sie Inhalte bewusst, wenn Löschen die beabsichtigte Änderung ist.
Machen Sie bei einer Refaktorierung über mehrere Geltungsbereiche in einer Datei jeden geänderten Bereich und den umgebenden bewahrten Code eindeutig. Beschreiben Sie die stabil zu haltenden Schnittstellen oder Verhaltensweisen. Ein nützliches Briefing lautet: «Wenden Sie diese Änderungen auf die aktuelle Datei an, behalten Sie die markierten unveränderten Abschnitte bei und bewahren Sie die öffentlichen Signaturen.» Das Modell führt diese Aktualisierung zusammen; die Anwendung entscheidet, ob und wo das Ergebnis geschrieben wird.
Der Hersteller empfiehlt V3 Large, wenn die Komplexität einer Änderung und die Zusammenführungstreue wichtiger sind als die Reaktionsgeschwindigkeit der Fast-Variante. Sein Ganzdateiansatz ist für wiederholte Codestrukturen, verschachtelte Blöcke und überlappende Änderungsbereiche entwickelt, bei denen wörtliches Suchen und Ersetzen mehrdeutig sein kann. Dies bleibt eine Codezusammenführungsaufgabe und garantiert nicht, dass die vorgeschlagene Aktualisierung selbst logisch korrekt ist.
Der Herstellerkatalog nennt für V3 Large einen Kontext von 262K. Planen Sie Originaldatei, Aktualisierung, Anweisung und zusammengeführte Ausgabe gemeinsam. Hohe Eingabekapazität ersetzt nicht die Bereitstellung der richtigen aktuellen Datei; eine auf einer älteren Version beruhende Aktualisierung kann mit bereits vorhandenen Änderungen kollidieren.
Der dokumentierte Fast-Apply-Ablauf unterstützt das Streaming des erzeugten Ergebnisses. Bewahren Sie das vollständige zusammengeführte Artefakt vor Prüfung oder Anwendung, gleich ob es als vollständige Antwort zurückgegeben oder aus Teilen zusammengesetzt wird. Prüfen Sie, dass die beabsichtigte Änderung vorhanden ist, bewahrte Abschnitte intakt bleiben und sachfremder Code nicht verschwunden ist.
Der Hersteller weist darauf hin, dass mehrdeutige oder widersprüchliche Aktualisierungen eine bestmögliche Zusammenführung statt der beabsichtigten Änderung ergeben können. Präzisieren Sie die Anweisung oder das Fragment anhand der konkreten Abweichung und vergleichen Sie das neue Ergebnis mit demselben aktuellen Original. Kompilierung, Verhaltensprüfungen und das Schreiben der Datei gehören zur umgebenden Anwendung. Das nützliche Arbeitsergebnis ist vollständig zusammengeführter Code, dessen Änderung sich anhand von Original und Aktualisierung prüfen lässt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits morph/morph-v3-large | 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— |
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, 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.
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 $0.0018 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0038 / 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 $0.0018 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0038 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "morph/morph-v3-large", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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='morph/morph-v3-large',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='morph/morph-v3-large',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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 morph/morph-v3-large
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
morph/morph-v3-largeMorph V3 Large ist ein spezialisiertes Modell zum Zusammenführen von Code für komplexe Änderungen und Refaktorierungen über mehrere Geltungsbereiche. Es erhält die vollständige Originaldatei und ein Änderungsfragment mit Erhaltungsmarkern und gibt den vollständig zusammengeführten Code zurück, wobei ausdrücklich bewahrte Abschnitte erhalten bleiben.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Morph V3 Large ist Morphs spezialisiertes Fast-Apply-Modell zum Zusammenführen von Code; die grössere Variante ist für schwierigere Änderungen und komplexe Refaktorierungen über mehrere Geltungsbereiche positioniert. Seine Aufgabe ist begrenzt: die vollständige Originaldatei mit einer vorgeschlagenen Aktualisierung verbinden und die vollständig zusammengeführte Datei zurückgeben. Es ist eine Bearbeitungsschicht für eine Anwendung oder einen Programmieragenten, getrennt von einem allgemeinen Planungs- oder Codesuchmodell.
Das Herstellerformat hat drei mit Tags markierte Teile. Der Teil code enthält die vollständige Originaldatei. Der Teil update enthält das Änderungsfragment einschliesslich Markern für zu bewahrende Abschnitte. Eine optionale instruction erklärt die beabsichtigte Änderung. Original und Aktualisierung getrennt zu halten erlaubt dem Modell, eine Änderung im Verhältnis zur tatsächlich vorhandenen Datei zu interpretieren.
Ein praktischer Auftrag kann die ursprüngliche Funktionsimplementierung mit einem Fragment verbinden, das Validierung ergänzt oder einen Block umstrukturiert. Die Ausgabe sollte die vollständig zusammengeführte Datei sein: geänderter Code an der vorgesehenen Stelle, erhaltener Code unverändert und keine Bearbeitungsmarker als Ersatz für den Quellcode. Vergleichen Sie dieses Ergebnis sowohl mit dem ursprünglichen Verhalten als auch mit der angeforderten Änderung.
Morphs native Bearbeitungskonvention verwendet den wörtlichen Marker «// ... existing code ...» für unveränderte Bereiche. Laut Hersteller weist das Weglassen eines Erhaltungsmarkers das Modell an, diesen Abschnitt zu löschen. Diese Unterscheidung ist zentral für eine sichere Aktualisierung: Markieren Sie ausdrücklich den Rest einer Funktion oder Datei, wenn er erhalten bleiben soll, und entfernen Sie Inhalte bewusst, wenn Löschen die beabsichtigte Änderung ist.
Machen Sie bei einer Refaktorierung über mehrere Geltungsbereiche in einer Datei jeden geänderten Bereich und den umgebenden bewahrten Code eindeutig. Beschreiben Sie die stabil zu haltenden Schnittstellen oder Verhaltensweisen. Ein nützliches Briefing lautet: «Wenden Sie diese Änderungen auf die aktuelle Datei an, behalten Sie die markierten unveränderten Abschnitte bei und bewahren Sie die öffentlichen Signaturen.» Das Modell führt diese Aktualisierung zusammen; die Anwendung entscheidet, ob und wo das Ergebnis geschrieben wird.
Der Hersteller empfiehlt V3 Large, wenn die Komplexität einer Änderung und die Zusammenführungstreue wichtiger sind als die Reaktionsgeschwindigkeit der Fast-Variante. Sein Ganzdateiansatz ist für wiederholte Codestrukturen, verschachtelte Blöcke und überlappende Änderungsbereiche entwickelt, bei denen wörtliches Suchen und Ersetzen mehrdeutig sein kann. Dies bleibt eine Codezusammenführungsaufgabe und garantiert nicht, dass die vorgeschlagene Aktualisierung selbst logisch korrekt ist.
Der Herstellerkatalog nennt für V3 Large einen Kontext von 262K. Planen Sie Originaldatei, Aktualisierung, Anweisung und zusammengeführte Ausgabe gemeinsam. Hohe Eingabekapazität ersetzt nicht die Bereitstellung der richtigen aktuellen Datei; eine auf einer älteren Version beruhende Aktualisierung kann mit bereits vorhandenen Änderungen kollidieren.
Der dokumentierte Fast-Apply-Ablauf unterstützt das Streaming des erzeugten Ergebnisses. Bewahren Sie das vollständige zusammengeführte Artefakt vor Prüfung oder Anwendung, gleich ob es als vollständige Antwort zurückgegeben oder aus Teilen zusammengesetzt wird. Prüfen Sie, dass die beabsichtigte Änderung vorhanden ist, bewahrte Abschnitte intakt bleiben und sachfremder Code nicht verschwunden ist.
Der Hersteller weist darauf hin, dass mehrdeutige oder widersprüchliche Aktualisierungen eine bestmögliche Zusammenführung statt der beabsichtigten Änderung ergeben können. Präzisieren Sie die Anweisung oder das Fragment anhand der konkreten Abweichung und vergleichen Sie das neue Ergebnis mit demselben aktuellen Original. Kompilierung, Verhaltensprüfungen und das Schreiben der Datei gehören zur umgebenden Anwendung. Das nützliche Arbeitsergebnis ist vollständig zusammengeführter Code, dessen Änderung sich anhand von Original und Aktualisierung prüfen lässt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits morph/morph-v3-large | 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 $0.0018 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0038 / 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 $0.0018 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0038 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "morph/morph-v3-large",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'morph/morph-v3-large', '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': 'morph/morph-v3-large', '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 morph/morph-v3-large
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Merge a trimming change\n\n<instruction>Trim names inside normalize; preserve label unchanged. Return the complete merged JavaScript file.</instruction>\n<code>export function normalize(name) { return name; }\nexport function label(name) { return normalize(name).toUpperCase(); }</code>\n<update>export function normalize(name) { return name.trim(); }\n// ... existing code ...</update>The complete merged JavaScript file containing both exported functions and no preservation-marker placeholder.Compare both functions against the original and update; verify only normalize changes.export function normalize(name) { return name; } export function label(name) { return normalize(name).toUpperCase(); }