ScaleDown: Summarize
Summarize verdichtet lange Texte und Dokumente zu einer flüssigen, originalgetreuen Neufassung. Bestimmen Sie Fokus, Sprache, Länge und Format per Anweisung für Dokumentprüfung, Transkriptdigests oder verkürzten Quellenkontext. Veröffentlicht sind 1’000’000 Token Kontext und eine Completion-Grenze von 4’000 Token.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsscaledown/summarize - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesscaledown/summarize
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.
Summarize ist ScaleDowns Modell für abstraktive Zusammenfassungen. Es verdichtet bereitgestellten Text und Dokumente zu einer flüssigen Neufassung, statt einige ursprüngliche Sätze wortgetreu auszuwählen. Seine veröffentlichten Anwendungen umfassen Dokumentprüfung, Transkriptdigests und das Kürzen abgerufenen Materials, bevor ein anderes Modell es verarbeitet.
Definieren Sie, was die Zusammenfassung erhalten muss
Geben Sie der Aufgabe einen Fokus und eine vorgesehene Leserschaft. Eine Besprechungszusammenfassung kann Entscheidungen, Verantwortlichkeiten und offene Fragen erhalten. Eine Dokumentprüfung kann die Hauptaussagen und stützenden Belege erhalten. Ein Quellenabrufablauf kann die Fakten erhalten, die für die vom nächsten Modell zu beantwortende Frage wichtig sind.
Legen Sie gewünschte Sprache, Länge und Gestaltung in den Inhaltsanweisungen fest. Das veröffentlichte Modell verwendet dafür Vorgaben im Systemprompt, während seine Sampling-Konfiguration für originalgetreue Ausgabe feststeht. Eine Zusammenfassung für eine Person und eine kompakte Passage für ein anderes Modell können daher unterschiedliche Gestaltungen verwenden, ohne Sampling-Variation als Hauptsteuerung zu behandeln.
Eine Neufassung mit nachvollziehbaren Fakten
Bewahren Sie Dokumentnamen und wichtige Abschnittsgrenzen mit der Quelle auf. Bitten Sie darum, dass die Zusammenfassung Namen, Zahlen, genannte Entscheidungen und auslegungsrelevante Meinungsverschiedenheiten erhält. Unterscheiden Sie bei einem Transkript einen Vorschlag von einer Entscheidung und eine offene Frage von einer zugewiesenen Aktion.
Vergleichen Sie nach der Generierung den verdichteten Text mit dem Originalmaterial. Prüfen Sie, ob ein Satz die Gewissheit einer Aussage verändert, eine Bedingung weglässt oder Aussagen verschiedener Sprecher oder Abschnitte verbindet. Der Zweck eines kürzeren Ergebnisses ist, die Belege leichter nutzbar zu machen und dabei ihre Bedeutung zu erhalten.
Dokumente, Bilder und Quellenkontext
Die veröffentlichten Eingabetypen umfassen Text, Bilder und Dateien wie PDFs, und das Modell liefert Text zurück. Stellen Sie lesbares Material bereit und definieren Sie, ob die Aufgabe das ganze Dokument oder einen ausgewählten Abschnitt betrifft. Eine Sammlung profitiert von konsistenten Zusammenfassungsfragen und einer Dokumentkennung, die mit jedem Ergebnis erhalten bleibt.
Kürzen Sie bei der Vorverarbeitung abgerufener Quellen Inhalte rund um die konkrete Frage, die das nachgelagerte Reasoning behandeln muss. Erhalten Sie die Passagen oder Fakten, die eine Antwort stützen, statt einen allgemeinen Quellenüberblick zu erzeugen. Halten Sie das ursprünglich abgerufene Material verfügbar, damit das spätere Ergebnis weiterhin daran geprüft werden kann.
Planen Sie die Ausgabelänge
Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1’000’000 Token und die Completion-Grenze 4’000 Token. Legen Sie eine Zusammenfassungslänge fest, die zum vorgesehenen Ergebnis passt. Benötigt eine grosse Sammlung wesentliche Details, organisieren Sie sie in gekennzeichnete Dokumente oder Abschnitte und bewahren Sie für jeden ein eigenes Ergebnis auf, bevor Sie eine Gesamtzusammenfassung erstellen.
Das Ergebnis ist eine Textzusammenfassung. Validieren Sie maschinell verarbeitete Strukturen in der Anwendung und halten Sie die schriftliche Zusammenfassung für ihre vorgesehene Leserschaft verständlich. Speichern Sie die Zusammenfassung mit Quellenidentität und den Anweisungen, die Fokus, Sprache und Länge festgelegt haben.
Fähigkeiten
- Abstraktive Zusammenfassungen, die bereitgestelltes Material neu formulieren und verdichten.
- Durch Anweisungen bestimmter Fokus, Sprache, Länge und Gestaltung.
- Feste Sampling-Konfiguration, die auf originalgetreue Ausgabe abgestimmt ist.
- Text-, Bild- und Dateieingaben mit Textausgabe.
- Veröffentlicht sind 1’000’000 Token Kontext und eine Completion-Grenze von 4’000 Token.
Anwendungsfälle
- Zusammenfassung zur Dokumentprüfung — Ein Dokument und die Befunde, die die Lesenden behalten müssen. Ergebnis: Eine knappe gekennzeichnete Zusammenfassung mit erhaltenen Schlüsselfakten.
- Transkriptzusammenfassung — Ein Transkript mit Fokus auf Entscheidungen, Verantwortlichkeiten oder offene Fragen. Ergebnis: Ein kürzerer Text, der diese Kategorien trennt.
- Vorverarbeitung abgerufener Quellen — Abgerufene Inhalte und die nachgelagerte Frage. Ergebnis: Eine kompakte Belegpassage für späteres Reasoning.
- Zusammenfassungen von Sammlungen — Benannte Dokumente mit gemeinsamen Zusammenfassungsanweisungen. Ergebnis: Vergleichbare Zusammenfassungen je Dokument.
Grenzen
- Kontext — Veröffentlichtes Kontextfenster: 1’000’000 Token.
- Antwort — Veröffentlichte Completion-Grenze: 4’000 Token.
- Stilsteuerung — Steuern Sie Fokus, Sprache, Länge und Format durch Anweisungen; das Sampling ist festgelegt.
- Ausgabevorgaben — Die veröffentlichte Ausgabe ist Text; Funktionsaufrufe und JSON mit durchgesetzter Schemaeinhaltung sind nicht aufgeführt.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions scaledown/summarize
scaledown/summarizeEinstieg
Summarize verdichtet lange Texte und Dokumente zu einer flüssigen, originalgetreuen Neufassung. Bestimmen Sie Fokus, Sprache, Länge und Format per Anweisung für Dokumentprüfung, Transkriptdigests oder verkürzten Quellenkontext. Veröffentlicht sind 1’000’000 Token Kontext und eine Completion-Grenze von 4’000 Token.
- Zulässige Eingaben
- Text
- Ergebnisse
- Text
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Eingabe
text- Ausgabe
text- Ausgabeformat
- json oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits scaledown/summarize | 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 |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF8-Text
messages[].content
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
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.
Tarife
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
- Schnellmodus
- Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
- Flex-Modus
- Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
- Maximaler Denkaufwand
- Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Ailoot-Tarife
Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"scaledown/summarize","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="scaledown/summarize", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json oder SSE
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
Antwortfelder
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot Ultra scaledown/summarize
Aliasnamen für Methodenpfade
/chat/completions
Zugehörige Aufrufer-IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages scaledown/summarize
scaledown/summarizeEinstieg
Summarize verdichtet lange Texte und Dokumente zu einer flüssigen, originalgetreuen Neufassung. Bestimmen Sie Fokus, Sprache, Länge und Format per Anweisung für Dokumentprüfung, Transkriptdigests oder verkürzten Quellenkontext. Veröffentlicht sind 1’000’000 Token Kontext und eine Completion-Grenze von 4’000 Token.
- Zulässige Eingaben
- Text
- Ergebnisse
- json · sse
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Eingabe
text- Ausgabe
json,sse- Ausgabeformat
- JSON oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits scaledown/summarize | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarife
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
- Schnellmodus
- Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
- Flex-Modus
- Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
- Maximaler Denkaufwand
- Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Ailoot-Tarife
Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "scaledown/summarize",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'scaledown/summarize', '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': 'scaledown/summarize', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON oder SSE
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
Antwortfelder
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot Ultra scaledown/summarize
Aliasnamen für Methodenpfade
/chat/completions
Zugehörige Aufrufer-IDs
FAQ · ScaleDown: Summarize
- Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?
POST /v1/chat/completions·scaledown/summarize:text→textPOST /v1/messages·scaledown/summarize:text→json,sse- Welche Felder verwendet die Anfrage?
POST /v1/chat/completions·scaledown/summarize:model,messages,streamPOST /v1/messages·scaledown/summarize:model,messages,max_tokens,stream- Welche Grenzen gelten?
POST /v1/chat/completions·scaledown/summarize:messages.min_items:1