ernie-5.0-thinking-latest
ERNIE 5.0 Thinking verbindet tiefgehendes Schlussfolgern, Schreiben, visuelles Verständnis und werkzeuggestützte Aufgaben. Das dokumentierte Preview-Profil hat einen Kontext von 128K, eine maximale Eingabe von 119K und Einstellungen für die endgültige Ausgabe von bis zu 65.536 Token bei einem separaten Thinking-Budget.
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Über das Modell
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
ERNIE 5.0 Thinking ist die auf Schlussfolgern ausgerichtete Modellfamilie von Baidu für komplexe Fragen, Schreiben, das Befolgen von Anweisungen und anwendungsgebundene Aufgaben. Das benannte Thinking-Preview-Profil des Herstellers verbindet tiefgehendes Schlussfolgern mit visuellem Verständnis und Unterstützung für Planung und Werkzeugnutzung. Sein Anbieterablauf für Textantworten ist davon zu unterscheiden, die multimodalen Generierungsfähigkeiten der gesamten ERNIE-5.0-Forschungsfamilie als einen austauschbaren Anfragevertrag zu behandeln.
Belege für das beabsichtigte Ergebnis vorbereiten
Nenne die Frage, das verwendbare Material und die Bedingungen, die die Antwort erfüllen muss. Ein Recherchevergleich kann die Kriterien definieren und die Belege für jede Schlussfolgerung anfordern. Eine Schreibaufgabe kann Zielgruppe, Faktenbriefing und gewünschte Struktur vorgeben. Eine Programmierfrage kann das zu ändernde Verhalten und das relevante Quellfragment benennen. Halte das endgültige Arbeitsergebnis konkret genug, um es prüfen zu können.
Stelle für visuelles Verständnis Material bereit, das das relevante Merkmal deutlich zeigt, und formuliere die Frage dazu. Ein Diagramm oder Dokumentbild benötigt lesbare Beschriftungen und den umgebenden Kontext, aus dem die Bedeutung seiner Werte hervorgeht. Prüfe wichtige Text- und Zahlendetails anhand des Originalmaterials. Der Zweck des visuellen Verständnisses hebt die Notwendigkeit nicht auf, die Quelle zusammen mit der zurückgegebenen Interpretation zu bewahren.
Die dokumentierten Preview-Budgets
Die AI-Studio-Tabelle von Baidu führt das Thinking-Preview-Profil mit 128K-Kontext und maximal 119K Eingabe auf. Die chinesische Tabelle nennt Einstellungen für die endgültige Ausgabe bis zu 65.536 Tokens und einen Standardwert von 2K; separat führt sie eine Thinking-Länge von 60K auf. Halte diese Budgets in ihren Rollen: Aufgabenkontext, erzeugte Gedankengänge und gewünschte endgültige Antwort sind unterschiedliche Teile eines nützlichen Ergebnisses.
Ein großes Eingabebudget kann zusammengehörige Dokumente aufnehmen, während die gewünschte Antwort weiterhin zur benötigten Entscheidung oder zum Arbeitsergebnis passen sollte. Fordere für einen Vergleich eine kompakte Belegtabelle und die maßgebliche Schlussfolgerung an, statt jede bereitgestellte Passage wiederholen zu lassen. Bewahre für eine technische Antwort den Eingabefall und das erwartete Verhalten, die das Ergebnis überprüfbar machen. Die benannte Preview-Spezifikation sollte nicht in eine Garantie über die zugrunde liegende Revision eines späteren, aktualisierten Selektors umgedeutet werden.
Werkzeuge, Suche und strukturierter Text
Der Funktionsindex des Herstellers führt das Thinking-Preview-Profil für Funktionsaufrufe, Sucherweiterung und strukturierte Ausgabe auf. Definiere eine Anwendungsfunktion und die benötigten Argumente, führe eine zurückgegebene Anfrage in der Anwendung aus und liefere das tatsächliche Ergebnis für die Fortsetzung. Ein Agentenplan ist für sich genommen kein Beleg dafür, dass die geplanten Operationen abgeschlossen wurden.
Eine quellengestützte Antwort sollte abgerufene Belege bewahren und sie von bereitgestellten Hintergrundinformationen oder einer Schlussfolgerung unterscheiden. Ein strukturierter Datensatz sollte die erforderlichen Felder und die Darstellung fehlender Informationen definieren; die zurückgegebenen Werte sind anhand der Quelle zu prüfen. Details zu nativen Antwortformaten und Werkzeugen gehören zur ausgewählten Anbieterschnittstelle; die grundlegende praktische Anforderung ist ein nachvollziehbares Textergebnis statt eines plausiblen, aber unbelegt ausgefüllten Feldes.
Die Aufgabe prüfen und fortsetzen
Das nützliche Arbeitsergebnis kann ein begründeter Vergleich, ein Entwurf, eine codebezogene Erklärung oder eine werkzeuggestützte Antwort sein. Prüfe wichtige Kennungen, Berechnungen und Interpretationen anhand des Materials, das sie belegt. Halte unvollständige Recherchen oder widersprüchliche Quellen in der Schlussfolgerung sichtbar, statt eine Lücke durch flüssige Formulierungen zu verdecken.
Die Thinking-Familie, das benannte Preview-Profil und spätere ERNIE-Generationen haben unterschiedliche Selektoren und dokumentierte Bedingungen. Bewahre Aufgabe, Quellenmaterial, Belege abgeschlossener Werkzeugaktionen und endgültige Antwort zusammen auf. So wird die nächste Nachricht zu einer konkreten Korrektur oder Erweiterung derselben Untersuchung statt zu einer unbelegten Rekonstruktion der früheren Arbeit.
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ernie-5.0-thinking-latestStart
ERNIE 5.0 Thinking verbindet tiefgehendes Schlussfolgern, Schreiben, visuelles Verständnis und werkzeuggestützte Aufgaben. Das dokumentierte Preview-Profil hat einen Kontext von 128K, eine maximale Eingabe von 119K und Einstellungen für die endgültige Ausgabe von bis zu 65.536 Token bei einem separaten Thinking-Budget.
- Zulässige Eingaben
- Text
- Ergebnisse
- Text
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Eingabetypen
text- Ausgabetypen
text- Ausgabeformat
- json oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits ernie-5.0-thinking-latest | 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
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.001892 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.003146 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"ernie-5.0-thinking-latest","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="ernie-5.0-thinking-latest", 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 ernie-5.0-thinking-latest
Aliasnamen für Methodenpfade
/chat/completions
Zugehörige Aufrufer-IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ernie-5.0-thinking-latest
ernie-5.0-thinking-latestStart
ERNIE 5.0 Thinking verbindet tiefgehendes Schlussfolgern, Schreiben, visuelles Verständnis und werkzeuggestützte Aufgaben. Das dokumentierte Preview-Profil hat einen Kontext von 128K, eine maximale Eingabe von 119K und Einstellungen für die endgültige Ausgabe von bis zu 65.536 Token bei einem separaten Thinking-Budget.
- Zulässige Eingaben
- Text
- Ergebnisse
- json · sse
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Eingabetypen
text- Ausgabetypen
json,sse- Ausgabeformat
- JSON oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits ernie-5.0-thinking-latest | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarife
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
- Schnellmodus
- Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
- Flex-Modus
- Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
- Maximaler Denkaufwand
- Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Ailoot-Tarife
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.001892 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.003146 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "ernie-5.0-thinking-latest",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'ernie-5.0-thinking-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'ernie-5.0-thinking-latest', '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 ernie-5.0-thinking-latest
Aliasnamen für Methodenpfade
/chat/completions
Zugehörige Aufrufer-IDs
FAQ · ernie-5.0-thinking-latest
- Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?
POST /v1/chat/completions·ernie-5.0-thinking-latest:text→textPOST /v1/messages·ernie-5.0-thinking-latest:text→json,sse- Welche Felder verwendet die Anfrage?
POST /v1/chat/completions·ernie-5.0-thinking-latest:model,messages,streamPOST /v1/messages·ernie-5.0-thinking-latest:model,messages,max_tokens,stream- Welche Grenzen gelten?
POST /v1/chat/completions·ernie-5.0-thinking-latest:messages.min_items:1