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ernie-x1-turbo-32k

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ernie-x1-turbo-32k

ERNIE X1 Turbo ist das Reasoning-Profil von Baidu für mathematische, logische und werkzeuggebundene Textaufgaben. Seine AI-Studio-Spezifikation unterscheidet einen 32K-Kontext, maximal 24K Eingabe, Einstellungen für die endgültige Ausgabe bis zu 16.384 Tokens und eine separate Thinking-Länge von 16K.

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 X1 Turbo ist das Reasoning-Modellprofil von Baidu für Fragen, die ausführliche Analyse, logische Problemlösung und werkzeuggebundene Textarbeit erfordern. Der Hersteller bezeichnet Turbo als verbesserte Version der X1-Reihe. Sein dokumentiertes 32K-Anbieterprofil bleibt von ERNIE X1.1 Preview und ERNIE 5.0 Thinking getrennt, die andere Eingabe- und Generierungsbudgets besitzen.

Eine vollständige Denkaufgabe vorbereiten

Stelle die Frage, vorgegebene Werte, Vorgaben und die benötigte Ergebnisart bereit. Eine mathematische Aufgabe kann eine Lösung verlangen, deren entscheidende Berechnung überprüfbar ist; eine Planungsaufgabe kann Alternativen anhand festgelegter Bedingungen vergleichen. Halte Annahmen von bereitgestellten Fakten getrennt und benenne, was unbekannt bleibt. So erhält der Denkprozess ein eingegrenztes Problem statt der Erlaubnis, fehlende Anforderungen zu erfinden.

Füge bei einer technischen Frage die relevante Quellpassage oder das Codefragment und das zu untersuchende Verhalten hinzu. Fordere ein konkretes Gegenbeispiel oder eine Erklärung an, wenn sich zwei Implementierungen unterscheiden. Das nützliche Arbeitsergebnis sollte die Schlussfolgerung und ihre maßgeblichen Bedingungen klar machen. Prüfe wichtige Werte und das vorgeschlagene Verhalten anhand der Quelle, statt eine lange generierte Analyse als Richtigkeitsbeweis zu behandeln.

Budgets für Kontext, endgültige Ausgabe und Thinking

Die AI-Studio-Modelltabelle des Anbieters nennt einen 32K-Kontext, maximal 24K Eingabe und eine Einstellung für die endgültige Ausgabe von 2 bis 16.384 Tokens mit 2K als dokumentiertem Standardwert. Separat nennt sie für X1 Turbo eine Thinking-Länge von 16K. Diese Felder haben unterschiedliche Rollen; wähle Quellenmaterial und gewünschtes Endergebnis entsprechend, statt die Kontextzahl als Versprechen einer ebenso langen Antwort auszulegen.

Halte die endgültige Antwort von etwaigem Reasoning-Material getrennt, das der Anbieterablauf zurückgibt. Ein Vergleich kann die Empfehlung zuerst nennen und die Bedingungen bewahren, die sie begründen. Eine codebezogene Antwort kann den genauen Eingabefall und das erwartete Ergebnis benennen. Bewahre die ursprüngliche Frage und die Belege mit dem fertigen Arbeitsergebnis auf, damit eine Folgeanfrage einen ungelösten Schritt untersuchen kann.

Funktionen und aktuelle Informationen

Der Funktionsindex des Herstellers führt X1 Turbo für Funktionsaufrufe und suchgestützte Aufgaben auf. Definiere Zweck und Argumente jeder Anwendungsfunktion und gib das tatsächliche Ergebnis zurück, wenn das Modell sie anfordert. Das Modell liefert eine strukturierte Anfrage; die umgebende Anwendung führt die Operation aus. Eine vorgeschlagene Recherche ist von einem abgerufenen Datensatz zu unterscheiden und eine angeforderte Aktion von einem abgeschlossenen Ergebnis.

Bewahre bei einer quellengestützten Frage das abgerufene Material zusammen mit der Antwort auf und prüfe, ob es die Aussage belegt. Ein veränderlicher Fakt sollte aus aktuellen Belegen stammen und nicht aus einer unbelegten Antwort aus dem Gedächtnis. Behandle Funktions- und Suchintegration als verbundenen Ablauf des Anbieters, wobei die tatsächlich zurückgegebenen Belege bestimmen, welche Schlussfolgerung die Antwort verantwortbar ziehen kann.

Die X1-Turbo-Ausgabe mit dem Ergebnis bewahren

Das 32K-Profil X1 Turbo ist ein Reasoning-Ablauf für Text und nicht die umfassendere Spezifikation nativer multimodaler Generierung einer anderen ERNIE-Familie. Seine Eingabe-, endgültigen Ausgabe- und Thinking-Budgets bleiben die des ausgewählten Anbieterprofils. Eine nützliche Übergabe kann die Lösung, den Vergleich oder die werkzeuggestützte Antwort zusammen mit den Quellpassagen und Ergebnissen abgeschlossener Operationen enthalten. Das unterstützt eine gezielte Fortsetzung und bewahrt zugleich die ursprüngliche Aufgabe und ihre Unsicherheit.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ernie-x1-turbo-32k

ernie-x1-turbo-32k

Baidu /ernie-x1-turbo-32k

Start

ERNIE X1 Turbo ist das Reasoning-Profil von Baidu für mathematische, logische und werkzeuggebundene Textaufgaben. Seine AI-Studio-Spezifikation unterscheidet einen 32K-Kontext, maximal 24K Eingabe, Einstellungen für die endgültige Ausgabe bis zu 16.384 Tokens und eine separate Thinking-Länge von 16K.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
ernie-x1-turbo-32k
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Textgespräch
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametercontrol_scopeVertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false.
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Methodenaliasnamen: /chat/completions

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00033 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00132 / 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

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"ernie-x1-turbo-32k","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-x1-turbo-32k", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra ernie-x1-turbo-32k

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

ernie-x1-turbo-32k

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ernie-x1-turbo-32k

ernie-x1-turbo-32k

Baidu /ernie-x1-turbo-32k

Start

ERNIE X1 Turbo ist das Reasoning-Profil von Baidu für mathematische, logische und werkzeuggebundene Textaufgaben. Seine AI-Studio-Spezifikation unterscheidet einen 32K-Kontext, maximal 24K Eingabe, Einstellungen für die endgültige Ausgabe bis zu 16.384 Tokens und eine separate Thinking-Länge von 16K.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
ernie-x1-turbo-32k
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00033 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00132 / 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

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "ernie-x1-turbo-32k",
  "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-x1-turbo-32k', '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-x1-turbo-32k', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra ernie-x1-turbo-32k

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

ernie-x1-turbo-32k

FAQ · ernie-x1-turbo-32k
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · ernie-x1-turbo-32k: text → text

POST /v1/messages · ernie-x1-turbo-32k: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · ernie-x1-turbo-32k: model, messages, stream

POST /v1/messages · ernie-x1-turbo-32k: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · ernie-x1-turbo-32k: messages.min_items: 1

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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