KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für Softwareentwicklungsaufgaben in einer Umgebung mit Werkzeugen. Die ursprüngliche Herstellerveröffentlichung konzentriert sich darauf, eine Entwicklungsanfrage durch Repository-Untersuchung, Patch-Erstellung und Prüfung zu verfolgen. Das Training umfasst Funktionsimplementierung und -erweiterung, Fehlerbehebung, Refactoring, Leistungsarbeit, Testerstellung, Codeverständnis und Konfigurationsaufgaben. Die brauchbaren Ergebnisse sind Code und Text mit Bezug zum tatsächlichen Projektverhalten.
Benennen Sie das zu erreichende Verhalten, die aktuelle Implementierung und die Abschlussbedingungen. Fügen Sie die zum Problemverständnis nötigen Quelldateien oder Passagen sowie bereits verfügbare Umgebungsbefehle oder Beobachtungen bei. Ein ursprüngliches Fehlerbehebungsbriefing kann fehlschlagende Eingabe, erwartetes Ergebnis und die Funktion mit abweichendem Verhalten benennen. Eine Funktionsanfrage kann das für Nutzer sichtbare Ergebnis und konsistent zu haltende Schnittstellen nennen.
Das agentische Training des Herstellers verwendet Problembeschreibungen, Branch-Code, ausführbare Umgebungen und überprüfbare Aufgabenbedingungen. Halten Sie diese Teile bei einer anwendungsgestützten Aufgabe aufeinander abgestimmt. Der Modellvorschlag sollte den tatsächlichen Checkout und die gelieferten Belege betreffen; die Anwendung führt Datei- oder Ausführungsoperationen durch und liefert Ergebnisse zurück. Bewahren Sie das Ergebnis jeder folgenreichen Operation bei der Fortsetzung.
Der Hersteller dokumentiert Anweisungsbefolgung, Werkzeugnutzung und längere Interaktion als zentrale Teile der Familienentwicklung. Die veröffentlichte Codeagenten-Konfiguration stellt Datei-Lese- und Bearbeitungsoperationen sowie eine Abschlussaktion bereit. Das Modell kann Informationen untersuchen, eine Änderung anfordern und von der zurückgegebenen Beobachtung aus fortfahren. Seine Rolle ist die Auswahl und Beschreibung des nächsten Schritts; die umgebende Umgebung stellt fest, was tatsächlich geschehen ist.
Die ursprüngliche Veröffentlichung beschreibt außerdem parallele Werkzeuganfragen als nach agentischem Training beobachtete Fähigkeit. Verwenden Sie unabhängige Operationen nur, wenn ihre Ergebnisse der richtigen Anfrage zugeordnet bleiben können. Eine Repository-Erklärung kann Informationen mehrerer Dateien verbinden; ein Patch benötigt dagegen aktuelle Inhalte und Verhalten des betroffenen Codes. Ersetzen Sie eine fehlende Beobachtung nicht durch ein plausibles Umgebungsergebnis.
Die veröffentlichte Agentenkonfiguration des Herstellers trennt Patch-Erzeugung, Filterung, Auswahl und Reflexion. Die Filterung kombiniert semantische Deduplizierung mit ausführungsbasierten Prüfungen; die Auswahl bewertet verbleibende Kandidaten; die Reflexion nutzt frühere Ergebnisse zur Steuerung einer späteren Runde. Diese Stufen gehören zum dokumentierten Programmierablauf und sind keine automatische Garantie jeder gewöhnlichen Textantwort.
Halten Sie bei einer praktischen Programmieraufgabe vorgeschlagenen Patch, tatsächlich ausgeführte Prüfungen und deren Ergebnisse zusammen. Ein Vergleich von Korrekturkandidaten sollte die unterscheidende Bedingung erklären, insbesondere wenn jeder allein anhand des Diffs plausibel erscheint. Eine fehlgeschlagene Prüfung kann dem nächsten Schritt ein konkretes Problem geben, statt eine unbeteiligte Neufassung auszulösen.
Die ursprüngliche Herstellerveröffentlichung unterscheidet KAT-Coder vom gesonderten offenen Modell KAT-Dev-32B. Trainingsdiskussionen und Ablaufvorführungen machen nicht jedes benannte Familienprofil zu einem identischen Checkpoint. Bewahren Sie ausgewähltes Profil und gelieferte Projektanweisungen beim Ergebnis und verwenden Sie für Operationen die konkrete Herstellerschnittstelle oder Umgebungskonfiguration.
Eine brauchbare Übergabe kann eine gezielte Implementierung, eine Fehlererklärung oder ein Refactoring mit Belegen für sein Verhalten enthalten. Prüfen Sie geänderte Logik und tatsächliche Umgebungsausgaben, bevor Sie eine Aufgabe als abgeschlossen behandeln. Der Softwareentwicklungszweck von KAT-Coder ist besonders nützlich, wenn er mit einer konkreten Entwicklungsanfrage, relevantem Code und einem prüfbaren Endergebnis verbunden bleibt.
", "aboutText": "KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für Softwareentwicklungsaufgaben in einer Umgebung mit Werkzeugen. Die ursprüngliche Herstellerveröffentlichung konzentriert sich darauf, eine Entwicklungsanfrage durch Repository-Untersuchung, Patch-Erstellung und Prüfung zu verfolgen. Das Training umfasst Funktionsimplementierung und -erweiterung, Fehlerbehebung, Refactoring, Leistungsarbeit, Testerstellung, Codeverständnis und Konfigurationsaufgaben. Die brauchbaren Ergebnisse sind Code und Text mit Bezug zum tatsächlichen Projektverhalten.\n\n### Problem und relevanten Projektkontext liefern\n\nBenennen Sie das zu erreichende Verhalten, die aktuelle Implementierung und die Abschlussbedingungen. Fügen Sie die zum Problemverständnis nötigen Quelldateien oder Passagen sowie bereits verfügbare Umgebungsbefehle oder Beobachtungen bei. Ein ursprüngliches Fehlerbehebungsbriefing kann fehlschlagende Eingabe, erwartetes Ergebnis und die Funktion mit abweichendem Verhalten benennen. Eine Funktionsanfrage kann das für Nutzer sichtbare Ergebnis und konsistent zu haltende Schnittstellen nennen.\n\nDas agentische Training des Herstellers verwendet Problembeschreibungen, Branch-Code, ausführbare Umgebungen und überprüfbare Aufgabenbedingungen. Halten Sie diese Teile bei einer anwendungsgestützten Aufgabe aufeinander abgestimmt. Der Modellvorschlag sollte den tatsächlichen Checkout und die gelieferten Belege betreffen; die Anwendung führt Datei- oder Ausführungsoperationen durch und liefert Ergebnisse zurück. Bewahren Sie das Ergebnis jeder folgenreichen Operation bei der Fortsetzung.\n\n### Werkzeuge und mehrteilige Entwicklung\n\nDer Hersteller dokumentiert Anweisungsbefolgung, Werkzeugnutzung und längere Interaktion als zentrale Teile der Familienentwicklung. Die veröffentlichte Codeagenten-Konfiguration stellt Datei-Lese- und Bearbeitungsoperationen sowie eine Abschlussaktion bereit. Das Modell kann Informationen untersuchen, eine Änderung anfordern und von der zurückgegebenen Beobachtung aus fortfahren. Seine Rolle ist die Auswahl und Beschreibung des nächsten Schritts; die umgebende Umgebung stellt fest, was tatsächlich geschehen ist.\n\nDie ursprüngliche Veröffentlichung beschreibt außerdem parallele Werkzeuganfragen als nach agentischem Training beobachtete Fähigkeit. Verwenden Sie unabhängige Operationen nur, wenn ihre Ergebnisse der richtigen Anfrage zugeordnet bleiben können. Eine Repository-Erklärung kann Informationen mehrerer Dateien verbinden; ein Patch benötigt dagegen aktuelle Inhalte und Verhalten des betroffenen Codes. Ersetzen Sie eine fehlende Beobachtung nicht durch ein plausibles Umgebungsergebnis.\n\n### Änderungskandidaten bewusst prüfen\n\nDie veröffentlichte Agentenkonfiguration des Herstellers trennt Patch-Erzeugung, Filterung, Auswahl und Reflexion. Die Filterung kombiniert semantische Deduplizierung mit ausführungsbasierten Prüfungen; die Auswahl bewertet verbleibende Kandidaten; die Reflexion nutzt frühere Ergebnisse zur Steuerung einer späteren Runde. Diese Stufen gehören zum dokumentierten Programmierablauf und sind keine automatische Garantie jeder gewöhnlichen Textantwort.\n\nHalten Sie bei einer praktischen Programmieraufgabe vorgeschlagenen Patch, tatsächlich ausgeführte Prüfungen und deren Ergebnisse zusammen. Ein Vergleich von Korrekturkandidaten sollte die unterscheidende Bedingung erklären, insbesondere wenn jeder allein anhand des Diffs plausibel erscheint. Eine fehlgeschlagene Prüfung kann dem nächsten Schritt ein konkretes Problem geben, statt eine unbeteiligte Neufassung auszulösen.\n\n### Familien- und Editionsunterschiede\n\nDie ursprüngliche Herstellerveröffentlichung unterscheidet KAT-Coder vom gesonderten offenen Modell KAT-Dev-32B. Trainingsdiskussionen und Ablaufvorführungen machen nicht jedes benannte Familienprofil zu einem identischen Checkpoint. Bewahren Sie ausgewähltes Profil und gelieferte Projektanweisungen beim Ergebnis und verwenden Sie für Operationen die konkrete Herstellerschnittstelle oder Umgebungskonfiguration.\n\nEine brauchbare Übergabe kann eine gezielte Implementierung, eine Fehlererklärung oder ein Refactoring mit Belegen für sein Verhalten enthalten. Prüfen Sie geänderte Logik und tatsächliche Umgebungsausgaben, bevor Sie eine Aufgabe als abgeschlossen behandeln. Der Softwareentwicklungszweck von KAT-Coder ist besonders nützlich, wenn er mit einer konkreten Entwicklungsanfrage, relevantem Code und einem prüfbaren Endergebnis verbunden bleibt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "4f185654fb422cc2a9aadd6d55c88973f83083da8eeb908dac0347a81b75eb51", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "de", "methods": [ { "html": "KAT-Coder-Pro-V1KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für Entwicklungsaufgaben mit Repository-Bezug. Der Herstellerablauf verbindet werkzeuggestützte Untersuchung, Patch-Erzeugung, ausführungsbasierte Prüfung und Reflexion und liefert Code oder Erklärungen mit Bezug zum tatsächlichen Projektverhalten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für Softwareentwicklungsaufgaben in einer Umgebung mit Werkzeugen. Die ursprüngliche Herstellerveröffentlichung konzentriert sich darauf, eine Entwicklungsanfrage durch Repository-Untersuchung, Patch-Erstellung und Prüfung zu verfolgen. Das Training umfasst Funktionsimplementierung und -erweiterung, Fehlerbehebung, Refactoring, Leistungsarbeit, Testerstellung, Codeverständnis und Konfigurationsaufgaben. Die brauchbaren Ergebnisse sind Code und Text mit Bezug zum tatsächlichen Projektverhalten.
Benennen Sie das zu erreichende Verhalten, die aktuelle Implementierung und die Abschlussbedingungen. Fügen Sie die zum Problemverständnis nötigen Quelldateien oder Passagen sowie bereits verfügbare Umgebungsbefehle oder Beobachtungen bei. Ein ursprüngliches Fehlerbehebungsbriefing kann fehlschlagende Eingabe, erwartetes Ergebnis und die Funktion mit abweichendem Verhalten benennen. Eine Funktionsanfrage kann das für Nutzer sichtbare Ergebnis und konsistent zu haltende Schnittstellen nennen.
Das agentische Training des Herstellers verwendet Problembeschreibungen, Branch-Code, ausführbare Umgebungen und überprüfbare Aufgabenbedingungen. Halten Sie diese Teile bei einer anwendungsgestützten Aufgabe aufeinander abgestimmt. Der Modellvorschlag sollte den tatsächlichen Checkout und die gelieferten Belege betreffen; die Anwendung führt Datei- oder Ausführungsoperationen durch und liefert Ergebnisse zurück. Bewahren Sie das Ergebnis jeder folgenreichen Operation bei der Fortsetzung.
Der Hersteller dokumentiert Anweisungsbefolgung, Werkzeugnutzung und längere Interaktion als zentrale Teile der Familienentwicklung. Die veröffentlichte Codeagenten-Konfiguration stellt Datei-Lese- und Bearbeitungsoperationen sowie eine Abschlussaktion bereit. Das Modell kann Informationen untersuchen, eine Änderung anfordern und von der zurückgegebenen Beobachtung aus fortfahren. Seine Rolle ist die Auswahl und Beschreibung des nächsten Schritts; die umgebende Umgebung stellt fest, was tatsächlich geschehen ist.
Die ursprüngliche Veröffentlichung beschreibt außerdem parallele Werkzeuganfragen als nach agentischem Training beobachtete Fähigkeit. Verwenden Sie unabhängige Operationen nur, wenn ihre Ergebnisse der richtigen Anfrage zugeordnet bleiben können. Eine Repository-Erklärung kann Informationen mehrerer Dateien verbinden; ein Patch benötigt dagegen aktuelle Inhalte und Verhalten des betroffenen Codes. Ersetzen Sie eine fehlende Beobachtung nicht durch ein plausibles Umgebungsergebnis.
Die veröffentlichte Agentenkonfiguration des Herstellers trennt Patch-Erzeugung, Filterung, Auswahl und Reflexion. Die Filterung kombiniert semantische Deduplizierung mit ausführungsbasierten Prüfungen; die Auswahl bewertet verbleibende Kandidaten; die Reflexion nutzt frühere Ergebnisse zur Steuerung einer späteren Runde. Diese Stufen gehören zum dokumentierten Programmierablauf und sind keine automatische Garantie jeder gewöhnlichen Textantwort.
Halten Sie bei einer praktischen Programmieraufgabe vorgeschlagenen Patch, tatsächlich ausgeführte Prüfungen und deren Ergebnisse zusammen. Ein Vergleich von Korrekturkandidaten sollte die unterscheidende Bedingung erklären, insbesondere wenn jeder allein anhand des Diffs plausibel erscheint. Eine fehlgeschlagene Prüfung kann dem nächsten Schritt ein konkretes Problem geben, statt eine unbeteiligte Neufassung auszulösen.
Die ursprüngliche Herstellerveröffentlichung unterscheidet KAT-Coder vom gesonderten offenen Modell KAT-Dev-32B. Trainingsdiskussionen und Ablaufvorführungen machen nicht jedes benannte Familienprofil zu einem identischen Checkpoint. Bewahren Sie ausgewähltes Profil und gelieferte Projektanweisungen beim Ergebnis und verwenden Sie für Operationen die konkrete Herstellerschnittstelle oder Umgebungskonfiguration.
Eine brauchbare Übergabe kann eine gezielte Implementierung, eine Fehlererklärung oder ein Refactoring mit Belegen für sein Verhalten enthalten. Prüfen Sie geänderte Logik und tatsächliche Umgebungsausgaben, bevor Sie eine Aufgabe als abgeschlossen behandeln. Der Softwareentwicklungszweck von KAT-Coder ist besonders nützlich, wenn er mit einer konkreten Entwicklungsanfrage, relevantem Code und einem prüfbaren Endergebnis verbunden bleibt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits KAT-Coder-Pro-V1 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametercontrol_scope | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false. |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Methodenaliasnamen: /chat/completions
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00114 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.00456 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"KAT-Coder-Pro-V1","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="KAT-Coder-Pro-V1", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra KAT-Coder-Pro-V1
/chat/completions
KAT-Coder-Pro-V1KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für Entwicklungsaufgaben mit Repository-Bezug. Der Herstellerablauf verbindet werkzeuggestützte Untersuchung, Patch-Erzeugung, ausführungsbasierte Prüfung und Reflexion und liefert Code oder Erklärungen mit Bezug zum tatsächlichen Projektverhalten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
KAT-Coder ist Kuaishous Programmiermodellfamilie für Softwareentwicklungsaufgaben in einer Umgebung mit Werkzeugen. Die ursprüngliche Herstellerveröffentlichung konzentriert sich darauf, eine Entwicklungsanfrage durch Repository-Untersuchung, Patch-Erstellung und Prüfung zu verfolgen. Das Training umfasst Funktionsimplementierung und -erweiterung, Fehlerbehebung, Refactoring, Leistungsarbeit, Testerstellung, Codeverständnis und Konfigurationsaufgaben. Die brauchbaren Ergebnisse sind Code und Text mit Bezug zum tatsächlichen Projektverhalten.
Benennen Sie das zu erreichende Verhalten, die aktuelle Implementierung und die Abschlussbedingungen. Fügen Sie die zum Problemverständnis nötigen Quelldateien oder Passagen sowie bereits verfügbare Umgebungsbefehle oder Beobachtungen bei. Ein ursprüngliches Fehlerbehebungsbriefing kann fehlschlagende Eingabe, erwartetes Ergebnis und die Funktion mit abweichendem Verhalten benennen. Eine Funktionsanfrage kann das für Nutzer sichtbare Ergebnis und konsistent zu haltende Schnittstellen nennen.
Das agentische Training des Herstellers verwendet Problembeschreibungen, Branch-Code, ausführbare Umgebungen und überprüfbare Aufgabenbedingungen. Halten Sie diese Teile bei einer anwendungsgestützten Aufgabe aufeinander abgestimmt. Der Modellvorschlag sollte den tatsächlichen Checkout und die gelieferten Belege betreffen; die Anwendung führt Datei- oder Ausführungsoperationen durch und liefert Ergebnisse zurück. Bewahren Sie das Ergebnis jeder folgenreichen Operation bei der Fortsetzung.
Der Hersteller dokumentiert Anweisungsbefolgung, Werkzeugnutzung und längere Interaktion als zentrale Teile der Familienentwicklung. Die veröffentlichte Codeagenten-Konfiguration stellt Datei-Lese- und Bearbeitungsoperationen sowie eine Abschlussaktion bereit. Das Modell kann Informationen untersuchen, eine Änderung anfordern und von der zurückgegebenen Beobachtung aus fortfahren. Seine Rolle ist die Auswahl und Beschreibung des nächsten Schritts; die umgebende Umgebung stellt fest, was tatsächlich geschehen ist.
Die ursprüngliche Veröffentlichung beschreibt außerdem parallele Werkzeuganfragen als nach agentischem Training beobachtete Fähigkeit. Verwenden Sie unabhängige Operationen nur, wenn ihre Ergebnisse der richtigen Anfrage zugeordnet bleiben können. Eine Repository-Erklärung kann Informationen mehrerer Dateien verbinden; ein Patch benötigt dagegen aktuelle Inhalte und Verhalten des betroffenen Codes. Ersetzen Sie eine fehlende Beobachtung nicht durch ein plausibles Umgebungsergebnis.
Die veröffentlichte Agentenkonfiguration des Herstellers trennt Patch-Erzeugung, Filterung, Auswahl und Reflexion. Die Filterung kombiniert semantische Deduplizierung mit ausführungsbasierten Prüfungen; die Auswahl bewertet verbleibende Kandidaten; die Reflexion nutzt frühere Ergebnisse zur Steuerung einer späteren Runde. Diese Stufen gehören zum dokumentierten Programmierablauf und sind keine automatische Garantie jeder gewöhnlichen Textantwort.
Halten Sie bei einer praktischen Programmieraufgabe vorgeschlagenen Patch, tatsächlich ausgeführte Prüfungen und deren Ergebnisse zusammen. Ein Vergleich von Korrekturkandidaten sollte die unterscheidende Bedingung erklären, insbesondere wenn jeder allein anhand des Diffs plausibel erscheint. Eine fehlgeschlagene Prüfung kann dem nächsten Schritt ein konkretes Problem geben, statt eine unbeteiligte Neufassung auszulösen.
Die ursprüngliche Herstellerveröffentlichung unterscheidet KAT-Coder vom gesonderten offenen Modell KAT-Dev-32B. Trainingsdiskussionen und Ablaufvorführungen machen nicht jedes benannte Familienprofil zu einem identischen Checkpoint. Bewahren Sie ausgewähltes Profil und gelieferte Projektanweisungen beim Ergebnis und verwenden Sie für Operationen die konkrete Herstellerschnittstelle oder Umgebungskonfiguration.
Eine brauchbare Übergabe kann eine gezielte Implementierung, eine Fehlererklärung oder ein Refactoring mit Belegen für sein Verhalten enthalten. Prüfen Sie geänderte Logik und tatsächliche Umgebungsausgaben, bevor Sie eine Aufgabe als abgeschlossen behandeln. Der Softwareentwicklungszweck von KAT-Coder ist besonders nützlich, wenn er mit einer konkreten Entwicklungsanfrage, relevantem Code und einem prüfbaren Endergebnis verbunden bleibt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits KAT-Coder-Pro-V1 | 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.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00114 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.00456 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "KAT-Coder-Pro-V1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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 KAT-Coder-Pro-V1
/chat/completions