Source: https://ailoot.ai/models/de/kat-coder-pro-v1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de/kat-coder-pro-v1/ Language: de # kat-coder-pro-v1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/de/kat-coder-pro-v1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/kat-coder-pro-v1/facts.json) ## [kat-coder-pro-v1](https://ailoot.ai/models/de/kat-coder-pro-v1/) KAT-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. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de/kat-coder-pro-v1/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de/kat-coder-pro-v1/#method-1) 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. 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. #### Problem und relevanten Projektkontext liefern 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. #### Werkzeuge und mehrteilige Entwicklung 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. #### Änderungskandidaten bewusst prüfen 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. #### Familien- und Editionsunterschiede 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. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `KAT-Coder-Pro-V1` [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat) Kuaishou /`KAT-Coder-Pro-V1` ### Start KAT-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. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits KAT-Coder-Pro-V1 | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`control_scope` | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false. | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_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 **$0.00114** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00456** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"KAT-Coder-Pro-V1","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 ``` ```python 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="KAT-Coder-Pro-V1", 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 | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | 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** [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `KAT-Coder-Pro-V1` [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages) Kuaishou /`KAT-Coder-Pro-V1` ### Start KAT-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. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits KAT-Coder-Pro-V1 | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF-8-Text `Zeichenfolge messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`text_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 **$0.00114** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00456** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "KAT-Coder-Pro-V1", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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 ``` ```python 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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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 | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Feld`stop_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | 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** [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/de/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages) FAQ · kat-coder-pro-v1 Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `messages.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.