Source: https://ailoot.ai/models/de/sensenova-6-7-flash-lite/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de/sensenova-6-7-flash-lite/ Language: de # sensenova-6.7-flash-lite [Markdown](https://ailoot.ai/models/de/sensenova-6-7-flash-lite/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/sensenova-6-7-flash-lite/facts.json) ## [sensenova-6.7-flash-lite](https://ailoot.ai/models/de/sensenova-6-7-flash-lite/) SenseNova 6.7 Flash-Lite ist SenseTimes multimodales Modell für länger andauernde Büro- und Analyseaufgaben. Es interpretiert Text und Bilder, hilft bei der Organisation von Recherche- und Berichtsinhalten und wirkt an werkzeuggestützten Abläufen mit, die Analysen in ein Arbeitsergebnis überführen. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/de/sensenova-6-7-flash-lite/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/de/sensenova-6-7-flash-lite/#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. SenseNova 6.7 Flash-Lite ist SenseTimes kompaktes multimodales Agentenmodell für Büroarbeit. Der Anbieter betont länger andauernde Aufgaben mit Planung, Datenanalyse, Recherche und Inhaltslieferung. Es akzeptiert Text und Bilder und liefert schriftliche Inhalte; dadurch eignet es sich zum Verstehen von Büromaterial und zur Entscheidung, wie daraus eine Analyse, ein Bericht oder eine Präsentation werden soll. Seine Rolle besteht darin, Aufgabe, Belege und den nächsten nützlichen Schritt in einem längeren Ablauf zu verbinden. Ein praktischer Büroablauf kann von Datenerkenntnissen über Recherche bis zur Inhaltslieferung führen. Analysieren Sie zuerst einen bereitgestellten Datensatz, untersuchen Sie dann die Gründe hinter den Mustern und entwickeln Sie eine Präsentation anhand der Befunde. Bereiten Sie eine ähnliche Aufgabe vor, indem Sie die Fragen trennen: Was zeigen die bereitgestellten Daten, was benötigt noch eine Erklärung und was soll die Zielgruppe mitnehmen? Nennen Sie das endgültige Arbeitsergebnis und seine Qualitätskriterien zu Beginn, damit Zwischenanalysen zu demselben Ergebnis beitragen können. Stellen Sie für Datenanalyse eine lesbare Tabelle oder Textdarstellung bereit und erklären Sie Spalten, Einheiten, Kategorien und Zeitraum. Benennen Sie fehlende Werte oder widersprüchliche Datensätze und legen Sie ihren Umgang fest. Ein beispielhaftes Briefing ist, einen Datensatz auf Unstimmigkeiten zu prüfen, seine wichtigsten Änderungen zu beschreiben und eine Schlussfolgerung mit Bezug zu den relevanten Zeilen oder Kategorien vorzubereiten. Falls Berechnungen oder Dateiverarbeitung durch verbundene Werkzeuge erfolgen, geben Sie deren tatsächliche Ergebnisse an das Modell zurück. Halten Sie numerische Belege von einer erzählenden Erklärung getrennt und bitten Sie darum, eine vorgeschlagene Ursache zu kennzeichnen, die nicht durch die Daten allein belegt wird. Stellen Sie für Recherche und Berichterstellung die bereits gesammelten Materialien, die verbleibenden Fragen und die vorgesehene Zielgruppe bereit. Fordern Sie eine Struktur an, die jede Aussage mit Belegen verbindet, Beobachtungen von Annahmen unterscheidet und offene Punkte sichtbar hält. Definieren Sie für eine Präsentation den Erzählverlauf, die gewünschte Länge und den Zweck jedes Abschnitts. Eine nützliche schriftliche Ausgabe kann Folientitel, Kernargumente, stützende Fakten und Hinweise enthalten, welche Visualisierung einen Punkt erklären würde. Das Modell kann diese Inhalte organisieren, während die umgebenden Werkzeuge Dateierstellung, Layout und Export übernehmen. Der Hersteller trennt eine direkte Modellantwort ausdrücklich vom vollständigen Büroablauf. Sein vollständiger Büroablauf verwendet eine Agentenlaufzeit und die offizielle Skill-Bibliothek gemeinsam mit dem Modell. Diese Komponenten lesen und bearbeiten Dateien, führen Vorgänge aus und erstellen die tatsächliche Präsentation oder den Bericht. Geben Sie dem Modell ein klares Ziel und liefern Sie die Ergebnisse dieser Vorgänge zurück, damit es vom aktuellen Stand aus fortfahren kann. Eine erzeugte Gliederung oder Anweisung ist ein Beitrag zum Arbeitsergebnis und kein Beleg dafür, dass die fertige Datei bereits existiert. Der dokumentierte Bildablauf kombiniert eine Textfrage mit einem oder mehreren Bildern, darunter ein Beispiel zum Vergleich zweier Bilder. Verwenden Sie ein klares Diagramm, Dokumentbild oder einen Screenshot und sagen Sie, worauf es ankommt: die zu erklärende Änderung, die zu vergleichenden sichtbaren Werte oder den zu interpretierenden Seitenteil. SenseTime empfiehlt, Bilder mit einer langen Kante von höchstens 2.048 Pixeln vorzubereiten; dies ist eine Empfehlung zur Eingabevorbereitung und keine Aussage, dass größere Abmessungen die theoretische visuelle Grenze des Modells definieren. Halten Sie Beschriftungen lesbar und geben Sie Einheiten oder kontextuelle Regeln als Text an, wenn sie nicht zuverlässig aus dem Bild gelesen werden können. SenseTimes Referenz unterscheidet Reasoning-Inhalt von der endgültigen schriftlichen Antwort und dokumentiert ein Ausgabebudget, das beides umfasst. Machen Sie bei einer umfangreichen Büroaufgabe das gewünschte Ergebnis konkret und planen Sie sowohl das Schlussfolgern als auch den endgültigen Inhalt ein. Bewahren Sie in einem fortlaufenden Gespräch die relevanten Nutzernachrichten und endgültigen Assistenteninhalte in chronologischer Reihenfolge; der Anbieter weist Anwendungen an, das frühere Reasoning-Feld nicht erneut als Gesprächsverlauf zu senden. Bewahren Sie bei langen Verläufen die Fakten und Entscheidungen, die der nächste Schritt tatsächlich benötigt. Flash-Lite ist das benannte Modell für diesen Ablauf, während die Erzeugung fertiger Dateien und spezialisierter visueller Ausgaben von der verbundenen Umgebung und den relevanten Werkzeugen abhängt. Prüfen Sie Berechnungen, extrahierte Bilddetails und Berichtsaussagen anhand der Originalmaterialien. Definieren Sie den Abschluss anhand der gewünschten Inhalte und des tatsächlichen Arbeitsergebnisses, damit eine flüssige Erklärung mit Belegen und einem nutzbaren Ergebnis verbunden bleibt. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Turn a checked dataset into slide arguments Prepare a three-slide outline for operations using this dataset: May, 500 orders and 20 returns; June, 600 orders and 36 returns. Calculate return rates, describe the change and identify a research question before suggesting a cause. Give each slide a title, supporting figures and a note about a useful chart. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` A three-slide written outline with rate calculations, a change statement and a clearly unresolved research question. ``` #### Ergebnis prüfen ``` Check that rates use each month’s own order count and that a proposed cause remains a question rather than a data-backed finding. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `sensenova-6.7-flash-lite` [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/de/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=chat) Sonstiges /`sensenova-6.7-flash-lite` ### Start SenseNova 6.7 Flash-Lite ist SenseTimes multimodales Modell für länger andauernde Büro- und Analyseaufgaben. Es interpretiert Text und Bilder, hilft bei der Organisation von Recherche- und Berichtsinhalten und wirkt an werkzeuggestützten Abläufen mit, die Analysen in ein Arbeitsergebnis überführen. 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 sensenova-6.7-flash-lite | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— | | Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | | Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— | | Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— | | Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— | | Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— | 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, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | 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 **$0.005676** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "sensenova-6.7-flash-lite", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') 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='sensenova-6.7-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) 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")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path 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) 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)) with client.chat.completions.stream(model='sensenova-6.7-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 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** [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/de/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/de/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `sensenova-6.7-flash-lite` [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/de/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=messages) Sonstiges /`sensenova-6.7-flash-lite` ### Start SenseNova 6.7 Flash-Lite ist SenseTimes multimodales Modell für länger andauernde Büro- und Analyseaufgaben. Es interpretiert Text und Bilder, hilft bei der Organisation von Recherche- und Berichtsinhalten und wirkt an werkzeuggestützten Abläufen mit, die Analysen in ein Arbeitsergebnis überführen. 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 sensenova-6.7-flash-lite | 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 **$0.001892** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.005676** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "sensenova-6.7-flash-lite", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'sensenova-6.7-flash-lite', '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': 'sensenova-6.7-flash-lite', '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** [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/de/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/de/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=messages) FAQ · sensenova-6.7-flash-lite Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `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.