models

Baichuan4

Markdown · JSON

Baichuan4

Baichuan4 es el modelo de conversación de texto de cuarta generación con nombre propio y un contexto documentado de 32K. El flujo de su desarrollador admite respuestas como objetos JSON, texto completo o en streaming, funciones personalizadas y evidencia de recuperación de bases de conocimiento o búsquedas web.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Baichuan4 como edición de conversación independiente

Baichuan4 es el modelo de conversación general de cuarta generación con nombre propio dentro de la línea de Baichuan. El fabricante documenta un contexto de 32K para esta edición exacta. Baichuan4-Turbo y Baichuan4-Air son ediciones independientes con sus propios perfiles de modelo.

El modelo trabaja con una conversación de texto y produce una respuesta de asistente o una solicitud de llamada a función en el flujo documentado del creador. Las tareas útiles incluyen responder a partir de información proporcionada, organizar el contenido de un documento, revisar texto y producir un registro estructurado para una aplicación.

Proporciona una solicitud de diálogo completa

Prepara los mensajes en orden cronológico, con una instrucción de sistema al principio cuando se necesite. Mantén la tarea del usuario diferenciada de las respuestas anteriores del asistente y de los resultados de herramientas externas. La referencia del desarrollador acepta cadenas de texto ordinarias o estructuras de contenido de texto tipadas y usa un rol separado de mensaje de herramienta para los resultados de llamadas a funciones.

Para una comparación, proporciona ambos pasajes, etiquétalos claramente y pide coincidencias, conflictos y la redacción que los respalda. Para revisar una explicación, especifica el público y los detalles que deben conservarse al reescribir. Una instrucción útil es: “Compara estas dos descripciones de proyecto, enumera los requisitos que cambiaron e identifica el pasaje que establece cada cambio”.

Elige la forma de salida y la límite de respuesta

Baichuan4 está incluido explícitamente en el modo de objetos JSON del desarrollador. Activar ese modo también requiere una instrucción de sistema o usuario para producir JSON. Define los campos requeridos y cómo debe aparecer la información faltante. Analiza sintácticamente e inspecciona el resultado antes de usarlo como registro de aplicación.

La operación de conversación del desarrollador acepta max_tokens de 1 a 2,048, con un valor predeterminado de 2,048. Sus ajustes de muestreo son temperature de 0 a 1, predeterminado 0.3; top_p de 0 hasta menos de 1, predeterminado 0.85; y top_k de 0 a 20, predeterminado 5. Configurar top_k en 0 desactiva esa estrategia. La límite de respuesta es distinta del contexto de 32K: prepara juntos el material de origen y el espacio para la respuesta.

Si el motivo de finalización es length, una respuesta escrita o un objeto JSON pueden estar incompletos. Conserva el resultado parcial y el motivo por el que se detuvo, y después decide si acortar el recurso solicitado, reducir la entrada o revisar la límite de respuesta aplicable.

Fundamenta una respuesta en información recuperada

Las herramientas del creador distinguen la recuperación de bases de conocimiento de la búsqueda web. Una solicitud de base de conocimiento indica las colecciones pertinentes. Su modo de respuesta exclusivo de base de conocimiento impide responder cuando la recuperación no encuentra resultados. Si se configuran tanto la búsqueda web como la recuperación de conocimiento, la referencia especifica que la recuperación tiene prioridad.

Para un hecho cambiante, conserva la información realmente recuperada o encontrada para comprobar la respuesta final frente a ella. Mantén la fuente, la fecha y la precisión pertinente junto con la observación. Cuando la tarea se refiera a una colección proporcionada, haz una pregunta enfocada en lugar de combinar la pregunta de recuperación con instrucciones creativas ajenas.

Continúa a partir de un resultado real de función

Los ejemplos documentados de Baichuan4 muestran selección entre funciones personalizadas y continuación después de que la aplicación devuelve el resultado de una función. Define cada función con un nombre, propósito y esquema de argumentos. Conserva la llamada del asistente y el resultado de herramienta correspondiente, y después pide que la siguiente respuesta explique o use esa observación.

Una comparación práctica puede pedir dos lecturas reales, como valores de dos fechas distintas, y solicitar la diferencia entre ellas. La aplicación proporciona esas lecturas; la función seleccionada y los argumentos generados por el modelo son una solicitud para realizar esa operación. El ajuste de selección automática o sin herramientas del desarrollador se aplica a funciones. La referencia recomienda mantener las llamadas a funciones separadas de las configuraciones de búsqueda web o recuperación.

Reúne e inspecciona el recurso final

El modo sin streaming es el predeterminado del desarrollador; el streaming devuelve fragmentos incrementales de respuesta que se deben ensamblar. El motivo de finalización distingue una detención normal, una solicitud de herramienta, un límite de salida o de longitud de contexto y el filtrado de contenido. Conserva el mensaje u objeto terminado junto con el material de origen y las observaciones de herramientas necesarios para interpretarlo.

Revisa que el resultado contenga los campos solicitados, comparaciones respaldadas y una redacción adecuada para su destino. Conserva la identidad exacta de Baichuan4 junto con la tarea cuando compares otra edición. El resultado útil es un recurso de texto terminado o una explicación de una observación real de herramienta, con cualquier parte no resuelta de la solicitud todavía identificable.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

A requirements change record

Compare these project notes. Version A: customers receive receipts by email; export contains all orders; support replies within two working days. Version B: receipts appear in the account; export includes paid orders only; support target remains two working days. List changes and unchanged requirements, quoting the wording that supports each finding.

Resultado esperado

A comparison table containing requirement, previous wording, revised wording and change status.

Comprobar el resultado

The support target is recorded as unchanged, and the export filter change is distinguished from receipt delivery.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Baichuan4

Baichuan4

Baichuan /Baichuan4

Inicio

Baichuan4 es el modelo de conversación de texto de cuarta generación con nombre propio y un contexto documentado de 32K. El flujo de su desarrollador admite respuestas como objetos JSON, texto completo o en streaming, funciones personalizadas y evidencia de recuperación de bases de conocimiento o búsquedas web.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Baichuan4
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Ejemplos: system, user, assistant, tool, function
Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo.
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.03146 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.03146 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Baichuan4", "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
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='Baichuan4',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"))
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='Baichuan4',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")

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra Baichuan4

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

Baichuan4

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Baichuan4

Baichuan4

Baichuan /Baichuan4

Inicio

Baichuan4 es el modelo de conversación de texto de cuarta generación con nombre propio y un contexto documentado de 32K. El flujo de su desarrollador admite respuestas como objetos JSON, texto completo o en streaming, funciones personalizadas y evidencia de recuperación de bases de conocimiento o búsquedas web.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Baichuan4
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.03146 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.03146 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "Baichuan4",
  "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': 'Baichuan4', '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': 'Baichuan4', '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))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra Baichuan4

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

Baichuan4

FAQ · Baichuan4
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · Baichuan4: text → text

POST /v1/messages · Baichuan4: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · Baichuan4: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · Baichuan4: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · Baichuan4: messages.min_items: 1

Más detalles

Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación.

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