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ernie-5.0-thinking-preview

Markdown · JSON

ernie-5.0-thinking-preview

ERNIE 5.0 Thinking combina razonamiento profundo, escritura, comprensión visual y tareas conectadas con herramientas. El perfil Preview documentado tiene un contexto de 128K, una entrada máxima de 119K y ajustes de salida final de hasta 65.536 tokens, con un presupuesto de razonamiento independiente.

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.

ERNIE 5.0 Thinking es la familia de modelos de Baidu orientada al razonamiento para preguntas complejas, escritura, seguimiento de instrucciones y tareas conectadas a aplicaciones. El perfil Thinking Preview con nombre propio del fabricante combina razonamiento profundo con comprensión visual y compatibilidad con planificación y uso de herramientas. Su flujo de respuesta de texto del productor es distinto de tratar las capacidades de generación multimodal de toda la familia de investigación ERNIE 5.0 como un único contrato de solicitud intercambiable.

Prepara pruebas para el resultado previsto

Indica la pregunta, el material que puede utilizarse y las condiciones que debe satisfacer la respuesta. Una comparación de investigación puede definir los criterios y solicitar las pruebas que respaldan cada conclusión. Una tarea de escritura puede aportar el público, el contexto factual y la estructura deseada. Una pregunta de programación puede identificar el comportamiento que se debe cambiar y el fragmento de código fuente pertinente. Define el resultado final con suficiente precisión para poder inspeccionarlo.

Para la comprensión visual, proporciona material que muestre con claridad la característica pertinente e indica la pregunta sobre ella. Un gráfico o una imagen de un documento necesita etiquetas legibles y el contexto que establece qué significan sus valores. Comprueba el texto importante y los detalles numéricos frente al material original. La finalidad de comprensión visual del modelo no elimina la necesidad de conservar la fuente junto a la interpretación devuelta.

Los presupuestos documentados de Preview

La tabla de AI Studio de Baidu indica para el perfil Thinking Preview un contexto de 128K y una entrada máxima de 119K. La tabla en chino ofrece ajustes de salida final de hasta 65 536 tokens y un valor predeterminado de 2K, y enumera por separado una longitud de pensamiento de 60K. Mantén cada límite en su función: el contexto de la tarea, el razonamiento generado y la respuesta final solicitada son partes distintas de un resultado útil.

Un límite de entrada amplio puede contener documentos relacionados, mientras que la respuesta solicitada debe seguir ajustándose a la decisión o al entregable necesarios. Para una comparación, pide una tabla compacta de pruebas y la conclusión determinante, en lugar de repetir cada pasaje proporcionado. Para una respuesta técnica, conserva el caso de entrada y el comportamiento esperado que permiten comprobar el resultado. La especificación de Preview con nombre propio no debe convertirse en una garantía sobre la revisión subyacente de un selector posterior que se vaya actualizando.

Herramientas, búsqueda y texto estructurado

El índice de funciones del fabricante incluye el perfil Thinking Preview para invocación de funciones, mejora mediante búsqueda y salida estructurada. Define una función de la aplicación y los argumentos que necesita, ejecuta en la aplicación la solicitud devuelta y proporciona el resultado real para continuar. Un plan de agente no constituye por sí mismo prueba de que las operaciones previstas hayan terminado.

Una respuesta basada en fuentes debe conservar las pruebas recuperadas y distinguirlas del contexto proporcionado o de una inferencia. Un registro estructurado debe definir los campos obligatorios y cómo se representa la información ausente, y los valores devueltos deben comprobarse frente a la fuente. Los detalles del formato de respuesta nativo y de las herramientas pertenecen a la interfaz del productor seleccionada; el requisito práctico básico es un resultado de texto trazable, en lugar de un campo completado de forma verosímil pero sin respaldo.

Inspecciona la tarea y continúala

El resultado útil puede ser una comparación razonada, un borrador, una explicación relacionada con código o una respuesta informada por herramientas. Revisa los identificadores, cálculos e interpretaciones importantes frente al material que los fundamenta. Mantén visible en la conclusión cualquier consulta incompleta o fuente contradictoria, en lugar de usar una redacción fluida para ocultar una carencia.

La familia Thinking, el perfil Preview con nombre propio y las generaciones posteriores de ERNIE tienen selectores y condiciones documentadas distintos. Conserva juntos la tarea, el material de referencia, las pruebas obtenidas de las operaciones completadas con herramientas y la respuesta final. Esto convierte el siguiente turno en una corrección o ampliación concreta de la misma investigación, en lugar de una reconstrucción sin fundamento del trabajo anterior.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ernie-5.0-thinking-preview

ernie-5.0-thinking-preview

Baidu /ernie-5.0-thinking-preview

Primeros pasos

ERNIE 5.0 Thinking combina razonamiento profundo, escritura, comprensión visual y tareas conectadas con herramientas. El perfil Preview documentado tiene un contexto de 128K, una entrada máxima de 119K y ajustes de salida final de hasta 65.536 tokens, con un presupuesto de razonamiento independiente.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
ernie-5.0-thinking-preview
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Conversación textual
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
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
Parámetrocontrol_scopeContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false.
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Alias de método: /chat/completions

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.

Planes

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

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.001892 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.003146 / 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 importe 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 SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"ernie-5.0-thinking-preview","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="ernie-5.0-thinking-preview", 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"))

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 las cabeceras. 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 ernie-5.0-thinking-preview

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

ernie-5.0-thinking-preview

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ernie-5.0-thinking-preview

ernie-5.0-thinking-preview

Baidu /ernie-5.0-thinking-preview

Primeros pasos

ERNIE 5.0 Thinking combina razonamiento profundo, escritura, comprensión visual y tareas conectadas con herramientas. El perfil Preview documentado tiene un contexto de 128K, una entrada máxima de 119K y ajustes de salida final de hasta 65.536 tokens, con un presupuesto de razonamiento independiente.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
ernie-5.0-thinking-preview
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

Planes

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

Modo rápido
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.001892 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.003146 / 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 importe 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": "ernie-5.0-thinking-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'ernie-5.0-thinking-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'ernie-5.0-thinking-preview', '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 las cabeceras. 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 ernie-5.0-thinking-preview

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

ernie-5.0-thinking-preview

FAQ · ernie-5.0-thinking-preview
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · ernie-5.0-thinking-preview: text → text

POST /v1/messages · ernie-5.0-thinking-preview: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · ernie-5.0-thinking-preview: model, messages, stream

POST /v1/messages · ernie-5.0-thinking-preview: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · ernie-5.0-thinking-preview: messages.min_items: 1

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