Perceptron: Perceptron Mk1
Perceptron Mk1 es el modelo de imágenes y vídeo de Perceptron para comprensión temporal, localización espacial y razonamiento en entornos físicos. Produce texto y anotaciones estructuradas sobre escenas, documentos y acciones visibles, con un contexto multimodal de 32K y razonamiento opcional.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsperceptron/perceptron-mk1 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesperceptron/perceptron-mk1
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.
Perceptron Mk1 es el modelo de Perceptron para comprensión de imágenes y vídeo y razonamiento en entornos físicos. Analiza material visual de origen en relación con una pregunta escrita y devuelve texto y anotaciones espaciales o temporales estructuradas. Su variante del fabricante tiene un contexto multimodal de 32K y un modo de razonamiento híbrido que puede desactivarse para tareas que no necesitan una traza de razonamiento.
Razonamiento y localización temporal
El fabricante desarrolla Mk1 para explicar eventos a lo largo del tiempo, además de etiquetar un fotograma. Una secuencia deportiva, una demostración de cocina o una tarea de un operador pueden producir un relato estructurado de qué ocurrió y cuándo. El fabricante documenta el análisis dinámico de vídeo a una velocidad de hasta dos fotogramas por segundo. Este esquema de muestreo es distinto de la frecuencia de fotogramas original del vídeo fuente.
Para una tarea de localización de eventos, describe la acción y el intervalo que necesitas. Una instrucción ilustrativa es: «Identifica los momentos en que el elemento se coloca en la estantería, devuelve los intervalos de tiempo y explica las evidencias visibles de cada uno». Mantén juntos el vídeo original y las referencias temporales para poder comprobar una anotación de recorte o un intervalo de evento antes de que otra aplicación lo utilice.
Ejemplos de referencia y comparación
Mk1 admite aprendizaje visual en contexto a partir de una imagen o un vídeo de referencia, seguido de la localización de casos coincidentes en material nuevo. Define qué hace que un caso sea pertinente y conserva la etiqueta de referencia. Para una comparación, proporciona ambos contenidos multimedia e indica los criterios: el objeto, la acción, la condición o el detalle del documento que se debe comparar.
Esta es una forma de preparar la tarea mediante ejemplos proporcionados, sin suponer que se haya ejecutado un proceso independiente de ajuste fino. Si las escenas difieren, pide que la salida identifique qué entrada respalda cada hallazgo. Una similitud visible debe distinguirse de una conclusión inferida sobre un evento.
Tareas con imágenes y documentos
Las capacidades de imagen del fabricante incluyen señalar, contar, reconocer texto y leer instrumentos analógicos o digitales. Para un instrumento, conserva su escala, unidades y marcas legibles; para un recuento, define la región y la categoría. Mk1 también extrae documentos complejos a HTML, JSON o Markdown, conservando las relaciones de disposición, las tablas y la jerarquía.
Proporciona una imagen de página legible e indica los campos o la pregunta. Un resultado útil conserva la asociación con la fuente y distingue las palabras extraídas de la interpretación. El texto pequeño, las oclusiones y las evidencias ambiguas de la escena deben tenerse en cuenta al preparar la fuente y revisar la respuesta.
Primitivas espaciales y trabajo en entornos físicos
El fabricante entrena puntos, cajas, polígonos, trayectorias y clips como salidas estructuradas de primer nivel junto con el texto. Estas anotaciones pueden proporcionar objetivos, restricciones, límites de tareas o información observada de éxito o fracaso a un flujo de robótica o análisis que integre el modelo. Una tarea con varias cámaras debe etiquetar las vistas y conservar la asociación de cada anotación con su fuente.
El modelo interpreta las observaciones y produce el resultado fundamentado; la aplicación o el sistema de control decide cómo utilizarlo y realiza cualquier acción física o de interfaz. Un objetivo propuesto o un intervalo anotado es distinto de una operación ejecutada o un archivo multimedia exportado.
Límites y alcance de la edición
Distribuye la representación del vídeo, el contenido de las imágenes, el prompt, el historial y la salida generada dentro del contexto de 32K. Pide el resultado final y las evidencias que establecen cada conclusión, en lugar de esperar que una colección de fuentes no relacionadas defina su propio objetivo. Comprueba las coordenadas, los intervalos de tiempo y los valores extraídos en el material multimedia original.
Mk1 conserva su propia edición con nombre y sus capacidades visuales. No deben inferirse para esta versión anterior la entrada de audio nativa, las restricciones actuales de solicitudes de Mk1.5 ni los nuevos detalles de sus flujos de herramientas y seguimiento. El entregable útil es una descripción de escena, un registro documental o una anotación espacial o temporal que se pueda revisar y esté vinculada a las evidencias visuales proporcionadas.
Tarea práctica
Tarea práctica
Ejemplo técnico en inglés
Annotate a transcribed event sequence
Use these written observations from clip C: [00:02] hand grips a cup; [00:05] cup rests on shelf; [00:08] hand releases cup; [00:11] hand leaves frame. Return the interval from shelf contact to release and cite the two observations that bound it. State that you are using notes rather than inspecting video.Resultado esperado
A textual interval annotation with source timestamps, bounding evidence and the stated notes-only basis.Comprobar el resultado
Check the interval uses contact and release timestamps rather than grip or departure.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions perceptron/perceptron-mk1
perceptron/perceptron-mk1Primeros pasos
Perceptron Mk1 es el modelo de imágenes y vídeo de Perceptron para comprensión temporal, localización espacial y razonamiento en entornos físicos. Produce texto y anotaciones estructuradas sobre escenas, documentos y acciones visibles, con un contexto multimodal de 32K y razonamiento opcional.
- 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
| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites perceptron/perceptron-mk1 | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores 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[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores 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
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
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
- Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
- Modo flex
- Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
- Esfuerzo máximo de razonamiento
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Tarifas de Ailoot
Precios por configuración
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0003 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0003 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "perceptron/perceptron-mk1", "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='perceptron/perceptron-mk1',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='perceptron/perceptron-mk1',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 las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
Campos de respuesta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
Errores y siguientes pasos
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Alias
Alias del modelo
Ailoot Ultra perceptron/perceptron-mk1
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
ID de modelo relacionados
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages perceptron/perceptron-mk1
perceptron/perceptron-mk1Primeros pasos
Perceptron Mk1 es el modelo de imágenes y vídeo de Perceptron para comprensión temporal, localización espacial y razonamiento en entornos físicos. Produce texto y anotaciones estructuradas sobre escenas, documentos y acciones visibles, con un contexto multimodal de 32K y razonamiento opcional.
- 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
| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites perceptron/perceptron-mk1 | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Combinaciones de materiales de entrada
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
Parámetros del método y ciclo de vida
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee 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
- Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
- Modo flex
- Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
- Esfuerzo máximo de razonamiento
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Tarifas de Ailoot
Precios por configuración
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0003 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0003 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "perceptron/perceptron-mk1",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'perceptron/perceptron-mk1', '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': 'perceptron/perceptron-mk1', '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
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
Errores y siguientes pasos
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Alias
Alias del modelo
Ailoot Ultra perceptron/perceptron-mk1
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
ID de modelo relacionados
FAQ · Perceptron: Perceptron Mk1
- ¿Qué entradas y resultados están disponibles?
POST /v1/chat/completions·perceptron/perceptron-mk1:text→textPOST /v1/messages·perceptron/perceptron-mk1:text→json,sse- ¿Qué campos utiliza la solicitud?
POST /v1/chat/completions·perceptron/perceptron-mk1:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·perceptron/perceptron-mk1:model,messages,max_tokens,stream- ¿Qué límites se aplican?
POST /v1/chat/completions·perceptron/perceptron-mk1:messages.min_items:1