Extract es el modelo de extracción de entidades guiado por descripciones de ScaleDown. En lugar de elegir entre un conjunto fijo de tipos de entidades, quien lo llama describe en inglés sencillo la información que debe encontrarse. El modelo devuelve fragmentos coincidentes con confianza, desplazamientos de caracteres y contexto circundante, facilitando la conexión del resultado con el material de origen.
Nombre cada entidad solicitada en torno a un propósito empresarial concreto. Un flujo de facturas puede buscar identificadores documentales, fechas e importes tal como están escritos. Un flujo contractual puede buscar partes nombradas, plazos u obligaciones especificadas. Un flujo de correo electrónico puede buscar datos de contacto o una acción solicitada.
Describa el significado de un campo en vez de depender solo de su nombre breve. Distinga una fecha de emisión de un plazo de pago o el nombre de una persona del de una organización. Cuando varios campos tengan redacciones similares, dé a cada uno una definición que ayude a mantener separadas las coincidencias devueltas.
Un resultado de extracción útil conserva el fragmento de origen junto a sus desplazamientos y el texto circundante. Esos valores permiten a la aplicación identificar de dónde procede una coincidencia y al revisor inspeccionar las pruebas sin volver a buscar en todo el documento. Conserve el valor de confianza junto a la coincidencia en lugar de tratar todos los fragmentos devueltos como igualmente seguros.
Si un flujo necesita una fecha normalizada, un importe convertido u otro valor derivado, conserve el texto original junto a esa transformación posterior. La extracción de entidades identifica lo que dice el documento; la aplicación decide qué normalizaciones y reglas de validación aplica a las pruebas devueltas.
El rango publicado de entradas del modelo incluye texto, imágenes y archivos como PDF, con OCR integrado para documentos escaneados. Utilice material de origen legible y conserve las identidades de documentos y páginas cuando importen para la revisión. Un escaneo deficiente puede hacer ambiguo un campo, por lo que debe inspeccionarse el contexto devuelto antes de aceptar un valor crítico.
La ventana de contexto publicada es de 1.000.000 de tokens. Para un documento o colección grandes, mantenga coherentes las definiciones de entidades solicitadas y asocie cada resultado al material del que procede. El mismo conjunto de definiciones puede ayudar a una aplicación a comparar campos extraídos de contratos, facturas, mensajes o transcripciones.
La modalidad publicada de salida es texto. Utilice el flujo de extracción circundante para validar cualquier formato de registro legible por máquinas que necesite. Conserve el texto coincidente y el contexto de origen antes de guardar o transformar el resultado.
Un artefacto final útil contiene el nombre de entidad solicitado, el texto de origen coincidente, la posición o contexto pertinentes y la confianza que debe revisarse. Mantenga visibles las coincidencias pendientes o rivales en lugar de inventar un campo ausente. Esto produce un registro de extracción basado en pruebas para comprobaciones y transformaciones posteriores.
scaledown/extractExtract encuentra entidades descritas por quien lo llama en texto, imágenes y archivos documentales. Defina los campos en inglés sencillo y conserve los fragmentos coincidentes, las puntuaciones de confianza, los desplazamientos de caracteres y el contexto circundante. El OCR integrado admite documentos escaneados y PDF, con un contexto publicado de 1.000.000 de tokens para flujos documentales.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Extract es el modelo de extracción de entidades guiado por descripciones de ScaleDown. En lugar de elegir entre un conjunto fijo de tipos de entidades, quien lo llama describe en inglés sencillo la información que debe encontrarse. El modelo devuelve fragmentos coincidentes con confianza, desplazamientos de caracteres y contexto circundante, facilitando la conexión del resultado con el material de origen.
Nombre cada entidad solicitada en torno a un propósito empresarial concreto. Un flujo de facturas puede buscar identificadores documentales, fechas e importes tal como están escritos. Un flujo contractual puede buscar partes nombradas, plazos u obligaciones especificadas. Un flujo de correo electrónico puede buscar datos de contacto o una acción solicitada.
Describa el significado de un campo en vez de depender solo de su nombre breve. Distinga una fecha de emisión de un plazo de pago o el nombre de una persona del de una organización. Cuando varios campos tengan redacciones similares, dé a cada uno una definición que ayude a mantener separadas las coincidencias devueltas.
Un resultado de extracción útil conserva el fragmento de origen junto a sus desplazamientos y el texto circundante. Esos valores permiten a la aplicación identificar de dónde procede una coincidencia y al revisor inspeccionar las pruebas sin volver a buscar en todo el documento. Conserve el valor de confianza junto a la coincidencia en lugar de tratar todos los fragmentos devueltos como igualmente seguros.
Si un flujo necesita una fecha normalizada, un importe convertido u otro valor derivado, conserve el texto original junto a esa transformación posterior. La extracción de entidades identifica lo que dice el documento; la aplicación decide qué normalizaciones y reglas de validación aplica a las pruebas devueltas.
El rango publicado de entradas del modelo incluye texto, imágenes y archivos como PDF, con OCR integrado para documentos escaneados. Utilice material de origen legible y conserve las identidades de documentos y páginas cuando importen para la revisión. Un escaneo deficiente puede hacer ambiguo un campo, por lo que debe inspeccionarse el contexto devuelto antes de aceptar un valor crítico.
La ventana de contexto publicada es de 1.000.000 de tokens. Para un documento o colección grandes, mantenga coherentes las definiciones de entidades solicitadas y asocie cada resultado al material del que procede. El mismo conjunto de definiciones puede ayudar a una aplicación a comparar campos extraídos de contratos, facturas, mensajes o transcripciones.
La modalidad publicada de salida es texto. Utilice el flujo de extracción circundante para validar cualquier formato de registro legible por máquinas que necesite. Conserve el texto coincidente y el contexto de origen antes de guardar o transformar el resultado.
Un artefacto final útil contiene el nombre de entidad solicitado, el texto de origen coincidente, la posición o contexto pertinentes y la confianza que debe revisarse. Mantenga visibles las coincidencias pendientes o rivales en lugar de inventar un campo ausente. Esto produce un registro de extracción basado en pruebas para comprobaciones y transformaciones posteriores.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites scaledown/extract | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| 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 |
Parámetrocontrol_scope | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
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.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
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 $0.0001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 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 $0.0001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"scaledown/extract","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="scaledown/extract", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra scaledown/extract
/chat/completions
scaledown/extractExtract encuentra entidades descritas por quien lo llama en texto, imágenes y archivos documentales. Defina los campos en inglés sencillo y conserve los fragmentos coincidentes, las puntuaciones de confianza, los desplazamientos de caracteres y el contexto circundante. El OCR integrado admite documentos escaneados y PDF, con un contexto publicado de 1.000.000 de tokens para flujos documentales.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Extract es el modelo de extracción de entidades guiado por descripciones de ScaleDown. En lugar de elegir entre un conjunto fijo de tipos de entidades, quien lo llama describe en inglés sencillo la información que debe encontrarse. El modelo devuelve fragmentos coincidentes con confianza, desplazamientos de caracteres y contexto circundante, facilitando la conexión del resultado con el material de origen.
Nombre cada entidad solicitada en torno a un propósito empresarial concreto. Un flujo de facturas puede buscar identificadores documentales, fechas e importes tal como están escritos. Un flujo contractual puede buscar partes nombradas, plazos u obligaciones especificadas. Un flujo de correo electrónico puede buscar datos de contacto o una acción solicitada.
Describa el significado de un campo en vez de depender solo de su nombre breve. Distinga una fecha de emisión de un plazo de pago o el nombre de una persona del de una organización. Cuando varios campos tengan redacciones similares, dé a cada uno una definición que ayude a mantener separadas las coincidencias devueltas.
Un resultado de extracción útil conserva el fragmento de origen junto a sus desplazamientos y el texto circundante. Esos valores permiten a la aplicación identificar de dónde procede una coincidencia y al revisor inspeccionar las pruebas sin volver a buscar en todo el documento. Conserve el valor de confianza junto a la coincidencia en lugar de tratar todos los fragmentos devueltos como igualmente seguros.
Si un flujo necesita una fecha normalizada, un importe convertido u otro valor derivado, conserve el texto original junto a esa transformación posterior. La extracción de entidades identifica lo que dice el documento; la aplicación decide qué normalizaciones y reglas de validación aplica a las pruebas devueltas.
El rango publicado de entradas del modelo incluye texto, imágenes y archivos como PDF, con OCR integrado para documentos escaneados. Utilice material de origen legible y conserve las identidades de documentos y páginas cuando importen para la revisión. Un escaneo deficiente puede hacer ambiguo un campo, por lo que debe inspeccionarse el contexto devuelto antes de aceptar un valor crítico.
La ventana de contexto publicada es de 1.000.000 de tokens. Para un documento o colección grandes, mantenga coherentes las definiciones de entidades solicitadas y asocie cada resultado al material del que procede. El mismo conjunto de definiciones puede ayudar a una aplicación a comparar campos extraídos de contratos, facturas, mensajes o transcripciones.
La modalidad publicada de salida es texto. Utilice el flujo de extracción circundante para validar cualquier formato de registro legible por máquinas que necesite. Conserve el texto coincidente y el contexto de origen antes de guardar o transformar el resultado.
Un artefacto final útil contiene el nombre de entidad solicitado, el texto de origen coincidente, la posición o contexto pertinentes y la confianza que debe revisarse. Mantenga visibles las coincidencias pendientes o rivales en lugar de inventar un campo ausente. Esto produce un registro de extracción basado en pruebas para comprobaciones y transformaciones posteriores.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites scaledown/extract | 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 |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| 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
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
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 $0.0001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 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 $0.0001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "scaledown/extract",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'scaledown/extract', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'scaledown/extract', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra scaledown/extract
/chat/completions