SenseNova V6 Pro es la variante multimodal general de SenseTime para conversaciones que combinan preguntas escritas e imágenes. La tabla de variantes del fabricante describe entrada de imágenes y texto con salida textual. Su familia V6 destaca la comprensión de información visual y lingüística combinada, el razonamiento y el análisis. Pro sigue siendo distinta de la variante Turbo más ligera y de Reasoner, con nombre separado, cuya salida incluye material de razonamiento además de la respuesta final.
Elige la imagen o el texto fuente que establece la pregunta y haz legibles los detalles pertinentes. Una tarea documental puede proporcionar una página con su gráfico o tabla y preguntar qué condición respaldan los valores visibles. Una pregunta sobre una captura de pantalla puede identificar el control o mensaje que se está comentando. Mantén cualquier antecedente adicional separado de lo que muestra la propia imagen.
Pide el resultado que sirva a la tarea: una explicación, una comparación, un conjunto extraído de valores visibles o un borrador fundamentado en el material proporcionado. Una comparación documental útil puede conservar el identificador de página y las evidencias junto a cada hallazgo. Comprueba las etiquetas, las unidades y las asociaciones con fuentes en el texto recibido en lugar de depender de una interpretación verosímil de la imagen en general.
La versión V6 del fabricante describe una serie de modelos fusionados, en lugar de vías separadas de lenguaje y visión. Su propósito incluye tareas matemáticas, de programación y de análisis documental que requieren comprender información relacionada. Indica las condiciones que debe satisfacer la respuesta y distingue los valores conocidos de los supuestos. Una respuesta razonada debe permitir evaluar su conclusión frente al material fuente real.
Para una pregunta sobre varios documentos, identifica qué fuente debe prevalecer en un desacuerdo y conserva los pasajes o las regiones visibles relevantes. Si el material está incompleto, mantén la condición ausente separada de un campo completado. Una explicación segura no establece por sí misma que una fuente contenga el valor que se le atribuye.
La tabla de Pro especifica una respuesta textual para conversación con imágenes y texto. El anuncio de la familia V6 también trata el análisis de vídeo extenso y una variante Omni separada de interacción en tiempo real. Esas demostraciones de familia deben seguir asociadas a los flujos de su fabricante, en lugar de tratarse como la especificación completa de campos de solicitud de Pro. Los modelos posteriores V6.5 y V6.7 tienen sus propias capacidades y controles.
Para la tarea de imágenes y texto de Pro, conserva la pregunta proporcionada, las imágenes y la respuesta textual terminada. Revisa las cifras importantes, las relaciones visuales y el código o razonamiento propuestos frente a las evidencias que los respaldan. Una entrega útil puede ser una explicación o una comparación estructurada cuyos hallazgos sigan siendo rastreables hasta la página fuente, permitiendo una continuación concreta en torno a un detalle sin resolver.
", "aboutText": "SenseNova V6 Pro es la variante multimodal general de SenseTime para conversaciones que combinan preguntas escritas e imágenes. La tabla de variantes del fabricante describe entrada de imágenes y texto con salida textual. Su familia V6 destaca la comprensión de información visual y lingüística combinada, el razonamiento y el análisis. Pro sigue siendo distinta de la variante Turbo más ligera y de Reasoner, con nombre separado, cuya salida incluye material de razonamiento además de la respuesta final.\n\n### Proporciona una pregunta con evidencias visuales claras\n\nElige la imagen o el texto fuente que establece la pregunta y haz legibles los detalles pertinentes. Una tarea documental puede proporcionar una página con su gráfico o tabla y preguntar qué condición respaldan los valores visibles. Una pregunta sobre una captura de pantalla puede identificar el control o mensaje que se está comentando. Mantén cualquier antecedente adicional separado de lo que muestra la propia imagen.\n\nPide el resultado que sirva a la tarea: una explicación, una comparación, un conjunto extraído de valores visibles o un borrador fundamentado en el material proporcionado. Una comparación documental útil puede conservar el identificador de página y las evidencias junto a cada hallazgo. Comprueba las etiquetas, las unidades y las asociaciones con fuentes en el texto recibido en lugar de depender de una interpretación verosímil de la imagen en general.\n\n### Razona con texto e imágenes\n\nLa versión V6 del fabricante describe una serie de modelos fusionados, en lugar de vías separadas de lenguaje y visión. Su propósito incluye tareas matemáticas, de programación y de análisis documental que requieren comprender información relacionada. Indica las condiciones que debe satisfacer la respuesta y distingue los valores conocidos de los supuestos. Una respuesta razonada debe permitir evaluar su conclusión frente al material fuente real.\n\nPara una pregunta sobre varios documentos, identifica qué fuente debe prevalecer en un desacuerdo y conserva los pasajes o las regiones visibles relevantes. Si el material está incompleto, mantén la condición ausente separada de un campo completado. Una explicación segura no establece por sí misma que una fuente contenga el valor que se le atribuye.\n\n### Variante y flujos de la familia más amplia\n\nLa tabla de Pro especifica una respuesta textual para conversación con imágenes y texto. El anuncio de la familia V6 también trata el análisis de vídeo extenso y una variante Omni separada de interacción en tiempo real. Esas demostraciones de familia deben seguir asociadas a los flujos de su fabricante, en lugar de tratarse como la especificación completa de campos de solicitud de Pro. Los modelos posteriores V6.5 y V6.7 tienen sus propias capacidades y controles.\n\nPara la tarea de imágenes y texto de Pro, conserva la pregunta proporcionada, las imágenes y la respuesta textual terminada. Revisa las cifras importantes, las relaciones visuales y el código o razonamiento propuestos frente a las evidencias que los respaldan. Una entrega útil puede ser una explicación o una comparación estructurada cuyos hallazgos sigan siendo rastreables hasta la página fuente, permitiendo una continuación concreta en torno a un detalle sin resolver.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
Explain a supplied chart transcription\n\nUse this text transcription of report page P7: 'Target line: 50 units. North: 48. South: 53. East: 50.' State which regions meet a target defined as at least 50 units. Return each region's value, its relation to the target and the page label. Distinguish meeting the target from strictly exceeding it.A region-by-region source-linked comparison with the inclusive target condition applied.East must be treated as meeting, but not exceeding, the 50-unit target.SenseNova-V6-ProSenseNova V6 Pro es el perfil general de conversación con imágenes y texto de SenseTime, con salida textual. Utiliza los documentos, imágenes y preguntas suministrados para una explicación o comparación, manteniendo la respuesta vinculada a las pruebas visuales y escritas.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
SenseNova V6 Pro es la variante multimodal general de SenseTime para conversaciones que combinan preguntas escritas e imágenes. La tabla de variantes del fabricante describe entrada de imágenes y texto con salida textual. Su familia V6 destaca la comprensión de información visual y lingüística combinada, el razonamiento y el análisis. Pro sigue siendo distinta de la variante Turbo más ligera y de Reasoner, con nombre separado, cuya salida incluye material de razonamiento además de la respuesta final.
Elige la imagen o el texto fuente que establece la pregunta y haz legibles los detalles pertinentes. Una tarea documental puede proporcionar una página con su gráfico o tabla y preguntar qué condición respaldan los valores visibles. Una pregunta sobre una captura de pantalla puede identificar el control o mensaje que se está comentando. Mantén cualquier antecedente adicional separado de lo que muestra la propia imagen.
Pide el resultado que sirva a la tarea: una explicación, una comparación, un conjunto extraído de valores visibles o un borrador fundamentado en el material proporcionado. Una comparación documental útil puede conservar el identificador de página y las evidencias junto a cada hallazgo. Comprueba las etiquetas, las unidades y las asociaciones con fuentes en el texto recibido en lugar de depender de una interpretación verosímil de la imagen en general.
La versión V6 del fabricante describe una serie de modelos fusionados, en lugar de vías separadas de lenguaje y visión. Su propósito incluye tareas matemáticas, de programación y de análisis documental que requieren comprender información relacionada. Indica las condiciones que debe satisfacer la respuesta y distingue los valores conocidos de los supuestos. Una respuesta razonada debe permitir evaluar su conclusión frente al material fuente real.
Para una pregunta sobre varios documentos, identifica qué fuente debe prevalecer en un desacuerdo y conserva los pasajes o las regiones visibles relevantes. Si el material está incompleto, mantén la condición ausente separada de un campo completado. Una explicación segura no establece por sí misma que una fuente contenga el valor que se le atribuye.
La tabla de Pro especifica una respuesta textual para conversación con imágenes y texto. El anuncio de la familia V6 también trata el análisis de vídeo extenso y una variante Omni separada de interacción en tiempo real. Esas demostraciones de familia deben seguir asociadas a los flujos de su fabricante, en lugar de tratarse como la especificación completa de campos de solicitud de Pro. Los modelos posteriores V6.5 y V6.7 tienen sus propias capacidades y controles.
Para la tarea de imágenes y texto de Pro, conserva la pregunta proporcionada, las imágenes y la respuesta textual terminada. Revisa las cifras importantes, las relaciones visuales y el código o razonamiento propuestos frente a las evidencias que los respaldan. Una entrega útil puede ser una explicación o una comparación estructurada cuyos hallazgos sigan siendo rastreables hasta la página fuente, permitiendo una continuación concreta en torno a un detalle sin resolver.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites SenseNova-V6-Pro | 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: El conjunto de roles compatibles depende del modelo seleccionado. 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— |
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 | ContratoLee tu documento UTF-8 real e inserta su texto en messages[].content. |
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.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0011 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.00286 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "SenseNova-V6-Pro",\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Hello!"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE AILOOT_STREAM\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nmaterial_path = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not material_path.is_file():\n raise SystemExit('Choose your actual UTF-8 document')\ntext = material_path.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('The document must contain text')\nstream = os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1'\npayload = {'model': 'SenseNova-V6-Pro', 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting passages.\\n\\n' + text\npayload['stream'] = stream\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/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-body.bin\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nraw = Path('result-body.bin').read_bytes()\nif os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1':\n Path('result.sse').write_bytes(raw)\n print(raw.decode('utf-8'))\nelse:\n Path('result.json').write_bytes(raw)\n result = json.loads(raw)\n print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n for choice in result.get('choices', []):\n print('Choice', choice.get('index'), json.dumps(choice, ensure_ascii=False))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nmaterial_path = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not material_path.is_file():\n raise SystemExit('Choose your actual UTF-8 document')\ntext = material_path.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('The document must contain text')\nstream = os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1'\npayload = {'model': 'SenseNova-V6-Pro', 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting passages.\\n\\n' + text\npayload['stream'] = stream\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')\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers={'Authorization': 'Bearer ' + api_key, 'Content-Type': 'application/json'}, 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-body.bin').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result-body.bin').write_bytes(raw)\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nraw = Path('result-body.bin').read_bytes()\nif os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1':\n Path('result.sse').write_bytes(raw)\n print(raw.decode('utf-8'))\nelse:\n Path('result.json').write_bytes(raw)\n result = json.loads(raw)\n print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n for choice in result.get('choices', []):\n print('Choice', choice.get('index'), json.dumps(choice, ensure_ascii=False))\nimport { readFileSync, writeFileSync } from 'node:fs';\n\nconst apiKey = process.env.AILOOT_API_KEY;\nif (!apiKey?.trim()) throw new Error('Set AILOOT_API_KEY');\nif (!process.env.AILOOT_TEXT_FILE) throw new Error('Choose your actual UTF-8 document');\nconst text = readFileSync(process.env.AILOOT_TEXT_FILE, 'utf8');\nif (!text.trim()) throw new Error('The document must contain text');\nconst stream = process.env.AILOOT_STREAM === '1';\nconst payload = {"model": "SenseNova-V6-Pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]};\npayload.messages[0].content = 'Summarize this material and quote supporting passages.\\n\\n' + text;\npayload.stream = stream;\nconst response = await fetch('https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions', { method: 'POST', headers: { 'Authorization': 'Bearer ' + apiKey, 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(payload) });\nconst raw = Buffer.from(await response.arrayBuffer());\nwriteFileSync('result-body.bin', raw);\nwriteFileSync('response-headers.txt', [...response.headers].map(([key, value]) => key + ': ' + value).join('\\n'));\nif (!response.ok) throw new Error('HTTP ' + response.status + '; original response saved in result-body.bin');\nif (stream) {\n writeFileSync('result.sse', raw);\n process.stdout.write(raw);\n} else {\n writeFileSync('result.json', raw);\n const result = JSON.parse(raw.toString('utf8'));\n console.log(JSON.stringify(result, null, 2));\n for (const choice of result.choices ?? []) console.log('Choice', choice.index, JSON.stringify(choice));\n}\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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
Usa las rutas de método indicadas arriba.
SenseNova-V6-ProSenseNova V6 Pro es el perfil general de conversación con imágenes y texto de SenseTime, con salida textual. Utiliza los documentos, imágenes y preguntas suministrados para una explicación o comparación, manteniendo la respuesta vinculada a las pruebas visuales y escritas.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
SenseNova V6 Pro es la variante multimodal general de SenseTime para conversaciones que combinan preguntas escritas e imágenes. La tabla de variantes del fabricante describe entrada de imágenes y texto con salida textual. Su familia V6 destaca la comprensión de información visual y lingüística combinada, el razonamiento y el análisis. Pro sigue siendo distinta de la variante Turbo más ligera y de Reasoner, con nombre separado, cuya salida incluye material de razonamiento además de la respuesta final.
Elige la imagen o el texto fuente que establece la pregunta y haz legibles los detalles pertinentes. Una tarea documental puede proporcionar una página con su gráfico o tabla y preguntar qué condición respaldan los valores visibles. Una pregunta sobre una captura de pantalla puede identificar el control o mensaje que se está comentando. Mantén cualquier antecedente adicional separado de lo que muestra la propia imagen.
Pide el resultado que sirva a la tarea: una explicación, una comparación, un conjunto extraído de valores visibles o un borrador fundamentado en el material proporcionado. Una comparación documental útil puede conservar el identificador de página y las evidencias junto a cada hallazgo. Comprueba las etiquetas, las unidades y las asociaciones con fuentes en el texto recibido en lugar de depender de una interpretación verosímil de la imagen en general.
La versión V6 del fabricante describe una serie de modelos fusionados, en lugar de vías separadas de lenguaje y visión. Su propósito incluye tareas matemáticas, de programación y de análisis documental que requieren comprender información relacionada. Indica las condiciones que debe satisfacer la respuesta y distingue los valores conocidos de los supuestos. Una respuesta razonada debe permitir evaluar su conclusión frente al material fuente real.
Para una pregunta sobre varios documentos, identifica qué fuente debe prevalecer en un desacuerdo y conserva los pasajes o las regiones visibles relevantes. Si el material está incompleto, mantén la condición ausente separada de un campo completado. Una explicación segura no establece por sí misma que una fuente contenga el valor que se le atribuye.
La tabla de Pro especifica una respuesta textual para conversación con imágenes y texto. El anuncio de la familia V6 también trata el análisis de vídeo extenso y una variante Omni separada de interacción en tiempo real. Esas demostraciones de familia deben seguir asociadas a los flujos de su fabricante, en lugar de tratarse como la especificación completa de campos de solicitud de Pro. Los modelos posteriores V6.5 y V6.7 tienen sus propias capacidades y controles.
Para la tarea de imágenes y texto de Pro, conserva la pregunta proporcionada, las imágenes y la respuesta textual terminada. Revisa las cifras importantes, las relaciones visuales y el código o razonamiento propuestos frente a las evidencias que los respaldan. Una entrega útil puede ser una explicación o una comparación estructurada cuyos hallazgos sigan siendo rastreables hasta la página fuente, permitiendo una continuación concreta en torno a un detalle sin resolver.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites SenseNova-V6-Pro | 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.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0011 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.00286 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "SenseNova-V6-Pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'SenseNova-V6-Pro', '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': 'SenseNova-V6-Pro', '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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
Usa las rutas de método indicadas arriba.
sensetime/sensenova-v6-proSenseNova V6 Pro es el perfil general de conversación con imágenes y texto de SenseTime, con salida textual. Utiliza los documentos, imágenes y preguntas suministrados para una explicación o comparación, manteniendo la respuesta vinculada a las pruebas visuales y escritas.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
SenseNova V6 Pro es la variante multimodal general de SenseTime para conversaciones que combinan preguntas escritas e imágenes. La tabla de variantes del fabricante describe entrada de imágenes y texto con salida textual. Su familia V6 destaca la comprensión de información visual y lingüística combinada, el razonamiento y el análisis. Pro sigue siendo distinta de la variante Turbo más ligera y de Reasoner, con nombre separado, cuya salida incluye material de razonamiento además de la respuesta final.
Elige la imagen o el texto fuente que establece la pregunta y haz legibles los detalles pertinentes. Una tarea documental puede proporcionar una página con su gráfico o tabla y preguntar qué condición respaldan los valores visibles. Una pregunta sobre una captura de pantalla puede identificar el control o mensaje que se está comentando. Mantén cualquier antecedente adicional separado de lo que muestra la propia imagen.
Pide el resultado que sirva a la tarea: una explicación, una comparación, un conjunto extraído de valores visibles o un borrador fundamentado en el material proporcionado. Una comparación documental útil puede conservar el identificador de página y las evidencias junto a cada hallazgo. Comprueba las etiquetas, las unidades y las asociaciones con fuentes en el texto recibido en lugar de depender de una interpretación verosímil de la imagen en general.
La versión V6 del fabricante describe una serie de modelos fusionados, en lugar de vías separadas de lenguaje y visión. Su propósito incluye tareas matemáticas, de programación y de análisis documental que requieren comprender información relacionada. Indica las condiciones que debe satisfacer la respuesta y distingue los valores conocidos de los supuestos. Una respuesta razonada debe permitir evaluar su conclusión frente al material fuente real.
Para una pregunta sobre varios documentos, identifica qué fuente debe prevalecer en un desacuerdo y conserva los pasajes o las regiones visibles relevantes. Si el material está incompleto, mantén la condición ausente separada de un campo completado. Una explicación segura no establece por sí misma que una fuente contenga el valor que se le atribuye.
La tabla de Pro especifica una respuesta textual para conversación con imágenes y texto. El anuncio de la familia V6 también trata el análisis de vídeo extenso y una variante Omni separada de interacción en tiempo real. Esas demostraciones de familia deben seguir asociadas a los flujos de su fabricante, en lugar de tratarse como la especificación completa de campos de solicitud de Pro. Los modelos posteriores V6.5 y V6.7 tienen sus propias capacidades y controles.
Para la tarea de imágenes y texto de Pro, conserva la pregunta proporcionada, las imágenes y la respuesta textual terminada. Revisa las cifras importantes, las relaciones visuales y el código o razonamiento propuestos frente a las evidencias que los respaldan. Una entrega útil puede ser una explicación o una comparación estructurada cuyos hallazgos sigan siendo rastreables hasta la página fuente, permitiendo una continuación concreta en torno a un detalle sin resolver.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites sensetime/sensenova-v6-pro | 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— |
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, 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.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0011 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.00286 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "sensetime/sensenova-v6-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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='sensetime/sensenova-v6-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='sensetime/sensenova-v6-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
Usa las rutas de método indicadas arriba.
sensetime/sensenova-v6-proSenseNova V6 Pro es el perfil general de conversación con imágenes y texto de SenseTime, con salida textual. Utiliza los documentos, imágenes y preguntas suministrados para una explicación o comparación, manteniendo la respuesta vinculada a las pruebas visuales y escritas.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
SenseNova V6 Pro es la variante multimodal general de SenseTime para conversaciones que combinan preguntas escritas e imágenes. La tabla de variantes del fabricante describe entrada de imágenes y texto con salida textual. Su familia V6 destaca la comprensión de información visual y lingüística combinada, el razonamiento y el análisis. Pro sigue siendo distinta de la variante Turbo más ligera y de Reasoner, con nombre separado, cuya salida incluye material de razonamiento además de la respuesta final.
Elige la imagen o el texto fuente que establece la pregunta y haz legibles los detalles pertinentes. Una tarea documental puede proporcionar una página con su gráfico o tabla y preguntar qué condición respaldan los valores visibles. Una pregunta sobre una captura de pantalla puede identificar el control o mensaje que se está comentando. Mantén cualquier antecedente adicional separado de lo que muestra la propia imagen.
Pide el resultado que sirva a la tarea: una explicación, una comparación, un conjunto extraído de valores visibles o un borrador fundamentado en el material proporcionado. Una comparación documental útil puede conservar el identificador de página y las evidencias junto a cada hallazgo. Comprueba las etiquetas, las unidades y las asociaciones con fuentes en el texto recibido en lugar de depender de una interpretación verosímil de la imagen en general.
La versión V6 del fabricante describe una serie de modelos fusionados, en lugar de vías separadas de lenguaje y visión. Su propósito incluye tareas matemáticas, de programación y de análisis documental que requieren comprender información relacionada. Indica las condiciones que debe satisfacer la respuesta y distingue los valores conocidos de los supuestos. Una respuesta razonada debe permitir evaluar su conclusión frente al material fuente real.
Para una pregunta sobre varios documentos, identifica qué fuente debe prevalecer en un desacuerdo y conserva los pasajes o las regiones visibles relevantes. Si el material está incompleto, mantén la condición ausente separada de un campo completado. Una explicación segura no establece por sí misma que una fuente contenga el valor que se le atribuye.
La tabla de Pro especifica una respuesta textual para conversación con imágenes y texto. El anuncio de la familia V6 también trata el análisis de vídeo extenso y una variante Omni separada de interacción en tiempo real. Esas demostraciones de familia deben seguir asociadas a los flujos de su fabricante, en lugar de tratarse como la especificación completa de campos de solicitud de Pro. Los modelos posteriores V6.5 y V6.7 tienen sus propias capacidades y controles.
Para la tarea de imágenes y texto de Pro, conserva la pregunta proporcionada, las imágenes y la respuesta textual terminada. Revisa las cifras importantes, las relaciones visuales y el código o razonamiento propuestos frente a las evidencias que los respaldan. Una entrega útil puede ser una explicación o una comparación estructurada cuyos hallazgos sigan siendo rastreables hasta la página fuente, permitiendo una continuación concreta en torno a un detalle sin resolver.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites sensetime/sensenova-v6-pro | 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.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0011 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.00286 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "sensetime/sensenova-v6-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'sensetime/sensenova-v6-pro', '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': 'sensetime/sensenova-v6-pro', '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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Explain a supplied chart transcription\n\nUse this text transcription of report page P7: 'Target line: 50 units. North: 48. South: 53. East: 50.' State which regions meet a target defined as at least 50 units. Return each region's value, its relation to the target and the page label. Distinguish meeting the target from strictly exceeding it.A region-by-region source-linked comparison with the inclusive target condition applied.East must be treated as meeting, but not exceeding, the 50-unit target.