Source: https://ailoot.ai/models/es/upstage-solar-pro-3/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/upstage-solar-pro-3/ Language: es # Upstage: Solar Pro 3 [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/upstage-solar-pro-3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/upstage-solar-pro-3/facts.json) ## [Upstage: Solar Pro 3](https://ailoot.ai/models/es/upstage-solar-pro-3/) Solar Pro 3 de Upstage es un modelo de texto MoE de 102B parámetros, con 12B activos, para consultas complejas y razonamiento guiado por instrucciones. Admite un contexto de 128,000 tokens, coreano, inglés y japonés, salidas estructuradas y flujos orientados a herramientas. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `upstage/solar-pro-3`](https://ailoot.ai/models/es/upstage-solar-pro-3/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `upstage/solar-pro-3`](https://ailoot.ai/models/es/upstage-solar-pro-3/#method-1) 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. Solar Pro 3 es el modelo de lenguaje de mezcla de expertos de Upstage para tareas escritas complejas y razonamiento. Su productor especifica 102 mil millones de parámetros totales y 12B parámetros activos por pasada hacia delante, con un contexto de 128,000 tokens. El coreano es un foco lingüístico central, junto con entrada y salida en inglés y japonés. La fecha de corte publicada de los datos de entrenamiento es julio de 2025. La versión del fabricante destaca un seguimiento de instrucciones más preciso y la comprensión de la intención del usuario. Para una consulta compleja, proporciona el material que debe examinarse, las condiciones pertinentes y el resultado deseado. Una respuesta útil aplica esas instrucciones al contexto proporcionado en lugar de devolver una explicación general del tema. Para un análisis de varios pasos, identifica las premisas y las dependencias entre pasos. Pide la conclusión con las pruebas o los cálculos necesarios para evaluarla. Una tarea con documentos puede comparar pasajes, extraer la información pertinente o explicar cómo se aplica una regla, manteniendo el material de origen importante durante los turnos de seguimiento. El productor enumera entre las capacidades del modelo las salidas estructuradas, las llamadas a funciones y las llamadas en paralelo. La aplicación proporciona las funciones y sus argumentos, ejecuta las llamadas propuestas y devuelve los resultados. Una respuesta estructurada organiza los hallazgos del modelo en campos definidos, mientras que la aplicación sigue comprobando que los valores correspondan a la fuente y a la tarea. La guía de razonamiento actual considera desactivado el razonamiento de Solar Pro 3 cuando se omite effort. Minimal y low también lo mantienen desactivado, mientras que medium y high activan la etapa de razonamiento. Esto difiere de la correspondencia de low a max documentada para Pro 4 y Mini 4. El razonamiento utiliza tokens de salida antes de la respuesta final, por lo que la petición necesita espacio para ambas etapas. Para trabajo centrado en coreano, indica el público y la terminología que debe conservarse. La salida en inglés o japonés también debe tener un destino y un estilo explícitos. Un entregable final útil puede ser una explicación, una nota comparativa, información estructurada o código propuesto con las comprobaciones pertinentes. Mantén esta edición Pro 3 diferenciada de modelos Solar Pro posteriores y de las actualizaciones separadas registradas dentro de su propia línea de modelos. Tarea práctica ### Tarea práctica Ejemplo técnico en inglés ``` Prepare a Korean-first customer note Translate this message into polite Korean for an office customer: “Your Atlas Desk order is ready for collection. Please bring reference AD-51. We have not arranged delivery.” Keep Atlas Desk and AD-51 unchanged, preserve the collection-versus-delivery distinction and return only the translated message without adding collection hours. ``` #### Resultado esperado ``` A polite Korean message retaining the product and reference strings and the original fulfillment facts. ``` #### Comprobar el resultado ``` Check that the message describes collection readiness and does not claim a delivery booking or invent opening hours. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `upstage/solar-pro-3` [`upstage/solar-pro-3`](https://ailoot.ai/models/es/#m=upstage%2Fsolar-pro-3&route=Ultra&caller=upstage%2Fsolar-pro-3&fmt=chat) Upstage /`upstage/solar-pro-3` ### Primeros pasos Solar Pro 3 de Upstage es un modelo de texto MoE de 102B parámetros, con 12B activos, para consultas complejas y razonamiento guiado por instrucciones. Admite un contexto de 128,000 tokens, coreano, inglés y japonés, salidas estructuradas y flujos orientados a herramientas. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites upstage/solar-pro-3 | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | 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— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | 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 | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content | | Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parámetro`control_scope` | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas | | Parámetro`output_modalities` | Contratotext | | Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parámetro`multimodal_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) Esfuerzo de razonamiento · alto Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto Esfuerzo de razonamiento · bajo Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo Esfuerzo de razonamiento · medio Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es medio Esfuerzo de razonamiento · mínimo Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es mínimo Esfuerzo de razonamiento · ninguno Tarifa estándar Cuando no hay esfuerzo de razonamiento #### 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 **$0.0012** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00003** / 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 **$0.0012** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00003** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKFlujo en Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "upstage/solar-pro-3", "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 ``` ```python 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='upstage/solar-pro-3',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")) ``` ```python 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='upstage/solar-pro-3',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 | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | 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** [`upstage/solar-pro-3`](https://ailoot.ai/models/es/#m=upstage%2Fsolar-pro-3&route=Ultra&caller=upstage%2Fsolar-pro-3&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`upstage/solar-pro-3`](https://ailoot.ai/models/es/#m=upstage%2Fsolar-pro-3&route=Ultra&caller=upstage%2Fsolar-pro-3&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `upstage/solar-pro-3` [`upstage/solar-pro-3`](https://ailoot.ai/models/es/#m=upstage%2Fsolar-pro-3&route=Ultra&caller=upstage%2Fsolar-pro-3&fmt=messages) Upstage /`upstage/solar-pro-3` ### Primeros pasos Solar Pro 3 de Upstage es un modelo de texto MoE de 102B parámetros, con 12B activos, para consultas complejas y razonamiento guiado por instrucciones. Admite un contexto de 128,000 tokens, coreano, inglés y japonés, salidas estructuradas y flujos orientados a herramientas. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites upstage/solar-pro-3 | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | 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 | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`text_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) Esfuerzo de razonamiento · alto Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto Esfuerzo de razonamiento · bajo Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo Esfuerzo de razonamiento · medio Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es medio Esfuerzo de razonamiento · mínimo Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es mínimo Esfuerzo de razonamiento · ninguno Tarifa estándar Cuando no hay esfuerzo de razonamiento #### 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 **$0.0012** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00003** / 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 **$0.0012** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00003** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo ```json { "model": "upstage/solar-pro-3", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'upstage/solar-pro-3', '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 ``` ```python 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': 'upstage/solar-pro-3', '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 | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | 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** [`upstage/solar-pro-3`](https://ailoot.ai/models/es/#m=upstage%2Fsolar-pro-3&route=Ultra&caller=upstage%2Fsolar-pro-3&fmt=messages) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`upstage/solar-pro-3`](https://ailoot.ai/models/es/#m=upstage%2Fsolar-pro-3&route=Ultra&caller=upstage%2Fsolar-pro-3&fmt=messages) FAQ · Upstage: Solar Pro 3 ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `upstage/solar-pro-3`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `upstage/solar-pro-3`: `text` → `json`, `sse` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `upstage/solar-pro-3`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `upstage/solar-pro-3`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/chat/completions` · `upstage/solar-pro-3`: `messages.min_items`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. 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