Spark Max est la famille de modèles textuels iFlytek Spark désignée par generalv3.5 dans la documentation du fabricant. iFlytek met en avant l’extraction structurée et le raisonnement logique dans sa présentation de Max. Ce modèle mérite d’être envisagé lorsqu’une tâche part d’un texte et exige un résultat défini : l’explication d’un processus, des champs extraits d’un message, une réponse tenant compte d’une conversation ou un brouillon respectant un rôle et un style particuliers.
L’entrée est une suite de messages. Les rôles documentés distinguent la demande de l’utilisateur, les réponses précédentes de l’assistant, une instruction système et les résultats renvoyés par des outils. Une instruction système peut définir la mission de l’assistant et les règles de sa réponse. Pour poursuivre une conversation, incluez les messages précédents pertinents dans l’ordre : les informations nécessaires à la demande actuelle doivent figurer dans le contexte transmis. Placez la question immédiate à côté des sources concernées et précisez les faits à préserver lors d’une révision.
Le fabricant propose une sortie textuelle ordinaire et un mode objet JSON. En mode JSON, les instructions doivent toujours demander explicitement du JSON. Ce mode convient à l’extraction selon un format de résultat convenu. Exemple de demande : « Lisez cette demande de service. Renvoyez un objet JSON contenant l’action demandée, les informations déjà fournies et les questions encore sans réponse. » Énumérez les champs attendus et les règles applicables aux valeurs manquantes, sans considérer le réglage de format comme un substitut à une consigne précise.
Les commandes de génération comprennent des réglages d’échantillonnage, des pénalités de répétition, un réglage de longueur de sortie et une remise en flux ou en réponse complète. Pour la version Max documentée, iFlytek indique une configuration d’entrée de 8K et une sortie maximale de 8K ; le réglage max_tokens de Max va de 1 à 8 192, avec une valeur par défaut documentée de 4 096. Le nom distinct Max-32K désigne une autre configuration. Maintenez la conversation, le texte de référence et la question actuelle dans le budget d’entrée applicable, puis choisissez la longueur de réponse selon la tâche, plutôt que selon le volume des documents fournis.
Les descriptions d’outils du fabricant comprennent la recherche web et des utilitaires intégrés pour la météo, les dates, la poésie, les informations sur les mots et les informations boursières. La recherche comporte un mode normal et un mode approfondi : le premier utilise les résumés récupérés, le second des contenus récupérés plus complets. La commande d’étiquetage des sources permet de demander des informations sur les sources retrouvées. Il s’agit de fonctions documentées de l’interface d’outils d’iFlytek ; préparez une question précisant les informations manquantes et les éléments qui permettraient d’y répondre.
Les appels de fonctions sont décrits pour l’interface HTTP du fabricant. L’application fournit un nom de fonction, son objectif et un schéma JSON Schema valide pour les paramètres. Les options de sélection permettent un choix automatique, la désactivation des appels, l’obligation d’un appel ou le choix d’une fonction précise. La documentation distingue également différentes représentations des appels renvoyés. Le résultat réel de la fonction est transmis dans un message de rôle outil ; l’application reste donc responsable de l’exécution de l’opération et du renvoi de données utilisables par le modèle.
Pour un assistant pratique, définissez une tâche utile et les champs nécessaires à son accomplissement. Un exemple de parcours consiste à extraire une caractéristique de produit demandée, obtenir une valeur encore inconnue à l’aide d’un outil applicatif, puis rédiger une réponse séparant les faits fournis des questions ouvertes. Pour une révision, précisez le lectorat, le ton et les faits à conserver ; pour une question logique, énoncez les conditions et demandez une conclusion vérifiable à partir de celles-ci. Le nom generalv3.5 appartient à la famille Max et ne désigne pas un modèle de réflexion approfondie distinct. Gardez sa configuration séparée des autres éditions Spark et établissez les limites et les outils de la connexion choisie sans lui attribuer les fonctions d’une autre version.
", "aboutText": "Spark Max est la famille de modèles textuels iFlytek Spark désignée par generalv3.5 dans la documentation du fabricant. iFlytek met en avant l’extraction structurée et le raisonnement logique dans sa présentation de Max. Ce modèle mérite d’être envisagé lorsqu’une tâche part d’un texte et exige un résultat défini : l’explication d’un processus, des champs extraits d’un message, une réponse tenant compte d’une conversation ou un brouillon respectant un rôle et un style particuliers.\n\nL’entrée est une suite de messages. Les rôles documentés distinguent la demande de l’utilisateur, les réponses précédentes de l’assistant, une instruction système et les résultats renvoyés par des outils. Une instruction système peut définir la mission de l’assistant et les règles de sa réponse. Pour poursuivre une conversation, incluez les messages précédents pertinents dans l’ordre : les informations nécessaires à la demande actuelle doivent figurer dans le contexte transmis. Placez la question immédiate à côté des sources concernées et précisez les faits à préserver lors d’une révision.\n\nLe fabricant propose une sortie textuelle ordinaire et un mode objet JSON. En mode JSON, les instructions doivent toujours demander explicitement du JSON. Ce mode convient à l’extraction selon un format de résultat convenu. Exemple de demande : « Lisez cette demande de service. Renvoyez un objet JSON contenant l’action demandée, les informations déjà fournies et les questions encore sans réponse. » Énumérez les champs attendus et les règles applicables aux valeurs manquantes, sans considérer le réglage de format comme un substitut à une consigne précise.\n\nLes commandes de génération comprennent des réglages d’échantillonnage, des pénalités de répétition, un réglage de longueur de sortie et une remise en flux ou en réponse complète. Pour la version Max documentée, iFlytek indique une configuration d’entrée de 8K et une sortie maximale de 8K ; le réglage max_tokens de Max va de 1 à 8 192, avec une valeur par défaut documentée de 4 096. Le nom distinct Max-32K désigne une autre configuration. Maintenez la conversation, le texte de référence et la question actuelle dans le budget d’entrée applicable, puis choisissez la longueur de réponse selon la tâche, plutôt que selon le volume des documents fournis.\n\nLes descriptions d’outils du fabricant comprennent la recherche web et des utilitaires intégrés pour la météo, les dates, la poésie, les informations sur les mots et les informations boursières. La recherche comporte un mode normal et un mode approfondi : le premier utilise les résumés récupérés, le second des contenus récupérés plus complets. La commande d’étiquetage des sources permet de demander des informations sur les sources retrouvées. Il s’agit de fonctions documentées de l’interface d’outils d’iFlytek ; préparez une question précisant les informations manquantes et les éléments qui permettraient d’y répondre.\n\nLes appels de fonctions sont décrits pour l’interface HTTP du fabricant. L’application fournit un nom de fonction, son objectif et un schéma JSON Schema valide pour les paramètres. Les options de sélection permettent un choix automatique, la désactivation des appels, l’obligation d’un appel ou le choix d’une fonction précise. La documentation distingue également différentes représentations des appels renvoyés. Le résultat réel de la fonction est transmis dans un message de rôle outil ; l’application reste donc responsable de l’exécution de l’opération et du renvoi de données utilisables par le modèle.\n\nPour un assistant pratique, définissez une tâche utile et les champs nécessaires à son accomplissement. Un exemple de parcours consiste à extraire une caractéristique de produit demandée, obtenir une valeur encore inconnue à l’aide d’un outil applicatif, puis rédiger une réponse séparant les faits fournis des questions ouvertes. Pour une révision, précisez le lectorat, le ton et les faits à conserver ; pour une question logique, énoncez les conditions et demandez une conclusion vérifiable à partir de celles-ci. Le nom generalv3.5 appartient à la famille Max et ne désigne pas un modèle de réflexion approfondie distinct. Gardez sa configuration séparée des autres éditions Spark et établissez les limites et les outils de la connexion choisie sans lui attribuer les fonctions d’une autre version.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Extract a service enquiry\n\nRead this enquiry: 'Please send two replacement filters for purifier P40 to our Leeds office. The old ones arrived crushed. I can confirm the street address tomorrow.' Return a compact record with requested_action, product, quantity, reason and missing_information. Use null for any absent scalar value. Follow with one question that obtains only the missing delivery detail.A requested JSON-shaped record and one concise address question; the structure must be checked before use.The record preserves P40 and quantity 2 without inventing the street address or asserting a replacement was sent.generalv3.5Spark Max est le modèle d’iFlytek consacré au texte pour l’extraction structurée, les tâches logiques et la conversation. Son interface documentée associe des messages avec rôles, une sortie sous forme d’objet JSON, des commandes de recherche web et des appels de fonctions définies par l’application.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Spark Max est la famille de modèles textuels iFlytek Spark désignée par generalv3.5 dans la documentation du fabricant. iFlytek met en avant l’extraction structurée et le raisonnement logique dans sa présentation de Max. Ce modèle mérite d’être envisagé lorsqu’une tâche part d’un texte et exige un résultat défini : l’explication d’un processus, des champs extraits d’un message, une réponse tenant compte d’une conversation ou un brouillon respectant un rôle et un style particuliers.
L’entrée est une suite de messages. Les rôles documentés distinguent la demande de l’utilisateur, les réponses précédentes de l’assistant, une instruction système et les résultats renvoyés par des outils. Une instruction système peut définir la mission de l’assistant et les règles de sa réponse. Pour poursuivre une conversation, incluez les messages précédents pertinents dans l’ordre : les informations nécessaires à la demande actuelle doivent figurer dans le contexte transmis. Placez la question immédiate à côté des sources concernées et précisez les faits à préserver lors d’une révision.
Le fabricant propose une sortie textuelle ordinaire et un mode objet JSON. En mode JSON, les instructions doivent toujours demander explicitement du JSON. Ce mode convient à l’extraction selon un format de résultat convenu. Exemple de demande : « Lisez cette demande de service. Renvoyez un objet JSON contenant l’action demandée, les informations déjà fournies et les questions encore sans réponse. » Énumérez les champs attendus et les règles applicables aux valeurs manquantes, sans considérer le réglage de format comme un substitut à une consigne précise.
Les commandes de génération comprennent des réglages d’échantillonnage, des pénalités de répétition, un réglage de longueur de sortie et une remise en flux ou en réponse complète. Pour la version Max documentée, iFlytek indique une configuration d’entrée de 8K et une sortie maximale de 8K ; le réglage max_tokens de Max va de 1 à 8 192, avec une valeur par défaut documentée de 4 096. Le nom distinct Max-32K désigne une autre configuration. Maintenez la conversation, le texte de référence et la question actuelle dans le budget d’entrée applicable, puis choisissez la longueur de réponse selon la tâche, plutôt que selon le volume des documents fournis.
Les descriptions d’outils du fabricant comprennent la recherche web et des utilitaires intégrés pour la météo, les dates, la poésie, les informations sur les mots et les informations boursières. La recherche comporte un mode normal et un mode approfondi : le premier utilise les résumés récupérés, le second des contenus récupérés plus complets. La commande d’étiquetage des sources permet de demander des informations sur les sources retrouvées. Il s’agit de fonctions documentées de l’interface d’outils d’iFlytek ; préparez une question précisant les informations manquantes et les éléments qui permettraient d’y répondre.
Les appels de fonctions sont décrits pour l’interface HTTP du fabricant. L’application fournit un nom de fonction, son objectif et un schéma JSON Schema valide pour les paramètres. Les options de sélection permettent un choix automatique, la désactivation des appels, l’obligation d’un appel ou le choix d’une fonction précise. La documentation distingue également différentes représentations des appels renvoyés. Le résultat réel de la fonction est transmis dans un message de rôle outil ; l’application reste donc responsable de l’exécution de l’opération et du renvoi de données utilisables par le modèle.
Pour un assistant pratique, définissez une tâche utile et les champs nécessaires à son accomplissement. Un exemple de parcours consiste à extraire une caractéristique de produit demandée, obtenir une valeur encore inconnue à l’aide d’un outil applicatif, puis rédiger une réponse séparant les faits fournis des questions ouvertes. Pour une révision, précisez le lectorat, le ton et les faits à conserver ; pour une question logique, énoncez les conditions et demandez une conclusion vérifiable à partir de celles-ci. Le nom generalv3.5 appartient à la famille Max et ne désigne pas un modèle de réflexion approfondie distinct. Gardez sa configuration séparée des autres éditions Spark et établissez les limites et les outils de la connexion choisie sans lui attribuer les fonctions d’une autre version.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites generalv3.5 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00946 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.00946 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "generalv3.5", "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='generalv3.5',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='generalv3.5',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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra generalv3.5
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
generalv3.5Spark Max est le modèle d’iFlytek consacré au texte pour l’extraction structurée, les tâches logiques et la conversation. Son interface documentée associe des messages avec rôles, une sortie sous forme d’objet JSON, des commandes de recherche web et des appels de fonctions définies par l’application.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Spark Max est la famille de modèles textuels iFlytek Spark désignée par generalv3.5 dans la documentation du fabricant. iFlytek met en avant l’extraction structurée et le raisonnement logique dans sa présentation de Max. Ce modèle mérite d’être envisagé lorsqu’une tâche part d’un texte et exige un résultat défini : l’explication d’un processus, des champs extraits d’un message, une réponse tenant compte d’une conversation ou un brouillon respectant un rôle et un style particuliers.
L’entrée est une suite de messages. Les rôles documentés distinguent la demande de l’utilisateur, les réponses précédentes de l’assistant, une instruction système et les résultats renvoyés par des outils. Une instruction système peut définir la mission de l’assistant et les règles de sa réponse. Pour poursuivre une conversation, incluez les messages précédents pertinents dans l’ordre : les informations nécessaires à la demande actuelle doivent figurer dans le contexte transmis. Placez la question immédiate à côté des sources concernées et précisez les faits à préserver lors d’une révision.
Le fabricant propose une sortie textuelle ordinaire et un mode objet JSON. En mode JSON, les instructions doivent toujours demander explicitement du JSON. Ce mode convient à l’extraction selon un format de résultat convenu. Exemple de demande : « Lisez cette demande de service. Renvoyez un objet JSON contenant l’action demandée, les informations déjà fournies et les questions encore sans réponse. » Énumérez les champs attendus et les règles applicables aux valeurs manquantes, sans considérer le réglage de format comme un substitut à une consigne précise.
Les commandes de génération comprennent des réglages d’échantillonnage, des pénalités de répétition, un réglage de longueur de sortie et une remise en flux ou en réponse complète. Pour la version Max documentée, iFlytek indique une configuration d’entrée de 8K et une sortie maximale de 8K ; le réglage max_tokens de Max va de 1 à 8 192, avec une valeur par défaut documentée de 4 096. Le nom distinct Max-32K désigne une autre configuration. Maintenez la conversation, le texte de référence et la question actuelle dans le budget d’entrée applicable, puis choisissez la longueur de réponse selon la tâche, plutôt que selon le volume des documents fournis.
Les descriptions d’outils du fabricant comprennent la recherche web et des utilitaires intégrés pour la météo, les dates, la poésie, les informations sur les mots et les informations boursières. La recherche comporte un mode normal et un mode approfondi : le premier utilise les résumés récupérés, le second des contenus récupérés plus complets. La commande d’étiquetage des sources permet de demander des informations sur les sources retrouvées. Il s’agit de fonctions documentées de l’interface d’outils d’iFlytek ; préparez une question précisant les informations manquantes et les éléments qui permettraient d’y répondre.
Les appels de fonctions sont décrits pour l’interface HTTP du fabricant. L’application fournit un nom de fonction, son objectif et un schéma JSON Schema valide pour les paramètres. Les options de sélection permettent un choix automatique, la désactivation des appels, l’obligation d’un appel ou le choix d’une fonction précise. La documentation distingue également différentes représentations des appels renvoyés. Le résultat réel de la fonction est transmis dans un message de rôle outil ; l’application reste donc responsable de l’exécution de l’opération et du renvoi de données utilisables par le modèle.
Pour un assistant pratique, définissez une tâche utile et les champs nécessaires à son accomplissement. Un exemple de parcours consiste à extraire une caractéristique de produit demandée, obtenir une valeur encore inconnue à l’aide d’un outil applicatif, puis rédiger une réponse séparant les faits fournis des questions ouvertes. Pour une révision, précisez le lectorat, le ton et les faits à conserver ; pour une question logique, énoncez les conditions et demandez une conclusion vérifiable à partir de celles-ci. Le nom generalv3.5 appartient à la famille Max et ne désigne pas un modèle de réflexion approfondie distinct. Gardez sa configuration séparée des autres éditions Spark et établissez les limites et les outils de la connexion choisie sans lui attribuer les fonctions d’une autre version.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites generalv3.5 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00946 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.00946 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "generalv3.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'generalv3.5', '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': 'generalv3.5', '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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra generalv3.5
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Extract a service enquiry\n\nRead this enquiry: 'Please send two replacement filters for purifier P40 to our Leeds office. The old ones arrived crushed. I can confirm the street address tomorrow.' Return a compact record with requested_action, product, quantity, reason and missing_information. Use null for any absent scalar value. Follow with one question that obtains only the missing delivery detail.A requested JSON-shaped record and one concise address question; the structure must be checked before use.The record preserves P40 and quantity 2 without inventing the street address or asserting a replacement was sent.