Grok 4 0709 est un profil nommé de la famille Grok 4 originale de xAI. La présentation du fabricant décrit des tâches de raisonnement avancé, de programmation et de recherche, avec des outils utilisés pour étendre l'information et les capacités de calcul disponibles au modèle. Le résultat utile du profil est une réponse reliée à la question fournie et aux observations obtenues par l'application environnante.
Donnez l'ensemble des conditions et le résultat à produire. Une demande de programmation peut identifier la source pertinente, le comportement attendu et le cas à résoudre. Une question de recherche peut préciser le sujet, la période et les preuves nécessaires. Demandez au modèle de distinguer les faits des sources de l'interprétation construite à partir de ceux-ci.
Pour une tâche comportant plusieurs étapes dépendantes, conservez les observations intermédiaires importantes pour la conclusion finale. Un tour ultérieur peut alors examiner une étape contestée ou ajouter une condition corrigée sans perdre son point de référence.
Le fabricant décrit l'entraînement de Grok 4 à utiliser des outils, notamment le calcul et la navigation. Son exemple de recherche détaillé élabore des requêtes, examine les résultats et affine la recherche avant de répondre à la question. Ce schéma est utile lorsque l'information nécessaire à une tâche doit être récupérée plutôt que fournie dans la consigne initiale.
L'application environnante détermine quels outils et quelles sources sont accessibles et exécute les actions. Gardez les observations récupérées identifiées afin que la réponse finale puisse se référer aux éléments réellement lus. Une recherche ou un calcul sélectionnés doivent être évalués à partir du résultat retourné, et non traités comme accomplis simplement parce que le modèle les a proposés.
La description originale de l'API du fabricant et le profil hébergé nommé donnent un contexte de travail de 256,000 jetons. Fournissez le code, les passages ou les observations pertinents et réservez de la place pour la réponse demandée. Pour un grand ensemble de sources, définissez les questions et les critères de comparaison qui doivent guider la réponse.
Cette entrée garde le profil 0709 distinct des versions Grok ultérieures et de Grok 4 Heavy nommé séparément. Le flux de travail assisté par des outils de sa description de lancement n'intègre pas à ce profil toutes les fonctions vocales grand public ni les réglages d'un modèle ultérieur. Utilisez le contrat exact de l'interface et conservez l'identité sélectionnée avec le livrable final.
", "aboutText": "Grok 4 0709 est un profil nommé de la famille Grok 4 originale de xAI. La présentation du fabricant décrit des tâches de raisonnement avancé, de programmation et de recherche, avec des outils utilisés pour étendre l'information et les capacités de calcul disponibles au modèle. Le résultat utile du profil est une réponse reliée à la question fournie et aux observations obtenues par l'application environnante.\n\n### Définir le problème et le livrable requis\n\nDonnez l'ensemble des conditions et le résultat à produire. Une demande de programmation peut identifier la source pertinente, le comportement attendu et le cas à résoudre. Une question de recherche peut préciser le sujet, la période et les preuves nécessaires. Demandez au modèle de distinguer les faits des sources de l'interprétation construite à partir de ceux-ci.\n\nPour une tâche comportant plusieurs étapes dépendantes, conservez les observations intermédiaires importantes pour la conclusion finale. Un tour ultérieur peut alors examiner une étape contestée ou ajouter une condition corrigée sans perdre son point de référence.\n\n### Utiliser les outils par un flux de travail visible\n\nLe fabricant décrit l'entraînement de Grok 4 à utiliser des outils, notamment le calcul et la navigation. Son exemple de recherche détaillé élabore des requêtes, examine les résultats et affine la recherche avant de répondre à la question. Ce schéma est utile lorsque l'information nécessaire à une tâche doit être récupérée plutôt que fournie dans la consigne initiale.\n\nL'application environnante détermine quels outils et quelles sources sont accessibles et exécute les actions. Gardez les observations récupérées identifiées afin que la réponse finale puisse se référer aux éléments réellement lus. Une recherche ou un calcul sélectionnés doivent être évalués à partir du résultat retourné, et non traités comme accomplis simplement parce que le modèle les a proposés.\n\n### Planifier le contexte de travail\n\nLa description originale de l'API du fabricant et le profil hébergé nommé donnent un contexte de travail de 256,000 jetons. Fournissez le code, les passages ou les observations pertinents et réservez de la place pour la réponse demandée. Pour un grand ensemble de sources, définissez les questions et les critères de comparaison qui doivent guider la réponse.\n\nCette entrée garde le profil 0709 distinct des versions Grok ultérieures et de Grok 4 Heavy nommé séparément. Le flux de travail assisté par des outils de sa description de lancement n'intègre pas à ce profil toutes les fonctions vocales grand public ni les réglages d'un modèle ultérieur. Utilisez le contrat exact de l'interface et conservez l'identité sélectionnée avec le livrable final.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Check a shipping-cost argument\n\nA shop pays 9 units for each parcel up to 2 kg and 4 units for each additional started kilogram. An order weighs 4.2 kg. A colleague calculates 9 + 2.2 * 4. Explain whether that follows the tariff, give the correct calculation and identify the word in the rule that changes the rounding.A tariff interpretation, explicit calculation and explanation of the rounding trigger.The calculation must charge for additional started kilograms rather than a fractional kilogram amount.grok-4-0709Grok 4 0709 est le profil Grok 4 nommé pour le raisonnement complexe, la programmation et les tâches textuelles orientées vers la recherche. La description originale de Grok 4 par le fabricant comprend la résolution de problèmes assistée par des outils et un contexte de travail de 256,000 jetons.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Grok 4 0709 est un profil nommé de la famille Grok 4 originale de xAI. La présentation du fabricant décrit des tâches de raisonnement avancé, de programmation et de recherche, avec des outils utilisés pour étendre l'information et les capacités de calcul disponibles au modèle. Le résultat utile du profil est une réponse reliée à la question fournie et aux observations obtenues par l'application environnante.
Donnez l'ensemble des conditions et le résultat à produire. Une demande de programmation peut identifier la source pertinente, le comportement attendu et le cas à résoudre. Une question de recherche peut préciser le sujet, la période et les preuves nécessaires. Demandez au modèle de distinguer les faits des sources de l'interprétation construite à partir de ceux-ci.
Pour une tâche comportant plusieurs étapes dépendantes, conservez les observations intermédiaires importantes pour la conclusion finale. Un tour ultérieur peut alors examiner une étape contestée ou ajouter une condition corrigée sans perdre son point de référence.
Le fabricant décrit l'entraînement de Grok 4 à utiliser des outils, notamment le calcul et la navigation. Son exemple de recherche détaillé élabore des requêtes, examine les résultats et affine la recherche avant de répondre à la question. Ce schéma est utile lorsque l'information nécessaire à une tâche doit être récupérée plutôt que fournie dans la consigne initiale.
L'application environnante détermine quels outils et quelles sources sont accessibles et exécute les actions. Gardez les observations récupérées identifiées afin que la réponse finale puisse se référer aux éléments réellement lus. Une recherche ou un calcul sélectionnés doivent être évalués à partir du résultat retourné, et non traités comme accomplis simplement parce que le modèle les a proposés.
La description originale de l'API du fabricant et le profil hébergé nommé donnent un contexte de travail de 256,000 jetons. Fournissez le code, les passages ou les observations pertinents et réservez de la place pour la réponse demandée. Pour un grand ensemble de sources, définissez les questions et les critères de comparaison qui doivent guider la réponse.
Cette entrée garde le profil 0709 distinct des versions Grok ultérieures et de Grok 4 Heavy nommé séparément. Le flux de travail assisté par des outils de sa description de lancement n'intègre pas à ce profil toutes les fonctions vocales grand public ni les réglages d'un modèle ultérieur. Utilisez le contrat exact de l'interface et conservez l'identité sélectionnée avec le livrable final.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites grok-4-0709 | 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’ID 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: Fonction fournie comme outil | 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 refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | 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 comme texte littéral ; aucun ID 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’ID 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/objet 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 jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.03 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4-0709", "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='grok-4-0709',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='grok-4-0709',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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra grok-4-0709
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
grok-4-0709Grok 4 0709 est le profil Grok 4 nommé pour le raisonnement complexe, la programmation et les tâches textuelles orientées vers la recherche. La description originale de Grok 4 par le fabricant comprend la résolution de problèmes assistée par des outils et un contexte de travail de 256,000 jetons.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Grok 4 0709 est un profil nommé de la famille Grok 4 originale de xAI. La présentation du fabricant décrit des tâches de raisonnement avancé, de programmation et de recherche, avec des outils utilisés pour étendre l'information et les capacités de calcul disponibles au modèle. Le résultat utile du profil est une réponse reliée à la question fournie et aux observations obtenues par l'application environnante.
Donnez l'ensemble des conditions et le résultat à produire. Une demande de programmation peut identifier la source pertinente, le comportement attendu et le cas à résoudre. Une question de recherche peut préciser le sujet, la période et les preuves nécessaires. Demandez au modèle de distinguer les faits des sources de l'interprétation construite à partir de ceux-ci.
Pour une tâche comportant plusieurs étapes dépendantes, conservez les observations intermédiaires importantes pour la conclusion finale. Un tour ultérieur peut alors examiner une étape contestée ou ajouter une condition corrigée sans perdre son point de référence.
Le fabricant décrit l'entraînement de Grok 4 à utiliser des outils, notamment le calcul et la navigation. Son exemple de recherche détaillé élabore des requêtes, examine les résultats et affine la recherche avant de répondre à la question. Ce schéma est utile lorsque l'information nécessaire à une tâche doit être récupérée plutôt que fournie dans la consigne initiale.
L'application environnante détermine quels outils et quelles sources sont accessibles et exécute les actions. Gardez les observations récupérées identifiées afin que la réponse finale puisse se référer aux éléments réellement lus. Une recherche ou un calcul sélectionnés doivent être évalués à partir du résultat retourné, et non traités comme accomplis simplement parce que le modèle les a proposés.
La description originale de l'API du fabricant et le profil hébergé nommé donnent un contexte de travail de 256,000 jetons. Fournissez le code, les passages ou les observations pertinents et réservez de la place pour la réponse demandée. Pour un grand ensemble de sources, définissez les questions et les critères de comparaison qui doivent guider la réponse.
Cette entrée garde le profil 0709 distinct des versions Grok ultérieures et de Grok 4 Heavy nommé séparément. Le flux de travail assisté par des outils de sa description de lancement n'intègre pas à ce profil toutes les fonctions vocales grand public ni les réglages d'un modèle ultérieur. Utilisez le contrat exact de l'interface et conservez l'identité sélectionnée avec le livrable final.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites grok-4-0709 | 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 jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.006 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.03 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "grok-4-0709",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'grok-4-0709', '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': 'grok-4-0709', '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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra grok-4-0709
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Check a shipping-cost argument\n\nA shop pays 9 units for each parcel up to 2 kg and 4 units for each additional started kilogram. An order weighs 4.2 kg. A colleague calculates 9 + 2.2 * 4. Explain whether that follows the tariff, give the correct calculation and identify the word in the rule that changes the rounding.A tariff interpretation, explicit calculation and explanation of the rounding trigger.The calculation must charge for additional started kilograms rather than a fractional kilogram amount.