Solar Mini 4 est le modèle compact à mélange d’experts d’Upstage pour les tâches répétées d’agents. Il compte 35 milliards de paramètres au total et en active 3B par jeton. Le fournisseur précise un contexte de 512K et jusqu’à 128K jetons de sortie, avec l’anglais, le coréen et le japonais en entrée et en sortie. La date limite publiée des données d’entraînement est février 2026.
Ses principaux domaines de travail comprennent la récupération d’information, la classification, les sorties structurées et l’utilisation d’outils. Une tâche récurrente d’extraction doit fournir le contenu source et les champs nécessaires à l’application. Pour une tâche de classification, définissez les catégories et les éléments qui les distinguent. Un résultat utile retourne l’information requise sans élargir le travail à une analyse sans rapport.
Le fournisseur prend en charge l’appel de fonctions et les appels parallèles. Définissez les fonctions disponibles et leurs arguments; le modèle propose des appels, tandis que l’application les exécute et retourne les résultats. Des vérifications indépendantes peuvent être demandées ensemble, comme la récupération de deux éléments d’état nécessaires à la prochaine décision. Gardez chaque résultat associé à son appel avant de poursuivre la conversation.
Le mode JSON et la sortie structurée fondée sur un schéma répondent à des besoins différents. Le mode JSON produit du JSON analysable, tandis qu’un schéma pris en charge contrôle les noms et les types de champs. Dans son sous-ensemble de sortie structurée, le fabricant exige un objet à la racine, des propriétés obligatoires et des règles explicites pour les propriétés supplémentaires. Définissez la représentation de l’information manquante et vérifiez les valeurs extraites par rapport à la source, même lorsque le format est valide.
Le raisonnement est désactivé lorsque l’effort est omis dans le guide actuel du fournisseur. None et minimal le laissent désactivé; low, medium, high, xhigh et max l’activent. Le raisonnement consomme une partie de l’allocation de sortie; un petit budget peut donc s’épuiser avant la réponse finale. Servez-vous des étapes dépendantes de la tâche pour décider si la réflexion est utile, tout en conservant de la place pour le livrable nécessaire à l’application.
Pour un pipeline documentaire, demandez au modèle de comparer les résultats structurés des traitements précédents, d’identifier les champs manquants et d’appliquer les règles énoncées pour l’étape suivante. La sortie peut être un relevé d’écarts, une classification ou une action proposée avec les données à l’appui. L’application décide quoi exécuter et fournit le résultat observé pour tout suivi.
Le nombre de paramètres actifs décrit le calcul, et non le besoin complet de mémoire des poids. Upstage indique que les poids complets de 35B restent chargés dans un déploiement local et publie des conditions distinctes de déploiement quantifié. Gardez ces faits de configuration séparés de l’environnement d’exécution d’un choix de modèle donné.
", "aboutText": "Solar Mini 4 est le modèle compact à mélange d’experts d’Upstage pour les tâches répétées d’agents. Il compte 35 milliards de paramètres au total et en active 3B par jeton. Le fournisseur précise un contexte de 512K et jusqu’à 128K jetons de sortie, avec l’anglais, le coréen et le japonais en entrée et en sortie. La date limite publiée des données d’entraînement est février 2026.\n\nSes principaux domaines de travail comprennent la récupération d’information, la classification, les sorties structurées et l’utilisation d’outils. Une tâche récurrente d’extraction doit fournir le contenu source et les champs nécessaires à l’application. Pour une tâche de classification, définissez les catégories et les éléments qui les distinguent. Un résultat utile retourne l’information requise sans élargir le travail à une analyse sans rapport.\n\nLe fournisseur prend en charge l’appel de fonctions et les appels parallèles. Définissez les fonctions disponibles et leurs arguments; le modèle propose des appels, tandis que l’application les exécute et retourne les résultats. Des vérifications indépendantes peuvent être demandées ensemble, comme la récupération de deux éléments d’état nécessaires à la prochaine décision. Gardez chaque résultat associé à son appel avant de poursuivre la conversation.\n\nLe mode JSON et la sortie structurée fondée sur un schéma répondent à des besoins différents. Le mode JSON produit du JSON analysable, tandis qu’un schéma pris en charge contrôle les noms et les types de champs. Dans son sous-ensemble de sortie structurée, le fabricant exige un objet à la racine, des propriétés obligatoires et des règles explicites pour les propriétés supplémentaires. Définissez la représentation de l’information manquante et vérifiez les valeurs extraites par rapport à la source, même lorsque le format est valide.\n\nLe raisonnement est désactivé lorsque l’effort est omis dans le guide actuel du fournisseur. None et minimal le laissent désactivé; low, medium, high, xhigh et max l’activent. Le raisonnement consomme une partie de l’allocation de sortie; un petit budget peut donc s’épuiser avant la réponse finale. Servez-vous des étapes dépendantes de la tâche pour décider si la réflexion est utile, tout en conservant de la place pour le livrable nécessaire à l’application.\n\nPour un pipeline documentaire, demandez au modèle de comparer les résultats structurés des traitements précédents, d’identifier les champs manquants et d’appliquer les règles énoncées pour l’étape suivante. La sortie peut être un relevé d’écarts, une classification ou une action proposée avec les données à l’appui. L’application décide quoi exécuter et fournit le résultat observé pour tout suivi.\n\nLe nombre de paramètres actifs décrit le calcul, et non le besoin complet de mémoire des poids. Upstage indique que les poids complets de 35B restent chargés dans un déploiement local et publie des conditions distinctes de déploiement quantifié. Gardez ces faits de configuration séparés de l’environnement d’exécution d’un choix de modèle donné.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Reconcile extracted invoice fields\n\nCompare two text-extraction records for invoice IV-902. Record A: total 240 EUR, due date missing. Record B: total 240 EUR, due date 18 August. Source excerpt: 'Invoice IV-902. Amount due: EUR 240. Pay by 18 August.' Return the reconciled fields, the discrepancy and the source phrase supporting the due date. Do not add a year.A compact reconciled record with a discrepancy note and the quoted source phrase for the due date.The total remains EUR 240 and the date does not acquire an unsupported year.upstage/solar-mini4Solar Mini 4 d’Upstage est un modèle textuel MoE de 35B paramètres, dont 3B actifs, pour les tâches répétées de récupération, d’extraction et d’utilisation d’outils. Il prend en charge un contexte de 512K, jusqu’à 128K jetons de sortie, des réponses structurées et des appels d’outils parallèles.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Solar Mini 4 est le modèle compact à mélange d’experts d’Upstage pour les tâches répétées d’agents. Il compte 35 milliards de paramètres au total et en active 3B par jeton. Le fournisseur précise un contexte de 512K et jusqu’à 128K jetons de sortie, avec l’anglais, le coréen et le japonais en entrée et en sortie. La date limite publiée des données d’entraînement est février 2026.
Ses principaux domaines de travail comprennent la récupération d’information, la classification, les sorties structurées et l’utilisation d’outils. Une tâche récurrente d’extraction doit fournir le contenu source et les champs nécessaires à l’application. Pour une tâche de classification, définissez les catégories et les éléments qui les distinguent. Un résultat utile retourne l’information requise sans élargir le travail à une analyse sans rapport.
Le fournisseur prend en charge l’appel de fonctions et les appels parallèles. Définissez les fonctions disponibles et leurs arguments; le modèle propose des appels, tandis que l’application les exécute et retourne les résultats. Des vérifications indépendantes peuvent être demandées ensemble, comme la récupération de deux éléments d’état nécessaires à la prochaine décision. Gardez chaque résultat associé à son appel avant de poursuivre la conversation.
Le mode JSON et la sortie structurée fondée sur un schéma répondent à des besoins différents. Le mode JSON produit du JSON analysable, tandis qu’un schéma pris en charge contrôle les noms et les types de champs. Dans son sous-ensemble de sortie structurée, le fabricant exige un objet à la racine, des propriétés obligatoires et des règles explicites pour les propriétés supplémentaires. Définissez la représentation de l’information manquante et vérifiez les valeurs extraites par rapport à la source, même lorsque le format est valide.
Le raisonnement est désactivé lorsque l’effort est omis dans le guide actuel du fournisseur. None et minimal le laissent désactivé; low, medium, high, xhigh et max l’activent. Le raisonnement consomme une partie de l’allocation de sortie; un petit budget peut donc s’épuiser avant la réponse finale. Servez-vous des étapes dépendantes de la tâche pour décider si la réflexion est utile, tout en conservant de la place pour le livrable nécessaire à l’application.
Pour un pipeline documentaire, demandez au modèle de comparer les résultats structurés des traitements précédents, d’identifier les champs manquants et d’appliquer les règles énoncées pour l’étape suivante. La sortie peut être un relevé d’écarts, une classification ou une action proposée avec les données à l’appui. L’application décide quoi exécuter et fournit le résultat observé pour tout suivi.
Le nombre de paramètres actifs décrit le calcul, et non le besoin complet de mémoire des poids. Upstage indique que les poids complets de 35B restent chargés dans un déploiement local et publie des conditions distinctes de déploiement quantifié. Gardez ces faits de configuration séparés de l’environnement d’exécution d’un choix de modèle donné.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites upstage/solar-mini4 | 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.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0002 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0008 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.00002 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0002 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0008 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.00002 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "upstage/solar-mini4", "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='upstage/solar-mini4',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='upstage/solar-mini4',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 upstage/solar-mini4
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
upstage/solar-mini4Solar Mini 4 d’Upstage est un modèle textuel MoE de 35B paramètres, dont 3B actifs, pour les tâches répétées de récupération, d’extraction et d’utilisation d’outils. Il prend en charge un contexte de 512K, jusqu’à 128K jetons de sortie, des réponses structurées et des appels d’outils parallèles.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Solar Mini 4 est le modèle compact à mélange d’experts d’Upstage pour les tâches répétées d’agents. Il compte 35 milliards de paramètres au total et en active 3B par jeton. Le fournisseur précise un contexte de 512K et jusqu’à 128K jetons de sortie, avec l’anglais, le coréen et le japonais en entrée et en sortie. La date limite publiée des données d’entraînement est février 2026.
Ses principaux domaines de travail comprennent la récupération d’information, la classification, les sorties structurées et l’utilisation d’outils. Une tâche récurrente d’extraction doit fournir le contenu source et les champs nécessaires à l’application. Pour une tâche de classification, définissez les catégories et les éléments qui les distinguent. Un résultat utile retourne l’information requise sans élargir le travail à une analyse sans rapport.
Le fournisseur prend en charge l’appel de fonctions et les appels parallèles. Définissez les fonctions disponibles et leurs arguments; le modèle propose des appels, tandis que l’application les exécute et retourne les résultats. Des vérifications indépendantes peuvent être demandées ensemble, comme la récupération de deux éléments d’état nécessaires à la prochaine décision. Gardez chaque résultat associé à son appel avant de poursuivre la conversation.
Le mode JSON et la sortie structurée fondée sur un schéma répondent à des besoins différents. Le mode JSON produit du JSON analysable, tandis qu’un schéma pris en charge contrôle les noms et les types de champs. Dans son sous-ensemble de sortie structurée, le fabricant exige un objet à la racine, des propriétés obligatoires et des règles explicites pour les propriétés supplémentaires. Définissez la représentation de l’information manquante et vérifiez les valeurs extraites par rapport à la source, même lorsque le format est valide.
Le raisonnement est désactivé lorsque l’effort est omis dans le guide actuel du fournisseur. None et minimal le laissent désactivé; low, medium, high, xhigh et max l’activent. Le raisonnement consomme une partie de l’allocation de sortie; un petit budget peut donc s’épuiser avant la réponse finale. Servez-vous des étapes dépendantes de la tâche pour décider si la réflexion est utile, tout en conservant de la place pour le livrable nécessaire à l’application.
Pour un pipeline documentaire, demandez au modèle de comparer les résultats structurés des traitements précédents, d’identifier les champs manquants et d’appliquer les règles énoncées pour l’étape suivante. La sortie peut être un relevé d’écarts, une classification ou une action proposée avec les données à l’appui. L’application décide quoi exécuter et fournit le résultat observé pour tout suivi.
Le nombre de paramètres actifs décrit le calcul, et non le besoin complet de mémoire des poids. Upstage indique que les poids complets de 35B restent chargés dans un déploiement local et publie des conditions distinctes de déploiement quantifié. Gardez ces faits de configuration séparés de l’environnement d’exécution d’un choix de modèle donné.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites upstage/solar-mini4 | 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.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0002 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0008 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.00002 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0002 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0008 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.00002 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "upstage/solar-mini4",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'upstage/solar-mini4', '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': 'upstage/solar-mini4', '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 upstage/solar-mini4
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Reconcile extracted invoice fields\n\nCompare two text-extraction records for invoice IV-902. Record A: total 240 EUR, due date missing. Record B: total 240 EUR, due date 18 August. Source excerpt: 'Invoice IV-902. Amount due: EUR 240. Pay by 18 August.' Return the reconciled fields, the discrepancy and the source phrase supporting the due date. Do not add a year.A compact reconciled record with a discrepancy note and the quoted source phrase for the due date.The total remains EUR 240 and the date does not acquire an unsupported year.