Seed OSS 36B Instruct est le modèle de ByteDance ajusté aux instructions dans la famille Seed OSS. Le fabricant décrit le raisonnement sur contexte long et les tâches d’agent, dont l’utilisation d’outils et la résolution de problèmes. Son résumé du modèle annonce 36 milliards de paramètres et un contexte natif de 512K.
Fournissez les documents pertinents et indiquez le résultat à produire. Une tâche de raisonnement peut demander une conclusion et les conditions qui l’étayent. Une tâche de programmation peut préciser le comportement à modifier et les vérifications qui établissent l’achèvement. Pour un ensemble documentaire plus long, étiquetez les passages et définissez les questions auxquelles la réponse doit répondre.
Une demande complémentaire peut modifier une condition ou examiner une étape précise tout en conservant les identifiants des sources d’origine. Le modèle dispose ainsi d’un repère clair pour la nouvelle réponse.
Le fabricant documente un budget de réflexion qui ajuste la longueur du raisonnement. Il recommande des valeurs multiples de 512; un budget nul demande une réponse directe. Son exemple illustre une réévaluation périodique du budget avant la réponse finale. Ces réglages décrivent le modèle de consigne propre à la version et l’implémentation prise en charge.
Le budget de réflexion est distinct de la limite de réponse finale et du contexte d’entrée. Utilisez les contrôles exposés par l’interface réelle pour ce profil et définissez dans la consigne la forme de réponse requise. Le fabricant recommande une température de 1,1 et top_p à 0,95 pour l’échantillonnage.
Le fabricant fournit des exemples de conversation et d’appels d’outils via une application. Le modèle sélectionne une action d’outil; l’application environnante l’exécute et renvoie l’observation. Conservez ces observations avec l’artefact final de la tâche.
Le profil hébergé exact indique un contexte de 256 000 tokens, tandis que le résumé du fabricant annonce un contexte natif de 512K. Préparez la requête réelle dans les limites documentées du profil choisi. Distinguez Instruct des versions Base et Base-without-synthetic-data et conservez son identité exacte avec le résultat.
", "aboutText": "Seed OSS 36B Instruct est le modèle de ByteDance ajusté aux instructions dans la famille Seed OSS. Le fabricant décrit le raisonnement sur contexte long et les tâches d’agent, dont l’utilisation d’outils et la résolution de problèmes. Son résumé du modèle annonce 36 milliards de paramètres et un contexte natif de 512K.\n\n### Fournir les sources et le résultat attendu\n\nFournissez les documents pertinents et indiquez le résultat à produire. Une tâche de raisonnement peut demander une conclusion et les conditions qui l’étayent. Une tâche de programmation peut préciser le comportement à modifier et les vérifications qui établissent l’achèvement. Pour un ensemble documentaire plus long, étiquetez les passages et définissez les questions auxquelles la réponse doit répondre.\n\nUne demande complémentaire peut modifier une condition ou examiner une étape précise tout en conservant les identifiants des sources d’origine. Le modèle dispose ainsi d’un repère clair pour la nouvelle réponse.\n\n### Piloter la réflexion avec l’interface choisie\n\nLe fabricant documente un budget de réflexion qui ajuste la longueur du raisonnement. Il recommande des valeurs multiples de 512; un budget nul demande une réponse directe. Son exemple illustre une réévaluation périodique du budget avant la réponse finale. Ces réglages décrivent le modèle de consigne propre à la version et l’implémentation prise en charge.\n\nLe budget de réflexion est distinct de la limite de réponse finale et du contexte d’entrée. Utilisez les contrôles exposés par l’interface réelle pour ce profil et définissez dans la consigne la forme de réponse requise. Le fabricant recommande une température de 1,1 et top_p à 0,95 pour l’échantillonnage.\n\n### Tâches avec outils et limites de travail\n\nLe fabricant fournit des exemples de conversation et d’appels d’outils via une application. Le modèle sélectionne une action d’outil; l’application environnante l’exécute et renvoie l’observation. Conservez ces observations avec l’artefact final de la tâche.\n\nLe profil hébergé exact indique un contexte de 256 000 tokens, tandis que le résumé du fabricant annonce un contexte natif de 512K. Préparez la requête réelle dans les limites documentées du profil choisi. Distinguez Instruct des versions Base et Base-without-synthetic-data et conservez son identité exacte avec le résultat.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Resolve a retry-loop issue from code\n\nA worker uses: attempts = 0\nwhile attempts < 3:\n send()\n attempts += 1\n The send function raises TimeoutError, so retries never happen after the first failure. Propose a small Python function that retries only TimeoutError up to three total attempts, then propagates it. Include success-after-timeout and all-timeout test cases without running them.A focused retry function and two executable test proposals, with the attempt-count rule stated.Three means total calls, and exceptions other than TimeoutError are not retried.ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-InstructSeed OSS 36B Instruct est le modèle textuel de ByteDance pour le raisonnement sur contexte long, le suivi d’instructions et les tâches orientées outils. Son fabricant documente un contexte natif de 512K et un budget de réflexion configurable pour cette version de 36 milliards de paramètres.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Seed OSS 36B Instruct est le modèle de ByteDance ajusté aux instructions dans la famille Seed OSS. Le fabricant décrit le raisonnement sur contexte long et les tâches d’agent, dont l’utilisation d’outils et la résolution de problèmes. Son résumé du modèle annonce 36 milliards de paramètres et un contexte natif de 512K.
Fournissez les documents pertinents et indiquez le résultat à produire. Une tâche de raisonnement peut demander une conclusion et les conditions qui l’étayent. Une tâche de programmation peut préciser le comportement à modifier et les vérifications qui établissent l’achèvement. Pour un ensemble documentaire plus long, étiquetez les passages et définissez les questions auxquelles la réponse doit répondre.
Une demande complémentaire peut modifier une condition ou examiner une étape précise tout en conservant les identifiants des sources d’origine. Le modèle dispose ainsi d’un repère clair pour la nouvelle réponse.
Le fabricant documente un budget de réflexion qui ajuste la longueur du raisonnement. Il recommande des valeurs multiples de 512; un budget nul demande une réponse directe. Son exemple illustre une réévaluation périodique du budget avant la réponse finale. Ces réglages décrivent le modèle de consigne propre à la version et l’implémentation prise en charge.
Le budget de réflexion est distinct de la limite de réponse finale et du contexte d’entrée. Utilisez les contrôles exposés par l’interface réelle pour ce profil et définissez dans la consigne la forme de réponse requise. Le fabricant recommande une température de 1,1 et top_p à 0,95 pour l’échantillonnage.
Le fabricant fournit des exemples de conversation et d’appels d’outils via une application. Le modèle sélectionne une action d’outil; l’application environnante l’exécute et renvoie l’observation. Conservez ces observations avec l’artefact final de la tâche.
Le profil hébergé exact indique un contexte de 256 000 tokens, tandis que le résumé du fabricant annonce un contexte natif de 512K. Préparez la requête réelle dans les limites documentées du profil choisi. Distinguez Instruct des versions Base et Base-without-synthetic-data et conservez son identité exacte avec le résultat.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct | 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 $0.000428 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.001144 / 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": "ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct", "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='ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct',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='ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct',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 ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-InstructSeed OSS 36B Instruct est le modèle textuel de ByteDance pour le raisonnement sur contexte long, le suivi d’instructions et les tâches orientées outils. Son fabricant documente un contexte natif de 512K et un budget de réflexion configurable pour cette version de 36 milliards de paramètres.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Seed OSS 36B Instruct est le modèle de ByteDance ajusté aux instructions dans la famille Seed OSS. Le fabricant décrit le raisonnement sur contexte long et les tâches d’agent, dont l’utilisation d’outils et la résolution de problèmes. Son résumé du modèle annonce 36 milliards de paramètres et un contexte natif de 512K.
Fournissez les documents pertinents et indiquez le résultat à produire. Une tâche de raisonnement peut demander une conclusion et les conditions qui l’étayent. Une tâche de programmation peut préciser le comportement à modifier et les vérifications qui établissent l’achèvement. Pour un ensemble documentaire plus long, étiquetez les passages et définissez les questions auxquelles la réponse doit répondre.
Une demande complémentaire peut modifier une condition ou examiner une étape précise tout en conservant les identifiants des sources d’origine. Le modèle dispose ainsi d’un repère clair pour la nouvelle réponse.
Le fabricant documente un budget de réflexion qui ajuste la longueur du raisonnement. Il recommande des valeurs multiples de 512; un budget nul demande une réponse directe. Son exemple illustre une réévaluation périodique du budget avant la réponse finale. Ces réglages décrivent le modèle de consigne propre à la version et l’implémentation prise en charge.
Le budget de réflexion est distinct de la limite de réponse finale et du contexte d’entrée. Utilisez les contrôles exposés par l’interface réelle pour ce profil et définissez dans la consigne la forme de réponse requise. Le fabricant recommande une température de 1,1 et top_p à 0,95 pour l’échantillonnage.
Le fabricant fournit des exemples de conversation et d’appels d’outils via une application. Le modèle sélectionne une action d’outil; l’application environnante l’exécute et renvoie l’observation. Conservez ces observations avec l’artefact final de la tâche.
Le profil hébergé exact indique un contexte de 256 000 tokens, tandis que le résumé du fabricant annonce un contexte natif de 512K. Préparez la requête réelle dans les limites documentées du profil choisi. Distinguez Instruct des versions Base et Base-without-synthetic-data et conservez son identité exacte avec le résultat.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct | 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 $0.000428 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.001144 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct', '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': 'ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct', '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 ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Resolve a retry-loop issue from code\n\nA worker uses: attempts = 0\nwhile attempts < 3:\n send()\n attempts += 1\n The send function raises TimeoutError, so retries never happen after the first failure. Propose a small Python function that retries only TimeoutError up to three total attempts, then propagates it. Include success-after-timeout and all-timeout test cases without running them.A focused retry function and two executable test proposals, with the attempt-count rule stated.Three means total calls, and exceptions other than TimeoutError are not retried.