Summarize est le modèle de résumé abstractif de ScaleDown. Il condense le texte et les documents fournis en une réécriture fluide plutôt que de sélectionner quelques phrases originales mot pour mot. Ses usages publiés comprennent la vérification documentaire, les synthèses de transcriptions et la réduction de matériel récupéré avant son utilisation par un autre modèle.
Donnez à la tâche un angle et un lecteur prévu. Une synthèse de réunion peut conserver les décisions, responsabilités et questions ouvertes. Une vérification documentaire peut conserver les affirmations principales et leurs éléments justificatifs. Un processus de récupération de sources peut conserver les faits importants pour la question à laquelle répondra le modèle suivant.
Précisez la langue, la longueur et la présentation souhaitées dans les instructions de contenu. Le modèle publié utilise les indications de consigne système pour ces choix, tandis que sa configuration d’échantillonnage est fixe pour une sortie fidèle. Un résumé pour une personne et un passage compact pour un autre modèle peuvent donc utiliser des présentations différentes sans considérer la variation d’échantillonnage comme le contrôle principal.
Gardez les noms de documents et les limites de sections importantes avec la source. Demandez au résumé de préserver noms, nombres, décisions énoncées et tout désaccord affectant l’interprétation. Pour une transcription, distinguez une proposition d’une décision et une question non résolue d’une action assignée.
Après la génération, comparez le texte condensé au matériel original. Vérifiez si une phrase modifie le degré de certitude d’une affirmation, supprime une condition ou combine des déclarations de locuteurs ou sections différents. Le but d’un résultat plus court est de rendre les éléments plus faciles à exploiter tout en gardant leur sens.
Les types d’entrée publiés comprennent le texte, les images et des fichiers comme les PDF, et le modèle renvoie du texte. Fournissez du matériel lisible et définissez si la tâche concerne le document entier ou une section sélectionnée. Une collection bénéficie de questions de résumé cohérentes et d’un identifiant de document conservé avec chaque résultat.
Pour le prétraitement de sources récupérées, réduisez le contenu autour de la question précise que le raisonnement en aval doit traiter. Conservez les passages ou faits justifiant une réponse plutôt que de produire un aperçu générique de la source. Gardez le matériel récupéré original disponible pour que le résultat ultérieur puisse encore être vérifié par rapport à lui.
La fenêtre de contexte publiée est de 1 000 000 tokens et la limite de complétion de 4 000 tokens. Fixez une longueur de résumé adaptée au livrable prévu. Si une vaste collection nécessite des détails substantiels, organisez-la en documents ou sections identifiés et conservez un résultat séparé pour chacun avant de composer une synthèse globale.
Le résultat est un résumé textuel. Validez toute structure consommée par machine dans l’application tout en gardant le résumé écrit lisible pour son public prévu. Sauvegardez le résumé avec l’identité de la source et les instructions déterminant son angle, sa langue et sa longueur.
scaledown/summarizeSummarize condense les longs textes et documents en une réécriture fluide et fidèle. Fixez l’angle, la langue, la longueur et le format par instructions pour la vérification documentaire, les synthèses de transcriptions ou un contexte de sources réduit. La fenêtre publiée est de 1 000 000 tokens, avec une limite de complétion de 4 000 tokens.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Summarize est le modèle de résumé abstractif de ScaleDown. Il condense le texte et les documents fournis en une réécriture fluide plutôt que de sélectionner quelques phrases originales mot pour mot. Ses usages publiés comprennent la vérification documentaire, les synthèses de transcriptions et la réduction de matériel récupéré avant son utilisation par un autre modèle.
Donnez à la tâche un angle et un lecteur prévu. Une synthèse de réunion peut conserver les décisions, responsabilités et questions ouvertes. Une vérification documentaire peut conserver les affirmations principales et leurs éléments justificatifs. Un processus de récupération de sources peut conserver les faits importants pour la question à laquelle répondra le modèle suivant.
Précisez la langue, la longueur et la présentation souhaitées dans les instructions de contenu. Le modèle publié utilise les indications de consigne système pour ces choix, tandis que sa configuration d’échantillonnage est fixe pour une sortie fidèle. Un résumé pour une personne et un passage compact pour un autre modèle peuvent donc utiliser des présentations différentes sans considérer la variation d’échantillonnage comme le contrôle principal.
Gardez les noms de documents et les limites de sections importantes avec la source. Demandez au résumé de préserver noms, nombres, décisions énoncées et tout désaccord affectant l’interprétation. Pour une transcription, distinguez une proposition d’une décision et une question non résolue d’une action assignée.
Après la génération, comparez le texte condensé au matériel original. Vérifiez si une phrase modifie le degré de certitude d’une affirmation, supprime une condition ou combine des déclarations de locuteurs ou sections différents. Le but d’un résultat plus court est de rendre les éléments plus faciles à exploiter tout en gardant leur sens.
Les types d’entrée publiés comprennent le texte, les images et des fichiers comme les PDF, et le modèle renvoie du texte. Fournissez du matériel lisible et définissez si la tâche concerne le document entier ou une section sélectionnée. Une collection bénéficie de questions de résumé cohérentes et d’un identifiant de document conservé avec chaque résultat.
Pour le prétraitement de sources récupérées, réduisez le contenu autour de la question précise que le raisonnement en aval doit traiter. Conservez les passages ou faits justifiant une réponse plutôt que de produire un aperçu générique de la source. Gardez le matériel récupéré original disponible pour que le résultat ultérieur puisse encore être vérifié par rapport à lui.
La fenêtre de contexte publiée est de 1 000 000 tokens et la limite de complétion de 4 000 tokens. Fixez une longueur de résumé adaptée au livrable prévu. Si une vaste collection nécessite des détails substantiels, organisez-la en documents ou sections identifiés et conservez un résultat séparé pour chacun avant de composer une synthèse globale.
Le résultat est un résumé textuel. Validez toute structure consommée par machine dans l’application tout en gardant le résumé écrit lisible pour son public prévu. Sauvegardez le résumé avec l’identité de la source et les instructions déterminant son angle, sa langue et sa longueur.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites scaledown/summarize | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
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 |
Paramètrecontrol_scope | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Alias de méthode : /chat/completions
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.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"scaledown/summarize","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="scaledown/summarize", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 scaledown/summarize
/chat/completions
scaledown/summarizeSummarize condense les longs textes et documents en une réécriture fluide et fidèle. Fixez l’angle, la langue, la longueur et le format par instructions pour la vérification documentaire, les synthèses de transcriptions ou un contexte de sources réduit. La fenêtre publiée est de 1 000 000 tokens, avec une limite de complétion de 4 000 tokens.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Summarize est le modèle de résumé abstractif de ScaleDown. Il condense le texte et les documents fournis en une réécriture fluide plutôt que de sélectionner quelques phrases originales mot pour mot. Ses usages publiés comprennent la vérification documentaire, les synthèses de transcriptions et la réduction de matériel récupéré avant son utilisation par un autre modèle.
Donnez à la tâche un angle et un lecteur prévu. Une synthèse de réunion peut conserver les décisions, responsabilités et questions ouvertes. Une vérification documentaire peut conserver les affirmations principales et leurs éléments justificatifs. Un processus de récupération de sources peut conserver les faits importants pour la question à laquelle répondra le modèle suivant.
Précisez la langue, la longueur et la présentation souhaitées dans les instructions de contenu. Le modèle publié utilise les indications de consigne système pour ces choix, tandis que sa configuration d’échantillonnage est fixe pour une sortie fidèle. Un résumé pour une personne et un passage compact pour un autre modèle peuvent donc utiliser des présentations différentes sans considérer la variation d’échantillonnage comme le contrôle principal.
Gardez les noms de documents et les limites de sections importantes avec la source. Demandez au résumé de préserver noms, nombres, décisions énoncées et tout désaccord affectant l’interprétation. Pour une transcription, distinguez une proposition d’une décision et une question non résolue d’une action assignée.
Après la génération, comparez le texte condensé au matériel original. Vérifiez si une phrase modifie le degré de certitude d’une affirmation, supprime une condition ou combine des déclarations de locuteurs ou sections différents. Le but d’un résultat plus court est de rendre les éléments plus faciles à exploiter tout en gardant leur sens.
Les types d’entrée publiés comprennent le texte, les images et des fichiers comme les PDF, et le modèle renvoie du texte. Fournissez du matériel lisible et définissez si la tâche concerne le document entier ou une section sélectionnée. Une collection bénéficie de questions de résumé cohérentes et d’un identifiant de document conservé avec chaque résultat.
Pour le prétraitement de sources récupérées, réduisez le contenu autour de la question précise que le raisonnement en aval doit traiter. Conservez les passages ou faits justifiant une réponse plutôt que de produire un aperçu générique de la source. Gardez le matériel récupéré original disponible pour que le résultat ultérieur puisse encore être vérifié par rapport à lui.
La fenêtre de contexte publiée est de 1 000 000 tokens et la limite de complétion de 4 000 tokens. Fixez une longueur de résumé adaptée au livrable prévu. Si une vaste collection nécessite des détails substantiels, organisez-la en documents ou sections identifiés et conservez un résultat séparé pour chacun avant de composer une synthèse globale.
Le résultat est un résumé textuel. Validez toute structure consommée par machine dans l’application tout en gardant le résumé écrit lisible pour son public prévu. Sauvegardez le résumé avec l’identité de la source et les instructions déterminant son angle, sa langue et sa longueur.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites scaledown/summarize | 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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "scaledown/summarize",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'scaledown/summarize', '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': 'scaledown/summarize', '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 scaledown/summarize
/chat/completions