Tongyi FaRui Plus, identifié par le producteur sous le nom farui-plus, repose sur le socle Qwen et a été spécialisé à l'aide de données et de connaissances juridiques. Le concepteur décrit un développement faisant appel à l'ajustement fin du modèle, à l'apprentissage par renforcement, à l'augmentation par récupération d'informations et aux technologies d'agents juridiques. Son champ d'application comprend les questions juridiques, l'identification des dispositions applicables, l'analyse de dossiers, la génération de documents juridiques et l'examen de clauses contractuelles.
Les entrées et les sorties documentées sont textuelles. Préparez le passage, les faits ou les clauses à analyser sous forme de texte lisible et précisez le résultat attendu. Un livrable utile peut être un projet de section, une liste de points à examiner, l'explication d'une disposition fournie ou une comparaison de formulations contractuelles.
Les exemples du producteur permettent d'utiliser une instruction unique ou une conversation fondée sur des messages. Chaque message comporte un rôle et un contenu ; l'instruction système facultative vient en premier, suivie des tours de l'utilisateur et de l'assistant. Le guide recommande les messages pour poursuivre un dialogue, en conservant les réponses antérieures pertinentes lorsqu'une question de suivi modifie un fait ou une exigence.
Pour une question portant sur un dossier, fournissez les rôles des parties, la chronologie, le point litigieux et les éléments de preuve pertinents. Précisez la juridiction et la date qui comptent pour la tâche, et incluez le texte juridique à examiner lorsque la réponse doit s'appuyer sur une disposition particulière. Distinguez un fait affirmé d'une allégation contestée ou d'une hypothèse.
Pour un suivi, indiquez précisément ce qui a changé. Par exemple, fournissez une date corrigée ou une clause supplémentaire, puis demandez quelle partie du projet précédent doit être révisée. Conserver la réponse antérieure réelle rend la modification demandée concrète, au lieu de susciter une nouvelle analyse d'un dossier incomplet.
Pour une question juridique, définissez le problème et la forme de la réponse. Demandez la conclusion, la disposition qui l'étaye et les faits qui modifieraient l'analyse. Lorsque la source n'établit pas un détail important, demandez au résultat de signaler cette information manquante.
Pour la rédaction, précisez le type de document, son public, les sections requises et les faits fournis. Une consigne utile serait : « Rédige la section demandée à partir de cette chronologie et de ces faits, conserve les rôles définis des parties et identifie les informations encore nécessaires pour terminer le document. » Vérifiez les noms, les dates, les montants et les dispositions citées dans les documents d'origine.
Pour l'examen d'un contrat, fournissez la clause exacte et le point à examiner. Demandez une comparaison de sa formulation, du problème qu'elle soulève et d'une révision proposée qui préserve le sens commercial recherché. Conservez la clause d'origine à côté du texte proposé afin de pouvoir examiner la modification.
La présentation publiée du modèle indique une entrée maximale de 12 000 tokens et une sortie maximale de 2 000 tokens. Sélectionnez les extraits pertinents et une longueur de réponse adaptée à la tâche, en laissant la place à la réponse demandée dans la configuration de conversation applicable. L'examen d'un long contrat peut être réparti en points ou sections clairement identifiés, tout en conservant les clauses nécessaires pour comprendre les liens entre eux.
Le réglage de longueur de réponse du producteur permet de réduire le volume de sortie autorisé pour obtenir une explication concise ou un projet de section précis. Sa valeur par défaut documentée est de 2 000 tokens. Vérifiez qu'une réponse reçue est complète avant de la considérer comme un document terminé.
La référence du producteur documente top_p dans l'intervalle ouvert entre 0 et 1, avec 0,8 comme valeur par défaut. Le réglage top_k restreint l'ensemble des candidats ; le laisser non défini ou lui donner une valeur supérieure à 100 désactive cette stratégie. Conservez la tâche et les sources à l'identique lorsque vous comparez l'effet d'un réglage de génération pris en charge.
Le fonctionnement sans streaming est le mode par défaut. Le streaming transmet le texte pendant que la génération se poursuit. Les fragments diffusés par défaut contiennent, selon la documentation, le contenu cumulé ; activer la sortie incrémentale renvoie uniquement les nouvelles portions. Assemblez correctement le format choisi afin de ne pas ajouter deux fois le texte cumulé, et conservez la réponse complète pour l'examiner.
La réponse peut utiliser une enveloppe de type texte ou message. Cette enveloppe est la structure de livraison qui entoure le texte juridique généré ; le tableau des capacités du modèle ne mentionne ni sortie structurée imposée par un schéma, ni appels de fonctions, ni recherche web native. Fournissez les éléments et les dispositions nécessaires à la tâche au lieu de supposer qu'une recherche externe a eu lieu.
Conservez ensemble le texte source, les faits fournis, la forme de document demandée et la réponse finale. Vérifiez la formulation réelle des références ainsi que la juridiction ou la date dont dépend une interprétation. Une comparaison de clauses ou une explication de dossier est particulièrement utile lorsque ses hypothèses et les passages qui l'étayent restent identifiables.
Utilisez Farui Plus pour le traitement de textes juridiques auquel il est destiné. Le livrable final doit relier la question juridique ou le projet demandé aux éléments effectivement fournis.
", "aboutText": "### Un modèle textuel pour le secteur juridique\n\nTongyi FaRui Plus, identifié par le producteur sous le nom farui-plus, repose sur le socle Qwen et a été spécialisé à l'aide de données et de connaissances juridiques. Le concepteur décrit un développement faisant appel à l'ajustement fin du modèle, à l'apprentissage par renforcement, à l'augmentation par récupération d'informations et aux technologies d'agents juridiques. Son champ d'application comprend les questions juridiques, l'identification des dispositions applicables, l'analyse de dossiers, la génération de documents juridiques et l'examen de clauses contractuelles.\n\nLes entrées et les sorties documentées sont textuelles. Préparez le passage, les faits ou les clauses à analyser sous forme de texte lisible et précisez le résultat attendu. Un livrable utile peut être un projet de section, une liste de points à examiner, l'explication d'une disposition fournie ou une comparaison de formulations contractuelles.\n\n### Préparer une requête unique ou un dialogue continu\n\nLes exemples du producteur permettent d'utiliser une instruction unique ou une conversation fondée sur des messages. Chaque message comporte un rôle et un contenu ; l'instruction système facultative vient en premier, suivie des tours de l'utilisateur et de l'assistant. Le guide recommande les messages pour poursuivre un dialogue, en conservant les réponses antérieures pertinentes lorsqu'une question de suivi modifie un fait ou une exigence.\n\nPour une question portant sur un dossier, fournissez les rôles des parties, la chronologie, le point litigieux et les éléments de preuve pertinents. Précisez la juridiction et la date qui comptent pour la tâche, et incluez le texte juridique à examiner lorsque la réponse doit s'appuyer sur une disposition particulière. Distinguez un fait affirmé d'une allégation contestée ou d'une hypothèse.\n\nPour un suivi, indiquez précisément ce qui a changé. Par exemple, fournissez une date corrigée ou une clause supplémentaire, puis demandez quelle partie du projet précédent doit être révisée. Conserver la réponse antérieure réelle rend la modification demandée concrète, au lieu de susciter une nouvelle analyse d'un dossier incomplet.\n\n### Demander une analyse ou un projet de document\n\nPour une question juridique, définissez le problème et la forme de la réponse. Demandez la conclusion, la disposition qui l'étaye et les faits qui modifieraient l'analyse. Lorsque la source n'établit pas un détail important, demandez au résultat de signaler cette information manquante.\n\nPour la rédaction, précisez le type de document, son public, les sections requises et les faits fournis. Une consigne utile serait : « Rédige la section demandée à partir de cette chronologie et de ces faits, conserve les rôles définis des parties et identifie les informations encore nécessaires pour terminer le document. » Vérifiez les noms, les dates, les montants et les dispositions citées dans les documents d'origine.\n\nPour l'examen d'un contrat, fournissez la clause exacte et le point à examiner. Demandez une comparaison de sa formulation, du problème qu'elle soulève et d'une révision proposée qui préserve le sens commercial recherché. Conservez la clause d'origine à côté du texte proposé afin de pouvoir examiner la modification.\n\n### Respecter les limites de réponse documentées\n\nLa présentation publiée du modèle indique une entrée maximale de 12 000 tokens et une sortie maximale de 2 000 tokens. Sélectionnez les extraits pertinents et une longueur de réponse adaptée à la tâche, en laissant la place à la réponse demandée dans la configuration de conversation applicable. L'examen d'un long contrat peut être réparti en points ou sections clairement identifiés, tout en conservant les clauses nécessaires pour comprendre les liens entre eux.\n\nLe réglage de longueur de réponse du producteur permet de réduire le volume de sortie autorisé pour obtenir une explication concise ou un projet de section précis. Sa valeur par défaut documentée est de 2 000 tokens. Vérifiez qu'une réponse reçue est complète avant de la considérer comme un document terminé.\n\n### Choisir les réglages de génération et de livraison\n\nLa référence du producteur documente top_p dans l'intervalle ouvert entre 0 et 1, avec 0,8 comme valeur par défaut. Le réglage top_k restreint l'ensemble des candidats ; le laisser non défini ou lui donner une valeur supérieure à 100 désactive cette stratégie. Conservez la tâche et les sources à l'identique lorsque vous comparez l'effet d'un réglage de génération pris en charge.\n\nLe fonctionnement sans streaming est le mode par défaut. Le streaming transmet le texte pendant que la génération se poursuit. Les fragments diffusés par défaut contiennent, selon la documentation, le contenu cumulé ; activer la sortie incrémentale renvoie uniquement les nouvelles portions. Assemblez correctement le format choisi afin de ne pas ajouter deux fois le texte cumulé, et conservez la réponse complète pour l'examiner.\n\nLa réponse peut utiliser une enveloppe de type texte ou message. Cette enveloppe est la structure de livraison qui entoure le texte juridique généré ; le tableau des capacités du modèle ne mentionne ni sortie structurée imposée par un schéma, ni appels de fonctions, ni recherche web native. Fournissez les éléments et les dispositions nécessaires à la tâche au lieu de supposer qu'une recherche externe a eu lieu.\n\n### Garder une analyse vérifiable\n\nConservez ensemble le texte source, les faits fournis, la forme de document demandée et la réponse finale. Vérifiez la formulation réelle des références ainsi que la juridiction ou la date dont dépend une interprétation. Une comparaison de clauses ou une explication de dossier est particulièrement utile lorsque ses hypothèses et les passages qui l'étayent restent identifiables.\n\nUtilisez Farui Plus pour le traitement de textes juridiques auquel il est destiné. Le livrable final doit relier la question juridique ou le projet demandé aux éléments effectivement fournis.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "eb26ea0694f51837c27579acaedd55ac024c9e5cb426a27e6d6b0633db512183", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "fr", "methods": [ { "html": "farui-plusTongyi FaRui Plus d'Alibaba est un modèle textuel spécialisé dans les questions juridiques, l'analyse de dossiers, la rédaction de documents juridiques et l'examen de contrats. Préparez les faits et les clauses pertinentes sous forme de texte, puis posez une question ciblée ou engagez un dialogue pour obtenir une analyse écrite ou un projet de document.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Tongyi FaRui Plus, identifié par le producteur sous le nom farui-plus, repose sur le socle Qwen et a été spécialisé à l'aide de données et de connaissances juridiques. Le concepteur décrit un développement faisant appel à l'ajustement fin du modèle, à l'apprentissage par renforcement, à l'augmentation par récupération d'informations et aux technologies d'agents juridiques. Son champ d'application comprend les questions juridiques, l'identification des dispositions applicables, l'analyse de dossiers, la génération de documents juridiques et l'examen de clauses contractuelles.
Les entrées et les sorties documentées sont textuelles. Préparez le passage, les faits ou les clauses à analyser sous forme de texte lisible et précisez le résultat attendu. Un livrable utile peut être un projet de section, une liste de points à examiner, l'explication d'une disposition fournie ou une comparaison de formulations contractuelles.
Les exemples du producteur permettent d'utiliser une instruction unique ou une conversation fondée sur des messages. Chaque message comporte un rôle et un contenu ; l'instruction système facultative vient en premier, suivie des tours de l'utilisateur et de l'assistant. Le guide recommande les messages pour poursuivre un dialogue, en conservant les réponses antérieures pertinentes lorsqu'une question de suivi modifie un fait ou une exigence.
Pour une question portant sur un dossier, fournissez les rôles des parties, la chronologie, le point litigieux et les éléments de preuve pertinents. Précisez la juridiction et la date qui comptent pour la tâche, et incluez le texte juridique à examiner lorsque la réponse doit s'appuyer sur une disposition particulière. Distinguez un fait affirmé d'une allégation contestée ou d'une hypothèse.
Pour un suivi, indiquez précisément ce qui a changé. Par exemple, fournissez une date corrigée ou une clause supplémentaire, puis demandez quelle partie du projet précédent doit être révisée. Conserver la réponse antérieure réelle rend la modification demandée concrète, au lieu de susciter une nouvelle analyse d'un dossier incomplet.
Pour une question juridique, définissez le problème et la forme de la réponse. Demandez la conclusion, la disposition qui l'étaye et les faits qui modifieraient l'analyse. Lorsque la source n'établit pas un détail important, demandez au résultat de signaler cette information manquante.
Pour la rédaction, précisez le type de document, son public, les sections requises et les faits fournis. Une consigne utile serait : « Rédige la section demandée à partir de cette chronologie et de ces faits, conserve les rôles définis des parties et identifie les informations encore nécessaires pour terminer le document. » Vérifiez les noms, les dates, les montants et les dispositions citées dans les documents d'origine.
Pour l'examen d'un contrat, fournissez la clause exacte et le point à examiner. Demandez une comparaison de sa formulation, du problème qu'elle soulève et d'une révision proposée qui préserve le sens commercial recherché. Conservez la clause d'origine à côté du texte proposé afin de pouvoir examiner la modification.
La présentation publiée du modèle indique une entrée maximale de 12 000 tokens et une sortie maximale de 2 000 tokens. Sélectionnez les extraits pertinents et une longueur de réponse adaptée à la tâche, en laissant la place à la réponse demandée dans la configuration de conversation applicable. L'examen d'un long contrat peut être réparti en points ou sections clairement identifiés, tout en conservant les clauses nécessaires pour comprendre les liens entre eux.
Le réglage de longueur de réponse du producteur permet de réduire le volume de sortie autorisé pour obtenir une explication concise ou un projet de section précis. Sa valeur par défaut documentée est de 2 000 tokens. Vérifiez qu'une réponse reçue est complète avant de la considérer comme un document terminé.
La référence du producteur documente top_p dans l'intervalle ouvert entre 0 et 1, avec 0,8 comme valeur par défaut. Le réglage top_k restreint l'ensemble des candidats ; le laisser non défini ou lui donner une valeur supérieure à 100 désactive cette stratégie. Conservez la tâche et les sources à l'identique lorsque vous comparez l'effet d'un réglage de génération pris en charge.
Le fonctionnement sans streaming est le mode par défaut. Le streaming transmet le texte pendant que la génération se poursuit. Les fragments diffusés par défaut contiennent, selon la documentation, le contenu cumulé ; activer la sortie incrémentale renvoie uniquement les nouvelles portions. Assemblez correctement le format choisi afin de ne pas ajouter deux fois le texte cumulé, et conservez la réponse complète pour l'examiner.
La réponse peut utiliser une enveloppe de type texte ou message. Cette enveloppe est la structure de livraison qui entoure le texte juridique généré ; le tableau des capacités du modèle ne mentionne ni sortie structurée imposée par un schéma, ni appels de fonctions, ni recherche web native. Fournissez les éléments et les dispositions nécessaires à la tâche au lieu de supposer qu'une recherche externe a eu lieu.
Conservez ensemble le texte source, les faits fournis, la forme de document demandée et la réponse finale. Vérifiez la formulation réelle des références ainsi que la juridiction ou la date dont dépend une interprétation. Une comparaison de clauses ou une explication de dossier est particulièrement utile lorsque ses hypothèses et les passages qui l'étayent restent identifiables.
Utilisez Farui Plus pour le traitement de textes juridiques auquel il est destiné. Le livrable final doit relier la question juridique ou le projet demandé aux éléments effectivement fournis.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites farui-plus | 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 $0.0058 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0058 / 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 $0.0058 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0058 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"farui-plus","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="farui-plus", 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 farui-plus
/chat/completions
farui-plusTongyi FaRui Plus d'Alibaba est un modèle textuel spécialisé dans les questions juridiques, l'analyse de dossiers, la rédaction de documents juridiques et l'examen de contrats. Préparez les faits et les clauses pertinentes sous forme de texte, puis posez une question ciblée ou engagez un dialogue pour obtenir une analyse écrite ou un projet de document.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Tongyi FaRui Plus, identifié par le producteur sous le nom farui-plus, repose sur le socle Qwen et a été spécialisé à l'aide de données et de connaissances juridiques. Le concepteur décrit un développement faisant appel à l'ajustement fin du modèle, à l'apprentissage par renforcement, à l'augmentation par récupération d'informations et aux technologies d'agents juridiques. Son champ d'application comprend les questions juridiques, l'identification des dispositions applicables, l'analyse de dossiers, la génération de documents juridiques et l'examen de clauses contractuelles.
Les entrées et les sorties documentées sont textuelles. Préparez le passage, les faits ou les clauses à analyser sous forme de texte lisible et précisez le résultat attendu. Un livrable utile peut être un projet de section, une liste de points à examiner, l'explication d'une disposition fournie ou une comparaison de formulations contractuelles.
Les exemples du producteur permettent d'utiliser une instruction unique ou une conversation fondée sur des messages. Chaque message comporte un rôle et un contenu ; l'instruction système facultative vient en premier, suivie des tours de l'utilisateur et de l'assistant. Le guide recommande les messages pour poursuivre un dialogue, en conservant les réponses antérieures pertinentes lorsqu'une question de suivi modifie un fait ou une exigence.
Pour une question portant sur un dossier, fournissez les rôles des parties, la chronologie, le point litigieux et les éléments de preuve pertinents. Précisez la juridiction et la date qui comptent pour la tâche, et incluez le texte juridique à examiner lorsque la réponse doit s'appuyer sur une disposition particulière. Distinguez un fait affirmé d'une allégation contestée ou d'une hypothèse.
Pour un suivi, indiquez précisément ce qui a changé. Par exemple, fournissez une date corrigée ou une clause supplémentaire, puis demandez quelle partie du projet précédent doit être révisée. Conserver la réponse antérieure réelle rend la modification demandée concrète, au lieu de susciter une nouvelle analyse d'un dossier incomplet.
Pour une question juridique, définissez le problème et la forme de la réponse. Demandez la conclusion, la disposition qui l'étaye et les faits qui modifieraient l'analyse. Lorsque la source n'établit pas un détail important, demandez au résultat de signaler cette information manquante.
Pour la rédaction, précisez le type de document, son public, les sections requises et les faits fournis. Une consigne utile serait : « Rédige la section demandée à partir de cette chronologie et de ces faits, conserve les rôles définis des parties et identifie les informations encore nécessaires pour terminer le document. » Vérifiez les noms, les dates, les montants et les dispositions citées dans les documents d'origine.
Pour l'examen d'un contrat, fournissez la clause exacte et le point à examiner. Demandez une comparaison de sa formulation, du problème qu'elle soulève et d'une révision proposée qui préserve le sens commercial recherché. Conservez la clause d'origine à côté du texte proposé afin de pouvoir examiner la modification.
La présentation publiée du modèle indique une entrée maximale de 12 000 tokens et une sortie maximale de 2 000 tokens. Sélectionnez les extraits pertinents et une longueur de réponse adaptée à la tâche, en laissant la place à la réponse demandée dans la configuration de conversation applicable. L'examen d'un long contrat peut être réparti en points ou sections clairement identifiés, tout en conservant les clauses nécessaires pour comprendre les liens entre eux.
Le réglage de longueur de réponse du producteur permet de réduire le volume de sortie autorisé pour obtenir une explication concise ou un projet de section précis. Sa valeur par défaut documentée est de 2 000 tokens. Vérifiez qu'une réponse reçue est complète avant de la considérer comme un document terminé.
La référence du producteur documente top_p dans l'intervalle ouvert entre 0 et 1, avec 0,8 comme valeur par défaut. Le réglage top_k restreint l'ensemble des candidats ; le laisser non défini ou lui donner une valeur supérieure à 100 désactive cette stratégie. Conservez la tâche et les sources à l'identique lorsque vous comparez l'effet d'un réglage de génération pris en charge.
Le fonctionnement sans streaming est le mode par défaut. Le streaming transmet le texte pendant que la génération se poursuit. Les fragments diffusés par défaut contiennent, selon la documentation, le contenu cumulé ; activer la sortie incrémentale renvoie uniquement les nouvelles portions. Assemblez correctement le format choisi afin de ne pas ajouter deux fois le texte cumulé, et conservez la réponse complète pour l'examiner.
La réponse peut utiliser une enveloppe de type texte ou message. Cette enveloppe est la structure de livraison qui entoure le texte juridique généré ; le tableau des capacités du modèle ne mentionne ni sortie structurée imposée par un schéma, ni appels de fonctions, ni recherche web native. Fournissez les éléments et les dispositions nécessaires à la tâche au lieu de supposer qu'une recherche externe a eu lieu.
Conservez ensemble le texte source, les faits fournis, la forme de document demandée et la réponse finale. Vérifiez la formulation réelle des références ainsi que la juridiction ou la date dont dépend une interprétation. Une comparaison de clauses ou une explication de dossier est particulièrement utile lorsque ses hypothèses et les passages qui l'étayent restent identifiables.
Utilisez Farui Plus pour le traitement de textes juridiques auquel il est destiné. Le livrable final doit relier la question juridique ou le projet demandé aux éléments effectivement fournis.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites farui-plus | 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 $0.0058 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0058 / 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 $0.0058 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.0058 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "farui-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'farui-plus', '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': 'farui-plus', '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 farui-plus
/chat/completions