Source: https://ailoot.ai/models/he/sensenova-6-7-flash-lite/ Canonical: https://ailoot.ai/models/he/sensenova-6-7-flash-lite/ Language: he # sensenova-6.7-flash-lite [Markdown](https://ailoot.ai/models/he/sensenova-6-7-flash-lite/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/sensenova-6-7-flash-lite/facts.json) ## [sensenova-6.7-flash-lite](https://ailoot.ai/models/he/sensenova-6-7-flash-lite/) SenseNova 6.7 Flash-Lite הוא המודל הרב־מודאלי של SenseTime למשימות משרדיות ואנליטיות מתמשכות. הוא מפרש טקסט ותמונות, מסייע לארגן תוכן מחקר ודוחות ומשתתף בתהליכים בסיוע כלים ההופכים ניתוח לתוצר. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/he/sensenova-6-7-flash-lite/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/he/sensenova-6-7-flash-lite/#method-1) על המודל התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה. SenseNova 6.7 Flash-Lite הוא מודל הסוכן הרב־מודאלי הקל של SenseTime לעבודה משרדית. היצרנית מדגישה משימות מתמשכות הכוללות תכנון, ניתוח נתונים, מחקר ומסירת תוכן. הוא מקבל טקסט ותמונות ומחזיר תוכן כתוב, ולכן שימושי להבנת חומר משרדי ולהחלטה כיצד החומר יהפוך לניתוח, לדוח או למצגת. תפקידו לחבר את המשימה, את הראיות ואת השלב המועיל הבא בתהליך עבודה ארוך יותר. תהליך משרדי מעשי יכול להתקדם מתובנות נתונים למחקר ולמסירת תוכן. תחילה מנתחים מערך נתונים שסופק; לאחר מכן חוקרים את הסיבות לדפוסים ובונים מצגת סביב הממצאים. הכינו משימה דומה באמצעות הפרדת השאלות: מה מראים הנתונים שסופקו, מה עדיין דורש הסבר ומה הקהל צריך לקחת איתו? הגדירו בתחילה את התוצר הסופי ואת קריטריוני האיכות שלו, כדי שניתוח הביניים יתרום לאותה תוצאה. לניתוח נתונים, ספקו טבלה קריאה או ייצוג טקסטואלי והסבירו את העמודות, היחידות, הקטגוריות ופרק הזמן. ציינו ערכים חסרים או רשומות לא עקביות והגדירו כיצד לטפל בהם. דוגמת תדריך היא לבדוק מערך נתונים לאיתור אי־התאמות, לתאר את השינויים העיקריים בו ולהכין מסקנה הקשורה לשורות או לקטגוריות הרלוונטיות. אם חישובים או עיבוד קבצים מבוצעים בכלים מחוברים, החזירו למודל את תוצאותיהם בפועל. הבדילו בין הראיות המספריות להסבר הסיפורי, ובקשו לסמן גורם מוצע שאינו מבוסס על הנתונים לבדם. למחקר ולדיווח, ספקו את החומרים שכבר נאספו, את השאלות שנותרו ואת קהל היעד. בקשו מבנה המחבר כל טענה לראיות, מבחין בין תצפיות להנחות ומשאיר סוגיות לא פתורות גלויות. במצגת, הגדירו את הסיפור, את האורך הרצוי ואת מטרת כל חלק. פלט כתוב מועיל יכול להיות כותרות שקופיות, טיעונים מרכזיים, עובדות תומכות והערות על אמצעי חזותי שיעזור להסביר נקודה. המודל יכול לארגן את התוכן הזה, בעוד הכלים המארחים מטפלים בבניית קבצים, בפריסה ובייצוא. היצרנית מפרידה במפורש בין תגובת מודל ישירה לתהליך המשרדי המלא. התהליך המשרדי המלא שלה משתמש בסביבת ריצה לסוכנים ובספריית המיומנויות הרשמית יחד עם המודל. רכיבים אלה קוראים ומשנים קבצים, מבצעים פעולות ויוצרים את המצגת או הדוח בפועל. ספקו למודל מטרה ברורה והחזירו את תוצאות הפעולות האלה כדי שיוכל להמשיך מהמצב הנוכחי. מתווה או הוראה שנוצרו הם תרומה לתוצר, ולא ראיה שהקובץ המוגמר כבר קיים. תהליך התמונות המתועד משלב שאלת טקסט עם תמונה אחת או יותר, לרבות דוגמה המשווה שתי תמונות. השתמשו בתרשים, בתמונת מסמך או בצילום מסך ברורים וציינו מה חשוב: השינוי שיש להסביר, הערכים הנראים שיש להשוות או החלק בעמוד שיש לפרש. SenseTime ממליצה להכין תמונות שהצלע הארוכה שלהן אינה עולה על 2,048 פיקסלים; זו הנחיה להכנת קלט, ולא טענה שממדים גדולים יותר מגדירים את המגבלה החזותית התאורטית של המודל. שמרו על תוויות קריאות וכללו יחידות או כללי הקשר בטקסט כאשר אי אפשר לקרוא אותם באופן אמין מהתמונה. התיעוד של SenseTime מבחין בין תוכן הסקה לתשובה הכתובה הסופית ומתעד תקציב פלט הכולל את שניהם. למשימה משרדית משמעותית, הפכו את התוצר המבוקש למוחשי והקצו מקום להסקה וגם לתוכן הסופי. בשיחה מתמשכת, שמרו את הודעות המשתמש הרלוונטיות ואת תוכן העוזר הסופי בסדר כרונולוגי; היצרנית מורה ליישומים שלא לשלוח מחדש את שדה ההסקה הקודם כהיסטוריית שיחה. בהיסטוריות ארוכות, שמרו את העובדות וההחלטות שהשלב הבא באמת צריך. Flash-Lite הוא המודל הנקוב לתהליך זה, בעוד יצירת קובץ מוגמר ופלטים חזותיים ייעודיים תלויים בסביבה המחוברת ובכלים הרלוונטיים. בדקו חישובים, פרטי תמונה שחולצו וטענות בדוח מול החומרים המקוריים. הגדירו השלמה לפי התוכן המבוקש והתוצר בפועל, כדי שהסבר שוטף יישאר מחובר לראיות ולתוצאה שימושית. משימה מעשית ### משימה מעשית דוגמה טכנית באנגלית ``` Turn a checked dataset into slide arguments Prepare a three-slide outline for operations using this dataset: May, 500 orders and 20 returns; June, 600 orders and 36 returns. Calculate return rates, describe the change and identify a research question before suggesting a cause. Give each slide a title, supporting figures and a note about a useful chart. ``` #### התוצאה הצפויה ``` A three-slide written outline with rate calculations, a change statement and a clearly unresolved research question. ``` #### בדיקת התוצאה ``` Check that rates use each month’s own order count and that a proposed cause remains a question rather than a data-backed finding. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `sensenova-6.7-flash-lite` [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/he/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=chat) אחר /`sensenova-6.7-flash-lite` ### התחלה SenseNova 6.7 Flash-Lite הוא המודל הרב־מודאלי של SenseTime למשימות משרדיות ואנליטיות מתמשכות. הוא מפרש טקסט ותמונות, מסייע לארגן תוכן מחקר ודוחות ומשתתף בתהליכים בסיוע כלים ההופכים ניתוח לתוצר. סוגי קלט נתמכים טקסט תוצאות טקסט ### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` סוגי קלט `text` סוגי פלט `text` פורמט פלט json או SSE | שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל | | --- | --- | --- | --- | --- | | שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות sensenova-6.7-flash-lite | ברירת מחדל— | | שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse | | שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— | | שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`modalities` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— | | שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— | | שדה`cache_control.ttl` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— | שילובים של חומרי קלט **טקסט** · טקסט UTF8 `messages[].content` פרמטרים ומחזור חיים של השיטה | פרמטר | מפרט | | --- | --- | | פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json | | פרמטר`required` | מפרטmodel, messages | | פרמטר`material_types` | מפרטtext | | פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content | | פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ | | פרמטר`optional_controls` | מפרטstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | פרמטר`control_scope` | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים | | פרמטר`output_modalities` | מפרטtext | | פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse | | פרמטר`multimodal_input_binding` | מפרטnull | מחזור חיים: `synchronous_or_streamed` שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages. אורך ההקשר אינו תקרת פלט. קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק. ### תעריפים מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה. מצב מהיר לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex לא צוין כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה | תצורה | טבלת תעריפים | חיוב | | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.001892** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.005676** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKהזרמה ב-Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "sensenova-6.7-flash-lite", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='sensenova-6.7-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='sensenova-6.7-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### קבלה ושמירה של תוצאות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json או SSE ##### שמירת כל התוצאות שהושלמו שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו. שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש. ##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט. שדות התגובה | שדה | סוג | | --- | --- | | שדה`choices[].index` | סוגinteger | | שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null | | שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] | | שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring | | שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array | | שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null | | שדה`usage` | סוגobject | שגיאות והשלבים הבאים | תגובה | תנאי | השלב הבא | | --- | --- | --- | | תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. | ### כינויים #### כינויים למודל **Ailoot Ultra** [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/he/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=chat) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/he/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `sensenova-6.7-flash-lite` [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/he/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=messages) אחר /`sensenova-6.7-flash-lite` ### התחלה SenseNova 6.7 Flash-Lite הוא המודל הרב־מודאלי של SenseTime למשימות משרדיות ואנליטיות מתמשכות. הוא מפרש טקסט ותמונות, מסייע לארגן תוכן מחקר ודוחות ומשתתף בתהליכים בסיוע כלים ההופכים ניתוח לתוצר. סוגי קלט נתמכים טקסט תוצאות json · sse ### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` סוגי קלט `text` סוגי פלט `json`, `sse` פורמט פלט JSON או SSE | שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל | | --- | --- | --- | --- | --- | | שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות sensenova-6.7-flash-lite | ברירת מחדל— | | שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse | שילובים של חומרי קלט **טקסט** · טקסט UTF-8 `מחרוזת messages[].content` פרמטרים ומחזור חיים של השיטה | פרמטר | מפרט | | --- | --- | | פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json | | פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens | | פרמטר`optional_controls` | מפרטstream | | פרמטר`material_types` | מפרטtext | | פרמטר`text_file_material` | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. | מחזור חיים: `synchronous_or_streamed` ### תעריפים מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה. מצב מהיר לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex לא צוין כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה | תצורה | טבלת תעריפים | חיוב | | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.001892** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.005676** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה ```json { "model": "sensenova-6.7-flash-lite", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'sensenova-6.7-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'sensenova-6.7-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### קבלה ושמירה של תוצאות #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON או SSE ##### שמירת כל התוצאות שהושלמו שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו. שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא. ##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט. שדות התגובה | שדה | סוג | | --- | --- | | שדה`id` | סוגstring | | שדה`model` | סוגstring | | שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | שדה`stop_reason` | סוגstring\|null | | שדה`usage` | סוגobject | שגיאות והשלבים הבאים | תגובה | תנאי | השלב הבא | | --- | --- | --- | | תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. | ### כינויים #### כינויים למודל **Ailoot Ultra** [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/he/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=messages) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`sensenova-6.7-flash-lite`](https://ailoot.ai/models/he/#m=sensenova-6.7-flash-lite&route=Ultra&caller=sensenova-6.7-flash-lite&fmt=messages) FAQ · sensenova-6.7-flash-lite אילו קלטים ותוצאות זמינים? `POST /v1/chat/completions` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `text` → `json`, `sse` באילו שדות הבקשה משתמשת? `POST /v1/chat/completions` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` אילו מגבלות חלות? `POST /v1/chat/completions` · `sensenova-6.7-flash-lite`: `messages.min_items`: `1` חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם. ## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש. ## קנו אסימונים בהנחה. הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים. מנוי בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם. קוד הנחה עד 50% הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל. הוצאות בהיסטוריה המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה. [בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/) ## חברו API למוצר שאתם מוכרים. SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק. יישום מסחרי שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם. רישיון למכירה מחדש שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב. מסמכים באתר ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור. [בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he) ## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI. החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש. Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.