Solar Pro 3 הוא מודל השפה של Upstage בארכיטקטורת תערובת מומחים למשימות כתובות מורכבות ולהסקה. היצרן מציין 102 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־12B פרמטרים פעילים בכל מעבר קדימה, עם חלון הקשר של 128,000 טוקנים. קוריאנית היא מוקד לשוני מרכזי, לצד קלט ופלט באנגלית וביפנית. תאריך החיתוך שפורסם לנתוני האימון הוא יולי 2025.
גרסת היצרן מדגישה ביצוע מדויק יותר של הוראות והבנת כוונת המשתמש. בשאילתה מורכבת, ספקו את החומר שיש לבחון, את האילוצים הרלוונטיים ואת התוצאה הרצויה. תשובה מועילה מיישמת את ההוראות הללו על ההקשר שסופק במקום להחזיר הסבר כללי על הנושא.
בניתוח רב־שלבי, זהו את ההנחות ואת התלויות בין השלבים. בקשו את המסקנה עם הראיות או החישובים הדרושים להערכתה. משימת מסמך יכולה להשוות קטעים, לחלץ את המידע הרלוונטי או להסביר כיצד כלל חל, תוך שמירת חומר המקור החשוב לאורך תורי המשך.
היצרן מונה פלטים מובנים, קריאה לפונקציות וקריאות מקבילות בין יכולות המודל. היישום מספק את הפונקציות ואת הארגומנטים שלהן, מבצע את הקריאות המוצעות ומחזיר את התוצאות. תשובה מובנית מארגנת את ממצאי המודל בשדות מוגדרים, והיישום עדיין בודק שהערכים תואמים למקור ולמשימה.
מדריך ההסקה הנוכחי מתייחס למאמץ שהושמט כאל off ב־Solar Pro 3. גם minimal ו־low משאירים את ההסקה כבויה, ואילו medium ו־high מפעילים את שלב ההסקה. הדבר שונה מהמיפוי מ־low עד max המתועד ל־Pro 4 ול־Mini 4. הסקה משתמשת בטוקני פלט לפני התשובה הסופית, ולכן הבקשה צריכה מקום לשני השלבים.
בעבודה שקוריאנית היא שפתה המרכזית, ציינו את קהל היעד ואת המינוח שיש לשמר. גם לפלט באנגלית או ביפנית צריך להיות יעד וסגנון מפורשים. תוצר סופי מועיל יכול להיות הסבר, מזכר השוואה, מידע מובנה או קוד מוצע עם הבדיקות הרלוונטיות. שמרו על ההבחנה בין מהדורת Pro 3 זו לבין מודלי Solar Pro מאוחרים יותר ובין העדכונים הנפרדים המתועדים בתוך קו המודל שלה.
", "aboutText": "Solar Pro 3 הוא מודל השפה של Upstage בארכיטקטורת תערובת מומחים למשימות כתובות מורכבות ולהסקה. היצרן מציין 102 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־12B פרמטרים פעילים בכל מעבר קדימה, עם חלון הקשר של 128,000 טוקנים. קוריאנית היא מוקד לשוני מרכזי, לצד קלט ופלט באנגלית וביפנית. תאריך החיתוך שפורסם לנתוני האימון הוא יולי 2025.\n\nגרסת היצרן מדגישה ביצוע מדויק יותר של הוראות והבנת כוונת המשתמש. בשאילתה מורכבת, ספקו את החומר שיש לבחון, את האילוצים הרלוונטיים ואת התוצאה הרצויה. תשובה מועילה מיישמת את ההוראות הללו על ההקשר שסופק במקום להחזיר הסבר כללי על הנושא.\n\nבניתוח רב־שלבי, זהו את ההנחות ואת התלויות בין השלבים. בקשו את המסקנה עם הראיות או החישובים הדרושים להערכתה. משימת מסמך יכולה להשוות קטעים, לחלץ את המידע הרלוונטי או להסביר כיצד כלל חל, תוך שמירת חומר המקור החשוב לאורך תורי המשך.\n\nהיצרן מונה פלטים מובנים, קריאה לפונקציות וקריאות מקבילות בין יכולות המודל. היישום מספק את הפונקציות ואת הארגומנטים שלהן, מבצע את הקריאות המוצעות ומחזיר את התוצאות. תשובה מובנית מארגנת את ממצאי המודל בשדות מוגדרים, והיישום עדיין בודק שהערכים תואמים למקור ולמשימה.\n\nמדריך ההסקה הנוכחי מתייחס למאמץ שהושמט כאל off ב־Solar Pro 3. גם minimal ו־low משאירים את ההסקה כבויה, ואילו medium ו־high מפעילים את שלב ההסקה. הדבר שונה מהמיפוי מ־low עד max המתועד ל־Pro 4 ול־Mini 4. הסקה משתמשת בטוקני פלט לפני התשובה הסופית, ולכן הבקשה צריכה מקום לשני השלבים.\n\nבעבודה שקוריאנית היא שפתה המרכזית, ציינו את קהל היעד ואת המינוח שיש לשמר. גם לפלט באנגלית או ביפנית צריך להיות יעד וסגנון מפורשים. תוצר סופי מועיל יכול להיות הסבר, מזכר השוואה, מידע מובנה או קוד מוצע עם הבדיקות הרלוונטיות. שמרו על ההבחנה בין מהדורת Pro 3 זו לבין מודלי Solar Pro מאוחרים יותר ובין העדכונים הנפרדים המתועדים בתוך קו המודל שלה.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Prepare a Korean-first customer note\n\nTranslate this message into polite Korean for an office customer: “Your Atlas Desk order is ready for collection. Please bring reference AD-51. We have not arranged delivery.” Keep Atlas Desk and AD-51 unchanged, preserve the collection-versus-delivery distinction and return only the translated message without adding collection hours.A polite Korean message retaining the product and reference strings and the original fulfillment facts.Check that the message describes collection readiness and does not claim a delivery booking or invent opening hours.upstage/solar-pro-3Solar Pro 3 של Upstage הוא מודל טקסט MoE בעל 102B פרמטרים, שמתוכם 12B פעילים, לשאילתות מורכבות ולהסקה מונחית הוראות. הוא תומך בחלון הקשר של 128,000 טוקנים, בקוריאנית, באנגלית וביפנית, בפלטים מובנים ובתהליכי עבודה מוכווני כלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Solar Pro 3 הוא מודל השפה של Upstage בארכיטקטורת תערובת מומחים למשימות כתובות מורכבות ולהסקה. היצרן מציין 102 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־12B פרמטרים פעילים בכל מעבר קדימה, עם חלון הקשר של 128,000 טוקנים. קוריאנית היא מוקד לשוני מרכזי, לצד קלט ופלט באנגלית וביפנית. תאריך החיתוך שפורסם לנתוני האימון הוא יולי 2025.
גרסת היצרן מדגישה ביצוע מדויק יותר של הוראות והבנת כוונת המשתמש. בשאילתה מורכבת, ספקו את החומר שיש לבחון, את האילוצים הרלוונטיים ואת התוצאה הרצויה. תשובה מועילה מיישמת את ההוראות הללו על ההקשר שסופק במקום להחזיר הסבר כללי על הנושא.
בניתוח רב־שלבי, זהו את ההנחות ואת התלויות בין השלבים. בקשו את המסקנה עם הראיות או החישובים הדרושים להערכתה. משימת מסמך יכולה להשוות קטעים, לחלץ את המידע הרלוונטי או להסביר כיצד כלל חל, תוך שמירת חומר המקור החשוב לאורך תורי המשך.
היצרן מונה פלטים מובנים, קריאה לפונקציות וקריאות מקבילות בין יכולות המודל. היישום מספק את הפונקציות ואת הארגומנטים שלהן, מבצע את הקריאות המוצעות ומחזיר את התוצאות. תשובה מובנית מארגנת את ממצאי המודל בשדות מוגדרים, והיישום עדיין בודק שהערכים תואמים למקור ולמשימה.
מדריך ההסקה הנוכחי מתייחס למאמץ שהושמט כאל off ב־Solar Pro 3. גם minimal ו־low משאירים את ההסקה כבויה, ואילו medium ו־high מפעילים את שלב ההסקה. הדבר שונה מהמיפוי מ־low עד max המתועד ל־Pro 4 ול־Mini 4. הסקה משתמשת בטוקני פלט לפני התשובה הסופית, ולכן הבקשה צריכה מקום לשני השלבים.
בעבודה שקוריאנית היא שפתה המרכזית, ציינו את קהל היעד ואת המינוח שיש לשמר. גם לפלט באנגלית או ביפנית צריך להיות יעד וסגנון מפורשים. תוצר סופי מועיל יכול להיות הסבר, מזכר השוואה, מידע מובנה או קוד מוצע עם הבדיקות הרלוונטיות. שמרו על ההבחנה בין מהדורת Pro 3 זו לבין מודלי Solar Pro מאוחרים יותר ובין העדכונים הנפרדים המתועדים בתוך קו המודל שלה.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות upstage/solar-pro-3 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | 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— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_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.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0003 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0012 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0003 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0012 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "upstage/solar-pro-3", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='upstage/solar-pro-3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='upstage/solar-pro-3',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 או SSE
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.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| 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. |
Ailoot Ultra upstage/solar-pro-3
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
upstage/solar-pro-3Solar Pro 3 של Upstage הוא מודל טקסט MoE בעל 102B פרמטרים, שמתוכם 12B פעילים, לשאילתות מורכבות ולהסקה מונחית הוראות. הוא תומך בחלון הקשר של 128,000 טוקנים, בקוריאנית, באנגלית וביפנית, בפלטים מובנים ובתהליכי עבודה מוכווני כלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Solar Pro 3 הוא מודל השפה של Upstage בארכיטקטורת תערובת מומחים למשימות כתובות מורכבות ולהסקה. היצרן מציין 102 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־12B פרמטרים פעילים בכל מעבר קדימה, עם חלון הקשר של 128,000 טוקנים. קוריאנית היא מוקד לשוני מרכזי, לצד קלט ופלט באנגלית וביפנית. תאריך החיתוך שפורסם לנתוני האימון הוא יולי 2025.
גרסת היצרן מדגישה ביצוע מדויק יותר של הוראות והבנת כוונת המשתמש. בשאילתה מורכבת, ספקו את החומר שיש לבחון, את האילוצים הרלוונטיים ואת התוצאה הרצויה. תשובה מועילה מיישמת את ההוראות הללו על ההקשר שסופק במקום להחזיר הסבר כללי על הנושא.
בניתוח רב־שלבי, זהו את ההנחות ואת התלויות בין השלבים. בקשו את המסקנה עם הראיות או החישובים הדרושים להערכתה. משימת מסמך יכולה להשוות קטעים, לחלץ את המידע הרלוונטי או להסביר כיצד כלל חל, תוך שמירת חומר המקור החשוב לאורך תורי המשך.
היצרן מונה פלטים מובנים, קריאה לפונקציות וקריאות מקבילות בין יכולות המודל. היישום מספק את הפונקציות ואת הארגומנטים שלהן, מבצע את הקריאות המוצעות ומחזיר את התוצאות. תשובה מובנית מארגנת את ממצאי המודל בשדות מוגדרים, והיישום עדיין בודק שהערכים תואמים למקור ולמשימה.
מדריך ההסקה הנוכחי מתייחס למאמץ שהושמט כאל off ב־Solar Pro 3. גם minimal ו־low משאירים את ההסקה כבויה, ואילו medium ו־high מפעילים את שלב ההסקה. הדבר שונה מהמיפוי מ־low עד max המתועד ל־Pro 4 ול־Mini 4. הסקה משתמשת בטוקני פלט לפני התשובה הסופית, ולכן הבקשה צריכה מקום לשני השלבים.
בעבודה שקוריאנית היא שפתה המרכזית, ציינו את קהל היעד ואת המינוח שיש לשמר. גם לפלט באנגלית או ביפנית צריך להיות יעד וסגנון מפורשים. תוצר סופי מועיל יכול להיות הסבר, מזכר השוואה, מידע מובנה או קוד מוצע עם הבדיקות הרלוונטיות. שמרו על ההבחנה בין מהדורת Pro 3 זו לבין מודלי Solar Pro מאוחרים יותר ובין העדכונים הנפרדים המתועדים בתוך קו המודל שלה.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות upstage/solar-pro-3 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0003 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0012 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0003 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0012 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "upstage/solar-pro-3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'upstage/solar-pro-3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'upstage/solar-pro-3', '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 או SSE
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.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| 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. |
Ailoot Ultra upstage/solar-pro-3
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Prepare a Korean-first customer note\n\nTranslate this message into polite Korean for an office customer: “Your Atlas Desk order is ready for collection. Please bring reference AD-51. We have not arranged delivery.” Keep Atlas Desk and AD-51 unchanged, preserve the collection-versus-delivery distinction and return only the translated message without adding collection hours.A polite Korean message retaining the product and reference strings and the original fulfillment facts.Check that the message describes collection readiness and does not claim a delivery booking or invent opening hours.