A Baichuan4 a Baichuan kínálatának név szerint megadott negyedik generációs, általános társalgási modellje. A gyártó ehhez a konkrét kiadáshoz 32K kontextust dokumentál. A Baichuan4-Turbo és a Baichuan4-Air különálló kiadások, saját modellprofilokkal.
A modell szöveges beszélgetéssel dolgozik, és a gyártó dokumentált munkafolyamatában asszisztensválaszt vagy függvényhívási kérést állít elő. Hasznos feladatai közé tartozik a megadott információ alapján történő válaszadás, dokumentumtartalom rendezése, szövegátdolgozás és strukturált rekord készítése alkalmazáshoz.
Az üzeneteket időrendi sorrendben készítse elő, ha szükséges, rendszerutasítással az első helyen. A felhasználó feladatát tartsa külön a korábbi asszisztensválaszoktól és a külső eszközeredményektől. A gyártó referenciája egyszerű szöveges karakterláncokat vagy típusos szövegtartalom-struktúrákat fogad, és külön eszközüzenet-szerepet használ a függvényhívások eredményéhez.
Összehasonlításhoz adja meg mindkét részletet, egyértelműen címkézze őket, és kérje az egyezéseket, ellentmondásokat és alátámasztó megfogalmazásokat. Átdolgozott magyarázathoz határozza meg a közönséget és az újraírás során megőrzendő részleteket. Hasznos utasítás például: „Hasonlítsa össze ezt a két projektleírást, sorolja fel a megváltozott követelményeket, és jelölje meg az egyes változásokat rögzítő részletet.”
A Baichuan4 kifejezetten szerepel a gyártó JSON-objektumos módjában. A mód engedélyezése mellett rendszer- vagy felhasználói utasítás is szükséges a JSON előállítására. Határozza meg a kötelező mezőket és a hiányzó információ megjelenítését. Alkalmazásrekordként való felhasználás előtt dolgozza fel és ellenőrizze az eredményt.
A gyártó társalgási művelete 1 és 2048 közötti max_tokens értéket fogad, alapértelmezése 2,048. Mintavételi beállításai: temperature 0 és 1 között, alapértelmezésben 0.3; top_p 0-tól 1-ig, az 1-et kizárva, alapértelmezésben 0.85; top_k 0 és 20 között, alapértelmezésben 5. A top_k 0 értéke kikapcsolja ezt a stratégiát. A válaszkeret különbözik a 32K kontextustól: a forrásanyagot és a válaszhoz szükséges helyet együtt készítse elő.
Ha a befejezés oka length, az írott válasz vagy JSON-objektum hiányos lehet. Őrizze meg a részleges eredményt és a leállás okát, majd döntse el, hogy rövidíti a kért anyagot, csökkenti a bemenetet vagy módosítja az alkalmazható válaszkeretet.
A gyártó eszközei megkülönböztetik a tudásbázisbeli visszakeresést és a webes keresést. A tudásbáziskérés megnevezi a releváns gyűjteményeket. A kizárólag tudásbázisra épülő válaszmód megakadályozza a választ, ha a visszakeresés nem talál eredményt. Ha webes keresés és tudásbázisbeli visszakeresés is be van állítva, a referencia szerint a visszakeresés elsőbbséget élvez.
Változó tény esetén őrizze meg a ténylegesen visszakeresett vagy kereséssel talált információt, hogy a végső válasz összevethető legyen vele. A megfigyeléssel együtt tartsa meg a forrást, a dátumot és a releváns feltételeket vagy pontosításokat. Ha a feladat megadott gyűjteményre vonatkozik, célzott kérdést tegyen fel ahelyett, hogy a visszakeresési kérdést nem kapcsolódó kreatív utasításokkal egyesítené.
A Baichuan4 dokumentált példái egyéni függvények közötti választást és a függvény eredményének alkalmazás általi visszaadása utáni folytatást mutatnak be. Minden függvényhez adjon nevet, célt és argumentumsémát. Őrizze meg az asszisztens hívását és a hozzá tartozó eszközeredményt, majd kérje a következő választól a megfigyelés magyarázatát vagy felhasználását.
Gyakorlati összehasonlítás kérhet két tényleges mérést, például két különböző dátum értékeit, majd ezek különbségét. A méréseket az alkalmazás biztosítja; a modell által kiválasztott függvény és generált argumentumok a műveletre vonatkozó kérések. A gyártó automatikus vagy eszköz nélküli kiválasztási beállítása a függvényekre vonatkozik. A referencia a függvényhívások elkülönítését ajánlja a webes keresési vagy visszakeresési konfigurációktól.
A gyártó alapértelmezett módja nem streamelt; a streamelés fokozatos válaszrészeket ad vissza, amelyeket össze kell állítani. A befejezés oka megkülönbözteti a normál leállást, az eszközkérést, a kimeneti vagy kontextushossz-korlátot és a tartalomszűrést. A kész üzenetet vagy objektumot őrizze meg az értelmezéséhez szükséges forrásanyaggal és eszközmegfigyelésekkel együtt.
Ellenőrizze az eredményben a kért mezőket, az alátámasztott összehasonlításokat és a felhasználási helyéhez illő megfogalmazást. Másik kiadással történő összevetéskor tartsa meg a feladattal együtt a pontos Baichuan4 azonosságot. A hasznos eredmény befejezett szöveges anyag vagy tényleges eszközmegfigyelés magyarázata, a kérés minden megoldatlan részének azonosíthatóságával.
", "aboutText": "### A Baichuan4 mint különálló társalgási kiadás\n\nA Baichuan4 a Baichuan kínálatának név szerint megadott negyedik generációs, általános társalgási modellje. A gyártó ehhez a konkrét kiadáshoz 32K kontextust dokumentál. A Baichuan4-Turbo és a Baichuan4-Air különálló kiadások, saját modellprofilokkal.\n\nA modell szöveges beszélgetéssel dolgozik, és a gyártó dokumentált munkafolyamatában asszisztensválaszt vagy függvényhívási kérést állít elő. Hasznos feladatai közé tartozik a megadott információ alapján történő válaszadás, dokumentumtartalom rendezése, szövegátdolgozás és strukturált rekord készítése alkalmazáshoz.\n\n### Teljes párbeszédkérés megadása\n\nAz üzeneteket időrendi sorrendben készítse elő, ha szükséges, rendszerutasítással az első helyen. A felhasználó feladatát tartsa külön a korábbi asszisztensválaszoktól és a külső eszközeredményektől. A gyártó referenciája egyszerű szöveges karakterláncokat vagy típusos szövegtartalom-struktúrákat fogad, és külön eszközüzenet-szerepet használ a függvényhívások eredményéhez.\n\nÖsszehasonlításhoz adja meg mindkét részletet, egyértelműen címkézze őket, és kérje az egyezéseket, ellentmondásokat és alátámasztó megfogalmazásokat. Átdolgozott magyarázathoz határozza meg a közönséget és az újraírás során megőrzendő részleteket. Hasznos utasítás például: „Hasonlítsa össze ezt a két projektleírást, sorolja fel a megváltozott követelményeket, és jelölje meg az egyes változásokat rögzítő részletet.”\n\n### Kimeneti forma és válaszkeret választása\n\nA Baichuan4 kifejezetten szerepel a gyártó JSON-objektumos módjában. A mód engedélyezése mellett rendszer- vagy felhasználói utasítás is szükséges a JSON előállítására. Határozza meg a kötelező mezőket és a hiányzó információ megjelenítését. Alkalmazásrekordként való felhasználás előtt dolgozza fel és ellenőrizze az eredményt.\n\nA gyártó társalgási művelete 1 és 2048 közötti max_tokens értéket fogad, alapértelmezése 2,048. Mintavételi beállításai: temperature 0 és 1 között, alapértelmezésben 0.3; top_p 0-tól 1-ig, az 1-et kizárva, alapértelmezésben 0.85; top_k 0 és 20 között, alapértelmezésben 5. A top_k 0 értéke kikapcsolja ezt a stratégiát. A válaszkeret különbözik a 32K kontextustól: a forrásanyagot és a válaszhoz szükséges helyet együtt készítse elő.\n\nHa a befejezés oka length, az írott válasz vagy JSON-objektum hiányos lehet. Őrizze meg a részleges eredményt és a leállás okát, majd döntse el, hogy rövidíti a kért anyagot, csökkenti a bemenetet vagy módosítja az alkalmazható válaszkeretet.\n\n### Válasz alapozása visszakeresett információra\n\nA gyártó eszközei megkülönböztetik a tudásbázisbeli visszakeresést és a webes keresést. A tudásbáziskérés megnevezi a releváns gyűjteményeket. A kizárólag tudásbázisra épülő válaszmód megakadályozza a választ, ha a visszakeresés nem talál eredményt. Ha webes keresés és tudásbázisbeli visszakeresés is be van állítva, a referencia szerint a visszakeresés elsőbbséget élvez.\n\nVáltozó tény esetén őrizze meg a ténylegesen visszakeresett vagy kereséssel talált információt, hogy a végső válasz összevethető legyen vele. A megfigyeléssel együtt tartsa meg a forrást, a dátumot és a releváns feltételeket vagy pontosításokat. Ha a feladat megadott gyűjteményre vonatkozik, célzott kérdést tegyen fel ahelyett, hogy a visszakeresési kérdést nem kapcsolódó kreatív utasításokkal egyesítené.\n\n### Folytatás tényleges függvényeredményből\n\nA Baichuan4 dokumentált példái egyéni függvények közötti választást és a függvény eredményének alkalmazás általi visszaadása utáni folytatást mutatnak be. Minden függvényhez adjon nevet, célt és argumentumsémát. Őrizze meg az asszisztens hívását és a hozzá tartozó eszközeredményt, majd kérje a következő választól a megfigyelés magyarázatát vagy felhasználását.\n\nGyakorlati összehasonlítás kérhet két tényleges mérést, például két különböző dátum értékeit, majd ezek különbségét. A méréseket az alkalmazás biztosítja; a modell által kiválasztott függvény és generált argumentumok a műveletre vonatkozó kérések. A gyártó automatikus vagy eszköz nélküli kiválasztási beállítása a függvényekre vonatkozik. A referencia a függvényhívások elkülönítését ajánlja a webes keresési vagy visszakeresési konfigurációktól.\n\n### A végső eredmény összegyűjtése és ellenőrzése\n\nA gyártó alapértelmezett módja nem streamelt; a streamelés fokozatos válaszrészeket ad vissza, amelyeket össze kell állítani. A befejezés oka megkülönbözteti a normál leállást, az eszközkérést, a kimeneti vagy kontextushossz-korlátot és a tartalomszűrést. A kész üzenetet vagy objektumot őrizze meg az értelmezéséhez szükséges forrásanyaggal és eszközmegfigyelésekkel együtt.\n\nEllenőrizze az eredményben a kért mezőket, az alátámasztott összehasonlításokat és a felhasználási helyéhez illő megfogalmazást. Másik kiadással történő összevetéskor tartsa meg a feladattal együtt a pontos Baichuan4 azonosságot. A hasznos eredmény befejezett szöveges anyag vagy tényleges eszközmegfigyelés magyarázata, a kérés minden megoldatlan részének azonosíthatóságával.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
A requirements change record\n\nCompare these project notes. Version A: customers receive receipts by email; export contains all orders; support replies within two working days. Version B: receipts appear in the account; export includes paid orders only; support target remains two working days. List changes and unchanged requirements, quoting the wording that supports each finding.A comparison table containing requirement, previous wording, revised wording and change status.The support target is recorded as unchanged, and the export filter change is distinguished from receipt delivery.Baichuan4A Baichuan4 a név szerint megadott negyedik generációs szöveges társalgási modell, dokumentált 32K kontextussal. A gyártó munkafolyamata JSON-objektumos válaszokat, teljes vagy streamelt szöveget, egyéni függvényeket, valamint tudásbázisbeli visszakeresésből vagy webes keresésből származó bizonyítékot támogat.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Baichuan4 a Baichuan kínálatának név szerint megadott negyedik generációs, általános társalgási modellje. A gyártó ehhez a konkrét kiadáshoz 32K kontextust dokumentál. A Baichuan4-Turbo és a Baichuan4-Air különálló kiadások, saját modellprofilokkal.
A modell szöveges beszélgetéssel dolgozik, és a gyártó dokumentált munkafolyamatában asszisztensválaszt vagy függvényhívási kérést állít elő. Hasznos feladatai közé tartozik a megadott információ alapján történő válaszadás, dokumentumtartalom rendezése, szövegátdolgozás és strukturált rekord készítése alkalmazáshoz.
Az üzeneteket időrendi sorrendben készítse elő, ha szükséges, rendszerutasítással az első helyen. A felhasználó feladatát tartsa külön a korábbi asszisztensválaszoktól és a külső eszközeredményektől. A gyártó referenciája egyszerű szöveges karakterláncokat vagy típusos szövegtartalom-struktúrákat fogad, és külön eszközüzenet-szerepet használ a függvényhívások eredményéhez.
Összehasonlításhoz adja meg mindkét részletet, egyértelműen címkézze őket, és kérje az egyezéseket, ellentmondásokat és alátámasztó megfogalmazásokat. Átdolgozott magyarázathoz határozza meg a közönséget és az újraírás során megőrzendő részleteket. Hasznos utasítás például: „Hasonlítsa össze ezt a két projektleírást, sorolja fel a megváltozott követelményeket, és jelölje meg az egyes változásokat rögzítő részletet.”
A Baichuan4 kifejezetten szerepel a gyártó JSON-objektumos módjában. A mód engedélyezése mellett rendszer- vagy felhasználói utasítás is szükséges a JSON előállítására. Határozza meg a kötelező mezőket és a hiányzó információ megjelenítését. Alkalmazásrekordként való felhasználás előtt dolgozza fel és ellenőrizze az eredményt.
A gyártó társalgási művelete 1 és 2048 közötti max_tokens értéket fogad, alapértelmezése 2,048. Mintavételi beállításai: temperature 0 és 1 között, alapértelmezésben 0.3; top_p 0-tól 1-ig, az 1-et kizárva, alapértelmezésben 0.85; top_k 0 és 20 között, alapértelmezésben 5. A top_k 0 értéke kikapcsolja ezt a stratégiát. A válaszkeret különbözik a 32K kontextustól: a forrásanyagot és a válaszhoz szükséges helyet együtt készítse elő.
Ha a befejezés oka length, az írott válasz vagy JSON-objektum hiányos lehet. Őrizze meg a részleges eredményt és a leállás okát, majd döntse el, hogy rövidíti a kért anyagot, csökkenti a bemenetet vagy módosítja az alkalmazható válaszkeretet.
A gyártó eszközei megkülönböztetik a tudásbázisbeli visszakeresést és a webes keresést. A tudásbáziskérés megnevezi a releváns gyűjteményeket. A kizárólag tudásbázisra épülő válaszmód megakadályozza a választ, ha a visszakeresés nem talál eredményt. Ha webes keresés és tudásbázisbeli visszakeresés is be van állítva, a referencia szerint a visszakeresés elsőbbséget élvez.
Változó tény esetén őrizze meg a ténylegesen visszakeresett vagy kereséssel talált információt, hogy a végső válasz összevethető legyen vele. A megfigyeléssel együtt tartsa meg a forrást, a dátumot és a releváns feltételeket vagy pontosításokat. Ha a feladat megadott gyűjteményre vonatkozik, célzott kérdést tegyen fel ahelyett, hogy a visszakeresési kérdést nem kapcsolódó kreatív utasításokkal egyesítené.
A Baichuan4 dokumentált példái egyéni függvények közötti választást és a függvény eredményének alkalmazás általi visszaadása utáni folytatást mutatnak be. Minden függvényhez adjon nevet, célt és argumentumsémát. Őrizze meg az asszisztens hívását és a hozzá tartozó eszközeredményt, majd kérje a következő választól a megfigyelés magyarázatát vagy felhasználását.
Gyakorlati összehasonlítás kérhet két tényleges mérést, például két különböző dátum értékeit, majd ezek különbségét. A méréseket az alkalmazás biztosítja; a modell által kiválasztott függvény és generált argumentumok a műveletre vonatkozó kérések. A gyártó automatikus vagy eszköz nélküli kiválasztási beállítása a függvényekre vonatkozik. A referencia a függvényhívások elkülönítését ajánlja a webes keresési vagy visszakeresési konfigurációktól.
A gyártó alapértelmezett módja nem streamelt; a streamelés fokozatos válaszrészeket ad vissza, amelyeket össze kell állítani. A befejezés oka megkülönbözteti a normál leállást, az eszközkérést, a kimeneti vagy kontextushossz-korlátot és a tartalomszűrést. A kész üzenetet vagy objektumot őrizze meg az értelmezéséhez szükséges forrásanyaggal és eszközmegfigyelésekkel együtt.
Ellenőrizze az eredményben a kért mezőket, az alátámasztott összehasonlításokat és a felhasználási helyéhez illő megfogalmazást. Másik kiadással történő összevetéskor tartsa meg a feladattal együtt a pontos Baichuan4 azonosságot. A hasznos eredmény befejezett szöveges anyag vagy tényleges eszközmegfigyelés magyarázata, a kérés minden megoldatlan részének azonosíthatóságával.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Baichuan4 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.03146 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.03146 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "Baichuan4", "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='Baichuan4',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='Baichuan4',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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra Baichuan4
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Baichuan4A Baichuan4 a név szerint megadott negyedik generációs szöveges társalgási modell, dokumentált 32K kontextussal. A gyártó munkafolyamata JSON-objektumos válaszokat, teljes vagy streamelt szöveget, egyéni függvényeket, valamint tudásbázisbeli visszakeresésből vagy webes keresésből származó bizonyítékot támogat.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Baichuan4 a Baichuan kínálatának név szerint megadott negyedik generációs, általános társalgási modellje. A gyártó ehhez a konkrét kiadáshoz 32K kontextust dokumentál. A Baichuan4-Turbo és a Baichuan4-Air különálló kiadások, saját modellprofilokkal.
A modell szöveges beszélgetéssel dolgozik, és a gyártó dokumentált munkafolyamatában asszisztensválaszt vagy függvényhívási kérést állít elő. Hasznos feladatai közé tartozik a megadott információ alapján történő válaszadás, dokumentumtartalom rendezése, szövegátdolgozás és strukturált rekord készítése alkalmazáshoz.
Az üzeneteket időrendi sorrendben készítse elő, ha szükséges, rendszerutasítással az első helyen. A felhasználó feladatát tartsa külön a korábbi asszisztensválaszoktól és a külső eszközeredményektől. A gyártó referenciája egyszerű szöveges karakterláncokat vagy típusos szövegtartalom-struktúrákat fogad, és külön eszközüzenet-szerepet használ a függvényhívások eredményéhez.
Összehasonlításhoz adja meg mindkét részletet, egyértelműen címkézze őket, és kérje az egyezéseket, ellentmondásokat és alátámasztó megfogalmazásokat. Átdolgozott magyarázathoz határozza meg a közönséget és az újraírás során megőrzendő részleteket. Hasznos utasítás például: „Hasonlítsa össze ezt a két projektleírást, sorolja fel a megváltozott követelményeket, és jelölje meg az egyes változásokat rögzítő részletet.”
A Baichuan4 kifejezetten szerepel a gyártó JSON-objektumos módjában. A mód engedélyezése mellett rendszer- vagy felhasználói utasítás is szükséges a JSON előállítására. Határozza meg a kötelező mezőket és a hiányzó információ megjelenítését. Alkalmazásrekordként való felhasználás előtt dolgozza fel és ellenőrizze az eredményt.
A gyártó társalgási művelete 1 és 2048 közötti max_tokens értéket fogad, alapértelmezése 2,048. Mintavételi beállításai: temperature 0 és 1 között, alapértelmezésben 0.3; top_p 0-tól 1-ig, az 1-et kizárva, alapértelmezésben 0.85; top_k 0 és 20 között, alapértelmezésben 5. A top_k 0 értéke kikapcsolja ezt a stratégiát. A válaszkeret különbözik a 32K kontextustól: a forrásanyagot és a válaszhoz szükséges helyet együtt készítse elő.
Ha a befejezés oka length, az írott válasz vagy JSON-objektum hiányos lehet. Őrizze meg a részleges eredményt és a leállás okát, majd döntse el, hogy rövidíti a kért anyagot, csökkenti a bemenetet vagy módosítja az alkalmazható válaszkeretet.
A gyártó eszközei megkülönböztetik a tudásbázisbeli visszakeresést és a webes keresést. A tudásbáziskérés megnevezi a releváns gyűjteményeket. A kizárólag tudásbázisra épülő válaszmód megakadályozza a választ, ha a visszakeresés nem talál eredményt. Ha webes keresés és tudásbázisbeli visszakeresés is be van állítva, a referencia szerint a visszakeresés elsőbbséget élvez.
Változó tény esetén őrizze meg a ténylegesen visszakeresett vagy kereséssel talált információt, hogy a végső válasz összevethető legyen vele. A megfigyeléssel együtt tartsa meg a forrást, a dátumot és a releváns feltételeket vagy pontosításokat. Ha a feladat megadott gyűjteményre vonatkozik, célzott kérdést tegyen fel ahelyett, hogy a visszakeresési kérdést nem kapcsolódó kreatív utasításokkal egyesítené.
A Baichuan4 dokumentált példái egyéni függvények közötti választást és a függvény eredményének alkalmazás általi visszaadása utáni folytatást mutatnak be. Minden függvényhez adjon nevet, célt és argumentumsémát. Őrizze meg az asszisztens hívását és a hozzá tartozó eszközeredményt, majd kérje a következő választól a megfigyelés magyarázatát vagy felhasználását.
Gyakorlati összehasonlítás kérhet két tényleges mérést, például két különböző dátum értékeit, majd ezek különbségét. A méréseket az alkalmazás biztosítja; a modell által kiválasztott függvény és generált argumentumok a műveletre vonatkozó kérések. A gyártó automatikus vagy eszköz nélküli kiválasztási beállítása a függvényekre vonatkozik. A referencia a függvényhívások elkülönítését ajánlja a webes keresési vagy visszakeresési konfigurációktól.
A gyártó alapértelmezett módja nem streamelt; a streamelés fokozatos válaszrészeket ad vissza, amelyeket össze kell állítani. A befejezés oka megkülönbözteti a normál leállást, az eszközkérést, a kimeneti vagy kontextushossz-korlátot és a tartalomszűrést. A kész üzenetet vagy objektumot őrizze meg az értelmezéséhez szükséges forrásanyaggal és eszközmegfigyelésekkel együtt.
Ellenőrizze az eredményben a kért mezőket, az alátámasztott összehasonlításokat és a felhasználási helyéhez illő megfogalmazást. Másik kiadással történő összevetéskor tartsa meg a feladattal együtt a pontos Baichuan4 azonosságot. A hasznos eredmény befejezett szöveges anyag vagy tényleges eszközmegfigyelés magyarázata, a kérés minden megoldatlan részének azonosíthatóságával.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Baichuan4 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.03146 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.03146 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "Baichuan4",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'Baichuan4', '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': 'Baichuan4', '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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra Baichuan4
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
A requirements change record\n\nCompare these project notes. Version A: customers receive receipts by email; export contains all orders; support replies within two working days. Version B: receipts appear in the account; export includes paid orders only; support target remains two working days. List changes and unchanged requirements, quoting the wording that supports each finding.A comparison table containing requirement, previous wording, revised wording and change status.The support target is recorded as unchanged, and the export filter change is distinguished from receipt delivery.