A Step 5 Preview a StepFun kiemelt alapmodellje valós ágensfeladatokhoz. A gyártó ritka aktiválású mixture-of-experts architektúrát ír le összesen 600 milliárd paraméterrel és tokenenként 27B aktív paraméterrel. Támogatja az 1M tokenes kontextust és a natív szöveges, valamint képi bemenetet; kiemelt feladatterületei a szoftverfejlesztés, a professzionális tudásmunka és a pénzügy.
A kiadás olyan munkára készült, amely egyetlen válaszon túl terjed. Egy szoftveres feladat megkövetelheti a jelenlegi megvalósítás megértését, a módosítás megtervezését, egy megfigyelt hiba vizsgálatát és a javasolt eredmény átdolgozását. Az elvárt viselkedést, a releváns forrást és a feladat feltételeit együtt készítsd elő, majd kérd az eredményként átadandó anyagot és az értékeléséhez szükséges bizonyítékot.
Programozási vagy alkalmazásfejlesztési feladatnál nevezd meg a módosítandó összetevőt és a kész működés elvárt formáját. A képi bemenet képernyőképpel, diagrammal vagy a célhoz kapcsolódó más bizonyítékkal egészítheti ki a feladatot. Kérd, hogy az eredmény különböztesse meg az anyagban látható tényeket az olyan következtetésektől, amelyek írásos specifikációkon vagy az alkalmazásból származó megfigyeléseken alapulnak.
Szakmai kutatásnál határozd meg a kérdést, a hatókört és a jelentés kívánt szerkezetét. A hasznos kimenet elkülöníti a megállapított tényeket, az ezeket összekapcsoló következtetést és a megoldatlan függőségeket. Ha az alkalmazás további információt gyűjt, add vissza a releváns megfigyeléseket, hogy a következő lépés ezekre a bizonyítékokra épüljön, ne azok feltételezett megtalálására.
Pénzügyi elemzésnél add meg a feladatban használt adatokat, definíciókat, mértékegységeket és feltételezéseket. Kérj strukturált magyarázatot a számításról vagy összehasonlításról, és jelöld meg, melyik bemenet támasztja alá az egyes következtetéseket. A generált jelentés vagy a javasolt elemzőkód ezután ezekkel a bemenetekkel vethető össze. Ez a készítő által megjelölt területhez tartozó előkészítési minta, nem egy adott pénzügyi eredmény garanciája.
Folytatódó feladatnál a következő kérés mellett őrizd meg a forrásanyagot, az elfogadott megállapításokat és a befejezési feltételeket. Kezeld külön a korábbi Step 3.7 Flash modelltől és a külön közzétett súly- vagy pontosságváltozatoktól. A modell kimenete szöveget, kódot vagy elemzést biztosít egy összekapcsolt munkafolyamathoz; a javasolt parancsok végrehajtását és a külső rendszerek módosítását az alkalmazás és eszközei kezelik.
", "aboutText": "A Step 5 Preview a StepFun kiemelt alapmodellje valós ágensfeladatokhoz. A gyártó ritka aktiválású mixture-of-experts architektúrát ír le összesen 600 milliárd paraméterrel és tokenenként 27B aktív paraméterrel. Támogatja az 1M tokenes kontextust és a natív szöveges, valamint képi bemenetet; kiemelt feladatterületei a szoftverfejlesztés, a professzionális tudásmunka és a pénzügy.\n\nA kiadás olyan munkára készült, amely egyetlen válaszon túl terjed. Egy szoftveres feladat megkövetelheti a jelenlegi megvalósítás megértését, a módosítás megtervezését, egy megfigyelt hiba vizsgálatát és a javasolt eredmény átdolgozását. Az elvárt viselkedést, a releváns forrást és a feladat feltételeit együtt készítsd elő, majd kérd az eredményként átadandó anyagot és az értékeléséhez szükséges bizonyítékot.\n\nProgramozási vagy alkalmazásfejlesztési feladatnál nevezd meg a módosítandó összetevőt és a kész működés elvárt formáját. A képi bemenet képernyőképpel, diagrammal vagy a célhoz kapcsolódó más bizonyítékkal egészítheti ki a feladatot. Kérd, hogy az eredmény különböztesse meg az anyagban látható tényeket az olyan következtetésektől, amelyek írásos specifikációkon vagy az alkalmazásból származó megfigyeléseken alapulnak.\n\nSzakmai kutatásnál határozd meg a kérdést, a hatókört és a jelentés kívánt szerkezetét. A hasznos kimenet elkülöníti a megállapított tényeket, az ezeket összekapcsoló következtetést és a megoldatlan függőségeket. Ha az alkalmazás további információt gyűjt, add vissza a releváns megfigyeléseket, hogy a következő lépés ezekre a bizonyítékokra épüljön, ne azok feltételezett megtalálására.\n\nPénzügyi elemzésnél add meg a feladatban használt adatokat, definíciókat, mértékegységeket és feltételezéseket. Kérj strukturált magyarázatot a számításról vagy összehasonlításról, és jelöld meg, melyik bemenet támasztja alá az egyes következtetéseket. A generált jelentés vagy a javasolt elemzőkód ezután ezekkel a bemenetekkel vethető össze. Ez a készítő által megjelölt területhez tartozó előkészítési minta, nem egy adott pénzügyi eredmény garanciája.\n\nFolytatódó feladatnál a következő kérés mellett őrizd meg a forrásanyagot, az elfogadott megállapításokat és a befejezési feltételeket. Kezeld külön a korábbi Step 3.7 Flash modelltől és a külön közzétett súly- vagy pontosságváltozatoktól. A modell kimenete szöveget, kódot vagy elemzést biztosít egy összekapcsolt munkafolyamathoz; a javasolt parancsok végrehajtását és a külső rendszerek módosítását az alkalmazás és eszközei kezelik.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Review a dependent approval workflow\n\nAnalyse this workflow against its requirement. Requirement R: a purchase order may be sent only after finance approval for the same revision. Current flow C: approval stores approved=true; editing quantities leaves approved unchanged; Send checks only that flag. Explain the defect, propose a revision-aware check and provide tests for unchanged and edited orders. Do not claim any purchase was sent.A source-linked defect analysis, a proposed revision-aware rule and two regression scenarios.Editing an approved order invalidates approval for the changed revision, while an unchanged approved revision remains eligible.stepfun/step-5-previewA StepFun Step 5 Preview egy ritka aktiválású MoE modell ágensalapú programozáshoz, professzionális tudásmunkához és pénzügyi elemzéshez. Készítője 600B összes paramétert, tokenenként 27B aktív paramétert, 1M kontextust, valamint natív szöveges és képi bemenetet ad meg.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Step 5 Preview a StepFun kiemelt alapmodellje valós ágensfeladatokhoz. A gyártó ritka aktiválású mixture-of-experts architektúrát ír le összesen 600 milliárd paraméterrel és tokenenként 27B aktív paraméterrel. Támogatja az 1M tokenes kontextust és a natív szöveges, valamint képi bemenetet; kiemelt feladatterületei a szoftverfejlesztés, a professzionális tudásmunka és a pénzügy.
A kiadás olyan munkára készült, amely egyetlen válaszon túl terjed. Egy szoftveres feladat megkövetelheti a jelenlegi megvalósítás megértését, a módosítás megtervezését, egy megfigyelt hiba vizsgálatát és a javasolt eredmény átdolgozását. Az elvárt viselkedést, a releváns forrást és a feladat feltételeit együtt készítsd elő, majd kérd az eredményként átadandó anyagot és az értékeléséhez szükséges bizonyítékot.
Programozási vagy alkalmazásfejlesztési feladatnál nevezd meg a módosítandó összetevőt és a kész működés elvárt formáját. A képi bemenet képernyőképpel, diagrammal vagy a célhoz kapcsolódó más bizonyítékkal egészítheti ki a feladatot. Kérd, hogy az eredmény különböztesse meg az anyagban látható tényeket az olyan következtetésektől, amelyek írásos specifikációkon vagy az alkalmazásból származó megfigyeléseken alapulnak.
Szakmai kutatásnál határozd meg a kérdést, a hatókört és a jelentés kívánt szerkezetét. A hasznos kimenet elkülöníti a megállapított tényeket, az ezeket összekapcsoló következtetést és a megoldatlan függőségeket. Ha az alkalmazás további információt gyűjt, add vissza a releváns megfigyeléseket, hogy a következő lépés ezekre a bizonyítékokra épüljön, ne azok feltételezett megtalálására.
Pénzügyi elemzésnél add meg a feladatban használt adatokat, definíciókat, mértékegységeket és feltételezéseket. Kérj strukturált magyarázatot a számításról vagy összehasonlításról, és jelöld meg, melyik bemenet támasztja alá az egyes következtetéseket. A generált jelentés vagy a javasolt elemzőkód ezután ezekkel a bemenetekkel vethető össze. Ez a készítő által megjelölt területhez tartozó előkészítési minta, nem egy adott pénzügyi eredmény garanciája.
Folytatódó feladatnál a következő kérés mellett őrizd meg a forrásanyagot, az elfogadott megállapításokat és a befejezési feltételeket. Kezeld külön a korábbi Step 3.7 Flash modelltől és a külön közzétett súly- vagy pontosságváltozatoktól. A modell kimenete szöveget, kódot vagy elemzést biztosít egy összekapcsolt munkafolyamathoz; a javasolt parancsok végrehajtását és a külső rendszerek módosítását az alkalmazás és eszközei kezelik.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok stepfun/step-5-preview | 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.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0054 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0001 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0054 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0001 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "stepfun/step-5-preview", "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='stepfun/step-5-preview',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='stepfun/step-5-preview',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 stepfun/step-5-preview
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
stepfun/step-5-previewA StepFun Step 5 Preview egy ritka aktiválású MoE modell ágensalapú programozáshoz, professzionális tudásmunkához és pénzügyi elemzéshez. Készítője 600B összes paramétert, tokenenként 27B aktív paramétert, 1M kontextust, valamint natív szöveges és képi bemenetet ad meg.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Step 5 Preview a StepFun kiemelt alapmodellje valós ágensfeladatokhoz. A gyártó ritka aktiválású mixture-of-experts architektúrát ír le összesen 600 milliárd paraméterrel és tokenenként 27B aktív paraméterrel. Támogatja az 1M tokenes kontextust és a natív szöveges, valamint képi bemenetet; kiemelt feladatterületei a szoftverfejlesztés, a professzionális tudásmunka és a pénzügy.
A kiadás olyan munkára készült, amely egyetlen válaszon túl terjed. Egy szoftveres feladat megkövetelheti a jelenlegi megvalósítás megértését, a módosítás megtervezését, egy megfigyelt hiba vizsgálatát és a javasolt eredmény átdolgozását. Az elvárt viselkedést, a releváns forrást és a feladat feltételeit együtt készítsd elő, majd kérd az eredményként átadandó anyagot és az értékeléséhez szükséges bizonyítékot.
Programozási vagy alkalmazásfejlesztési feladatnál nevezd meg a módosítandó összetevőt és a kész működés elvárt formáját. A képi bemenet képernyőképpel, diagrammal vagy a célhoz kapcsolódó más bizonyítékkal egészítheti ki a feladatot. Kérd, hogy az eredmény különböztesse meg az anyagban látható tényeket az olyan következtetésektől, amelyek írásos specifikációkon vagy az alkalmazásból származó megfigyeléseken alapulnak.
Szakmai kutatásnál határozd meg a kérdést, a hatókört és a jelentés kívánt szerkezetét. A hasznos kimenet elkülöníti a megállapított tényeket, az ezeket összekapcsoló következtetést és a megoldatlan függőségeket. Ha az alkalmazás további információt gyűjt, add vissza a releváns megfigyeléseket, hogy a következő lépés ezekre a bizonyítékokra épüljön, ne azok feltételezett megtalálására.
Pénzügyi elemzésnél add meg a feladatban használt adatokat, definíciókat, mértékegységeket és feltételezéseket. Kérj strukturált magyarázatot a számításról vagy összehasonlításról, és jelöld meg, melyik bemenet támasztja alá az egyes következtetéseket. A generált jelentés vagy a javasolt elemzőkód ezután ezekkel a bemenetekkel vethető össze. Ez a készítő által megjelölt területhez tartozó előkészítési minta, nem egy adott pénzügyi eredmény garanciája.
Folytatódó feladatnál a következő kérés mellett őrizd meg a forrásanyagot, az elfogadott megállapításokat és a befejezési feltételeket. Kezeld külön a korábbi Step 3.7 Flash modelltől és a külön közzétett súly- vagy pontosságváltozatoktól. A modell kimenete szöveget, kódot vagy elemzést biztosít egy összekapcsolt munkafolyamathoz; a javasolt parancsok végrehajtását és a külső rendszerek módosítását az alkalmazás és eszközei kezelik.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok stepfun/step-5-preview | 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.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0054 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0001 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0054 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0001 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "stepfun/step-5-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'stepfun/step-5-preview', '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': 'stepfun/step-5-preview', '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 stepfun/step-5-preview
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Review a dependent approval workflow\n\nAnalyse this workflow against its requirement. Requirement R: a purchase order may be sent only after finance approval for the same revision. Current flow C: approval stores approved=true; editing quantities leaves approved unchanged; Send checks only that flag. Explain the defect, propose a revision-aware check and provide tests for unchanged and edited orders. Do not claim any purchase was sent.A source-linked defect analysis, a proposed revision-aware rule and two regression scenarios.Editing an approved order invalidates approval for the changed revision, while an unchanged approved revision remains eligible.