Source: https://ailoot.ai/models/id/generalv3-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/id/generalv3-5/
Language: id

# Spark Max

[Markdown](https://ailoot.ai/models/id/generalv3-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/generalv3-5/facts.json)

## [Spark Max](https://ailoot.ai/models/id/generalv3-5/)

Spark Max adalah model iFlytek yang berfokus pada teks untuk ekstraksi terstruktur, tugas logika, dan percakapan. Antarmuka yang didokumentasikan menggabungkan pesan berbasis peran, keluaran objek JSON, kontrol penelusuran web, dan pemanggilan fungsi yang ditentukan aplikasi.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/id/generalv3-5/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/id/generalv3-5/#method-1)

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

Spark Max adalah keluarga model teks iFlytek Spark yang diidentifikasi dalam dokumentasi produsen sebagai generalv3.5. Dalam deskripsi Max, iFlytek menonjolkan ekstraksi terstruktur dan penalaran logis. Model ini layak dipertimbangkan untuk tugas yang dimulai dari teks dan membutuhkan hasil yang jelas: penjelasan suatu proses, kolom yang diekstrak dari pesan, jawaban berdasarkan percakapan, atau draf yang mengikuti peran dan gaya tertentu.

Masukannya berupa urutan pesan. Peran yang didokumentasikan membedakan permintaan pengguna, jawaban asisten sebelumnya, instruksi sistem, dan hasil yang dikembalikan alat. Instruksi sistem dapat menentukan tujuan asisten dan aturan jawabannya. Untuk percakapan berkelanjutan, sertakan pesan sebelumnya yang relevan sesuai urutan: informasi yang diperlukan untuk menjawab permintaan saat ini harus ada dalam konteks yang dikirimkan. Letakkan pertanyaan langsung berdekatan dengan materi sumber yang dibahas, dan tentukan fakta yang harus dipertahankan saat penyuntingan.

Produsen menyediakan keluaran teks biasa dan mode objek JSON. Dalam mode JSON, instruksi tetap harus secara eksplisit meminta JSON. Mode ini berguna untuk tugas ekstraksi dengan format hasil yang telah disepakati. Contoh permintaan: “Baca pertanyaan tentang layanan ini. Kembalikan objek JSON yang memuat tindakan yang diminta, informasi yang sudah diberikan, dan pertanyaan yang belum terjawab.” Cantumkan kolom yang diharapkan dan aturan untuk nilai yang tidak tersedia; pengaturan format keluaran tidak menggantikan tugas yang dirumuskan secara tepat.

Kontrol pembangkitan mencakup pengaturan sampling, penalti pengulangan, pengaturan panjang keluaran, serta pengiriman melalui streaming atau sebagai jawaban lengkap. Untuk entri Max yang didokumentasikan, iFlytek mencantumkan konfigurasi masukan 8K dan keluaran maksimum 8K; pengaturan max\_tokens Max berkisar dari 1 hingga 8.192, dengan nilai bawaan terdokumentasi 4.096. Nama terpisah Max-32K mengidentifikasi konfigurasi lain. Pastikan percakapan, teks referensi, dan pertanyaan saat ini berada dalam batas masukan yang berlaku, serta pilih panjang jawaban berdasarkan tugas, bukan volume materi yang diberikan.

Deskripsi alat dari produsen mencakup penelusuran web dan utilitas bawaan untuk cuaca, tanggal, puisi, informasi kata, serta informasi saham. Penelusuran memiliki mode normal dan mendalam: mode normal menggunakan ringkasan hasil pencarian, sedangkan mode mendalam menggunakan materi hasil pencarian yang lebih lengkap. Kontrol pelabelan sumber dapat meminta informasi tentang sumber yang ditemukan. Ini adalah fitur antarmuka alat iFlytek yang didokumentasikan; siapkan pertanyaan yang menyatakan informasi apa yang belum tersedia dan bukti apa yang dapat menjawabnya.

Pemanggilan fungsi dijelaskan untuk antarmuka HTTP produsen. Aplikasi menyediakan nama fungsi, tujuannya, dan JSON Schema yang valid untuk parameter. Opsi pemilihan alat mencakup pemilihan otomatis, menonaktifkan panggilan, mewajibkan panggilan, atau memilih fungsi tertentu. Dokumentasi juga membedakan beberapa cara merepresentasikan panggilan yang dikembalikan. Hasil nyata fungsi diberikan kembali melalui pesan berperan tool, sehingga aplikasi yang mengelilinginya tetap bertanggung jawab menjalankan operasi dan mengembalikan data yang dapat digunakan model.

Untuk asisten praktis, tentukan satu tugas yang berguna dan kolom yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Contoh alur kerja adalah mengekstrak karakteristik produk yang diminta, memperoleh nilai yang belum diketahui melalui alat aplikasi, lalu menulis jawaban yang memisahkan fakta yang sudah diberikan dari pertanyaan terbuka. Untuk penyuntingan, tentukan pembaca, nada, dan fakta yang harus dipertahankan; untuk pertanyaan logika, nyatakan syaratnya dan minta kesimpulan yang dapat diperiksa berdasarkan syarat tersebut. Nama generalv3.5 termasuk dalam keluarga Max, bukan model berpikir mendalam yang memiliki nama tersendiri. Bedakan konfigurasinya dari edisi Spark lain, dan pastikan batas serta antarmuka alat koneksi yang dipilih tanpa mengambil fitur dari rilis berbeda.

Tugas praktis

### Tugas praktis

Contoh teknis dalam bahasa Inggris

```
Extract a service enquiry

Read this enquiry: 'Please send two replacement filters for purifier P40 to our Leeds office. The old ones arrived crushed. I can confirm the street address tomorrow.' Return a compact record with requested_action, product, quantity, reason and missing_information. Use null for any absent scalar value. Follow with one question that obtains only the missing delivery detail.
```

#### Hasil yang diharapkan

```
A requested JSON-shaped record and one concise address question; the structure must be checked before use.
```

#### Periksa hasil

```
The record preserves P40 and quantity 2 without inventing the street address or asserting a replacement was sent.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `generalv3.5`

[`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/id/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=chat)

Xunfei /`generalv3.5`

### Mulai

Spark Max adalah model iFlytek yang berfokus pada teks untuk ekstraksi terstruktur, tugas logika, dan percakapan. Antarmuka yang didokumentasikan menggabungkan pesan berbasis peran, keluaran objek JSON, kontrol penelusuran web, dan pemanggilan fungsi yang ditentukan aplikasi.

Masukan yang diterima

Teks

Hasil

Teks

### Tersedia di Ailoot · masukan & metode

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Masukan

`text`

Keluaran

`text`

Format keluaran

json atau SSE

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan generalv3.5 | Bawaan— |
| Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
| Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].name` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
| Kolom`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
| Kolom`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`temperature` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`top_p` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`stop` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools` | Jenis`function_tool[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools[].type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.name` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.description` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`tool_choice` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`response_format` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`reasoning_effort` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`reasoning` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`service_tier` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`instructions` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
| Kolom`functions` | Jenis`function[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`function_call` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`prompt_cache_options` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`modalities` | Jenis`string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
| Kolom`provider` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
| Kolom`cache_control.ttl` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |

Kombinasi bahan masukan

**Teks** · Teks UTF8

`messages[].content`

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`messages` | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
| Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
| Parameter`output_modalities` | Kontraktext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull |

Siklus hidup: `synchronous_or_streamed`

Kirim ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan batas keluaran.

File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.

### Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast

Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih

Mode Flex

Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih

Upaya penalaran maksimum

Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

#### Tarif Ailoot

#### Harga menurut konfigurasi

| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
| --- | --- | --- |
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.00946** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00946** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKAliran Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "generalv3.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='generalv3.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='generalv3.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.

##### Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`choices[].index` | Jenisinteger |
| Kolom`choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Kolom`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] |
| Kolom`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring |
| Kolom`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array |
| Kolom`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/id/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=chat)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/id/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `generalv3.5`

[`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/id/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=messages)

Xunfei /`generalv3.5`

### Mulai

Spark Max adalah model iFlytek yang berfokus pada teks untuk ekstraksi terstruktur, tugas logika, dan percakapan. Antarmuka yang didokumentasikan menggabungkan pesan berbasis peran, keluaran objek JSON, kontrol penelusuran web, dan pemanggilan fungsi yang ditentukan aplikasi.

Masukan yang diterima

Teks

Hasil

json · sse

### Tersedia di Ailoot · masukan & metode

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Masukan

`text`

Keluaran

`json`, `sse`

Format keluaran

JSON atau SSE

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan generalv3.5 | Bawaan— |
| Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
| Kolom`messages[].content` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |

Kombinasi bahan masukan

**Teks** · Teks UTF-8

`string messages[].content`

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`text_file_material` | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |

Siklus hidup: `synchronous_or_streamed`

### Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast

Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih

Mode Flex

Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih

Upaya penalaran maksimum

Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

#### Tarif Ailoot

#### Harga menurut konfigurasi

| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
| --- | --- | --- |
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.00946** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00946** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap

```json
{
  "model": "generalv3.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'generalv3.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'generalv3.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.

##### Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`id` | Jenisstring |
| Kolom`model` | Jenisstring |
| Kolom`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Kolom`stop_reason` | Jenisstring\|null |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/id/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=messages)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/id/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=messages)

FAQ · Spark Max

Input dan hasil apa yang tersedia?

`POST /v1/chat/completions` · `generalv3.5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `generalv3.5`: `text` → `json`, `sse`

Kolom apa yang digunakan permintaan?

`POST /v1/chat/completions` · `generalv3.5`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `generalv3.5`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Batasan apa yang berlaku?

`POST /v1/chat/completions` · `generalv3.5`: `messages.min_items`: `1`

Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda.

## Perusahaan dan portofolio proyeknya

Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.

## Beli token dengan diskon.

Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token.

Langganan

Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda.

Kode promo hingga 50%

Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif.

Biaya dalam riwayat

Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/id/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/id/)

## Hubungkan API ke produk yang Anda jual.

SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller.

Aplikasi komersial

Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda.

Lisensi reseller

Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis.

Dokumen di situs

Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi.

[Minta lisensi reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Penawaran dan perjanjian lisensi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=id)

## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya





Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan.





Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.





Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.