Phi-4 adalah transformer dense decoder-only dengan 14 miliar parameter dari Microsoft Research untuk pembangkitan teks. Pengembangannya berfokus pada materi pelatihan berkualitas tinggi dan penalaran tingkat lanjut dalam model yang relatif ringkas. Model menerima teks, paling sesuai dengan prompt berformat chat, dan menghasilkan jawaban tekstual, penjelasan, atau kode. Edisi Phi-4 persis ini berbeda dari rilis reasoning, mini, dan multimodal yang lebih baru.
Produsen menggabungkan dokumen publik dan kode yang disaring berdasarkan kualitas, data pendidikan sintetis yang baru dibuat, buku akademik yang diperoleh, dan kumpulan data tanya jawab. Materi sintetis mengajarkan matematika, pemrograman, penalaran akal sehat, dan pengetahuan umum. Fine-tuning terawasi dan optimasi preferensi langsung kemudian meningkatkan kepatuhan instruksi dan perilaku respons.
Produsen memosisikan Phi-4 sebagai komponen bagi aplikasi dengan keterbatasan memori atau komputasi, kebutuhan respons interaktif, dan tugas penalaran atau logika, terutama dalam bahasa Inggris. Berikan syarat lengkap dan informasi sumber yang diperlukan untuk menjawab tugas. Untuk masalah matematika, tentukan variabel, pembatasan domain, dan bentuk hasil; untuk penjelasan, tentukan audiens dan konsep yang perlu dihubungkan.
Arahan yang berguna adalah: “Bandingkan syarat-syarat ini, identifikasi apakah solusi yang diusulkan memenuhi masing-masing syarat, dan jelaskan kegagalan pertama. Nyatakan informasi yang kurang sebelum menarik kesimpulan.” Untuk pertanyaan berdasarkan sumber, beri label bagian teks dan minta temuan yang didukung masing-masing bagian. Mintalah jawaban mempertahankan nama, satuan, dan asumsi yang memengaruhi hasil.
Prompt yang lebih panjang tetap perlu memiliki satu tujuan jelas. Konteks terbitannya adalah 16K token, yang memuat instruksi, teks sumber, percakapan, dan respons yang dibangkitkan secara bersama. Pertahankan bukti relevan dalam masukan dan sisakan ruang bagi penjelasan akhir. Contoh anggaran pembangkitan pada kartu bersifat ilustratif dan tidak menetapkan panjang jawaban maksimum universal yang terpisah.
Phi-4 dapat mengusulkan kode, menjelaskan fungsi, atau menalar masukan yang gagal. Berikan implementasi, perilaku yang diharapkan, dan kasus representatif yang membedakan hasil benar. Mintalah artefak kode terpisah dari penjelasannya dan identifikasi antarmuka yang harus tetap utuh.
Produsen menyatakan sebagian besar pelatihan kode berbasis Python, terutama paket pustaka standar yang umum. Penggunaan paket lain atau bahasa pemrograman lain memerlukan verifikasi API yang cermat. Fungsi atau skrip yang dibangkitkan belum dieksekusi hanya karena terlihat lengkap; jalankan dalam lingkungan yang dituju dan gunakan galat atau pengamatan nyata untuk merevisi hasil.
Representasi prompt pembuat memisahkan giliran system, user, dan assistant. Instruksi sistem dapat menentukan peran atau gaya respons, sedangkan pesan pengguna memuat masalah sebenarnya. Pertahankan format model persis ini, alih-alih menyalin templat Phi yang lebih baru atau mengasumsikan fitur masukan gambar atau panggilan alat dari edisi lain.
Phi-4 dilatih terutama dalam bahasa Inggris dan tidak ditujukan sebagai model multibahasa. Bahasa lain dan ragam bahasa Inggris yang kurang terwakili dapat memiliki kinerja lebih buruk. Berikan susunan kata tepat untuk nama teknis dan evaluasi jawaban dalam bahasa yang dibutuhkan tugas, alih-alih memperlakukan porsi kecil data pelatihan multibahasa sebagai dukungan bahasa yang luas.
Batas pelatihan data publik adalah Juni 2024 dan sebelumnya. Untuk klaim terkini atau yang bergantung pada sumber, berikan materi otoritatif dalam prompt. Microsoft juga mengidentifikasi kemungkinan keluaran tidak akurat, usang, atau bias meskipun telah dilakukan penyelarasan. Periksa jawaban akhir terhadap syarat masalah dan sumber. Artefak yang berguna adalah solusi tekstual, penjelasan, atau usulan kode yang asumsi dan bukti pendukungnya tetap jelas.
", "aboutText": "Phi-4 adalah transformer dense decoder-only dengan 14 miliar parameter dari Microsoft Research untuk pembangkitan teks. Pengembangannya berfokus pada materi pelatihan berkualitas tinggi dan penalaran tingkat lanjut dalam model yang relatif ringkas. Model menerima teks, paling sesuai dengan prompt berformat chat, dan menghasilkan jawaban tekstual, penjelasan, atau kode. Edisi Phi-4 persis ini berbeda dari rilis reasoning, mini, dan multimodal yang lebih baru.\n\n### Pelatihan dan penggunaan yang dituju\n\nProdusen menggabungkan dokumen publik dan kode yang disaring berdasarkan kualitas, data pendidikan sintetis yang baru dibuat, buku akademik yang diperoleh, dan kumpulan data tanya jawab. Materi sintetis mengajarkan matematika, pemrograman, penalaran akal sehat, dan pengetahuan umum. Fine-tuning terawasi dan optimasi preferensi langsung kemudian meningkatkan kepatuhan instruksi dan perilaku respons.\n\nProdusen memosisikan Phi-4 sebagai komponen bagi aplikasi dengan keterbatasan memori atau komputasi, kebutuhan respons interaktif, dan tugas penalaran atau logika, terutama dalam bahasa Inggris. Berikan syarat lengkap dan informasi sumber yang diperlukan untuk menjawab tugas. Untuk masalah matematika, tentukan variabel, pembatasan domain, dan bentuk hasil; untuk penjelasan, tentukan audiens dan konsep yang perlu dihubungkan.\n\n### Menalar dari masalah yang jelas\n\nArahan yang berguna adalah: “Bandingkan syarat-syarat ini, identifikasi apakah solusi yang diusulkan memenuhi masing-masing syarat, dan jelaskan kegagalan pertama. Nyatakan informasi yang kurang sebelum menarik kesimpulan.” Untuk pertanyaan berdasarkan sumber, beri label bagian teks dan minta temuan yang didukung masing-masing bagian. Mintalah jawaban mempertahankan nama, satuan, dan asumsi yang memengaruhi hasil.\n\nPrompt yang lebih panjang tetap perlu memiliki satu tujuan jelas. Konteks terbitannya adalah 16K token, yang memuat instruksi, teks sumber, percakapan, dan respons yang dibangkitkan secara bersama. Pertahankan bukti relevan dalam masukan dan sisakan ruang bagi penjelasan akhir. Contoh anggaran pembangkitan pada kartu bersifat ilustratif dan tidak menetapkan panjang jawaban maksimum universal yang terpisah.\n\n### Bantuan pemrograman\n\nPhi-4 dapat mengusulkan kode, menjelaskan fungsi, atau menalar masukan yang gagal. Berikan implementasi, perilaku yang diharapkan, dan kasus representatif yang membedakan hasil benar. Mintalah artefak kode terpisah dari penjelasannya dan identifikasi antarmuka yang harus tetap utuh.\n\nProdusen menyatakan sebagian besar pelatihan kode berbasis Python, terutama paket pustaka standar yang umum. Penggunaan paket lain atau bahasa pemrograman lain memerlukan verifikasi API yang cermat. Fungsi atau skrip yang dibangkitkan belum dieksekusi hanya karena terlihat lengkap; jalankan dalam lingkungan yang dituju dan gunakan galat atau pengamatan nyata untuk merevisi hasil.\n\n### Format chat dan bahasa\n\nRepresentasi prompt pembuat memisahkan giliran system, user, dan assistant. Instruksi sistem dapat menentukan peran atau gaya respons, sedangkan pesan pengguna memuat masalah sebenarnya. Pertahankan format model persis ini, alih-alih menyalin templat Phi yang lebih baru atau mengasumsikan fitur masukan gambar atau panggilan alat dari edisi lain.\n\nPhi-4 dilatih terutama dalam bahasa Inggris dan tidak ditujukan sebagai model multibahasa. Bahasa lain dan ragam bahasa Inggris yang kurang terwakili dapat memiliki kinerja lebih buruk. Berikan susunan kata tepat untuk nama teknis dan evaluasi jawaban dalam bahasa yang dibutuhkan tugas, alih-alih memperlakukan porsi kecil data pelatihan multibahasa sebagai dukungan bahasa yang luas.\n\n### Batas keandalan\n\nBatas pelatihan data publik adalah Juni 2024 dan sebelumnya. Untuk klaim terkini atau yang bergantung pada sumber, berikan materi otoritatif dalam prompt. Microsoft juga mengidentifikasi kemungkinan keluaran tidak akurat, usang, atau bias meskipun telah dilakukan penyelarasan. Periksa jawaban akhir terhadap syarat masalah dan sumber. Artefak yang berguna adalah solusi tekstual, penjelasan, atau usulan kode yang asumsi dan bukti pendukungnya tetap jelas.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Check a proposed batch size\n\nA machine makes exactly 12 parts per batch. A supervisor proposes five batches to supply 67 parts and says there will be three spare. Check the proposal using whole batches only. Give the first incorrect claim, the minimum sufficient batch count and the resulting spare-part count. Show the arithmetic briefly.A concise numerical check identifying the failing claim, sufficient batches and surplus.The calculation must use whole batches and meet the 67-part requirement.microsoft/phi-4Phi-4 adalah model teks 14 miliar parameter dari Microsoft Research untuk penalaran berbahasa Inggris, matematika, dan bantuan pemrograman. Model ini menggunakan konteks 16K dan format instruksi berorientasi chat, menghasilkan penjelasan serta usulan kode dari pernyataan masalah lengkap dan teks yang diberikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Phi-4 adalah transformer dense decoder-only dengan 14 miliar parameter dari Microsoft Research untuk pembangkitan teks. Pengembangannya berfokus pada materi pelatihan berkualitas tinggi dan penalaran tingkat lanjut dalam model yang relatif ringkas. Model menerima teks, paling sesuai dengan prompt berformat chat, dan menghasilkan jawaban tekstual, penjelasan, atau kode. Edisi Phi-4 persis ini berbeda dari rilis reasoning, mini, dan multimodal yang lebih baru.
Produsen menggabungkan dokumen publik dan kode yang disaring berdasarkan kualitas, data pendidikan sintetis yang baru dibuat, buku akademik yang diperoleh, dan kumpulan data tanya jawab. Materi sintetis mengajarkan matematika, pemrograman, penalaran akal sehat, dan pengetahuan umum. Fine-tuning terawasi dan optimasi preferensi langsung kemudian meningkatkan kepatuhan instruksi dan perilaku respons.
Produsen memosisikan Phi-4 sebagai komponen bagi aplikasi dengan keterbatasan memori atau komputasi, kebutuhan respons interaktif, dan tugas penalaran atau logika, terutama dalam bahasa Inggris. Berikan syarat lengkap dan informasi sumber yang diperlukan untuk menjawab tugas. Untuk masalah matematika, tentukan variabel, pembatasan domain, dan bentuk hasil; untuk penjelasan, tentukan audiens dan konsep yang perlu dihubungkan.
Arahan yang berguna adalah: “Bandingkan syarat-syarat ini, identifikasi apakah solusi yang diusulkan memenuhi masing-masing syarat, dan jelaskan kegagalan pertama. Nyatakan informasi yang kurang sebelum menarik kesimpulan.” Untuk pertanyaan berdasarkan sumber, beri label bagian teks dan minta temuan yang didukung masing-masing bagian. Mintalah jawaban mempertahankan nama, satuan, dan asumsi yang memengaruhi hasil.
Prompt yang lebih panjang tetap perlu memiliki satu tujuan jelas. Konteks terbitannya adalah 16K token, yang memuat instruksi, teks sumber, percakapan, dan respons yang dibangkitkan secara bersama. Pertahankan bukti relevan dalam masukan dan sisakan ruang bagi penjelasan akhir. Contoh anggaran pembangkitan pada kartu bersifat ilustratif dan tidak menetapkan panjang jawaban maksimum universal yang terpisah.
Phi-4 dapat mengusulkan kode, menjelaskan fungsi, atau menalar masukan yang gagal. Berikan implementasi, perilaku yang diharapkan, dan kasus representatif yang membedakan hasil benar. Mintalah artefak kode terpisah dari penjelasannya dan identifikasi antarmuka yang harus tetap utuh.
Produsen menyatakan sebagian besar pelatihan kode berbasis Python, terutama paket pustaka standar yang umum. Penggunaan paket lain atau bahasa pemrograman lain memerlukan verifikasi API yang cermat. Fungsi atau skrip yang dibangkitkan belum dieksekusi hanya karena terlihat lengkap; jalankan dalam lingkungan yang dituju dan gunakan galat atau pengamatan nyata untuk merevisi hasil.
Representasi prompt pembuat memisahkan giliran system, user, dan assistant. Instruksi sistem dapat menentukan peran atau gaya respons, sedangkan pesan pengguna memuat masalah sebenarnya. Pertahankan format model persis ini, alih-alih menyalin templat Phi yang lebih baru atau mengasumsikan fitur masukan gambar atau panggilan alat dari edisi lain.
Phi-4 dilatih terutama dalam bahasa Inggris dan tidak ditujukan sebagai model multibahasa. Bahasa lain dan ragam bahasa Inggris yang kurang terwakili dapat memiliki kinerja lebih buruk. Berikan susunan kata tepat untuk nama teknis dan evaluasi jawaban dalam bahasa yang dibutuhkan tugas, alih-alih memperlakukan porsi kecil data pelatihan multibahasa sebagai dukungan bahasa yang luas.
Batas pelatihan data publik adalah Juni 2024 dan sebelumnya. Untuk klaim terkini atau yang bergantung pada sumber, berikan materi otoritatif dalam prompt. Microsoft juga mengidentifikasi kemungkinan keluaran tidak akurat, usang, atau bias meskipun telah dilakukan penyelarasan. Periksa jawaban akhir terhadap syarat masalah dan sumber. Artefak yang berguna adalah solusi tekstual, penjelasan, atau usulan kode yang asumsi dan bukti pendukungnya tetap jelas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan microsoft/phi-4 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | 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— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_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.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.00014 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.00014 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "microsoft/phi-4", "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='microsoft/phi-4',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='microsoft/phi-4',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 atau SSE
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.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| 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. |
Ailoot Ultra microsoft/phi-4
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
microsoft/phi-4Phi-4 adalah model teks 14 miliar parameter dari Microsoft Research untuk penalaran berbahasa Inggris, matematika, dan bantuan pemrograman. Model ini menggunakan konteks 16K dan format instruksi berorientasi chat, menghasilkan penjelasan serta usulan kode dari pernyataan masalah lengkap dan teks yang diberikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Phi-4 adalah transformer dense decoder-only dengan 14 miliar parameter dari Microsoft Research untuk pembangkitan teks. Pengembangannya berfokus pada materi pelatihan berkualitas tinggi dan penalaran tingkat lanjut dalam model yang relatif ringkas. Model menerima teks, paling sesuai dengan prompt berformat chat, dan menghasilkan jawaban tekstual, penjelasan, atau kode. Edisi Phi-4 persis ini berbeda dari rilis reasoning, mini, dan multimodal yang lebih baru.
Produsen menggabungkan dokumen publik dan kode yang disaring berdasarkan kualitas, data pendidikan sintetis yang baru dibuat, buku akademik yang diperoleh, dan kumpulan data tanya jawab. Materi sintetis mengajarkan matematika, pemrograman, penalaran akal sehat, dan pengetahuan umum. Fine-tuning terawasi dan optimasi preferensi langsung kemudian meningkatkan kepatuhan instruksi dan perilaku respons.
Produsen memosisikan Phi-4 sebagai komponen bagi aplikasi dengan keterbatasan memori atau komputasi, kebutuhan respons interaktif, dan tugas penalaran atau logika, terutama dalam bahasa Inggris. Berikan syarat lengkap dan informasi sumber yang diperlukan untuk menjawab tugas. Untuk masalah matematika, tentukan variabel, pembatasan domain, dan bentuk hasil; untuk penjelasan, tentukan audiens dan konsep yang perlu dihubungkan.
Arahan yang berguna adalah: “Bandingkan syarat-syarat ini, identifikasi apakah solusi yang diusulkan memenuhi masing-masing syarat, dan jelaskan kegagalan pertama. Nyatakan informasi yang kurang sebelum menarik kesimpulan.” Untuk pertanyaan berdasarkan sumber, beri label bagian teks dan minta temuan yang didukung masing-masing bagian. Mintalah jawaban mempertahankan nama, satuan, dan asumsi yang memengaruhi hasil.
Prompt yang lebih panjang tetap perlu memiliki satu tujuan jelas. Konteks terbitannya adalah 16K token, yang memuat instruksi, teks sumber, percakapan, dan respons yang dibangkitkan secara bersama. Pertahankan bukti relevan dalam masukan dan sisakan ruang bagi penjelasan akhir. Contoh anggaran pembangkitan pada kartu bersifat ilustratif dan tidak menetapkan panjang jawaban maksimum universal yang terpisah.
Phi-4 dapat mengusulkan kode, menjelaskan fungsi, atau menalar masukan yang gagal. Berikan implementasi, perilaku yang diharapkan, dan kasus representatif yang membedakan hasil benar. Mintalah artefak kode terpisah dari penjelasannya dan identifikasi antarmuka yang harus tetap utuh.
Produsen menyatakan sebagian besar pelatihan kode berbasis Python, terutama paket pustaka standar yang umum. Penggunaan paket lain atau bahasa pemrograman lain memerlukan verifikasi API yang cermat. Fungsi atau skrip yang dibangkitkan belum dieksekusi hanya karena terlihat lengkap; jalankan dalam lingkungan yang dituju dan gunakan galat atau pengamatan nyata untuk merevisi hasil.
Representasi prompt pembuat memisahkan giliran system, user, dan assistant. Instruksi sistem dapat menentukan peran atau gaya respons, sedangkan pesan pengguna memuat masalah sebenarnya. Pertahankan format model persis ini, alih-alih menyalin templat Phi yang lebih baru atau mengasumsikan fitur masukan gambar atau panggilan alat dari edisi lain.
Phi-4 dilatih terutama dalam bahasa Inggris dan tidak ditujukan sebagai model multibahasa. Bahasa lain dan ragam bahasa Inggris yang kurang terwakili dapat memiliki kinerja lebih buruk. Berikan susunan kata tepat untuk nama teknis dan evaluasi jawaban dalam bahasa yang dibutuhkan tugas, alih-alih memperlakukan porsi kecil data pelatihan multibahasa sebagai dukungan bahasa yang luas.
Batas pelatihan data publik adalah Juni 2024 dan sebelumnya. Untuk klaim terkini atau yang bergantung pada sumber, berikan materi otoritatif dalam prompt. Microsoft juga mengidentifikasi kemungkinan keluaran tidak akurat, usang, atau bias meskipun telah dilakukan penyelarasan. Periksa jawaban akhir terhadap syarat masalah dan sumber. Artefak yang berguna adalah solusi tekstual, penjelasan, atau usulan kode yang asumsi dan bukti pendukungnya tetap jelas.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan microsoft/phi-4 | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.00014 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.00014 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00028 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "microsoft/phi-4",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'microsoft/phi-4', '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': 'microsoft/phi-4', '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 atau SSE
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.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| 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. |
Ailoot Ultra microsoft/phi-4
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Check a proposed batch size\n\nA machine makes exactly 12 parts per batch. A supervisor proposes five batches to supply 67 parts and says there will be three spare. Check the proposal using whole batches only. Give the first incorrect claim, the minimum sufficient batch count and the resulting spare-part count. Show the arithmetic briefly.A concise numerical check identifying the failing claim, sufficient batches and surplus.The calculation must use whole batches and meet the 67-part requirement.