Solar Mini 4 adalah model mixture-of-experts ringkas Upstage untuk tugas agen berulang. Model ini memiliki total 35 miliar parameter dan mengaktifkan 3B per token. Pembuatnya menetapkan konteks 512K dan hingga 128K token keluaran, dengan masukan serta keluaran bahasa Inggris, Korea, dan Jepang. Batas waktu data pelatihan yang dipublikasikan adalah Februari 2026.
Bidang kerja utamanya mencakup pengambilan informasi, klasifikasi, keluaran terstruktur, dan penggunaan alat. Tugas ekstraksi berulang perlu memberikan materi sumber dan kolom yang dibutuhkan aplikasi. Untuk tugas klasifikasi, tentukan kategori dan bukti yang membedakannya. Hasil yang berguna mengembalikan informasi yang diperlukan tanpa memperluas tugas menjadi analisis yang tidak berkaitan.
Pembuatnya mendukung function calling dan panggilan paralel. Tentukan fungsi yang tersedia dan argumennya; model mengusulkan panggilan, sementara aplikasi mengeksekusinya dan mengembalikan hasil. Pemeriksaan independen dapat diminta bersamaan, seperti mengambil dua informasi keadaan yang diperlukan untuk keputusan berikutnya. Jaga keterkaitan setiap hasil dengan panggilannya sebelum melanjutkan percakapan.
Mode JSON dan keluaran terstruktur berbasis skema melayani kebutuhan berbeda. Mode JSON menghasilkan JSON yang dapat diurai, sedangkan skema yang didukung mengendalikan nama dan tipe kolom. Pembuat mewajibkan akar berupa objek, properti wajib, dan aturan eksplisit untuk properti tambahan dalam subset keluaran terstrukturnya. Tentukan bagaimana informasi yang belum tersedia harus direpresentasikan dan periksa nilai hasil ekstraksi terhadap sumber, bahkan ketika formatnya valid.
Penalaran off ketika effort tidak ditentukan dalam panduan pembuat saat ini. None dan minimal membiarkannya off; low, medium, high, xhigh, dan max mengaktifkannya. Penalaran menghabiskan sebagian alokasi keluaran, sehingga anggaran kecil dapat habis sebelum jawaban akhir. Gunakan langkah tugas yang saling bergantung untuk menentukan apakah berpikir berguna, sambil menyisakan ruang bagi artefak yang diperlukan aplikasi.
Untuk pipeline dokumen, mintalah model membandingkan hasil terstruktur dari pemrosesan sebelumnya, mengidentifikasi kolom yang belum tersedia, dan menerapkan aturan yang dinyatakan untuk langkah berikutnya. Keluaran dapat berupa catatan ketidaksesuaian, klasifikasi, atau tindakan yang diusulkan dengan data pendukungnya. Aplikasi memutuskan apa yang dieksekusi dan memberikan hasil yang diamati untuk tindak lanjut.
Jumlah parameter aktif menjelaskan komputasi, bukan seluruh kebutuhan memori bobot. Upstage mencatat bahwa seluruh bobot 35B tetap dimuat dalam penerapan lokal dan menerbitkan kondisi penerapan terkuantisasi yang terpisah. Pisahkan fakta konfigurasi tersebut dari lingkungan eksekusi pilihan model tertentu.
", "aboutText": "Solar Mini 4 adalah model mixture-of-experts ringkas Upstage untuk tugas agen berulang. Model ini memiliki total 35 miliar parameter dan mengaktifkan 3B per token. Pembuatnya menetapkan konteks 512K dan hingga 128K token keluaran, dengan masukan serta keluaran bahasa Inggris, Korea, dan Jepang. Batas waktu data pelatihan yang dipublikasikan adalah Februari 2026.\n\nBidang kerja utamanya mencakup pengambilan informasi, klasifikasi, keluaran terstruktur, dan penggunaan alat. Tugas ekstraksi berulang perlu memberikan materi sumber dan kolom yang dibutuhkan aplikasi. Untuk tugas klasifikasi, tentukan kategori dan bukti yang membedakannya. Hasil yang berguna mengembalikan informasi yang diperlukan tanpa memperluas tugas menjadi analisis yang tidak berkaitan.\n\nPembuatnya mendukung function calling dan panggilan paralel. Tentukan fungsi yang tersedia dan argumennya; model mengusulkan panggilan, sementara aplikasi mengeksekusinya dan mengembalikan hasil. Pemeriksaan independen dapat diminta bersamaan, seperti mengambil dua informasi keadaan yang diperlukan untuk keputusan berikutnya. Jaga keterkaitan setiap hasil dengan panggilannya sebelum melanjutkan percakapan.\n\nMode JSON dan keluaran terstruktur berbasis skema melayani kebutuhan berbeda. Mode JSON menghasilkan JSON yang dapat diurai, sedangkan skema yang didukung mengendalikan nama dan tipe kolom. Pembuat mewajibkan akar berupa objek, properti wajib, dan aturan eksplisit untuk properti tambahan dalam subset keluaran terstrukturnya. Tentukan bagaimana informasi yang belum tersedia harus direpresentasikan dan periksa nilai hasil ekstraksi terhadap sumber, bahkan ketika formatnya valid.\n\nPenalaran off ketika effort tidak ditentukan dalam panduan pembuat saat ini. None dan minimal membiarkannya off; low, medium, high, xhigh, dan max mengaktifkannya. Penalaran menghabiskan sebagian alokasi keluaran, sehingga anggaran kecil dapat habis sebelum jawaban akhir. Gunakan langkah tugas yang saling bergantung untuk menentukan apakah berpikir berguna, sambil menyisakan ruang bagi artefak yang diperlukan aplikasi.\n\nUntuk pipeline dokumen, mintalah model membandingkan hasil terstruktur dari pemrosesan sebelumnya, mengidentifikasi kolom yang belum tersedia, dan menerapkan aturan yang dinyatakan untuk langkah berikutnya. Keluaran dapat berupa catatan ketidaksesuaian, klasifikasi, atau tindakan yang diusulkan dengan data pendukungnya. Aplikasi memutuskan apa yang dieksekusi dan memberikan hasil yang diamati untuk tindak lanjut.\n\nJumlah parameter aktif menjelaskan komputasi, bukan seluruh kebutuhan memori bobot. Upstage mencatat bahwa seluruh bobot 35B tetap dimuat dalam penerapan lokal dan menerbitkan kondisi penerapan terkuantisasi yang terpisah. Pisahkan fakta konfigurasi tersebut dari lingkungan eksekusi pilihan model tertentu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Reconcile extracted invoice fields\n\nCompare two text-extraction records for invoice IV-902. Record A: total 240 EUR, due date missing. Record B: total 240 EUR, due date 18 August. Source excerpt: 'Invoice IV-902. Amount due: EUR 240. Pay by 18 August.' Return the reconciled fields, the discrepancy and the source phrase supporting the due date. Do not add a year.A compact reconciled record with a discrepancy note and the quoted source phrase for the due date.The total remains EUR 240 and the date does not acquire an unsupported year.upstage/solar-mini4Solar Mini 4 dari Upstage adalah model teks MoE 35B dengan 3B parameter aktif untuk alur pengambilan informasi, ekstraksi, dan alat yang berulang. Model ini mendukung konteks 512K, hingga 128K token keluaran, respons terstruktur, dan pemanggilan alat paralel.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Solar Mini 4 adalah model mixture-of-experts ringkas Upstage untuk tugas agen berulang. Model ini memiliki total 35 miliar parameter dan mengaktifkan 3B per token. Pembuatnya menetapkan konteks 512K dan hingga 128K token keluaran, dengan masukan serta keluaran bahasa Inggris, Korea, dan Jepang. Batas waktu data pelatihan yang dipublikasikan adalah Februari 2026.
Bidang kerja utamanya mencakup pengambilan informasi, klasifikasi, keluaran terstruktur, dan penggunaan alat. Tugas ekstraksi berulang perlu memberikan materi sumber dan kolom yang dibutuhkan aplikasi. Untuk tugas klasifikasi, tentukan kategori dan bukti yang membedakannya. Hasil yang berguna mengembalikan informasi yang diperlukan tanpa memperluas tugas menjadi analisis yang tidak berkaitan.
Pembuatnya mendukung function calling dan panggilan paralel. Tentukan fungsi yang tersedia dan argumennya; model mengusulkan panggilan, sementara aplikasi mengeksekusinya dan mengembalikan hasil. Pemeriksaan independen dapat diminta bersamaan, seperti mengambil dua informasi keadaan yang diperlukan untuk keputusan berikutnya. Jaga keterkaitan setiap hasil dengan panggilannya sebelum melanjutkan percakapan.
Mode JSON dan keluaran terstruktur berbasis skema melayani kebutuhan berbeda. Mode JSON menghasilkan JSON yang dapat diurai, sedangkan skema yang didukung mengendalikan nama dan tipe kolom. Pembuat mewajibkan akar berupa objek, properti wajib, dan aturan eksplisit untuk properti tambahan dalam subset keluaran terstrukturnya. Tentukan bagaimana informasi yang belum tersedia harus direpresentasikan dan periksa nilai hasil ekstraksi terhadap sumber, bahkan ketika formatnya valid.
Penalaran off ketika effort tidak ditentukan dalam panduan pembuat saat ini. None dan minimal membiarkannya off; low, medium, high, xhigh, dan max mengaktifkannya. Penalaran menghabiskan sebagian alokasi keluaran, sehingga anggaran kecil dapat habis sebelum jawaban akhir. Gunakan langkah tugas yang saling bergantung untuk menentukan apakah berpikir berguna, sambil menyisakan ruang bagi artefak yang diperlukan aplikasi.
Untuk pipeline dokumen, mintalah model membandingkan hasil terstruktur dari pemrosesan sebelumnya, mengidentifikasi kolom yang belum tersedia, dan menerapkan aturan yang dinyatakan untuk langkah berikutnya. Keluaran dapat berupa catatan ketidaksesuaian, klasifikasi, atau tindakan yang diusulkan dengan data pendukungnya. Aplikasi memutuskan apa yang dieksekusi dan memberikan hasil yang diamati untuk tindak lanjut.
Jumlah parameter aktif menjelaskan komputasi, bukan seluruh kebutuhan memori bobot. Upstage mencatat bahwa seluruh bobot 35B tetap dimuat dalam penerapan lokal dan menerbitkan kondisi penerapan terkuantisasi yang terpisah. Pisahkan fakta konfigurasi tersebut dari lingkungan eksekusi pilihan model tertentu.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan upstage/solar-mini4 | 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 $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00002 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "upstage/solar-mini4", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='upstage/solar-mini4',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='upstage/solar-mini4',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 upstage/solar-mini4
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
upstage/solar-mini4Solar Mini 4 dari Upstage adalah model teks MoE 35B dengan 3B parameter aktif untuk alur pengambilan informasi, ekstraksi, dan alat yang berulang. Model ini mendukung konteks 512K, hingga 128K token keluaran, respons terstruktur, dan pemanggilan alat paralel.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Solar Mini 4 adalah model mixture-of-experts ringkas Upstage untuk tugas agen berulang. Model ini memiliki total 35 miliar parameter dan mengaktifkan 3B per token. Pembuatnya menetapkan konteks 512K dan hingga 128K token keluaran, dengan masukan serta keluaran bahasa Inggris, Korea, dan Jepang. Batas waktu data pelatihan yang dipublikasikan adalah Februari 2026.
Bidang kerja utamanya mencakup pengambilan informasi, klasifikasi, keluaran terstruktur, dan penggunaan alat. Tugas ekstraksi berulang perlu memberikan materi sumber dan kolom yang dibutuhkan aplikasi. Untuk tugas klasifikasi, tentukan kategori dan bukti yang membedakannya. Hasil yang berguna mengembalikan informasi yang diperlukan tanpa memperluas tugas menjadi analisis yang tidak berkaitan.
Pembuatnya mendukung function calling dan panggilan paralel. Tentukan fungsi yang tersedia dan argumennya; model mengusulkan panggilan, sementara aplikasi mengeksekusinya dan mengembalikan hasil. Pemeriksaan independen dapat diminta bersamaan, seperti mengambil dua informasi keadaan yang diperlukan untuk keputusan berikutnya. Jaga keterkaitan setiap hasil dengan panggilannya sebelum melanjutkan percakapan.
Mode JSON dan keluaran terstruktur berbasis skema melayani kebutuhan berbeda. Mode JSON menghasilkan JSON yang dapat diurai, sedangkan skema yang didukung mengendalikan nama dan tipe kolom. Pembuat mewajibkan akar berupa objek, properti wajib, dan aturan eksplisit untuk properti tambahan dalam subset keluaran terstrukturnya. Tentukan bagaimana informasi yang belum tersedia harus direpresentasikan dan periksa nilai hasil ekstraksi terhadap sumber, bahkan ketika formatnya valid.
Penalaran off ketika effort tidak ditentukan dalam panduan pembuat saat ini. None dan minimal membiarkannya off; low, medium, high, xhigh, dan max mengaktifkannya. Penalaran menghabiskan sebagian alokasi keluaran, sehingga anggaran kecil dapat habis sebelum jawaban akhir. Gunakan langkah tugas yang saling bergantung untuk menentukan apakah berpikir berguna, sambil menyisakan ruang bagi artefak yang diperlukan aplikasi.
Untuk pipeline dokumen, mintalah model membandingkan hasil terstruktur dari pemrosesan sebelumnya, mengidentifikasi kolom yang belum tersedia, dan menerapkan aturan yang dinyatakan untuk langkah berikutnya. Keluaran dapat berupa catatan ketidaksesuaian, klasifikasi, atau tindakan yang diusulkan dengan data pendukungnya. Aplikasi memutuskan apa yang dieksekusi dan memberikan hasil yang diamati untuk tindak lanjut.
Jumlah parameter aktif menjelaskan komputasi, bukan seluruh kebutuhan memori bobot. Upstage mencatat bahwa seluruh bobot 35B tetap dimuat dalam penerapan lokal dan menerbitkan kondisi penerapan terkuantisasi yang terpisah. Pisahkan fakta konfigurasi tersebut dari lingkungan eksekusi pilihan model tertentu.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan upstage/solar-mini4 | 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 $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00002 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "upstage/solar-mini4",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'upstage/solar-mini4', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'upstage/solar-mini4', '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 upstage/solar-mini4
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Reconcile extracted invoice fields\n\nCompare two text-extraction records for invoice IV-902. Record A: total 240 EUR, due date missing. Record B: total 240 EUR, due date 18 August. Source excerpt: 'Invoice IV-902. Amount due: EUR 240. Pay by 18 August.' Return the reconciled fields, the discrepancy and the source phrase supporting the due date. Do not add a year.A compact reconciled record with a discrepancy note and the quoted source phrase for the due date.The total remains EUR 240 and the date does not acquire an unsupported year.