Source: https://ailoot.ai/models/it/generalv3-5/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/generalv3-5/ Language: it # Spark Max [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/generalv3-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/generalv3-5/facts.json) ## [Spark Max](https://ailoot.ai/models/it/generalv3-5/) Spark Max è il modello di iFlytek dedicato al testo, pensato per l’estrazione strutturata, i compiti logici e la conversazione. La sua interfaccia documentata combina messaggi con ruoli, output come oggetto JSON, controlli per la ricerca sul web e chiamate a funzioni definite dall’applicazione. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/it/generalv3-5/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/it/generalv3-5/#method-1) Informazioni sul modello Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito. Spark Max è la famiglia di modelli testuali iFlytek Spark identificata nella documentazione del produttore come generalv3.5. Nella descrizione di Max, iFlytek mette in evidenza l’estrazione strutturata e il ragionamento logico. Può essere utile quando un compito parte da un testo e richiede un risultato definito: la spiegazione di un processo, campi estratti da un messaggio, una risposta costruita sulla conversazione oppure una bozza che rispetti un ruolo e uno stile specifici. L’input è una sequenza di messaggi. I ruoli documentati distinguono la richiesta dell’utente, le precedenti risposte dell’assistente, un’istruzione di sistema e i risultati restituiti dagli strumenti. Un’istruzione di sistema può definire lo scopo dell’assistente e le regole della sua risposta. Per proseguire una conversazione, includi in ordine i messaggi precedenti pertinenti: le informazioni necessarie per rispondere alla richiesta corrente devono essere presenti nel contesto inviato. Colloca la domanda immediata accanto al materiale a cui si riferisce e specifica quali fatti devono essere conservati durante la revisione. Il produttore offre un normale output testuale e una modalità oggetto JSON. In modalità JSON, le istruzioni devono comunque richiedere esplicitamente il formato JSON. Questo è utile per i compiti di estrazione con un formato di risultato concordato. Una richiesta esemplificativa è: «Leggi questa richiesta di assistenza. Restituisci un oggetto JSON con l’azione richiesta, le informazioni già fornite e le domande rimaste senza risposta». Elenca i campi attesi e le regole per i valori mancanti, anziché considerare l’impostazione del formato di output un sostituto di un compito preciso. I controlli di generazione comprendono impostazioni di campionamento, penalità di ripetizione, un’impostazione per la lunghezza dell’output e la consegna in streaming o come risposta completa. Per la voce Max documentata, iFlytek indica una configurazione di input da 8K e un output massimo da 8K; l’impostazione max\_tokens di Max va da 1 a 8.192, con un valore predefinito documentato di 4.096. Il nome separato Max-32K identifica un’altra configurazione. Mantieni la conversazione, il testo di riferimento e la domanda corrente entro il budget di input applicabile e scegli la lunghezza della risposta in base al compito, anziché al volume del materiale fornito. Le descrizioni degli strumenti del produttore includono la ricerca sul web e utilità integrate per meteo, date, poesia, informazioni sulle parole e informazioni azionarie. La ricerca ha una modalità normale e una approfondita: la modalità normale usa riepiloghi recuperati, mentre quella approfondita usa materiale recuperato più completo. Il controllo delle etichette delle fonti può richiedere informazioni sulle fonti recuperate. Queste sono funzionalità documentate dell’interfaccia degli strumenti di iFlytek; prepara una domanda che specifichi quali informazioni mancano e quali prove permetterebbero di rispondere. La chiamata di funzioni è descritta per l’interfaccia HTTP del produttore. L’applicazione fornisce il nome di una funzione, il suo scopo e un JSON Schema valido per i parametri. Le opzioni di selezione degli strumenti comprendono la selezione automatica, la disattivazione delle chiamate, l’obbligo di effettuare una chiamata o la selezione di una funzione specifica. La documentazione distingue anche modi alternativi di rappresentare le chiamate restituite. Il risultato effettivo della funzione viene fornito nuovamente con un messaggio con ruolo tool; l’applicazione circostante rimane quindi responsabile dell’esecuzione dell’operazione e della restituzione di dati che il modello possa usare. Per un assistente pratico, definisci un compito utile e i campi necessari per completarlo. Un esempio di flusso di lavoro può consistere nell’estrarre una caratteristica del prodotto richiesta, ottenere un valore ancora mancante tramite uno strumento dell’applicazione e poi scrivere una risposta che separi i fatti forniti dalle domande aperte. Per la revisione, specifica il lettore, il tono e i fatti da conservare; per una domanda logica, indica le condizioni e chiedi una conclusione verificabile rispetto a esse. Il nome generalv3.5 appartiene alla famiglia Max, anziché a un modello di pensiero approfondito denominato separatamente. Mantieni la sua configurazione distinta dalle altre edizioni Spark e accerta i limiti e gli strumenti disponibili nella connessione selezionata senza importare funzionalità da un’altra versione. Caso pratico ### Caso pratico Esempio tecnico in inglese ``` 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. ``` #### Risultato atteso ``` A requested JSON-shaped record and one concise address question; the structure must be checked before use. ``` #### Verificare il risultato ``` 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/it/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=chat) Xunfei /`generalv3.5` ### Introduzione Spark Max è il modello di iFlytek dedicato al testo, pensato per l’estrazione strutturata, i compiti logici e la conversazione. La sua interfaccia documentata combina messaggi con ruoli, output come oggetto JSON, controlli per la ricerca sul web e chiamate a funzioni definite dall’applicazione. Input accettati Testo Risultati Testo ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Tipi di input `text` Tipi di output `text` Formato di output json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti generalv3.5 | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF8 `messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`messages` | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content | | Parametro`file_material` | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametro`control_scope` | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati | | Parametro`output_modalities` | Contrattotext | | Parametro`hosted_operations` | Contrattofalse | | Parametro`multimodal_input_binding` | Contrattonull | Ciclo di vita: `synchronous_or_streamed` Invia l’ID esatto del modello con messages. La lunghezza del contesto non è un limite di uscita. Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta. ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Non specificato Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione | Configurazione | Listino delle tariffe | Costo | | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.00946** / 1K token Output · Token in output **$0.00946** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${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") ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json o SSE ##### Conserva tutti i risultati completati Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero. Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo. ##### Se occorre verificare la risposta originale Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale. Campi della risposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/it/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=chat) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/it/#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/it/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=messages) Xunfei /`generalv3.5` ### Introduzione Spark Max è il modello di iFlytek dedicato al testo, pensato per l’estrazione strutturata, i compiti logici e la conversazione. La sua interfaccia documentata combina messaggi con ruoli, output come oggetto JSON, controlli per la ricerca sul web e chiamate a funzioni definite dall’applicazione. Input accettati Testo Risultati json · sse ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Tipi di input `text` Tipi di output `json`, `sse` Formato di output JSON o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti generalv3.5 | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF-8 `Stringa messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`text_file_material` | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. | Ciclo di vita: `synchronous_or_streamed` ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Non specificato Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione | Configurazione | Listino delle tariffe | Costo | | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.00946** / 1K token Output · Token in output **$0.00946** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo ```json { "model": "generalv3.5", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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)) ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON o SSE ##### Conserva tutti i risultati completati Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero. Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa. ##### Se occorre verificare la risposta originale Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale. Campi della risposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/it/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=messages) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`generalv3.5`](https://ailoot.ai/models/it/#m=generalv3.5&route=Ultra&caller=generalv3.5&fmt=messages) FAQ · Spark Max Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/chat/completions` · `generalv3.5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `generalv3.5`: `text` → `json`, `sse` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/chat/completions` · `generalv3.5`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `generalv3.5`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quali limiti si applicano? `POST /v1/chat/completions` · `generalv3.5`: `messages.min_items`: `1` Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione. ## L’azienda e il suo portafoglio di progetti L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. ## Acquista token con uno sconto. Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token. Abbonamento Scegli un piano scontato per richieste regolari. Codice fino al 50% Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione. Spese nella cronologia Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta. [Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## Collega l’API al prodotto che vendi. SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller. Applicazione commerciale Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento. Licenza reseller Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita. Documenti sul sito Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione. [Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.