KAT-Coder è la famiglia di modelli di programmazione di Kuaishou per compiti di ingegneria del software in un ambiente con strumenti. La versione originale del produttore si concentra sul seguire una richiesta di sviluppo attraverso ispezione del repository, creazione di patch e verifica. L’addestramento comprende implementazione e miglioramento di funzionalità, correzione di bug, refactoring, lavoro sulle prestazioni, creazione di test, comprensione del codice e compiti relativi alla configurazione. I risultati utili sono codice e testo collegati al comportamento effettivo del progetto.
Specifica il comportamento da ottenere, l’implementazione corrente e le condizioni che definiscono il completamento. Includi i file sorgente o i passaggi necessari per comprendere il problema e i comandi o le osservazioni già disponibili dall’ambiente. Un brief originale di correzione può identificare l’input che fallisce, il risultato atteso e la funzione il cui comportamento differisce. Una richiesta di funzionalità può indicare il risultato visibile all’utente e le interfacce che devono rimanere coerenti.
L’addestramento agentico del produttore usa descrizioni di problemi, codice dei branch, ambienti eseguibili e condizioni verificabili del compito. Mantieni allineate queste parti in un compito assistito dall’applicazione. La proposta di un modello deve affrontare il checkout effettivo e le prove fornite, mentre l’applicazione esegue le operazioni sui file o di esecuzione e ne restituisce i risultati. Conserva il risultato di ogni operazione significativa insieme alla continuazione.
Il produttore documenta il rispetto delle istruzioni, l’uso di strumenti e l’interazione prolungata come parti centrali dello sviluppo della famiglia. La configurazione rilasciata per l’agente di programmazione fornisce operazioni di lettura e modifica dei file e un’azione di completamento. Il modello può esaminare informazioni, richiedere una modifica e proseguire dall’osservazione restituita. Il suo ruolo è scegliere e descrivere il passaggio successivo; l’ambiente circostante stabilisce ciò che è effettivamente avvenuto.
La versione originale descrive anche richieste parallele a strumenti come capacità osservata dopo l’addestramento agentico. Usa operazioni indipendenti soltanto quando i loro risultati possono rimanere associati alla richiesta corretta. Una spiegazione del repository può combinare informazioni da diversi file, mentre una patch necessita del contenuto corrente e del comportamento del codice interessato. Non sostituire un’osservazione mancante con un risultato plausibile dell’ambiente.
La configurazione pubblicata dell’agente del produttore separa generazione delle patch, filtraggio, selezione e riflessione. Il filtraggio combina deduplicazione semantica con controlli basati sull’esecuzione; la selezione valuta i candidati rimasti; la riflessione usa i risultati precedenti per guidare un turno successivo. Queste fasi appartengono al flusso di programmazione documentato, anziché essere una garanzia automatica associata a ogni semplice risposta testuale.
Per un compito di programmazione pratico, conserva insieme la patch proposta, i controlli effettivamente eseguiti e i loro esiti. Un confronto tra correzioni candidate deve spiegare la condizione che le distingue, soprattutto quando ciascuna sembra plausibile dal solo diff. Un controllo fallito può fornire al turno successivo un problema specifico da affrontare, anziché indurre una riscrittura non correlata.
La versione originale del produttore distingue KAT-Coder dal modello aperto separato KAT-Dev-32B. Le discussioni sull’addestramento e le dimostrazioni del flusso non rendono ogni profilo denominato della famiglia un checkpoint identico. Conserva il profilo selezionato e le istruzioni fornite per il progetto insieme al risultato e usa l’interfaccia specifica del produttore o la configurazione dell’ambiente per le sue operazioni.
Un passaggio di consegne utile può contenere un’implementazione mirata, una spiegazione del difetto o un refactoring con le prove che ne sostengono il comportamento. Verifica la logica modificata e gli output effettivi dell’ambiente prima di considerare completato un compito. Lo scopo di ingegneria del software di KAT-Coder è più utile quando rimane collegato a una richiesta di sviluppo concreta, al codice pertinente e a un risultato finale verificabile.
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Un brief originale di correzione può identificare l’input che fallisce, il risultato atteso e la funzione il cui comportamento differisce. Una richiesta di funzionalità può indicare il risultato visibile all’utente e le interfacce che devono rimanere coerenti.\n\nL’addestramento agentico del produttore usa descrizioni di problemi, codice dei branch, ambienti eseguibili e condizioni verificabili del compito. Mantieni allineate queste parti in un compito assistito dall’applicazione. La proposta di un modello deve affrontare il checkout effettivo e le prove fornite, mentre l’applicazione esegue le operazioni sui file o di esecuzione e ne restituisce i risultati. Conserva il risultato di ogni operazione significativa insieme alla continuazione.\n\n### Strumenti e sviluppo in più turni\n\nIl produttore documenta il rispetto delle istruzioni, l’uso di strumenti e l’interazione prolungata come parti centrali dello sviluppo della famiglia. La configurazione rilasciata per l’agente di programmazione fornisce operazioni di lettura e modifica dei file e un’azione di completamento. Il modello può esaminare informazioni, richiedere una modifica e proseguire dall’osservazione restituita. Il suo ruolo è scegliere e descrivere il passaggio successivo; l’ambiente circostante stabilisce ciò che è effettivamente avvenuto.\n\nLa versione originale descrive anche richieste parallele a strumenti come capacità osservata dopo l’addestramento agentico. Usa operazioni indipendenti soltanto quando i loro risultati possono rimanere associati alla richiesta corretta. Una spiegazione del repository può combinare informazioni da diversi file, mentre una patch necessita del contenuto corrente e del comportamento del codice interessato. Non sostituire un’osservazione mancante con un risultato plausibile dell’ambiente.\n\n### Verifica deliberatamente le modifiche candidate\n\nLa configurazione pubblicata dell’agente del produttore separa generazione delle patch, filtraggio, selezione e riflessione. Il filtraggio combina deduplicazione semantica con controlli basati sull’esecuzione; la selezione valuta i candidati rimasti; la riflessione usa i risultati precedenti per guidare un turno successivo. Queste fasi appartengono al flusso di programmazione documentato, anziché essere una garanzia automatica associata a ogni semplice risposta testuale.\n\nPer un compito di programmazione pratico, conserva insieme la patch proposta, i controlli effettivamente eseguiti e i loro esiti. Un confronto tra correzioni candidate deve spiegare la condizione che le distingue, soprattutto quando ciascuna sembra plausibile dal solo diff. Un controllo fallito può fornire al turno successivo un problema specifico da affrontare, anziché indurre una riscrittura non correlata.\n\n### Distinzioni tra famiglia ed edizioni\n\nLa versione originale del produttore distingue KAT-Coder dal modello aperto separato KAT-Dev-32B. Le discussioni sull’addestramento e le dimostrazioni del flusso non rendono ogni profilo denominato della famiglia un checkpoint identico. Conserva il profilo selezionato e le istruzioni fornite per il progetto insieme al risultato e usa l’interfaccia specifica del produttore o la configurazione dell’ambiente per le sue operazioni.\n\nUn passaggio di consegne utile può contenere un’implementazione mirata, una spiegazione del difetto o un refactoring con le prove che ne sostengono il comportamento. Verifica la logica modificata e gli output effettivi dell’ambiente prima di considerare completato un compito. 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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.
KAT-Coder è la famiglia di modelli di programmazione di Kuaishou per compiti di ingegneria del software in un ambiente con strumenti. La versione originale del produttore si concentra sul seguire una richiesta di sviluppo attraverso ispezione del repository, creazione di patch e verifica. L’addestramento comprende implementazione e miglioramento di funzionalità, correzione di bug, refactoring, lavoro sulle prestazioni, creazione di test, comprensione del codice e compiti relativi alla configurazione. I risultati utili sono codice e testo collegati al comportamento effettivo del progetto.
Specifica il comportamento da ottenere, l’implementazione corrente e le condizioni che definiscono il completamento. Includi i file sorgente o i passaggi necessari per comprendere il problema e i comandi o le osservazioni già disponibili dall’ambiente. Un brief originale di correzione può identificare l’input che fallisce, il risultato atteso e la funzione il cui comportamento differisce. Una richiesta di funzionalità può indicare il risultato visibile all’utente e le interfacce che devono rimanere coerenti.
L’addestramento agentico del produttore usa descrizioni di problemi, codice dei branch, ambienti eseguibili e condizioni verificabili del compito. Mantieni allineate queste parti in un compito assistito dall’applicazione. La proposta di un modello deve affrontare il checkout effettivo e le prove fornite, mentre l’applicazione esegue le operazioni sui file o di esecuzione e ne restituisce i risultati. Conserva il risultato di ogni operazione significativa insieme alla continuazione.
Il produttore documenta il rispetto delle istruzioni, l’uso di strumenti e l’interazione prolungata come parti centrali dello sviluppo della famiglia. La configurazione rilasciata per l’agente di programmazione fornisce operazioni di lettura e modifica dei file e un’azione di completamento. Il modello può esaminare informazioni, richiedere una modifica e proseguire dall’osservazione restituita. Il suo ruolo è scegliere e descrivere il passaggio successivo; l’ambiente circostante stabilisce ciò che è effettivamente avvenuto.
La versione originale descrive anche richieste parallele a strumenti come capacità osservata dopo l’addestramento agentico. Usa operazioni indipendenti soltanto quando i loro risultati possono rimanere associati alla richiesta corretta. Una spiegazione del repository può combinare informazioni da diversi file, mentre una patch necessita del contenuto corrente e del comportamento del codice interessato. Non sostituire un’osservazione mancante con un risultato plausibile dell’ambiente.
La configurazione pubblicata dell’agente del produttore separa generazione delle patch, filtraggio, selezione e riflessione. Il filtraggio combina deduplicazione semantica con controlli basati sull’esecuzione; la selezione valuta i candidati rimasti; la riflessione usa i risultati precedenti per guidare un turno successivo. Queste fasi appartengono al flusso di programmazione documentato, anziché essere una garanzia automatica associata a ogni semplice risposta testuale.
Per un compito di programmazione pratico, conserva insieme la patch proposta, i controlli effettivamente eseguiti e i loro esiti. Un confronto tra correzioni candidate deve spiegare la condizione che le distingue, soprattutto quando ciascuna sembra plausibile dal solo diff. Un controllo fallito può fornire al turno successivo un problema specifico da affrontare, anziché indurre una riscrittura non correlata.
La versione originale del produttore distingue KAT-Coder dal modello aperto separato KAT-Dev-32B. Le discussioni sull’addestramento e le dimostrazioni del flusso non rendono ogni profilo denominato della famiglia un checkpoint identico. Conserva il profilo selezionato e le istruzioni fornite per il progetto insieme al risultato e usa l’interfaccia specifica del produttore o la configurazione dell’ambiente per le sue operazioni.
Un passaggio di consegne utile può contenere un’implementazione mirata, una spiegazione del difetto o un refactoring con le prove che ne sostengono il comportamento. Verifica la logica modificata e gli output effettivi dell’ambiente prima di considerare completato un compito. Lo scopo di ingegneria del software di KAT-Coder è più utile quando rimane collegato a una richiesta di sviluppo concreta, al codice pertinente e a un risultato finale verificabile.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti KAT-Coder-Pro-V1 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametrocontrol_scope | ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false. |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Alias del metodo: /chat/completions
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.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.00114 / 1K token Output · Token in output $0.00456 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"KAT-Coder-Pro-V1","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="KAT-Coder-Pro-V1", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra KAT-Coder-Pro-V1
/chat/completions
KAT-Coder-Pro-V1KAT-Coder è la famiglia di modelli di programmazione di Kuaishou per compiti di sviluppo consapevoli del repository. Il flusso del produttore combina ispezione assistita da strumenti, generazione di patch, verifica basata sull’esecuzione e riflessione, producendo codice o spiegazioni legati al comportamento effettivo del progetto.
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.
KAT-Coder è la famiglia di modelli di programmazione di Kuaishou per compiti di ingegneria del software in un ambiente con strumenti. La versione originale del produttore si concentra sul seguire una richiesta di sviluppo attraverso ispezione del repository, creazione di patch e verifica. L’addestramento comprende implementazione e miglioramento di funzionalità, correzione di bug, refactoring, lavoro sulle prestazioni, creazione di test, comprensione del codice e compiti relativi alla configurazione. I risultati utili sono codice e testo collegati al comportamento effettivo del progetto.
Specifica il comportamento da ottenere, l’implementazione corrente e le condizioni che definiscono il completamento. Includi i file sorgente o i passaggi necessari per comprendere il problema e i comandi o le osservazioni già disponibili dall’ambiente. Un brief originale di correzione può identificare l’input che fallisce, il risultato atteso e la funzione il cui comportamento differisce. Una richiesta di funzionalità può indicare il risultato visibile all’utente e le interfacce che devono rimanere coerenti.
L’addestramento agentico del produttore usa descrizioni di problemi, codice dei branch, ambienti eseguibili e condizioni verificabili del compito. Mantieni allineate queste parti in un compito assistito dall’applicazione. La proposta di un modello deve affrontare il checkout effettivo e le prove fornite, mentre l’applicazione esegue le operazioni sui file o di esecuzione e ne restituisce i risultati. Conserva il risultato di ogni operazione significativa insieme alla continuazione.
Il produttore documenta il rispetto delle istruzioni, l’uso di strumenti e l’interazione prolungata come parti centrali dello sviluppo della famiglia. La configurazione rilasciata per l’agente di programmazione fornisce operazioni di lettura e modifica dei file e un’azione di completamento. Il modello può esaminare informazioni, richiedere una modifica e proseguire dall’osservazione restituita. Il suo ruolo è scegliere e descrivere il passaggio successivo; l’ambiente circostante stabilisce ciò che è effettivamente avvenuto.
La versione originale descrive anche richieste parallele a strumenti come capacità osservata dopo l’addestramento agentico. Usa operazioni indipendenti soltanto quando i loro risultati possono rimanere associati alla richiesta corretta. Una spiegazione del repository può combinare informazioni da diversi file, mentre una patch necessita del contenuto corrente e del comportamento del codice interessato. Non sostituire un’osservazione mancante con un risultato plausibile dell’ambiente.
La configurazione pubblicata dell’agente del produttore separa generazione delle patch, filtraggio, selezione e riflessione. Il filtraggio combina deduplicazione semantica con controlli basati sull’esecuzione; la selezione valuta i candidati rimasti; la riflessione usa i risultati precedenti per guidare un turno successivo. Queste fasi appartengono al flusso di programmazione documentato, anziché essere una garanzia automatica associata a ogni semplice risposta testuale.
Per un compito di programmazione pratico, conserva insieme la patch proposta, i controlli effettivamente eseguiti e i loro esiti. Un confronto tra correzioni candidate deve spiegare la condizione che le distingue, soprattutto quando ciascuna sembra plausibile dal solo diff. Un controllo fallito può fornire al turno successivo un problema specifico da affrontare, anziché indurre una riscrittura non correlata.
La versione originale del produttore distingue KAT-Coder dal modello aperto separato KAT-Dev-32B. Le discussioni sull’addestramento e le dimostrazioni del flusso non rendono ogni profilo denominato della famiglia un checkpoint identico. Conserva il profilo selezionato e le istruzioni fornite per il progetto insieme al risultato e usa l’interfaccia specifica del produttore o la configurazione dell’ambiente per le sue operazioni.
Un passaggio di consegne utile può contenere un’implementazione mirata, una spiegazione del difetto o un refactoring con le prove che ne sostengono il comportamento. Verifica la logica modificata e gli output effettivi dell’ambiente prima di considerare completato un compito. Lo scopo di ingegneria del software di KAT-Coder è più utile quando rimane collegato a una richiesta di sviluppo concreta, al codice pertinente e a un risultato finale verificabile.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti KAT-Coder-Pro-V1 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_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
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.00114 / 1K token Output · Token in output $0.00456 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "KAT-Coder-Pro-V1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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 o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra KAT-Coder-Pro-V1
/chat/completions