Source: https://ailoot.ai/models/it/perceptron-perceptron-mk1-5/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/perceptron-perceptron-mk1-5/ Language: it # Perceptron: Perceptron Mk1.5 [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/perceptron-perceptron-mk1-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/perceptron-perceptron-mk1-5/facts.json) ## [Perceptron: Perceptron Mk1.5](https://ailoot.ai/models/it/perceptron-perceptron-mk1-5/) Perceptron Mk1.5 comprende testo, immagini, video e audio per attività visive e di agenti incarnati. Restituisce testo, annotazioni spaziali o temporali, tracciamenti di oggetti e chiamate a funzioni proposte, con un contesto dichiarato dal produttore di 36.864 token e un output massimo di 8.192 token. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/it/perceptron-perceptron-mk1-5/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/it/perceptron-perceptron-mk1-5/#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. Perceptron Mk1.5 è il modello multimodale di Perceptron per la comprensione visiva, l'ancoraggio temporale e le attività di agenti incarnati. Accetta testo, immagini, video e audio e restituisce testo, annotazioni spaziali o temporali, risposte strutturate e contenuti di chiamate a funzioni. La specifica attuale del produttore indica un contesto di 36.864 token e un output massimo di 8.192 token; questi limiti esatti sono più precisi della descrizione arrotondata a 32K dell'articolo di lancio. #### Video e tracciamento degli oggetti Un'aggiunta distintiva è il tracciamento degli oggetti nei video sotto forma di geometria con marcatori temporali. Fornisci una descrizione chiara dell'obiettivo e indica cosa deve stabilire il risultato, ad esempio quando un oggetto entra in scena, dove si sposta o quale intervallo contiene una determinata azione. Per le riprese in prima persona, il produttore pone l'accento sul tracciamento delle mani e sulla suddivisione in sottoattività, utili per analizzare cosa faccia un operatore nel tempo. Gli output documentati includono punti, riquadri e poligoni per l'ancoraggio spaziale, clip per gli intervalli temporali e contenitori di tracciamento per il movimento degli oggetti. Track è un contenitore nel markup delle annotazioni generate, non un valore separato del formato di annotazione. I punti di un tracciamento possono essere radi: un tracciamento restituito non garantisce un riquadro per ogni fotogramma originale né la visibilità continua dell'oggetto. Conserva i media originali e l'associazione alle coordinate o ai marcatori temporali, così da poter verificare i risultati sulla scena effettiva. #### Audio e prove combinate Mk1.5 aggiunge la comprensione audio nativa, inclusi trascrizione, rilevamento di eventi sonori, riepiloghi e domande su una registrazione. Il produttore accetta WAV, MP3 e FLAC. Il limite audio per elemento è di 16.384 token audio, circa 21,8 minuti al ritmo documentato di circa 750 token al minuto. L'audio condivide il contesto con gli altri input e con il budget di output, quindi una richiesta può esaurire il contesto prima di raggiungere quel limite per elemento. Per un video la cui colonna sonora sia rilevante, il flusso del produttore abilita esplicitamente l'audio nel video. Indica se l'attività riguarda il parlato, un evento sonoro, la scena visibile o la loro relazione. L'output è testo e contenuto strutturato; Mk1.5 non genera audio parlato. Per la trascrizione, conserva la lingua richiesta e l'associazione temporale invece di trattare una didascalia visiva come una trascrizione. #### Più risorse e risposte strutturate Il produttore supporta confronti tra input multimediali. Etichetta gli elementi e conserva le associazioni alle risorse. L'asset\_idx facoltativo identifica un'occorrenza multimediale disponibile in quel punto della conversazione, non un identificativo persistente di file. Se non è presente alcun selettore esplicito o ereditato, un'annotazione si riferisce all'ultima risorsa disponibile al momento della generazione. Queste convenzioni sono importanti quando un'attività confronta due videocamere, pagine o registrazioni. Il limite per richiesta del produttore è di 256 unità multimediali. Ogni fotogramma in un gruppo video\_frames conta ai fini del limite, anche se il gruppo occupa un solo indice di risorsa; l'abilitazione della colonna sonora di un video non aggiunge un'altra risorsa. Il produttore supporta risposte finali vincolate da JSON Schema o da un'espressione regolare. Definisci i campi o il pattern e verifica i valori restituiti rispetto alla fonte. Documenta inoltre Multilook per prompt indipendenti su un contesto condiviso, un flusso del produttore distinto dalla normale chat con un singolo completamento. #### Funzioni e ragionamento Mk1.5 può scegliere le funzioni fornite, descritte con nomi, scopi e schemi JSON. L'applicazione esegue le chiamate proposte e restituisce le osservazioni. Definisci le azioni consentite e un criterio di completamento per un'attività incarnata o di interfaccia, poi usa il nuovo stato visivo o il risultato dello strumento come prova per il passaggio successivo. L'impegno di ragionamento è configurabile nella variante del produttore. Gli strumenti funzione non possono essere dichiarati nella stessa richiesta di un output vincolato da JSON Schema o da un'espressione regolare; il produttore indica di richiedere una risposta finale vincolata dopo il ciclo degli strumenti. Esamina il motivo di terminazione prima di usare il risultato, perché la terminazione per lunghezza può indicare un output incompleto. Un risultato utile è una spiegazione della scena ancorata alle prove, una trascrizione temporizzata, un'annotazione di oggetti o una proposta d'azione sostenuta da prove. Verifica la geometria sui media, distingui i dettagli osservati dall'interpretazione e conserva separatamente le capacità esatte di Mk1.5 relative ad audio, tracciamento e strumenti rispetto alla precedente edizione Mk1. Caso pratico ### Caso pratico Esempio tecnico in inglese ``` Summarize a timed handling sequence Use these written frame notes, not unseen footage: 00:02 operator picks up a red box; 00:05 places it on scale; 00:08 removes it; 00:11 places it on shelf. Return the ordered subtasks and the observed interval when the box is on the scale. State the sampling limitation instead of claiming exact continuous motion between notes. ``` #### Risultato atteso ``` An ordered subtask list and a scale interval explicitly bounded by the supplied observations. ``` #### Verificare il risultato ``` Timestamps stay attached to their notes, and the answer does not invent intermediate geometry or continuous visibility. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1.5` [`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/it/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=chat) Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1.5` ### Introduzione Perceptron Mk1.5 comprende testo, immagini, video e audio per attività visive e di agenti incarnati. Restituisce testo, annotazioni spaziali o temporali, tracciamenti di oggetti e chiamate a funzioni proposte, con un contesto dichiarato dal produttore di 36.864 token e un output massimo di 8.192 token. 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 perceptron/perceptron-mk1.5 | 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 Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) Sforzo di ragionamento · elevato Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è elevato Sforzo di ragionamento · basso Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è basso Sforzo di ragionamento · medio Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è medio Sforzo di ragionamento · minimo Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è minimo Sforzo di ragionamento · nessuno Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è assente #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0003** / 1K token Output · Token in output **$0.003** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | | ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0003** / 1K token Output · Token in output **$0.003** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "perceptron/perceptron-mk1.5", "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='perceptron/perceptron-mk1.5',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='perceptron/perceptron-mk1.5',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** [`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/it/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=chat) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/it/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1.5` [`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/it/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=messages) Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1.5` ### Introduzione Perceptron Mk1.5 comprende testo, immagini, video e audio per attività visive e di agenti incarnati. Restituisce testo, annotazioni spaziali o temporali, tracciamenti di oggetti e chiamate a funzioni proposte, con un contesto dichiarato dal produttore di 36.864 token e un output massimo di 8.192 token. 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 perceptron/perceptron-mk1.5 | 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 Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) Sforzo di ragionamento · elevato Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è elevato Sforzo di ragionamento · basso Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è basso Sforzo di ragionamento · medio Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è medio Sforzo di ragionamento · minimo Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è minimo Sforzo di ragionamento · nessuno Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è assente #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0003** / 1K token Output · Token in output **$0.003** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | | ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0003** / 1K token Output · Token in output **$0.003** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo ```json { "model": "perceptron/perceptron-mk1.5", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'perceptron/perceptron-mk1.5', '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': 'perceptron/perceptron-mk1.5', '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** [`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/it/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=messages) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`perceptron/perceptron-mk1.5`](https://ailoot.ai/models/it/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1.5&fmt=messages) FAQ · Perceptron: Perceptron Mk1.5 Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `text` → `json`, `sse` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quali limiti si applicano? `POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1.5`: `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.