SenseNova V6 Pro è la variante multimodale generale di SenseTime per conversazioni che combinano domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive input di immagini e testo con output testuale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione di informazioni miste visive e linguistiche, sul ragionamento e sull'analisi. Pro resta distinto dalla variante Turbo più leggera e dal modello denominato separatamente Reasoner, il cui output include materiale di ragionamento oltre alla risposta finale.
Scegli l'immagine o il testo originale che stabilisce la domanda e rendi leggibili i dettagli pertinenti. Un'attività documentale può fornire una pagina con il relativo grafico o tabella e chiedere quale condizione sostengano i valori visibili. Una domanda su una schermata può identificare il controllo o il messaggio in discussione. Mantieni ogni contesto aggiuntivo separato da quanto mostra l'immagine stessa.
Richiedi il risultato utile all'attività: una spiegazione, un confronto, un insieme estratto di valori visibili o una bozza fondata sul materiale fornito. Un confronto documentale utile può conservare l'identificativo della pagina e le prove accanto a ogni risultato. Verifica etichette, unità e associazioni alle fonti nel testo restituito anziché affidarti a un'interpretazione plausibile dell'immagine complessiva.
La versione V6 del produttore descrive una serie di modelli fusi anziché percorsi separati per lingua e visione. Lo scopo include attività matematiche, di programmazione e di analisi documentale che richiedono la comprensione di informazioni correlate. Indica le condizioni che la risposta deve soddisfare e distingui valori noti e ipotesi. Una risposta ragionata deve rendere la propria conclusione valutabile rispetto al materiale originale effettivo.
Per una domanda su più documenti, identifica quale fonte debba prevalere in caso di discordanza e conserva i passaggi o le regioni visibili rilevanti. Se il materiale è incompleto, mantieni la condizione mancante separata da un campo compilato. Una spiegazione sicura non dimostra autonomamente che una fonte contenga il valore attribuitole.
La tabella Pro specifica una risposta testuale per conversazioni con immagini e testo. L'annuncio della famiglia V6 discute anche l'analisi di video estesi e una variante separata di interazione Omni in tempo reale. Queste dimostrazioni della famiglia devono restare associate ai rispettivi flussi del produttore anziché essere trattate come la specifica completa dei campi di richiesta di Pro. I modelli successivi V6.5 e V6.7 hanno capacità e controlli propri.
Per l'attività Pro con immagini e testo, conserva la domanda fornita, le immagini e la risposta testuale completata. Verifica cifre importanti, relazioni visive e codice o ragionamento proposti rispetto alle prove che li sostengono. Un passaggio di consegne utile può essere una spiegazione o un confronto strutturato i cui risultati restino riconducibili alla pagina originale, permettendo una continuazione mirata attorno a un dettaglio irrisolto.
", "aboutText": "SenseNova V6 Pro è la variante multimodale generale di SenseTime per conversazioni che combinano domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive input di immagini e testo con output testuale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione di informazioni miste visive e linguistiche, sul ragionamento e sull'analisi. Pro resta distinto dalla variante Turbo più leggera e dal modello denominato separatamente Reasoner, il cui output include materiale di ragionamento oltre alla risposta finale.\n\n### Fornisci una domanda con prove visive chiare\n\nScegli l'immagine o il testo originale che stabilisce la domanda e rendi leggibili i dettagli pertinenti. Un'attività documentale può fornire una pagina con il relativo grafico o tabella e chiedere quale condizione sostengano i valori visibili. Una domanda su una schermata può identificare il controllo o il messaggio in discussione. Mantieni ogni contesto aggiuntivo separato da quanto mostra l'immagine stessa.\n\nRichiedi il risultato utile all'attività: una spiegazione, un confronto, un insieme estratto di valori visibili o una bozza fondata sul materiale fornito. Un confronto documentale utile può conservare l'identificativo della pagina e le prove accanto a ogni risultato. Verifica etichette, unità e associazioni alle fonti nel testo restituito anziché affidarti a un'interpretazione plausibile dell'immagine complessiva.\n\n### Ragiona attraverso testo e immagini\n\nLa versione V6 del produttore descrive una serie di modelli fusi anziché percorsi separati per lingua e visione. Lo scopo include attività matematiche, di programmazione e di analisi documentale che richiedono la comprensione di informazioni correlate. Indica le condizioni che la risposta deve soddisfare e distingui valori noti e ipotesi. Una risposta ragionata deve rendere la propria conclusione valutabile rispetto al materiale originale effettivo.\n\nPer una domanda su più documenti, identifica quale fonte debba prevalere in caso di discordanza e conserva i passaggi o le regioni visibili rilevanti. Se il materiale è incompleto, mantieni la condizione mancante separata da un campo compilato. Una spiegazione sicura non dimostra autonomamente che una fonte contenga il valore attribuitole.\n\n### Variante e flussi della famiglia più ampia\n\nLa tabella Pro specifica una risposta testuale per conversazioni con immagini e testo. L'annuncio della famiglia V6 discute anche l'analisi di video estesi e una variante separata di interazione Omni in tempo reale. Queste dimostrazioni della famiglia devono restare associate ai rispettivi flussi del produttore anziché essere trattate come la specifica completa dei campi di richiesta di Pro. I modelli successivi V6.5 e V6.7 hanno capacità e controlli propri.\n\nPer l'attività Pro con immagini e testo, conserva la domanda fornita, le immagini e la risposta testuale completata. Verifica cifre importanti, relazioni visive e codice o ragionamento proposti rispetto alle prove che li sostengono. Un passaggio di consegne utile può essere una spiegazione o un confronto strutturato i cui risultati restino riconducibili alla pagina originale, permettendo una continuazione mirata attorno a un dettaglio irrisolto.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Explain a supplied chart transcription\n\nUse this text transcription of report page P7: 'Target line: 50 units. North: 48. South: 53. East: 50.' State which regions meet a target defined as at least 50 units. Return each region's value, its relation to the target and the page label. Distinguish meeting the target from strictly exceeding it.A region-by-region source-linked comparison with the inclusive target condition applied.East must be treated as meeting, but not exceeding, the 50-unit target.SenseNova-V6-ProSenseNova V6 Pro è il profilo generale di conversazione con immagini e testo di SenseTime, con uscita testuale. Usa documenti, immagini e domande forniti per una spiegazione o un confronto, mantenendo la risposta collegata alle prove visive e scritte.
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.
SenseNova V6 Pro è la variante multimodale generale di SenseTime per conversazioni che combinano domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive input di immagini e testo con output testuale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione di informazioni miste visive e linguistiche, sul ragionamento e sull'analisi. Pro resta distinto dalla variante Turbo più leggera e dal modello denominato separatamente Reasoner, il cui output include materiale di ragionamento oltre alla risposta finale.
Scegli l'immagine o il testo originale che stabilisce la domanda e rendi leggibili i dettagli pertinenti. Un'attività documentale può fornire una pagina con il relativo grafico o tabella e chiedere quale condizione sostengano i valori visibili. Una domanda su una schermata può identificare il controllo o il messaggio in discussione. Mantieni ogni contesto aggiuntivo separato da quanto mostra l'immagine stessa.
Richiedi il risultato utile all'attività: una spiegazione, un confronto, un insieme estratto di valori visibili o una bozza fondata sul materiale fornito. Un confronto documentale utile può conservare l'identificativo della pagina e le prove accanto a ogni risultato. Verifica etichette, unità e associazioni alle fonti nel testo restituito anziché affidarti a un'interpretazione plausibile dell'immagine complessiva.
La versione V6 del produttore descrive una serie di modelli fusi anziché percorsi separati per lingua e visione. Lo scopo include attività matematiche, di programmazione e di analisi documentale che richiedono la comprensione di informazioni correlate. Indica le condizioni che la risposta deve soddisfare e distingui valori noti e ipotesi. Una risposta ragionata deve rendere la propria conclusione valutabile rispetto al materiale originale effettivo.
Per una domanda su più documenti, identifica quale fonte debba prevalere in caso di discordanza e conserva i passaggi o le regioni visibili rilevanti. Se il materiale è incompleto, mantieni la condizione mancante separata da un campo compilato. Una spiegazione sicura non dimostra autonomamente che una fonte contenga il valore attribuitole.
La tabella Pro specifica una risposta testuale per conversazioni con immagini e testo. L'annuncio della famiglia V6 discute anche l'analisi di video estesi e una variante separata di interazione Omni in tempo reale. Queste dimostrazioni della famiglia devono restare associate ai rispettivi flussi del produttore anziché essere trattate come la specifica completa dei campi di richiesta di Pro. I modelli successivi V6.5 e V6.7 hanno capacità e controlli propri.
Per l'attività Pro con immagini e testo, conserva la domanda fornita, le immagini e la risposta testuale completata. Verifica cifre importanti, relazioni visive e codice o ragionamento proposti rispetto alle prove che li sostengono. Un passaggio di consegne utile può essere una spiegazione o un confronto strutturato i cui risultati restino riconducibili alla pagina originale, permettendo una continuazione mirata attorno a un dettaglio irrisolto.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti SenseNova-V6-Pro | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: L'insieme dei ruoli supportati dipende dal modello selezionato. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
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 | ContrattoLeggi il tuo documento UTF-8 reale e inseriscine il testo in messages[].content. |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_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.
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 $0.0011 / 1K token Output · Token in output $0.00286 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "SenseNova-V6-Pro",\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Hello!"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE AILOOT_STREAM\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nmaterial_path = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not material_path.is_file():\n raise SystemExit('Choose your actual UTF-8 document')\ntext = material_path.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('The document must contain text')\nstream = os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1'\npayload = {'model': 'SenseNova-V6-Pro', 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting passages.\\n\\n' + text\npayload['stream'] = stream\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/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-body.bin\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nraw = Path('result-body.bin').read_bytes()\nif os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1':\n Path('result.sse').write_bytes(raw)\n print(raw.decode('utf-8'))\nelse:\n Path('result.json').write_bytes(raw)\n result = json.loads(raw)\n print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n for choice in result.get('choices', []):\n print('Choice', choice.get('index'), json.dumps(choice, ensure_ascii=False))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nmaterial_path = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not material_path.is_file():\n raise SystemExit('Choose your actual UTF-8 document')\ntext = material_path.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('The document must contain text')\nstream = os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1'\npayload = {'model': 'SenseNova-V6-Pro', 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting passages.\\n\\n' + text\npayload['stream'] = stream\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')\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers={'Authorization': 'Bearer ' + api_key, 'Content-Type': 'application/json'}, 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-body.bin').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result-body.bin').write_bytes(raw)\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nraw = Path('result-body.bin').read_bytes()\nif os.environ.get('AILOOT_STREAM', '0') == '1':\n Path('result.sse').write_bytes(raw)\n print(raw.decode('utf-8'))\nelse:\n Path('result.json').write_bytes(raw)\n result = json.loads(raw)\n print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n for choice in result.get('choices', []):\n print('Choice', choice.get('index'), json.dumps(choice, ensure_ascii=False))\nimport { readFileSync, writeFileSync } from 'node:fs';\n\nconst apiKey = process.env.AILOOT_API_KEY;\nif (!apiKey?.trim()) throw new Error('Set AILOOT_API_KEY');\nif (!process.env.AILOOT_TEXT_FILE) throw new Error('Choose your actual UTF-8 document');\nconst text = readFileSync(process.env.AILOOT_TEXT_FILE, 'utf8');\nif (!text.trim()) throw new Error('The document must contain text');\nconst stream = process.env.AILOOT_STREAM === '1';\nconst payload = {"model": "SenseNova-V6-Pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]};\npayload.messages[0].content = 'Summarize this material and quote supporting passages.\\n\\n' + text;\npayload.stream = stream;\nconst response = await fetch('https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions', { method: 'POST', headers: { 'Authorization': 'Bearer ' + apiKey, 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(payload) });\nconst raw = Buffer.from(await response.arrayBuffer());\nwriteFileSync('result-body.bin', raw);\nwriteFileSync('response-headers.txt', [...response.headers].map(([key, value]) => key + ': ' + value).join('\\n'));\nif (!response.ok) throw new Error('HTTP ' + response.status + '; original response saved in result-body.bin');\nif (stream) {\n writeFileSync('result.sse', raw);\n process.stdout.write(raw);\n} else {\n writeFileSync('result.json', raw);\n const result = JSON.parse(raw.toString('utf8'));\n console.log(JSON.stringify(result, null, 2));\n for (const choice of result.choices ?? []) console.log('Choice', choice.index, JSON.stringify(choice));\n}\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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
SenseNova-V6-ProSenseNova V6 Pro è il profilo generale di conversazione con immagini e testo di SenseTime, con uscita testuale. Usa documenti, immagini e domande forniti per una spiegazione o un confronto, mantenendo la risposta collegata alle prove visive e scritte.
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.
SenseNova V6 Pro è la variante multimodale generale di SenseTime per conversazioni che combinano domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive input di immagini e testo con output testuale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione di informazioni miste visive e linguistiche, sul ragionamento e sull'analisi. Pro resta distinto dalla variante Turbo più leggera e dal modello denominato separatamente Reasoner, il cui output include materiale di ragionamento oltre alla risposta finale.
Scegli l'immagine o il testo originale che stabilisce la domanda e rendi leggibili i dettagli pertinenti. Un'attività documentale può fornire una pagina con il relativo grafico o tabella e chiedere quale condizione sostengano i valori visibili. Una domanda su una schermata può identificare il controllo o il messaggio in discussione. Mantieni ogni contesto aggiuntivo separato da quanto mostra l'immagine stessa.
Richiedi il risultato utile all'attività: una spiegazione, un confronto, un insieme estratto di valori visibili o una bozza fondata sul materiale fornito. Un confronto documentale utile può conservare l'identificativo della pagina e le prove accanto a ogni risultato. Verifica etichette, unità e associazioni alle fonti nel testo restituito anziché affidarti a un'interpretazione plausibile dell'immagine complessiva.
La versione V6 del produttore descrive una serie di modelli fusi anziché percorsi separati per lingua e visione. Lo scopo include attività matematiche, di programmazione e di analisi documentale che richiedono la comprensione di informazioni correlate. Indica le condizioni che la risposta deve soddisfare e distingui valori noti e ipotesi. Una risposta ragionata deve rendere la propria conclusione valutabile rispetto al materiale originale effettivo.
Per una domanda su più documenti, identifica quale fonte debba prevalere in caso di discordanza e conserva i passaggi o le regioni visibili rilevanti. Se il materiale è incompleto, mantieni la condizione mancante separata da un campo compilato. Una spiegazione sicura non dimostra autonomamente che una fonte contenga il valore attribuitole.
La tabella Pro specifica una risposta testuale per conversazioni con immagini e testo. L'annuncio della famiglia V6 discute anche l'analisi di video estesi e una variante separata di interazione Omni in tempo reale. Queste dimostrazioni della famiglia devono restare associate ai rispettivi flussi del produttore anziché essere trattate come la specifica completa dei campi di richiesta di Pro. I modelli successivi V6.5 e V6.7 hanno capacità e controlli propri.
Per l'attività Pro con immagini e testo, conserva la domanda fornita, le immagini e la risposta testuale completata. Verifica cifre importanti, relazioni visive e codice o ragionamento proposti rispetto alle prove che li sostengono. Un passaggio di consegne utile può essere una spiegazione o un confronto strutturato i cui risultati restino riconducibili alla pagina originale, permettendo una continuazione mirata attorno a un dettaglio irrisolto.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti SenseNova-V6-Pro | 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 $0.0011 / 1K token Output · Token in output $0.00286 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "SenseNova-V6-Pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'SenseNova-V6-Pro', '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': 'SenseNova-V6-Pro', '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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
sensetime/sensenova-v6-proSenseNova V6 Pro è il profilo generale di conversazione con immagini e testo di SenseTime, con uscita testuale. Usa documenti, immagini e domande forniti per una spiegazione o un confronto, mantenendo la risposta collegata alle prove visive e scritte.
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.
SenseNova V6 Pro è la variante multimodale generale di SenseTime per conversazioni che combinano domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive input di immagini e testo con output testuale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione di informazioni miste visive e linguistiche, sul ragionamento e sull'analisi. Pro resta distinto dalla variante Turbo più leggera e dal modello denominato separatamente Reasoner, il cui output include materiale di ragionamento oltre alla risposta finale.
Scegli l'immagine o il testo originale che stabilisce la domanda e rendi leggibili i dettagli pertinenti. Un'attività documentale può fornire una pagina con il relativo grafico o tabella e chiedere quale condizione sostengano i valori visibili. Una domanda su una schermata può identificare il controllo o il messaggio in discussione. Mantieni ogni contesto aggiuntivo separato da quanto mostra l'immagine stessa.
Richiedi il risultato utile all'attività: una spiegazione, un confronto, un insieme estratto di valori visibili o una bozza fondata sul materiale fornito. Un confronto documentale utile può conservare l'identificativo della pagina e le prove accanto a ogni risultato. Verifica etichette, unità e associazioni alle fonti nel testo restituito anziché affidarti a un'interpretazione plausibile dell'immagine complessiva.
La versione V6 del produttore descrive una serie di modelli fusi anziché percorsi separati per lingua e visione. Lo scopo include attività matematiche, di programmazione e di analisi documentale che richiedono la comprensione di informazioni correlate. Indica le condizioni che la risposta deve soddisfare e distingui valori noti e ipotesi. Una risposta ragionata deve rendere la propria conclusione valutabile rispetto al materiale originale effettivo.
Per una domanda su più documenti, identifica quale fonte debba prevalere in caso di discordanza e conserva i passaggi o le regioni visibili rilevanti. Se il materiale è incompleto, mantieni la condizione mancante separata da un campo compilato. Una spiegazione sicura non dimostra autonomamente che una fonte contenga il valore attribuitole.
La tabella Pro specifica una risposta testuale per conversazioni con immagini e testo. L'annuncio della famiglia V6 discute anche l'analisi di video estesi e una variante separata di interazione Omni in tempo reale. Queste dimostrazioni della famiglia devono restare associate ai rispettivi flussi del produttore anziché essere trattate come la specifica completa dei campi di richiesta di Pro. I modelli successivi V6.5 e V6.7 hanno capacità e controlli propri.
Per l'attività Pro con immagini e testo, conserva la domanda fornita, le immagini e la risposta testuale completata. Verifica cifre importanti, relazioni visive e codice o ragionamento proposti rispetto alle prove che li sostengono. Un passaggio di consegne utile può essere una spiegazione o un confronto strutturato i cui risultati restino riconducibili alla pagina originale, permettendo una continuazione mirata attorno a un dettaglio irrisolto.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti sensetime/sensenova-v6-pro | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | 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— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_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.
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 $0.0011 / 1K token Output · Token in output $0.00286 / 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": "sensetime/sensenova-v6-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='sensetime/sensenova-v6-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='sensetime/sensenova-v6-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
sensetime/sensenova-v6-proSenseNova V6 Pro è il profilo generale di conversazione con immagini e testo di SenseTime, con uscita testuale. Usa documenti, immagini e domande forniti per una spiegazione o un confronto, mantenendo la risposta collegata alle prove visive e scritte.
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.
SenseNova V6 Pro è la variante multimodale generale di SenseTime per conversazioni che combinano domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive input di immagini e testo con output testuale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione di informazioni miste visive e linguistiche, sul ragionamento e sull'analisi. Pro resta distinto dalla variante Turbo più leggera e dal modello denominato separatamente Reasoner, il cui output include materiale di ragionamento oltre alla risposta finale.
Scegli l'immagine o il testo originale che stabilisce la domanda e rendi leggibili i dettagli pertinenti. Un'attività documentale può fornire una pagina con il relativo grafico o tabella e chiedere quale condizione sostengano i valori visibili. Una domanda su una schermata può identificare il controllo o il messaggio in discussione. Mantieni ogni contesto aggiuntivo separato da quanto mostra l'immagine stessa.
Richiedi il risultato utile all'attività: una spiegazione, un confronto, un insieme estratto di valori visibili o una bozza fondata sul materiale fornito. Un confronto documentale utile può conservare l'identificativo della pagina e le prove accanto a ogni risultato. Verifica etichette, unità e associazioni alle fonti nel testo restituito anziché affidarti a un'interpretazione plausibile dell'immagine complessiva.
La versione V6 del produttore descrive una serie di modelli fusi anziché percorsi separati per lingua e visione. Lo scopo include attività matematiche, di programmazione e di analisi documentale che richiedono la comprensione di informazioni correlate. Indica le condizioni che la risposta deve soddisfare e distingui valori noti e ipotesi. Una risposta ragionata deve rendere la propria conclusione valutabile rispetto al materiale originale effettivo.
Per una domanda su più documenti, identifica quale fonte debba prevalere in caso di discordanza e conserva i passaggi o le regioni visibili rilevanti. Se il materiale è incompleto, mantieni la condizione mancante separata da un campo compilato. Una spiegazione sicura non dimostra autonomamente che una fonte contenga il valore attribuitole.
La tabella Pro specifica una risposta testuale per conversazioni con immagini e testo. L'annuncio della famiglia V6 discute anche l'analisi di video estesi e una variante separata di interazione Omni in tempo reale. Queste dimostrazioni della famiglia devono restare associate ai rispettivi flussi del produttore anziché essere trattate come la specifica completa dei campi di richiesta di Pro. I modelli successivi V6.5 e V6.7 hanno capacità e controlli propri.
Per l'attività Pro con immagini e testo, conserva la domanda fornita, le immagini e la risposta testuale completata. Verifica cifre importanti, relazioni visive e codice o ragionamento proposti rispetto alle prove che li sostengono. Un passaggio di consegne utile può essere una spiegazione o un confronto strutturato i cui risultati restino riconducibili alla pagina originale, permettendo una continuazione mirata attorno a un dettaglio irrisolto.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti sensetime/sensenova-v6-pro | 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 $0.0011 / 1K token Output · Token in output $0.00286 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "sensetime/sensenova-v6-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'sensetime/sensenova-v6-pro', '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': 'sensetime/sensenova-v6-pro', '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 SenseNova-V6-Pro, sensetime/sensenova-v6-pro
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
Esempio tecnico in inglese
Explain a supplied chart transcription\n\nUse this text transcription of report page P7: 'Target line: 50 units. North: 48. South: 53. East: 50.' State which regions meet a target defined as at least 50 units. Return each region's value, its relation to the target and the page label. Distinguish meeting the target from strictly exceeding it.A region-by-region source-linked comparison with the inclusive target condition applied.East must be treated as meeting, but not exceeding, the 50-unit target.