SenseNova V6 Reasoner è la variante multimodale di SenseTime per ragionamenti complessi e ponderati su domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive conversazioni con immagini e testo e un output contenente un processo di ragionamento e una risposta finale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione mista visiva e linguistica, sull'analisi matematica e sul ragionamento relativo al codice. Reasoner è distinto dalle varianti Pro e Turbo leggera.
Fornisci la domanda, i valori pertinenti e le condizioni che una soluzione deve soddisfare. Se l'attività usa un grafico, un diagramma o un'immagine di documento, rendi chiare le etichette e le relazioni che lo governano. Mantieni i valori dati separati dalle ipotesi e identifica le informazioni mancanti. Una richiesta utile può chiedere quale interpretazione sia sostenuta dalle prove nell'immagine e quale condizione cambierebbe la conclusione.
Per un problema matematico, conserva l'espressione originale o la figura visibile e le definizioni che usa. Per un confronto documentale, identifica le pagine e la regola che governa una discordanza. Il risultato finale deve rendere esaminabili l'esito decisivo e le sue ipotesi anziché limitarsi a produrre una spiegazione lunga attorno a un'attività insufficientemente specificata.
Il produttore distingue l'output di pensiero di Reasoner dalla risposta finale. Mantieni queste parti nei rispettivi ruoli quando esamini l'esito. La risposta finale deve indicare chiaramente la conclusione, i valori o le condizioni che la stabiliscono e gli eventuali casi irrisolti. Un ragionamento esteso è utile quando collega le prove a quel risultato; la sua lunghezza non è una prova indipendente della correttezza della conclusione.
Verifica i calcoli con conseguenze rilevanti e le associazioni alle fonti rispetto al materiale fornito. Un diagramma può essere interpretato erroneamente anche quando la spiegazione appare coerente. Una risposta relativa al codice deve conservare il caso di input concreto e il comportamento atteso che rendono valutabile la logica proposta. Poni una domanda successiva su una condizione irrisolta specifica anziché trattare la sicurezza della risposta come verifica.
La versione V6 descrive una serie di modelli fusi addestrati per ragionamento testuale e multimodale, con ricerca sul pensiero lungo e sulla memoria globale. L'annuncio dimostra anche l'analisi di video di dieci minuti nella famiglia più ampia e descrive separatamente l'interazione Omni in tempo reale. Questi flussi sono distinti dalla tabella della variante Reasoner immagini/testo e non devono essere trasformati in un limite non documentato di media o output per richiesta.
La descrizione pubblicata dell'addestramento al ragionamento lungo della famiglia è separata da una tabella completa dei limiti di token dell'API nativa. Conserva la variante Reasoner selezionata e le prove effettive restituite dall'interfaccia del produttore anziché presumere che Pro, Turbo, Omni o le successive versioni V6.5 abbiano controlli identici.
Un risultato utile può essere una soluzione, un confronto o una spiegazione fondata su un'immagine documentale. Conserva la domanda originale e il materiale di partenza insieme alla risposta finale, così da poter verificare o estendere l'inferenza decisiva. Distingui un valore letto dalla fonte, un calcolo basato su quel valore e un'ipotesi non stabilita dall'attività. Questo rende la variante per il pensiero complesso utile per un'attività di ragionamento finita e tracciabile.
", "aboutText": "SenseNova V6 Reasoner è la variante multimodale di SenseTime per ragionamenti complessi e ponderati su domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive conversazioni con immagini e testo e un output contenente un processo di ragionamento e una risposta finale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione mista visiva e linguistica, sull'analisi matematica e sul ragionamento relativo al codice. Reasoner è distinto dalle varianti Pro e Turbo leggera.\n\n### Prepara il problema e il suo contesto visivo\n\nFornisci la domanda, i valori pertinenti e le condizioni che una soluzione deve soddisfare. Se l'attività usa un grafico, un diagramma o un'immagine di documento, rendi chiare le etichette e le relazioni che lo governano. Mantieni i valori dati separati dalle ipotesi e identifica le informazioni mancanti. Una richiesta utile può chiedere quale interpretazione sia sostenuta dalle prove nell'immagine e quale condizione cambierebbe la conclusione.\n\nPer un problema matematico, conserva l'espressione originale o la figura visibile e le definizioni che usa. Per un confronto documentale, identifica le pagine e la regola che governa una discordanza. Il risultato finale deve rendere esaminabili l'esito decisivo e le sue ipotesi anziché limitarsi a produrre una spiegazione lunga attorno a un'attività insufficientemente specificata.\n\n### Materiale di ragionamento e risposta finale\n\nIl produttore distingue l'output di pensiero di Reasoner dalla risposta finale. Mantieni queste parti nei rispettivi ruoli quando esamini l'esito. La risposta finale deve indicare chiaramente la conclusione, i valori o le condizioni che la stabiliscono e gli eventuali casi irrisolti. Un ragionamento esteso è utile quando collega le prove a quel risultato; la sua lunghezza non è una prova indipendente della correttezza della conclusione.\n\nVerifica i calcoli con conseguenze rilevanti e le associazioni alle fonti rispetto al materiale fornito. Un diagramma può essere interpretato erroneamente anche quando la spiegazione appare coerente. Una risposta relativa al codice deve conservare il caso di input concreto e il comportamento atteso che rendono valutabile la logica proposta. Poni una domanda successiva su una condizione irrisolta specifica anziché trattare la sicurezza della risposta come verifica.\n\n### Famiglia multimodale e confini dell'edizione\n\nLa versione V6 descrive una serie di modelli fusi addestrati per ragionamento testuale e multimodale, con ricerca sul pensiero lungo e sulla memoria globale. L'annuncio dimostra anche l'analisi di video di dieci minuti nella famiglia più ampia e descrive separatamente l'interazione Omni in tempo reale. Questi flussi sono distinti dalla tabella della variante Reasoner immagini/testo e non devono essere trasformati in un limite non documentato di media o output per richiesta.\n\nLa descrizione pubblicata dell'addestramento al ragionamento lungo della famiglia è separata da una tabella completa dei limiti di token dell'API nativa. Conserva la variante Reasoner selezionata e le prove effettive restituite dall'interfaccia del produttore anziché presumere che Pro, Turbo, Omni o le successive versioni V6.5 abbiano controlli identici.\n\n### Produci un risultato di ragionamento verificabile\n\nUn risultato utile può essere una soluzione, un confronto o una spiegazione fondata su un'immagine documentale. Conserva la domanda originale e il materiale di partenza insieme alla risposta finale, così da poter verificare o estendere l'inferenza decisiva. Distingui un valore letto dalla fonte, un calcolo basato su quel valore e un'ipotesi non stabilita dall'attività. Questo rende la variante per il pensiero complesso utile per un'attività di ragionamento finita e tracciabile.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Separate a reading from a conclusion\n\nAnalyze these source readings: [TABLE] Device A: 20 tasks in 5 minutes; Device B: 30 tasks in 10 minutes. [NOTE] The tasks may differ in complexity. Calculate the observed tasks-per-minute rates, then assess the claim 'A is inherently faster.' Separate computed values, supported comparison and the missing condition needed for that broader claim.A rate table and a concise final assessment separating observations, calculations and an unresolved comparability condition.Check the answer does not turn unequal task sets into proof of an inherent device advantage.SenseNova-V6-ReasonerSenseNova V6 Reasoner applica il pensiero complesso a domande con immagini e testo. La variante del produttore restituisce materiale di ragionamento e una risposta testuale finale per attività matematiche, analitiche e di comprensione documentale, con il risultato verificato rispetto alle prove originali.
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 Reasoner è la variante multimodale di SenseTime per ragionamenti complessi e ponderati su domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive conversazioni con immagini e testo e un output contenente un processo di ragionamento e una risposta finale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione mista visiva e linguistica, sull'analisi matematica e sul ragionamento relativo al codice. Reasoner è distinto dalle varianti Pro e Turbo leggera.
Fornisci la domanda, i valori pertinenti e le condizioni che una soluzione deve soddisfare. Se l'attività usa un grafico, un diagramma o un'immagine di documento, rendi chiare le etichette e le relazioni che lo governano. Mantieni i valori dati separati dalle ipotesi e identifica le informazioni mancanti. Una richiesta utile può chiedere quale interpretazione sia sostenuta dalle prove nell'immagine e quale condizione cambierebbe la conclusione.
Per un problema matematico, conserva l'espressione originale o la figura visibile e le definizioni che usa. Per un confronto documentale, identifica le pagine e la regola che governa una discordanza. Il risultato finale deve rendere esaminabili l'esito decisivo e le sue ipotesi anziché limitarsi a produrre una spiegazione lunga attorno a un'attività insufficientemente specificata.
Il produttore distingue l'output di pensiero di Reasoner dalla risposta finale. Mantieni queste parti nei rispettivi ruoli quando esamini l'esito. La risposta finale deve indicare chiaramente la conclusione, i valori o le condizioni che la stabiliscono e gli eventuali casi irrisolti. Un ragionamento esteso è utile quando collega le prove a quel risultato; la sua lunghezza non è una prova indipendente della correttezza della conclusione.
Verifica i calcoli con conseguenze rilevanti e le associazioni alle fonti rispetto al materiale fornito. Un diagramma può essere interpretato erroneamente anche quando la spiegazione appare coerente. Una risposta relativa al codice deve conservare il caso di input concreto e il comportamento atteso che rendono valutabile la logica proposta. Poni una domanda successiva su una condizione irrisolta specifica anziché trattare la sicurezza della risposta come verifica.
La versione V6 descrive una serie di modelli fusi addestrati per ragionamento testuale e multimodale, con ricerca sul pensiero lungo e sulla memoria globale. L'annuncio dimostra anche l'analisi di video di dieci minuti nella famiglia più ampia e descrive separatamente l'interazione Omni in tempo reale. Questi flussi sono distinti dalla tabella della variante Reasoner immagini/testo e non devono essere trasformati in un limite non documentato di media o output per richiesta.
La descrizione pubblicata dell'addestramento al ragionamento lungo della famiglia è separata da una tabella completa dei limiti di token dell'API nativa. Conserva la variante Reasoner selezionata e le prove effettive restituite dall'interfaccia del produttore anziché presumere che Pro, Turbo, Omni o le successive versioni V6.5 abbiano controlli identici.
Un risultato utile può essere una soluzione, un confronto o una spiegazione fondata su un'immagine documentale. Conserva la domanda originale e il materiale di partenza insieme alla risposta finale, così da poter verificare o estendere l'inferenza decisiva. Distingui un valore letto dalla fonte, un calcolo basato su quel valore e un'ipotesi non stabilita dall'attività. Questo rende la variante per il pensiero complesso utile per un'attività di ragionamento finita e tracciabile.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti SenseNova-V6-Reasoner | 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 $0.00132 / 1K token Output · Token in output $0.00506 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "SenseNova-V6-Reasoner",\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Hello!"\n }\n ]\n}set -eu\n: "${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-Reasoner', '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-Reasoner', '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-Reasoner", "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-Reasoner, sensetime/sensenova-v6-reasoner
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
SenseNova-V6-ReasonerSenseNova V6 Reasoner applica il pensiero complesso a domande con immagini e testo. La variante del produttore restituisce materiale di ragionamento e una risposta testuale finale per attività matematiche, analitiche e di comprensione documentale, con il risultato verificato rispetto alle prove originali.
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 Reasoner è la variante multimodale di SenseTime per ragionamenti complessi e ponderati su domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive conversazioni con immagini e testo e un output contenente un processo di ragionamento e una risposta finale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione mista visiva e linguistica, sull'analisi matematica e sul ragionamento relativo al codice. Reasoner è distinto dalle varianti Pro e Turbo leggera.
Fornisci la domanda, i valori pertinenti e le condizioni che una soluzione deve soddisfare. Se l'attività usa un grafico, un diagramma o un'immagine di documento, rendi chiare le etichette e le relazioni che lo governano. Mantieni i valori dati separati dalle ipotesi e identifica le informazioni mancanti. Una richiesta utile può chiedere quale interpretazione sia sostenuta dalle prove nell'immagine e quale condizione cambierebbe la conclusione.
Per un problema matematico, conserva l'espressione originale o la figura visibile e le definizioni che usa. Per un confronto documentale, identifica le pagine e la regola che governa una discordanza. Il risultato finale deve rendere esaminabili l'esito decisivo e le sue ipotesi anziché limitarsi a produrre una spiegazione lunga attorno a un'attività insufficientemente specificata.
Il produttore distingue l'output di pensiero di Reasoner dalla risposta finale. Mantieni queste parti nei rispettivi ruoli quando esamini l'esito. La risposta finale deve indicare chiaramente la conclusione, i valori o le condizioni che la stabiliscono e gli eventuali casi irrisolti. Un ragionamento esteso è utile quando collega le prove a quel risultato; la sua lunghezza non è una prova indipendente della correttezza della conclusione.
Verifica i calcoli con conseguenze rilevanti e le associazioni alle fonti rispetto al materiale fornito. Un diagramma può essere interpretato erroneamente anche quando la spiegazione appare coerente. Una risposta relativa al codice deve conservare il caso di input concreto e il comportamento atteso che rendono valutabile la logica proposta. Poni una domanda successiva su una condizione irrisolta specifica anziché trattare la sicurezza della risposta come verifica.
La versione V6 descrive una serie di modelli fusi addestrati per ragionamento testuale e multimodale, con ricerca sul pensiero lungo e sulla memoria globale. L'annuncio dimostra anche l'analisi di video di dieci minuti nella famiglia più ampia e descrive separatamente l'interazione Omni in tempo reale. Questi flussi sono distinti dalla tabella della variante Reasoner immagini/testo e non devono essere trasformati in un limite non documentato di media o output per richiesta.
La descrizione pubblicata dell'addestramento al ragionamento lungo della famiglia è separata da una tabella completa dei limiti di token dell'API nativa. Conserva la variante Reasoner selezionata e le prove effettive restituite dall'interfaccia del produttore anziché presumere che Pro, Turbo, Omni o le successive versioni V6.5 abbiano controlli identici.
Un risultato utile può essere una soluzione, un confronto o una spiegazione fondata su un'immagine documentale. Conserva la domanda originale e il materiale di partenza insieme alla risposta finale, così da poter verificare o estendere l'inferenza decisiva. Distingui un valore letto dalla fonte, un calcolo basato su quel valore e un'ipotesi non stabilita dall'attività. Questo rende la variante per il pensiero complesso utile per un'attività di ragionamento finita e tracciabile.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti SenseNova-V6-Reasoner | 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 $0.00132 / 1K token Output · Token in output $0.00506 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "SenseNova-V6-Reasoner",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-Reasoner', '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-Reasoner', '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-Reasoner, sensetime/sensenova-v6-reasoner
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
sensetime/sensenova-v6-reasonerSenseNova V6 Reasoner applica il pensiero complesso a domande con immagini e testo. La variante del produttore restituisce materiale di ragionamento e una risposta testuale finale per attività matematiche, analitiche e di comprensione documentale, con il risultato verificato rispetto alle prove originali.
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 Reasoner è la variante multimodale di SenseTime per ragionamenti complessi e ponderati su domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive conversazioni con immagini e testo e un output contenente un processo di ragionamento e una risposta finale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione mista visiva e linguistica, sull'analisi matematica e sul ragionamento relativo al codice. Reasoner è distinto dalle varianti Pro e Turbo leggera.
Fornisci la domanda, i valori pertinenti e le condizioni che una soluzione deve soddisfare. Se l'attività usa un grafico, un diagramma o un'immagine di documento, rendi chiare le etichette e le relazioni che lo governano. Mantieni i valori dati separati dalle ipotesi e identifica le informazioni mancanti. Una richiesta utile può chiedere quale interpretazione sia sostenuta dalle prove nell'immagine e quale condizione cambierebbe la conclusione.
Per un problema matematico, conserva l'espressione originale o la figura visibile e le definizioni che usa. Per un confronto documentale, identifica le pagine e la regola che governa una discordanza. Il risultato finale deve rendere esaminabili l'esito decisivo e le sue ipotesi anziché limitarsi a produrre una spiegazione lunga attorno a un'attività insufficientemente specificata.
Il produttore distingue l'output di pensiero di Reasoner dalla risposta finale. Mantieni queste parti nei rispettivi ruoli quando esamini l'esito. La risposta finale deve indicare chiaramente la conclusione, i valori o le condizioni che la stabiliscono e gli eventuali casi irrisolti. Un ragionamento esteso è utile quando collega le prove a quel risultato; la sua lunghezza non è una prova indipendente della correttezza della conclusione.
Verifica i calcoli con conseguenze rilevanti e le associazioni alle fonti rispetto al materiale fornito. Un diagramma può essere interpretato erroneamente anche quando la spiegazione appare coerente. Una risposta relativa al codice deve conservare il caso di input concreto e il comportamento atteso che rendono valutabile la logica proposta. Poni una domanda successiva su una condizione irrisolta specifica anziché trattare la sicurezza della risposta come verifica.
La versione V6 descrive una serie di modelli fusi addestrati per ragionamento testuale e multimodale, con ricerca sul pensiero lungo e sulla memoria globale. L'annuncio dimostra anche l'analisi di video di dieci minuti nella famiglia più ampia e descrive separatamente l'interazione Omni in tempo reale. Questi flussi sono distinti dalla tabella della variante Reasoner immagini/testo e non devono essere trasformati in un limite non documentato di media o output per richiesta.
La descrizione pubblicata dell'addestramento al ragionamento lungo della famiglia è separata da una tabella completa dei limiti di token dell'API nativa. Conserva la variante Reasoner selezionata e le prove effettive restituite dall'interfaccia del produttore anziché presumere che Pro, Turbo, Omni o le successive versioni V6.5 abbiano controlli identici.
Un risultato utile può essere una soluzione, un confronto o una spiegazione fondata su un'immagine documentale. Conserva la domanda originale e il materiale di partenza insieme alla risposta finale, così da poter verificare o estendere l'inferenza decisiva. Distingui un valore letto dalla fonte, un calcolo basato su quel valore e un'ipotesi non stabilita dall'attività. Questo rende la variante per il pensiero complesso utile per un'attività di ragionamento finita e tracciabile.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti sensetime/sensenova-v6-reasoner | 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 $0.00132 / 1K token Output · Token in output $0.00506 / 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-reasoner", "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-reasoner',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-reasoner',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-Reasoner, sensetime/sensenova-v6-reasoner
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
sensetime/sensenova-v6-reasonerSenseNova V6 Reasoner applica il pensiero complesso a domande con immagini e testo. La variante del produttore restituisce materiale di ragionamento e una risposta testuale finale per attività matematiche, analitiche e di comprensione documentale, con il risultato verificato rispetto alle prove originali.
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 Reasoner è la variante multimodale di SenseTime per ragionamenti complessi e ponderati su domande scritte e immagini. La tabella delle varianti del produttore descrive conversazioni con immagini e testo e un output contenente un processo di ragionamento e una risposta finale. La famiglia V6 pone l'accento sulla comprensione mista visiva e linguistica, sull'analisi matematica e sul ragionamento relativo al codice. Reasoner è distinto dalle varianti Pro e Turbo leggera.
Fornisci la domanda, i valori pertinenti e le condizioni che una soluzione deve soddisfare. Se l'attività usa un grafico, un diagramma o un'immagine di documento, rendi chiare le etichette e le relazioni che lo governano. Mantieni i valori dati separati dalle ipotesi e identifica le informazioni mancanti. Una richiesta utile può chiedere quale interpretazione sia sostenuta dalle prove nell'immagine e quale condizione cambierebbe la conclusione.
Per un problema matematico, conserva l'espressione originale o la figura visibile e le definizioni che usa. Per un confronto documentale, identifica le pagine e la regola che governa una discordanza. Il risultato finale deve rendere esaminabili l'esito decisivo e le sue ipotesi anziché limitarsi a produrre una spiegazione lunga attorno a un'attività insufficientemente specificata.
Il produttore distingue l'output di pensiero di Reasoner dalla risposta finale. Mantieni queste parti nei rispettivi ruoli quando esamini l'esito. La risposta finale deve indicare chiaramente la conclusione, i valori o le condizioni che la stabiliscono e gli eventuali casi irrisolti. Un ragionamento esteso è utile quando collega le prove a quel risultato; la sua lunghezza non è una prova indipendente della correttezza della conclusione.
Verifica i calcoli con conseguenze rilevanti e le associazioni alle fonti rispetto al materiale fornito. Un diagramma può essere interpretato erroneamente anche quando la spiegazione appare coerente. Una risposta relativa al codice deve conservare il caso di input concreto e il comportamento atteso che rendono valutabile la logica proposta. Poni una domanda successiva su una condizione irrisolta specifica anziché trattare la sicurezza della risposta come verifica.
La versione V6 descrive una serie di modelli fusi addestrati per ragionamento testuale e multimodale, con ricerca sul pensiero lungo e sulla memoria globale. L'annuncio dimostra anche l'analisi di video di dieci minuti nella famiglia più ampia e descrive separatamente l'interazione Omni in tempo reale. Questi flussi sono distinti dalla tabella della variante Reasoner immagini/testo e non devono essere trasformati in un limite non documentato di media o output per richiesta.
La descrizione pubblicata dell'addestramento al ragionamento lungo della famiglia è separata da una tabella completa dei limiti di token dell'API nativa. Conserva la variante Reasoner selezionata e le prove effettive restituite dall'interfaccia del produttore anziché presumere che Pro, Turbo, Omni o le successive versioni V6.5 abbiano controlli identici.
Un risultato utile può essere una soluzione, un confronto o una spiegazione fondata su un'immagine documentale. Conserva la domanda originale e il materiale di partenza insieme alla risposta finale, così da poter verificare o estendere l'inferenza decisiva. Distingui un valore letto dalla fonte, un calcolo basato su quel valore e un'ipotesi non stabilita dall'attività. Questo rende la variante per il pensiero complesso utile per un'attività di ragionamento finita e tracciabile.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti sensetime/sensenova-v6-reasoner | 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 $0.00132 / 1K token Output · Token in output $0.00506 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "sensetime/sensenova-v6-reasoner",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-reasoner', '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-reasoner', '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-Reasoner, sensetime/sensenova-v6-reasoner
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
Esempio tecnico in inglese
Separate a reading from a conclusion\n\nAnalyze these source readings: [TABLE] Device A: 20 tasks in 5 minutes; Device B: 30 tasks in 10 minutes. [NOTE] The tasks may differ in complexity. Calculate the observed tasks-per-minute rates, then assess the claim 'A is inherently faster.' Separate computed values, supported comparison and the missing condition needed for that broader claim.A rate table and a concise final assessment separating observations, calculations and an unresolved comparability condition.Check the answer does not turn unequal task sets into proof of an inherent device advantage.