Tencent Hy3 è un modello con input e output testuali selezionato con l'ID esatto tencent/hy3. La lunghezza del contesto pubblicata è di 262 144 token. Usa il contesto disponibile per organizzare una quantità consistente di materiale di partenza insieme alla domanda a cui deve rispondere: sezioni di documenti etichettate, una conversazione pertinente o estratti di codice. Definisci il risultato richiesto, come un riepilogo decisionale, un confronto secondo criteri indicati o una bozza basata sul testo delle regole fornito.
Chiama POST /v1/chat/completions con model e un array messages non vuoto. Inserisci il materiale di partenza effettivo nel testo dei messaggi e conserva i turni necessari per una conversazione continuativa. Per più documenti, assegna a ciascuno un'etichetta stabile e chiedi alla risposta di identificare i brani che sostengono le conclusioni. Per un compito sul codice, includi le definizioni pertinenti e il comportamento osservato, quindi indica se il risultato deve essere una spiegazione, una revisione o una modifica proposta.
I controlli pubblicati includono max_tokens e max_completion_tokens per il budget richiesto della risposta, temperature e stop per la generazione e reasoning, reasoning_effort e include_reasoning per richieste relative al ragionamento. Il valore predefinito dichiarato di temperature è 0,9. Seleziona i controlli in modo intenzionale per il compito e conserva i valori effettivi con la richiesta, così che un confronto tra risposte usi una configurazione nota. Alloca il contesto a istruzioni, materiale di partenza, cronologia e risposta richiesta.
Per un'applicazione che usa una forma specifica di risposta, il profilo del modello include response_format. Espone anche tools e tool_choice per i flussi con strumenti di tipo funzione. Fornisci le definizioni delle funzioni che l'applicazione implementa effettivamente, conserva gli identificatori e gli argomenti delle chiamate di strumento restituiti ed esegui l'azione applicativa indicata prima di fornirne il risultato nella conversazione. Mantieni espliciti lo schema degli strumenti e i campi di output attesi, così che l'applicazione possa esaminare la risposta generata prima di continuare.
Usa stream:false per una risposta JSON completa o stream:true per consegnare eventi di risposta a un'interfaccia interattiva. Conserva ogni choice, blocco di contenuto, chiamata di strumento, campo di ragionamento e campo usage fornito dalla risposta. In streaming, assembla i delta in base agli indici di choice e chiamata di strumento e conserva le informazioni finali di conclusione. Mantieni gli identificatori della richiesta e della risposta originali se la consegna diventa incerta, così da poter verificare lo scambio originale prima di un altro invio.
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Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Tencent Hy3 è un modello con input e output testuali selezionato con l'ID esatto tencent/hy3. La lunghezza del contesto pubblicata è di 262 144 token. Usa il contesto disponibile per organizzare una quantità consistente di materiale di partenza insieme alla domanda a cui deve rispondere: sezioni di documenti etichettate, una conversazione pertinente o estratti di codice. Definisci il risultato richiesto, come un riepilogo decisionale, un confronto secondo criteri indicati o una bozza basata sul testo delle regole fornito.
Chiama POST /v1/chat/completions con model e un array messages non vuoto. Inserisci il materiale di partenza effettivo nel testo dei messaggi e conserva i turni necessari per una conversazione continuativa. Per più documenti, assegna a ciascuno un'etichetta stabile e chiedi alla risposta di identificare i brani che sostengono le conclusioni. Per un compito sul codice, includi le definizioni pertinenti e il comportamento osservato, quindi indica se il risultato deve essere una spiegazione, una revisione o una modifica proposta.
I controlli pubblicati includono max_tokens e max_completion_tokens per il budget richiesto della risposta, temperature e stop per la generazione e reasoning, reasoning_effort e include_reasoning per richieste relative al ragionamento. Il valore predefinito dichiarato di temperature è 0,9. Seleziona i controlli in modo intenzionale per il compito e conserva i valori effettivi con la richiesta, così che un confronto tra risposte usi una configurazione nota. Alloca il contesto a istruzioni, materiale di partenza, cronologia e risposta richiesta.
Per un'applicazione che usa una forma specifica di risposta, il profilo del modello include response_format. Espone anche tools e tool_choice per i flussi con strumenti di tipo funzione. Fornisci le definizioni delle funzioni che l'applicazione implementa effettivamente, conserva gli identificatori e gli argomenti delle chiamate di strumento restituiti ed esegui l'azione applicativa indicata prima di fornirne il risultato nella conversazione. Mantieni espliciti lo schema degli strumenti e i campi di output attesi, così che l'applicazione possa esaminare la risposta generata prima di continuare.
Usa stream:false per una risposta JSON completa o stream:true per consegnare eventi di risposta a un'interfaccia interattiva. Conserva ogni choice, blocco di contenuto, chiamata di strumento, campo di ragionamento e campo usage fornito dalla risposta. In streaming, assembla i delta in base agli indici di choice e chiamata di strumento e conserva le informazioni finali di conclusione. Mantieni gli identificatori della richiesta e della risposta originali se la consegna diventa incerta, così da poter verificare lo scambio originale prima di un altro invio.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti tencent/hy3 | Predefinito— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
Campon | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camposeed | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostop | Tipo | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campofrequency_penalty | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campopresence_penalty | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campouser | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametrooptional | Contrattostream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametroconditions | Contratto |
Ciclo di vita: synchronous_json_or_sse
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.000165 / 1K token Output · Token in output $0.00066 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00004125 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "tencent/hy3", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or supported SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra tencent/hy3
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.