Doubao 1.5 Liteは、ByteDanceのDoubao 1.5ファミリーに属する軽量言語モデルです。発表では、一般的な理解、推論、数学、知識に基づく質問が取り上げられています。文章の指示を受けてテキストを返すため、対話アシスタントや文書処理ワークフロー内の、対象を絞った工程の候補になります。
Liteの役割。メーカーは、Liteを汎用のProモデルと区別し、ファミリーの中で軽量なモデルと位置付けています。提示した分類のうちどれがメッセージに合うかを判断する、メモから指定した事実を取り出す、特定の読者向けに段落を書き換えるなど、具体的な変換を中心に依頼を組み立てます。問い合わせの振り分けでは、使用可能な分類と短い定義を示し、選んだ分類、判断を支える文言、次の担当者に必要な情報を求めます。元のメッセージと照合して確認できる、簡潔な記録を出力できます。
推論と数学の作業。問題全体を提示し、変数を定義して、値の隣に単位を記載します。結果と、その確認に必要な手順を求めてください。実務的な日程や在庫の質問では、与えられた数量と導くべき数量を区別します。文面に複数の解釈がある場合は、仮定の明示的な一覧を依頼してください。数値の回答を業務上の行動に反映する前に、独立した計算で確認します。
文章を準備する場合は、資料、読者、必要な文体を一緒に示します。メッセージの編集では、日付、名前、製品用語を変えずに表現を明確にするよう指定できます。会議メモでは、決定事項、行動、担当者、未解決の問いを求め、資料に担当者の記載がない場合は空欄にするよう指定できます。完成した記録の見本を示せば、毎回長い説明を求めなくても形式を伝えられます。
知識に関する質問では、回答が独自の規則や新しい情報に依存する場合、関連する参照文を含めます。参照文に裏付けられた短い回答と、未解決の詳細に関する別の注記を求めてください。分類、抽出、草案作成のすべてが必要な場合は、各工程を明確に分けて指示します。これにより、誤りがメッセージの読み取り、分類の選択、回答の作成のどこで生じたかを確認でき、追加の修正指示も的確になります。
", "aboutText": "Doubao 1.5 Liteは、ByteDanceのDoubao 1.5ファミリーに属する軽量言語モデルです。発表では、一般的な理解、推論、数学、知識に基づく質問が取り上げられています。文章の指示を受けてテキストを返すため、対話アシスタントや文書処理ワークフロー内の、対象を絞った工程の候補になります。\n\nLiteの役割。メーカーは、Liteを汎用のProモデルと区別し、ファミリーの中で軽量なモデルと位置付けています。提示した分類のうちどれがメッセージに合うかを判断する、メモから指定した事実を取り出す、特定の読者向けに段落を書き換えるなど、具体的な変換を中心に依頼を組み立てます。問い合わせの振り分けでは、使用可能な分類と短い定義を示し、選んだ分類、判断を支える文言、次の担当者に必要な情報を求めます。元のメッセージと照合して確認できる、簡潔な記録を出力できます。\n\n推論と数学の作業。問題全体を提示し、変数を定義して、値の隣に単位を記載します。結果と、その確認に必要な手順を求めてください。実務的な日程や在庫の質問では、与えられた数量と導くべき数量を区別します。文面に複数の解釈がある場合は、仮定の明示的な一覧を依頼してください。数値の回答を業務上の行動に反映する前に、独立した計算で確認します。\n\n文章を準備する場合は、資料、読者、必要な文体を一緒に示します。メッセージの編集では、日付、名前、製品用語を変えずに表現を明確にするよう指定できます。会議メモでは、決定事項、行動、担当者、未解決の問いを求め、資料に担当者の記載がない場合は空欄にするよう指定できます。完成した記録の見本を示せば、毎回長い説明を求めなくても形式を伝えられます。\n\n知識に関する質問では、回答が独自の規則や新しい情報に依存する場合、関連する参照文を含めます。参照文に裏付けられた短い回答と、未解決の詳細に関する別の注記を求めてください。分類、抽出、草案作成のすべてが必要な場合は、各工程を明確に分けて指示します。これにより、誤りがメッセージの読み取り、分類の選択、回答の作成のどこで生じたかを確認でき、追加の修正指示も的確になります。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Extract meeting action owners\n\nTurn this note into an action list: 'Lena will send the revised quote by Thursday. We agreed to keep the current packaging. Someone still needs to confirm the pickup date. Omar will check carton dimensions; no deadline was set.' Return action, owner and deadline fields, followed by the decision. Use 'not specified' for missing details.An action table with owner and deadline columns plus one separately listed decision.Check that the pickup owner and Omar's deadline remain unspecified.Doubao-1.5-lite-32kDoubao 1.5 Lite 32Kは、ByteDanceのDoubao 1.5ファミリーに属する軽量テキストモデルで、言語理解、日常的な推論、数学の質問に対応します。メッセージの分類、重要な事実の抽出、簡潔な返信の作成など、対象を絞ったテキスト処理に適しています。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Doubao 1.5 Liteは、ByteDanceのDoubao 1.5ファミリーに属する軽量言語モデルです。発表では、一般的な理解、推論、数学、知識に基づく質問が取り上げられています。文章の指示を受けてテキストを返すため、対話アシスタントや文書処理ワークフロー内の、対象を絞った工程の候補になります。
Liteの役割。メーカーは、Liteを汎用のProモデルと区別し、ファミリーの中で軽量なモデルと位置付けています。提示した分類のうちどれがメッセージに合うかを判断する、メモから指定した事実を取り出す、特定の読者向けに段落を書き換えるなど、具体的な変換を中心に依頼を組み立てます。問い合わせの振り分けでは、使用可能な分類と短い定義を示し、選んだ分類、判断を支える文言、次の担当者に必要な情報を求めます。元のメッセージと照合して確認できる、簡潔な記録を出力できます。
推論と数学の作業。問題全体を提示し、変数を定義して、値の隣に単位を記載します。結果と、その確認に必要な手順を求めてください。実務的な日程や在庫の質問では、与えられた数量と導くべき数量を区別します。文面に複数の解釈がある場合は、仮定の明示的な一覧を依頼してください。数値の回答を業務上の行動に反映する前に、独立した計算で確認します。
文章を準備する場合は、資料、読者、必要な文体を一緒に示します。メッセージの編集では、日付、名前、製品用語を変えずに表現を明確にするよう指定できます。会議メモでは、決定事項、行動、担当者、未解決の問いを求め、資料に担当者の記載がない場合は空欄にするよう指定できます。完成した記録の見本を示せば、毎回長い説明を求めなくても形式を伝えられます。
知識に関する質問では、回答が独自の規則や新しい情報に依存する場合、関連する参照文を含めます。参照文に裏付けられた短い回答と、未解決の詳細に関する別の注記を求めてください。分類、抽出、草案作成のすべてが必要な場合は、各工程を明確に分けて指示します。これにより、誤りがメッセージの読み取り、分類の選択、回答の作成のどこで生じたかを確認でき、追加の修正指示も的確になります。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 Doubao-1.5-lite-32k | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.00011 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.000198 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "Doubao-1.5-lite-32k", "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='Doubao-1.5-lite-32k',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='Doubao-1.5-lite-32k',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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra Doubao-1.5-lite-32k
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
Doubao-1.5-lite-32kDoubao 1.5 Lite 32Kは、ByteDanceのDoubao 1.5ファミリーに属する軽量テキストモデルで、言語理解、日常的な推論、数学の質問に対応します。メッセージの分類、重要な事実の抽出、簡潔な返信の作成など、対象を絞ったテキスト処理に適しています。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Doubao 1.5 Liteは、ByteDanceのDoubao 1.5ファミリーに属する軽量言語モデルです。発表では、一般的な理解、推論、数学、知識に基づく質問が取り上げられています。文章の指示を受けてテキストを返すため、対話アシスタントや文書処理ワークフロー内の、対象を絞った工程の候補になります。
Liteの役割。メーカーは、Liteを汎用のProモデルと区別し、ファミリーの中で軽量なモデルと位置付けています。提示した分類のうちどれがメッセージに合うかを判断する、メモから指定した事実を取り出す、特定の読者向けに段落を書き換えるなど、具体的な変換を中心に依頼を組み立てます。問い合わせの振り分けでは、使用可能な分類と短い定義を示し、選んだ分類、判断を支える文言、次の担当者に必要な情報を求めます。元のメッセージと照合して確認できる、簡潔な記録を出力できます。
推論と数学の作業。問題全体を提示し、変数を定義して、値の隣に単位を記載します。結果と、その確認に必要な手順を求めてください。実務的な日程や在庫の質問では、与えられた数量と導くべき数量を区別します。文面に複数の解釈がある場合は、仮定の明示的な一覧を依頼してください。数値の回答を業務上の行動に反映する前に、独立した計算で確認します。
文章を準備する場合は、資料、読者、必要な文体を一緒に示します。メッセージの編集では、日付、名前、製品用語を変えずに表現を明確にするよう指定できます。会議メモでは、決定事項、行動、担当者、未解決の問いを求め、資料に担当者の記載がない場合は空欄にするよう指定できます。完成した記録の見本を示せば、毎回長い説明を求めなくても形式を伝えられます。
知識に関する質問では、回答が独自の規則や新しい情報に依存する場合、関連する参照文を含めます。参照文に裏付けられた短い回答と、未解決の詳細に関する別の注記を求めてください。分類、抽出、草案作成のすべてが必要な場合は、各工程を明確に分けて指示します。これにより、誤りがメッセージの読み取り、分類の選択、回答の作成のどこで生じたかを確認でき、追加の修正指示も的確になります。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 Doubao-1.5-lite-32k | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.00011 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.000198 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "Doubao-1.5-lite-32k",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'Doubao-1.5-lite-32k', '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': 'Doubao-1.5-lite-32k', '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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra Doubao-1.5-lite-32k
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
英語の技術例
Extract meeting action owners\n\nTurn this note into an action list: 'Lena will send the revised quote by Thursday. We agreed to keep the current packaging. Someone still needs to confirm the pickup date. Omar will check carton dimensions; no deadline was set.' Return action, owner and deadline fields, followed by the decision. Use 'not specified' for missing details.An action table with owner and deadline columns plus one separately listed decision.Check that the pickup owner and Omar's deadline remain unspecified.