Inference.net: Schematron V2 Small
Schematron V2 Smallは、渡されたHTMLからスキーマで定義した事実を抽出し、型付きJSONにします。複雑なスキーマと長いページで品質を重視するV2版で、提供元のコンテキスト128K、入れ子の記録、返すデータを指定するフィールド説明を備えます。
- Ailoot Ultra · OpenAI チャット
POST /v1/chat/completionsinference-net/schematron-v2-small - Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
POST /v1/messagesinference-net/schematron-v2-small
モデルについて
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。
Schematron V2 Smallは、HTMLをスキーマに適合するJSONへ変換する、抽出品質を重視したInference.netのモデルです。複雑なスキーマと長いページ向けに開発され、処理量重視のV2 Turboとは用途上の役割が異なります。HTMLと呼び出し側のスキーマを読み、対応する構造化記録を返します。幅広い会話の応答ではなく、後段のアプリケーションに必要な事実を抽出することが目標です。
タスク仕様としてのスキーマ
提供元のガイドは、抽出の指示を自然言語のシステム・ユーザープロンプトではなく、スキーマに記載するよう求めています。各プロパティの型を定義し、フィールド説明で意味を示します。入れ子のオブジェクトとリストに対応しています。たとえば商品記録では、商品識別子と表示名を分け、仕様値を独自のオブジェクトにまとめられます。
複雑なページでは、抽出を求める前にフィールドの意味の曖昧さを解消します。日付が公開、イベント、改訂のどれを指すか、複数の値をどう表すかを説明します。オブジェクトを完全に見せるための値を創作しなくて済むよう、欠損情報にスキーマ上の規約を使います。メーカーは、型付きモデル、JSON Schema、返されたJSONの検証を例示しています。
長い文書を準備する
推奨のHTML前処理は、関連内容を残しながらスクリプト、スタイル、定型部分を削除します。メーカーは、削りすぎると抽出に必要な情報を失うため、慎重な削除を勧めています。表の見出し、入れ子のラベル、値の意味を示す周辺テキストを保持します。無関係なナビゲーションや重複資料がある場合は、関連領域へ絞ります。
例として、複数の構成表を持つ商品ページから技術記録を抽出するタスクがあります。入力では各表がどのバリアントに属するかを保ち、スキーマでは対象のバリアント、または必要なバリアントのリストを説明します。結果のJSONは、ウェブサイト全体の要約としてではなく、元の表の行と照合できます。
SmallとTurboは別の選択肢
V2 Smallは、難しいスキーマと長いHTMLの抽出品質を重視します。Turboは、より高い処理量でページを処理する別の最適化版です。どちらもV2ファミリーに記載されたコンテキスト128Kと、厳密なスキーマ誘導のJSONワークフローを共有します。コンテキスト予算には入力と求める出力が一緒に入るため、大きなページはタスクに本当に必要な記録を中心に整理してください。
抽出からアプリケーションのデータへ
構造化オブジェクトは、カタログへの取り込み、文書解析、検索支援回答の証拠層に使えます。アプリケーションが原ページを取得し、スキーマを提供し、出力を検証してから使用します。周囲のワークフローにページ識別子や出典の関連を残します。記録に数値がある場合は、単位と意図する解釈を原資料と比較してください。
スキーマ適合は結果の形式を確定するもので、抽出したすべての事実を独立に検証するものではありません。代表的な記録を元のHTMLと照合し、矛盾や欠損情報の扱いを定義します。V2 SmallはV1のオープンウェイトチェックポイントとは別の名前付きリリースです。記載されたインターフェースはHTMLからJSONへの抽出であり、画像入力、一般会話、自動ウェブアクセス、ネイティブのツール実行ワークフローへの対応を意味しません。
実用タスク
実用タスク
英語の技術例
Extract product variants from HTML
HTML source: <article><h1>Travel Flask</h1><section><h2>Small</h2><p>Capacity: 350 ml</p></section><section><h2>Large</h2><p>Capacity: 600 ml</p></section></article>. Extraction specification for the existing schema-guided workflow: product_name is the article title; variants is a list of objects containing name, capacity_value as an integer and capacity_unit as text. Return only the extracted record; preserve section-to-value associations.期待される結果
A target JSON record with product_name and two variants, each containing name, integer capacity_value and capacity_unit.結果の確認
Validate the returned record against the configured extraction schema and both source sections; do not swap capacities.Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions inference-net/schematron-v2-small
inference-net/schematron-v2-small
inference-net/schematron-v2-smallはじめに
Schematron V2 Smallは、渡されたHTMLからスキーマで定義した事実を抽出し、型付きJSONにします。複雑なスキーマと長いページで品質を重視するV2版で、提供元のコンテキスト128K、入れ子の記録、返すデータを指定するフィールド説明を備えます。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- テキスト
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
- 入力の種類
text- 出力の種類
text- 出力形式
- jsonまたは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 inference-net/schematron-v2-small | 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— |
入力素材の組み合わせ
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
メソッドのパラメータとライフサイクル
| 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
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。
- 高速モード
- 標準料金 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 標準料金 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
Ailootの料金
設定別の価格
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0001 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00046 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0001 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00046 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "inference-net/schematron-v2-small", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='inference-net/schematron-v2-small',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='inference-net/schematron-v2-small',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
jsonまたはSSE
完了した結果をすべて保存
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。
元のレスポンスを確認する場合
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。
レスポンスのフィールド
| 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 |
エラーと次の手順
| 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。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra inference-net/schematron-v2-small
メソッドパスのエイリアス
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
関連する呼び出し用ID
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages inference-net/schematron-v2-small
inference-net/schematron-v2-small
inference-net/schematron-v2-smallはじめに
Schematron V2 Smallは、渡されたHTMLからスキーマで定義した事実を抽出し、型付きJSONにします。複雑なスキーマと長いページで品質を重視するV2版で、提供元のコンテキスト128K、入れ子の記録、返すデータを指定するフィールド説明を備えます。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- json · sse
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages
- 入力の種類
text- 出力の種類
json,sse- 出力形式
- JSONまたは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 inference-net/schematron-v2-small | 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 |
入力素材の組み合わせ
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
メソッドのパラメータとライフサイクル
| 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
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。
- 高速モード
- 標準料金 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 標準料金 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
Ailootの料金
設定別の価格
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0001 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00046 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0001 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00046 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
{
"model": "inference-net/schematron-v2-small",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'inference-net/schematron-v2-small', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'inference-net/schematron-v2-small', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
JSONまたはSSE
完了した結果をすべて保存
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。
元のレスポンスを確認する場合
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。
レスポンスのフィールド
| 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 |
エラーと次の手順
| 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。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra inference-net/schematron-v2-small
メソッドパスのエイリアス
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
関連する呼び出し用ID
FAQ · Inference.net: Schematron V2 Small
- 利用できる入力と結果は何ですか?
POST /v1/chat/completions·inference-net/schematron-v2-small:text→textPOST /v1/messages·inference-net/schematron-v2-small:text→json,sse- リクエストはどの項目を使用しますか?
POST /v1/chat/completions·inference-net/schematron-v2-small:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·inference-net/schematron-v2-small:model,messages,max_tokens,stream- どの制限が適用されますか?
POST /v1/chat/completions·inference-net/schematron-v2-small:messages.min_items:1