SenseChat-5 — SenseTime компаниясының SenseNova сериясындағы V5 жалпы тілдік моделі. Өндіруші оның тапсырма аясын тіл, білім, пайымдау, математика және код бойынша сипаттап, ашық сұрақтарға, көп кезекті диалогқа, ақпарат алуға және жазуға ерекше мән береді. Құжатталған әңгімелесу кірісі — мәтін, ал пайдалы нәтиже — жазбаша жауап, жоба мәтіні, талдау немесе құралға қатысты нұсқау.
Тапсырма нұсқауларын талданатын материалдан бөлек ұстаңыз. Өндірушінің үйлесімді әңгімелесу мысалы рөл мен жауап пішімін анықтау үшін system хабарын, содан кейін сұрауы бар user хабарын қолданады. Оның төл әңгімелесу анықтамасы да system, user және assistant хабарларын ажыратады. Қосымша сұрақ бұрынғы жауапқа тәуелді болса, тиісті диалогты ретімен сақтаңыз.
Ақпарат алу тапсырмасы үшін құжатты беріп, қайтарылатын өрістерді атаңыз. Пайдалы тапсырма: «Көрсетілген мерзімді, жауапты команданы және қажетті нәтижені кестеге шығарып, әр мәнді растайтын үзіндіні анықтаңыз». Жазу тапсырмасы үшін аудиторияны, мақсатты, реңкті және қажетті бөлімдерді беріңіз. Сұралған сөз санын жазу нұсқауы ретінде қабылдап, дайын жауаптың сәйкестігін тексеріңіз.
Өндіруші SenseChat-5 үшін 128K контекст көрсетеді. Оның төл әңгімелесу анықтамасы берілген кіріс пен резервтелген ең үлкен жауап модель контекстіне сыюы керек екенін түсіндіреді. Табылған білім немесе енгізілген анықтамалық мәтін де кіріс орнын алады. Барлық көлемді құжаттармен толтырмай, сұрақты, маңызды бастапқы үзінділерді және жауапқа жеткілікті орынды бірге сақтаңыз.
Ұзақ дереккөздерді салыстыру үшін әр құжатты белгілеп, бөлім шекараларын сақтаңыз. Қай талаптар сәйкес келетінін, қайсысы қайшы екенін және айырманы қай үзінді растайтынын сұраңыз. Маңызды анықтамалар мен идентификаторларды нақты беріңіз. Тапсырма бірнеше бөлімге ғана қатысты болса, соңғы салыстыруды тексеру оңай қалуы үшін сол бөлімдер мен оларды түсіндіруге қажет контексті таңдаңыз.
Болжамдары, өлшем бірліктері және сұралған соңғы пішіні бар толық есеп беріңіз. Есептеуден қолданған мәндерін көрсетуді, ал түсіндірмеден айтылған фактіні болжамнан ажыратуды сұраңыз. Әсіресе бірнеше қадам бір бастапқы түсіндіруге тәуелді болса, тұжырымды есеп шарттарымен салыстыру керек.
Код жұмысы үшін тиісті бастапқы кодты, байқалған мінез-құлықты және күтілетін нәтижені қосыңыз. Пайдалы жауап — түзететін шарты және оны бағалауға қажет тексерулері бар ұсынылған өзгеріс. Келесі кезек ұсыныстың жұмыс істегеніне тәуелді болса, нақты қатені немесе орындау нәтижесін қайтарыңыз. Жазбаша жауап пен сол жауапты орындау нәтижесі — бөлек артефактілер.
SenseTime V5 шығарылымы арнайы функция шақыруды құжаттайды: қосылған қолданба модель таңдап, қолдануы үшін құрал анықтамаларын бере алады. Әр құралдың мақсаты мен аргументтерін нақты операцияға сай анықтап, оның қайтарған бақылауын әңгімемен бірге сақтаңыз. Соңғы жауаптан сұралған әрекет сәтті өтті деп болжаудың орнына нақты іздеу не операция нәтижесін пайдалануды сұраңыз.
Сол V5 шығарылымы математикалық есептеу үшін Python жасайтын код интерпретаторы үдерісін сипаттайды. Бұл — әр жасалған код блогын орындалды деп қабылдауға себеп емес, қосылған есептеу үдерісі. Есептелетін деректерді беріп, интерпретатор нәтижесін сақтаңыз және жазбаша түсіндірменің сол нәтижемен қалай байланысатынын тексеріңіз.
Өндірушінің әңгімелесу мысалдары толық жауаптарды да, ағындық мәтінді де көрсетеді. Толық жауап көмекші хабарын береді; ағындық беру соңғы жауапқа жиналуы тиіс кезекті бөліктерді жеткізеді. Осы соңғы мәтінді құжат, есеп немесе қолданба жауабы ретінде пайдаланбас бұрын сұраумен және бастапқы материалмен бірге сақтаңыз.
Модель шығарылымын нақты ұстаңыз. SenseChat-Turbo — бөлек жеңіл диалог моделі, ал SenseChat-5-Cantonese — бөлек аталған бейімдеу. Өндіруші сондай-ақ бөлек көру, модальдықтарды біріктіру және кейіпкерлік диалог модельдерін жариялайды. Осы SenseChat-5 нұсқасын құжатталған мәтіндік әңгімелесу және құрал көмегімен тілдік жұмыс үшін пайдаланып, алынған мәндерді, пайымдау қадамдарын және ұсынылған операцияларды берілген дәлелдермен салыстырыңыз.
", "aboutText": "### Жалпы тілдік және пайымдау жұмысы\n\nSenseChat-5 — SenseTime компаниясының SenseNova сериясындағы V5 жалпы тілдік моделі. Өндіруші оның тапсырма аясын тіл, білім, пайымдау, математика және код бойынша сипаттап, ашық сұрақтарға, көп кезекті диалогқа, ақпарат алуға және жазуға ерекше мән береді. Құжатталған әңгімелесу кірісі — мәтін, ал пайдалы нәтиже — жазбаша жауап, жоба мәтіні, талдау немесе құралға қатысты нұсқау.\n\n### Әңгімені дайындаңыз\n\nТапсырма нұсқауларын талданатын материалдан бөлек ұстаңыз. Өндірушінің үйлесімді әңгімелесу мысалы рөл мен жауап пішімін анықтау үшін system хабарын, содан кейін сұрауы бар user хабарын қолданады. Оның төл әңгімелесу анықтамасы да system, user және assistant хабарларын ажыратады. Қосымша сұрақ бұрынғы жауапқа тәуелді болса, тиісті диалогты ретімен сақтаңыз.\n\nАқпарат алу тапсырмасы үшін құжатты беріп, қайтарылатын өрістерді атаңыз. Пайдалы тапсырма: «Көрсетілген мерзімді, жауапты команданы және қажетті нәтижені кестеге шығарып, әр мәнді растайтын үзіндіні анықтаңыз». Жазу тапсырмасы үшін аудиторияны, мақсатты, реңкті және қажетті бөлімдерді беріңіз. Сұралған сөз санын жазу нұсқауы ретінде қабылдап, дайын жауаптың сәйкестігін тексеріңіз.\n\n### 128K контекстпен жұмыс істеңіз\n\nӨндіруші SenseChat-5 үшін 128K контекст көрсетеді. Оның төл әңгімелесу анықтамасы берілген кіріс пен резервтелген ең үлкен жауап модель контекстіне сыюы керек екенін түсіндіреді. Табылған білім немесе енгізілген анықтамалық мәтін де кіріс орнын алады. Барлық көлемді құжаттармен толтырмай, сұрақты, маңызды бастапқы үзінділерді және жауапқа жеткілікті орынды бірге сақтаңыз.\n\nҰзақ дереккөздерді салыстыру үшін әр құжатты белгілеп, бөлім шекараларын сақтаңыз. Қай талаптар сәйкес келетінін, қайсысы қайшы екенін және айырманы қай үзінді растайтынын сұраңыз. Маңызды анықтамалар мен идентификаторларды нақты беріңіз. Тапсырма бірнеше бөлімге ғана қатысты болса, соңғы салыстыруды тексеру оңай қалуы үшін сол бөлімдер мен оларды түсіндіруге қажет контексті таңдаңыз.\n\n### Пайымдау, математика және код\n\nБолжамдары, өлшем бірліктері және сұралған соңғы пішіні бар толық есеп беріңіз. Есептеуден қолданған мәндерін көрсетуді, ал түсіндірмеден айтылған фактіні болжамнан ажыратуды сұраңыз. Әсіресе бірнеше қадам бір бастапқы түсіндіруге тәуелді болса, тұжырымды есеп шарттарымен салыстыру керек.\n\nКод жұмысы үшін тиісті бастапқы кодты, байқалған мінез-құлықты және күтілетін нәтижені қосыңыз. Пайдалы жауап — түзететін шарты және оны бағалауға қажет тексерулері бар ұсынылған өзгеріс. Келесі кезек ұсыныстың жұмыс істегеніне тәуелді болса, нақты қатені немесе орындау нәтижесін қайтарыңыз. Жазбаша жауап пен сол жауапты орындау нәтижесі — бөлек артефактілер.\n\n### Арнайы құралдар және есептеу\n\nSenseTime V5 шығарылымы арнайы функция шақыруды құжаттайды: қосылған қолданба модель таңдап, қолдануы үшін құрал анықтамаларын бере алады. Әр құралдың мақсаты мен аргументтерін нақты операцияға сай анықтап, оның қайтарған бақылауын әңгімемен бірге сақтаңыз. Соңғы жауаптан сұралған әрекет сәтті өтті деп болжаудың орнына нақты іздеу не операция нәтижесін пайдалануды сұраңыз.\n\nСол V5 шығарылымы математикалық есептеу үшін Python жасайтын код интерпретаторы үдерісін сипаттайды. Бұл — әр жасалған код блогын орындалды деп қабылдауға себеп емес, қосылған есептеу үдерісі. Есептелетін деректерді беріп, интерпретатор нәтижесін сақтаңыз және жазбаша түсіндірменің сол нәтижемен қалай байланысатынын тексеріңіз.\n\n### Толық жауаптар және ағындық беру\n\nӨндірушінің әңгімелесу мысалдары толық жауаптарды да, ағындық мәтінді де көрсетеді. Толық жауап көмекші хабарын береді; ағындық беру соңғы жауапқа жиналуы тиіс кезекті бөліктерді жеткізеді. Осы соңғы мәтінді құжат, есеп немесе қолданба жауабы ретінде пайдаланбас бұрын сұраумен және бастапқы материалмен бірге сақтаңыз.\n\nМодель шығарылымын нақты ұстаңыз. SenseChat-Turbo — бөлек жеңіл диалог моделі, ал SenseChat-5-Cantonese — бөлек аталған бейімдеу. Өндіруші сондай-ақ бөлек көру, модальдықтарды біріктіру және кейіпкерлік диалог модельдерін жариялайды. Осы SenseChat-5 нұсқасын құжатталған мәтіндік әңгімелесу және құрал көмегімен тілдік жұмыс үшін пайдаланып, алынған мәндерді, пайымдау қадамдарын және ұсынылған операцияларды берілген дәлелдермен салыстырыңыз.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Extract an action from meeting notes\n\nExtract action details from this note: "The logistics team must send the revised packing list by 16:00 on Monday. Finance will review costs later; no date agreed." Return team, deliverable, deadline and supporting quotation for each action. Mark the finance deadline as not stated and keep it separate from the logistics deadline.A two-action table with responsible team, deliverable, deadline and a supporting quote.Ensure the Monday 16:00 deadline is not copied into the finance action.SenseChat-5SenseTime компаниясының SenseChat-5 моделі — тіл, білім, пайымдау, математика және код тапсырмаларына арналған мәтіндік әңгімелесу моделі. Құжатталған 128K контексті ұзағырақ бастапқы материалды қолдайды, ал өндірушінің V5 үдерісі арнайы функция шақыруды және код интерпретаторымен есептеуді қамтиды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
SenseChat-5 — SenseTime компаниясының SenseNova сериясындағы V5 жалпы тілдік моделі. Өндіруші оның тапсырма аясын тіл, білім, пайымдау, математика және код бойынша сипаттап, ашық сұрақтарға, көп кезекті диалогқа, ақпарат алуға және жазуға ерекше мән береді. Құжатталған әңгімелесу кірісі — мәтін, ал пайдалы нәтиже — жазбаша жауап, жоба мәтіні, талдау немесе құралға қатысты нұсқау.
Тапсырма нұсқауларын талданатын материалдан бөлек ұстаңыз. Өндірушінің үйлесімді әңгімелесу мысалы рөл мен жауап пішімін анықтау үшін system хабарын, содан кейін сұрауы бар user хабарын қолданады. Оның төл әңгімелесу анықтамасы да system, user және assistant хабарларын ажыратады. Қосымша сұрақ бұрынғы жауапқа тәуелді болса, тиісті диалогты ретімен сақтаңыз.
Ақпарат алу тапсырмасы үшін құжатты беріп, қайтарылатын өрістерді атаңыз. Пайдалы тапсырма: «Көрсетілген мерзімді, жауапты команданы және қажетті нәтижені кестеге шығарып, әр мәнді растайтын үзіндіні анықтаңыз». Жазу тапсырмасы үшін аудиторияны, мақсатты, реңкті және қажетті бөлімдерді беріңіз. Сұралған сөз санын жазу нұсқауы ретінде қабылдап, дайын жауаптың сәйкестігін тексеріңіз.
Өндіруші SenseChat-5 үшін 128K контекст көрсетеді. Оның төл әңгімелесу анықтамасы берілген кіріс пен резервтелген ең үлкен жауап модель контекстіне сыюы керек екенін түсіндіреді. Табылған білім немесе енгізілген анықтамалық мәтін де кіріс орнын алады. Барлық көлемді құжаттармен толтырмай, сұрақты, маңызды бастапқы үзінділерді және жауапқа жеткілікті орынды бірге сақтаңыз.
Ұзақ дереккөздерді салыстыру үшін әр құжатты белгілеп, бөлім шекараларын сақтаңыз. Қай талаптар сәйкес келетінін, қайсысы қайшы екенін және айырманы қай үзінді растайтынын сұраңыз. Маңызды анықтамалар мен идентификаторларды нақты беріңіз. Тапсырма бірнеше бөлімге ғана қатысты болса, соңғы салыстыруды тексеру оңай қалуы үшін сол бөлімдер мен оларды түсіндіруге қажет контексті таңдаңыз.
Болжамдары, өлшем бірліктері және сұралған соңғы пішіні бар толық есеп беріңіз. Есептеуден қолданған мәндерін көрсетуді, ал түсіндірмеден айтылған фактіні болжамнан ажыратуды сұраңыз. Әсіресе бірнеше қадам бір бастапқы түсіндіруге тәуелді болса, тұжырымды есеп шарттарымен салыстыру керек.
Код жұмысы үшін тиісті бастапқы кодты, байқалған мінез-құлықты және күтілетін нәтижені қосыңыз. Пайдалы жауап — түзететін шарты және оны бағалауға қажет тексерулері бар ұсынылған өзгеріс. Келесі кезек ұсыныстың жұмыс істегеніне тәуелді болса, нақты қатені немесе орындау нәтижесін қайтарыңыз. Жазбаша жауап пен сол жауапты орындау нәтижесі — бөлек артефактілер.
SenseTime V5 шығарылымы арнайы функция шақыруды құжаттайды: қосылған қолданба модель таңдап, қолдануы үшін құрал анықтамаларын бере алады. Әр құралдың мақсаты мен аргументтерін нақты операцияға сай анықтап, оның қайтарған бақылауын әңгімемен бірге сақтаңыз. Соңғы жауаптан сұралған әрекет сәтті өтті деп болжаудың орнына нақты іздеу не операция нәтижесін пайдалануды сұраңыз.
Сол V5 шығарылымы математикалық есептеу үшін Python жасайтын код интерпретаторы үдерісін сипаттайды. Бұл — әр жасалған код блогын орындалды деп қабылдауға себеп емес, қосылған есептеу үдерісі. Есептелетін деректерді беріп, интерпретатор нәтижесін сақтаңыз және жазбаша түсіндірменің сол нәтижемен қалай байланысатынын тексеріңіз.
Өндірушінің әңгімелесу мысалдары толық жауаптарды да, ағындық мәтінді де көрсетеді. Толық жауап көмекші хабарын береді; ағындық беру соңғы жауапқа жиналуы тиіс кезекті бөліктерді жеткізеді. Осы соңғы мәтінді құжат, есеп немесе қолданба жауабы ретінде пайдаланбас бұрын сұраумен және бастапқы материалмен бірге сақтаңыз.
Модель шығарылымын нақты ұстаңыз. SenseChat-Turbo — бөлек жеңіл диалог моделі, ал SenseChat-5-Cantonese — бөлек аталған бейімдеу. Өндіруші сондай-ақ бөлек көру, модальдықтарды біріктіру және кейіпкерлік диалог модельдерін жариялайды. Осы SenseChat-5 нұсқасын құжатталған мәтіндік әңгімелесу және құрал көмегімен тілдік жұмыс үшін пайдаланып, алынған мәндерді, пайымдау қадамдарын және ұсынылған операцияларды берілген дәлелдермен салыстырыңыз.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер SenseChat-5 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0132 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0308 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "SenseChat-5", "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='SenseChat-5',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='SenseChat-5',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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra SenseChat-5
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
SenseChat-5SenseTime компаниясының SenseChat-5 моделі — тіл, білім, пайымдау, математика және код тапсырмаларына арналған мәтіндік әңгімелесу моделі. Құжатталған 128K контексті ұзағырақ бастапқы материалды қолдайды, ал өндірушінің V5 үдерісі арнайы функция шақыруды және код интерпретаторымен есептеуді қамтиды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
SenseChat-5 — SenseTime компаниясының SenseNova сериясындағы V5 жалпы тілдік моделі. Өндіруші оның тапсырма аясын тіл, білім, пайымдау, математика және код бойынша сипаттап, ашық сұрақтарға, көп кезекті диалогқа, ақпарат алуға және жазуға ерекше мән береді. Құжатталған әңгімелесу кірісі — мәтін, ал пайдалы нәтиже — жазбаша жауап, жоба мәтіні, талдау немесе құралға қатысты нұсқау.
Тапсырма нұсқауларын талданатын материалдан бөлек ұстаңыз. Өндірушінің үйлесімді әңгімелесу мысалы рөл мен жауап пішімін анықтау үшін system хабарын, содан кейін сұрауы бар user хабарын қолданады. Оның төл әңгімелесу анықтамасы да system, user және assistant хабарларын ажыратады. Қосымша сұрақ бұрынғы жауапқа тәуелді болса, тиісті диалогты ретімен сақтаңыз.
Ақпарат алу тапсырмасы үшін құжатты беріп, қайтарылатын өрістерді атаңыз. Пайдалы тапсырма: «Көрсетілген мерзімді, жауапты команданы және қажетті нәтижені кестеге шығарып, әр мәнді растайтын үзіндіні анықтаңыз». Жазу тапсырмасы үшін аудиторияны, мақсатты, реңкті және қажетті бөлімдерді беріңіз. Сұралған сөз санын жазу нұсқауы ретінде қабылдап, дайын жауаптың сәйкестігін тексеріңіз.
Өндіруші SenseChat-5 үшін 128K контекст көрсетеді. Оның төл әңгімелесу анықтамасы берілген кіріс пен резервтелген ең үлкен жауап модель контекстіне сыюы керек екенін түсіндіреді. Табылған білім немесе енгізілген анықтамалық мәтін де кіріс орнын алады. Барлық көлемді құжаттармен толтырмай, сұрақты, маңызды бастапқы үзінділерді және жауапқа жеткілікті орынды бірге сақтаңыз.
Ұзақ дереккөздерді салыстыру үшін әр құжатты белгілеп, бөлім шекараларын сақтаңыз. Қай талаптар сәйкес келетінін, қайсысы қайшы екенін және айырманы қай үзінді растайтынын сұраңыз. Маңызды анықтамалар мен идентификаторларды нақты беріңіз. Тапсырма бірнеше бөлімге ғана қатысты болса, соңғы салыстыруды тексеру оңай қалуы үшін сол бөлімдер мен оларды түсіндіруге қажет контексті таңдаңыз.
Болжамдары, өлшем бірліктері және сұралған соңғы пішіні бар толық есеп беріңіз. Есептеуден қолданған мәндерін көрсетуді, ал түсіндірмеден айтылған фактіні болжамнан ажыратуды сұраңыз. Әсіресе бірнеше қадам бір бастапқы түсіндіруге тәуелді болса, тұжырымды есеп шарттарымен салыстыру керек.
Код жұмысы үшін тиісті бастапқы кодты, байқалған мінез-құлықты және күтілетін нәтижені қосыңыз. Пайдалы жауап — түзететін шарты және оны бағалауға қажет тексерулері бар ұсынылған өзгеріс. Келесі кезек ұсыныстың жұмыс істегеніне тәуелді болса, нақты қатені немесе орындау нәтижесін қайтарыңыз. Жазбаша жауап пен сол жауапты орындау нәтижесі — бөлек артефактілер.
SenseTime V5 шығарылымы арнайы функция шақыруды құжаттайды: қосылған қолданба модель таңдап, қолдануы үшін құрал анықтамаларын бере алады. Әр құралдың мақсаты мен аргументтерін нақты операцияға сай анықтап, оның қайтарған бақылауын әңгімемен бірге сақтаңыз. Соңғы жауаптан сұралған әрекет сәтті өтті деп болжаудың орнына нақты іздеу не операция нәтижесін пайдалануды сұраңыз.
Сол V5 шығарылымы математикалық есептеу үшін Python жасайтын код интерпретаторы үдерісін сипаттайды. Бұл — әр жасалған код блогын орындалды деп қабылдауға себеп емес, қосылған есептеу үдерісі. Есептелетін деректерді беріп, интерпретатор нәтижесін сақтаңыз және жазбаша түсіндірменің сол нәтижемен қалай байланысатынын тексеріңіз.
Өндірушінің әңгімелесу мысалдары толық жауаптарды да, ағындық мәтінді де көрсетеді. Толық жауап көмекші хабарын береді; ағындық беру соңғы жауапқа жиналуы тиіс кезекті бөліктерді жеткізеді. Осы соңғы мәтінді құжат, есеп немесе қолданба жауабы ретінде пайдаланбас бұрын сұраумен және бастапқы материалмен бірге сақтаңыз.
Модель шығарылымын нақты ұстаңыз. SenseChat-Turbo — бөлек жеңіл диалог моделі, ал SenseChat-5-Cantonese — бөлек аталған бейімдеу. Өндіруші сондай-ақ бөлек көру, модальдықтарды біріктіру және кейіпкерлік диалог модельдерін жариялайды. Осы SenseChat-5 нұсқасын құжатталған мәтіндік әңгімелесу және құрал көмегімен тілдік жұмыс үшін пайдаланып, алынған мәндерді, пайымдау қадамдарын және ұсынылған операцияларды берілген дәлелдермен салыстырыңыз.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер SenseChat-5 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0132 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0308 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "SenseChat-5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'SenseChat-5', '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': 'SenseChat-5', '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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra SenseChat-5
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Extract an action from meeting notes\n\nExtract action details from this note: "The logistics team must send the revised packing list by 16:00 on Monday. Finance will review costs later; no date agreed." Return team, deliverable, deadline and supporting quotation for each action. Mark the finance deadline as not stated and keep it separate from the logistics deadline.A two-action table with responsible team, deliverable, deadline and a supporting quote.Ensure the Monday 16:00 deadline is not copied into the finance action.