SenseChat-Turbo — SenseTime компаниясының SenseNova модельдер қатарындағы жалпы диалогқа арналған жеңіл нұсқа. Өндіруші оны жедел сұрақтарға жауап беру және модельді баптау сценарийлеріне бағыттайды. Оны шекарасы анық мәтіндік тапсырма үшін пайдаланыңыз: берілген ақпарат бойынша сұраққа жауап беру, қысқа хабарды қайта жазу, үзіндінің негізгі ойын анықтау немесе нақты тақырыптағы әңгімені жалғастыру.
Жауап нені орындауы керектігін көрсетіп, оны жасауға қажет ақпаратты қосыңыз. Клиентке арналған түсіндірме үшін өнімге қатысты фактілерді беріп, нақты сұраққа ықшам жауап сұраңыз. Қайта жазу үшін бастапқы мәтінді, аудиторияны және қажетті реңкті беріңіз. Талданатын материалды нәтижені қалай ұсыну туралы нұсқаулардан бөліңіз.
Пайдалы тапсырма мысалы: «Берілген саясат үзіндісін пайдаланып, осы жағдайға қай қадам қолданылатынын түсіндіріңіз, содан кейін әлі қажет ақпаратты тізіңіз». Алынған мәтін расталған жауапты үзінді шешпейтін сұрақтан ажыратуы керек. Қысқа жауап бірнеше қатысы жоқ мақсатты араластырмай, бір анық мәселеге жауап бергенде қолдануға ыңғайлырақ.
Өндірушінің мәтіндік әңгімелесу үдерісі рөлдері белгіленген хабарларды қолданады және пайдаланушы сұраулары мен көмекші жауаптарының реттілігін қолдайды. Қосымша сұрақ бұрынғы кезекке сілтесе, сол кезекті және әлі маңызды кез келген фактіні не шектеуді сақтаңыз. Әңгіме тарихы серверде сақталмайтын үдерісте қолданба тиісті тарихты келесі сұраумен бірге береді.
Жалғасатын қолдау алмасуында бұрын нақтыланған сұрақ пен пайдаланушы берген байқауды сақтаңыз. Келесі жауаптан осы күйден жалғастыруды сұраңыз. Ағымдағы тапсырмадан алаңдататын қатысы жоқ материалды алып тастап, әңгімеге қолданылатын конфигурация ішінде жауапқа орын қалдырыңыз.
SenseTime модельді баптау сценарийлерін Turbo бағытының бір бөлігі ретінде атайды. Нақты тапсырмаға бейімдеу үшін қажетті мінез-құлықты көрсететін өкілдік кіріс-жауап мысалдарын дайындаңыз: сөздік қор, жауап пішіні, егжей-тегжей деңгейі және жетіспейтін ақпаратпен жұмыс істеу. Әр мысалдағы күтілетін жауапты бастапқы фактілерге сай ұстаңыз.
Пайдалы мысалдар фактілік жауапты нақтылау сұрауынан немесе қысқа түсіндірмені құрылымдалған өрістер тізімінен ажыратуы мүмкін. Қарапайым жағдайлармен қатар қиын немесе екіұшты жағдайларды қосыңыз. Олардың мәтінін қайталанатын үлгі деп қабылдамас бұрын мысалдарды көзделген тапсырмамен салыстырыңыз. Бұл дайындық қажетті диалог мінез-құлқын сипаттайды; мысалдардың қалай қолданылатынын қоршаған бейімдеу үдерісі анықтайды.
Өндірушінің әңгімелесу интерфейстері толық мәтінді де, ағынмен берілетін мәтінді де қолдайды. Толық жауап нәтижені бір ретте береді; ағын қолданба біріктіретін кезекті бөліктерді жібереді. Тапсырманы тек алғашқы көрінген сөздер бойынша бағаламай, тексеру немесе қайта пайдалану үшін аяқталған жауапты сақтаңыз.
Ақпарат алу немесе жіктеу үшін нақты өрістерді не белгілерді дереккөзбен салыстырыңыз. Қайта жазу үшін сұралған реңк өзгергенде мағына сақталды ма екенін салыстырыңыз. Сұрақ-жауап алмасуында жауаптың ағымдағы мәселеге қатысты екенін және кез келген қосымша сұраудың орынды екенін тексеріңіз.
Turbo және SenseChat-5 — жалпы диалогқа арналған бөлек аталған модельдер. SenseChat-5-Cantonese, кейіпкерлік диалог модельдері және көру не модальдықтарды біріктіру модельдерінің де өз нұсқалары бар. Тапсырманы салыстырғанда немесе қолданбадағы әңгімені жалғастырғанда таңдалған шығарылым мен берілген мәтінді соңғы жауаппен бірге сақтаңыз.
Нәтиже ықшам әрі қолдануға болатын мәтін болуы керек кезде Turbo моделінің шектелген диалог рөлін таңдаңыз. Жауаптың баратын орнын нақты белгілеңіз: жауап хат, түзетілген абзац, өрістер тізімі немесе нақтылау сұрағы. Оны келесі қадамда пайдаланбас бұрын фактілік сәйкестігін, тұжырымдалуын және толықтығын тексеріңіз.
", "aboutText": "### Жедел сұрақтар және бейімделген диалог\n\nSenseChat-Turbo — SenseTime компаниясының SenseNova модельдер қатарындағы жалпы диалогқа арналған жеңіл нұсқа. Өндіруші оны жедел сұрақтарға жауап беру және модельді баптау сценарийлеріне бағыттайды. Оны шекарасы анық мәтіндік тапсырма үшін пайдаланыңыз: берілген ақпарат бойынша сұраққа жауап беру, қысқа хабарды қайта жазу, үзіндінің негізгі ойын анықтау немесе нақты тақырыптағы әңгімені жалғастыру.\n\n### Модельге дәл сұрау беріңіз\n\nЖауап нені орындауы керектігін көрсетіп, оны жасауға қажет ақпаратты қосыңыз. Клиентке арналған түсіндірме үшін өнімге қатысты фактілерді беріп, нақты сұраққа ықшам жауап сұраңыз. Қайта жазу үшін бастапқы мәтінді, аудиторияны және қажетті реңкті беріңіз. Талданатын материалды нәтижені қалай ұсыну туралы нұсқаулардан бөліңіз.\n\nПайдалы тапсырма мысалы: «Берілген саясат үзіндісін пайдаланып, осы жағдайға қай қадам қолданылатынын түсіндіріңіз, содан кейін әлі қажет ақпаратты тізіңіз». Алынған мәтін расталған жауапты үзінді шешпейтін сұрақтан ажыратуы керек. Қысқа жауап бірнеше қатысы жоқ мақсатты араластырмай, бір анық мәселеге жауап бергенде қолдануға ыңғайлырақ.\n\n### Әңгіме контекстін өзекті ұстаңыз\n\nӨндірушінің мәтіндік әңгімелесу үдерісі рөлдері белгіленген хабарларды қолданады және пайдаланушы сұраулары мен көмекші жауаптарының реттілігін қолдайды. Қосымша сұрақ бұрынғы кезекке сілтесе, сол кезекті және әлі маңызды кез келген фактіні не шектеуді сақтаңыз. Әңгіме тарихы серверде сақталмайтын үдерісте қолданба тиісті тарихты келесі сұраумен бірге береді.\n\nЖалғасатын қолдау алмасуында бұрын нақтыланған сұрақ пен пайдаланушы берген байқауды сақтаңыз. Келесі жауаптан осы күйден жалғастыруды сұраңыз. Ағымдағы тапсырмадан алаңдататын қатысы жоқ материалды алып тастап, әңгімеге қолданылатын конфигурация ішінде жауапқа орын қалдырыңыз.\n\n### Тапсырмаға тән мысалдар дайындаңыз\n\nSenseTime модельді баптау сценарийлерін Turbo бағытының бір бөлігі ретінде атайды. Нақты тапсырмаға бейімдеу үшін қажетті мінез-құлықты көрсететін өкілдік кіріс-жауап мысалдарын дайындаңыз: сөздік қор, жауап пішіні, егжей-тегжей деңгейі және жетіспейтін ақпаратпен жұмыс істеу. Әр мысалдағы күтілетін жауапты бастапқы фактілерге сай ұстаңыз.\n\nПайдалы мысалдар фактілік жауапты нақтылау сұрауынан немесе қысқа түсіндірмені құрылымдалған өрістер тізімінен ажыратуы мүмкін. Қарапайым жағдайлармен қатар қиын немесе екіұшты жағдайларды қосыңыз. Олардың мәтінін қайталанатын үлгі деп қабылдамас бұрын мысалдарды көзделген тапсырмамен салыстырыңыз. Бұл дайындық қажетті диалог мінез-құлқын сипаттайды; мысалдардың қалай қолданылатынын қоршаған бейімдеу үдерісі анықтайды.\n\n### Толық және ағындық жауаптар\n\nӨндірушінің әңгімелесу интерфейстері толық мәтінді де, ағынмен берілетін мәтінді де қолдайды. Толық жауап нәтижені бір ретте береді; ағын қолданба біріктіретін кезекті бөліктерді жібереді. Тапсырманы тек алғашқы көрінген сөздер бойынша бағаламай, тексеру немесе қайта пайдалану үшін аяқталған жауапты сақтаңыз.\n\nАқпарат алу немесе жіктеу үшін нақты өрістерді не белгілерді дереккөзбен салыстырыңыз. Қайта жазу үшін сұралған реңк өзгергенде мағына сақталды ма екенін салыстырыңыз. Сұрақ-жауап алмасуында жауаптың ағымдағы мәселеге қатысты екенін және кез келген қосымша сұраудың орынды екенін тексеріңіз.\n\n### Turbo шығарылымын бөлек ұстаңыз\n\nTurbo және SenseChat-5 — жалпы диалогқа арналған бөлек аталған модельдер. SenseChat-5-Cantonese, кейіпкерлік диалог модельдері және көру не модальдықтарды біріктіру модельдерінің де өз нұсқалары бар. Тапсырманы салыстырғанда немесе қолданбадағы әңгімені жалғастырғанда таңдалған шығарылым мен берілген мәтінді соңғы жауаппен бірге сақтаңыз.\n\nНәтиже ықшам әрі қолдануға болатын мәтін болуы керек кезде Turbo моделінің шектелген диалог рөлін таңдаңыз. Жауаптың баратын орнын нақты белгілеңіз: жауап хат, түзетілген абзац, өрістер тізімі немесе нақтылау сұрағы. Оны келесі қадамда пайдаланбас бұрын фактілік сәйкестігін, тұжырымдалуын және толықтығын тексеріңіз.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Answer a cancellation-window question\n\nAnswer this customer using only the policy. Customer: 'My order is packed but has not left the warehouse. Can I cancel?' Policy: 'Cancellation is available until carrier handover, including packed orders. After handover, use the return procedure.' Give a concise answer and the next information needed if handover status is not confirmed.A short conditional answer and one relevant status-clarification question.The answer recognizes packed orders as eligible before handover and does not assume the handover status was checked.SenseChat-TurboSenseTime компаниясының SenseChat-Turbo моделі — жедел сұрақтар мен нақты тапсырмаға бейімдеуге арналған жеңіл мәтіндік әңгімелесу моделі. Ықшам сұраулар дайындап, тиісті диалогты бірге сақтаңыз және аяқталған жауапты тапсырмаға берілген фактілермен салыстырыңыз.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
SenseChat-Turbo — SenseTime компаниясының SenseNova модельдер қатарындағы жалпы диалогқа арналған жеңіл нұсқа. Өндіруші оны жедел сұрақтарға жауап беру және модельді баптау сценарийлеріне бағыттайды. Оны шекарасы анық мәтіндік тапсырма үшін пайдаланыңыз: берілген ақпарат бойынша сұраққа жауап беру, қысқа хабарды қайта жазу, үзіндінің негізгі ойын анықтау немесе нақты тақырыптағы әңгімені жалғастыру.
Жауап нені орындауы керектігін көрсетіп, оны жасауға қажет ақпаратты қосыңыз. Клиентке арналған түсіндірме үшін өнімге қатысты фактілерді беріп, нақты сұраққа ықшам жауап сұраңыз. Қайта жазу үшін бастапқы мәтінді, аудиторияны және қажетті реңкті беріңіз. Талданатын материалды нәтижені қалай ұсыну туралы нұсқаулардан бөліңіз.
Пайдалы тапсырма мысалы: «Берілген саясат үзіндісін пайдаланып, осы жағдайға қай қадам қолданылатынын түсіндіріңіз, содан кейін әлі қажет ақпаратты тізіңіз». Алынған мәтін расталған жауапты үзінді шешпейтін сұрақтан ажыратуы керек. Қысқа жауап бірнеше қатысы жоқ мақсатты араластырмай, бір анық мәселеге жауап бергенде қолдануға ыңғайлырақ.
Өндірушінің мәтіндік әңгімелесу үдерісі рөлдері белгіленген хабарларды қолданады және пайдаланушы сұраулары мен көмекші жауаптарының реттілігін қолдайды. Қосымша сұрақ бұрынғы кезекке сілтесе, сол кезекті және әлі маңызды кез келген фактіні не шектеуді сақтаңыз. Әңгіме тарихы серверде сақталмайтын үдерісте қолданба тиісті тарихты келесі сұраумен бірге береді.
Жалғасатын қолдау алмасуында бұрын нақтыланған сұрақ пен пайдаланушы берген байқауды сақтаңыз. Келесі жауаптан осы күйден жалғастыруды сұраңыз. Ағымдағы тапсырмадан алаңдататын қатысы жоқ материалды алып тастап, әңгімеге қолданылатын конфигурация ішінде жауапқа орын қалдырыңыз.
SenseTime модельді баптау сценарийлерін Turbo бағытының бір бөлігі ретінде атайды. Нақты тапсырмаға бейімдеу үшін қажетті мінез-құлықты көрсететін өкілдік кіріс-жауап мысалдарын дайындаңыз: сөздік қор, жауап пішіні, егжей-тегжей деңгейі және жетіспейтін ақпаратпен жұмыс істеу. Әр мысалдағы күтілетін жауапты бастапқы фактілерге сай ұстаңыз.
Пайдалы мысалдар фактілік жауапты нақтылау сұрауынан немесе қысқа түсіндірмені құрылымдалған өрістер тізімінен ажыратуы мүмкін. Қарапайым жағдайлармен қатар қиын немесе екіұшты жағдайларды қосыңыз. Олардың мәтінін қайталанатын үлгі деп қабылдамас бұрын мысалдарды көзделген тапсырмамен салыстырыңыз. Бұл дайындық қажетті диалог мінез-құлқын сипаттайды; мысалдардың қалай қолданылатынын қоршаған бейімдеу үдерісі анықтайды.
Өндірушінің әңгімелесу интерфейстері толық мәтінді де, ағынмен берілетін мәтінді де қолдайды. Толық жауап нәтижені бір ретте береді; ағын қолданба біріктіретін кезекті бөліктерді жібереді. Тапсырманы тек алғашқы көрінген сөздер бойынша бағаламай, тексеру немесе қайта пайдалану үшін аяқталған жауапты сақтаңыз.
Ақпарат алу немесе жіктеу үшін нақты өрістерді не белгілерді дереккөзбен салыстырыңыз. Қайта жазу үшін сұралған реңк өзгергенде мағына сақталды ма екенін салыстырыңыз. Сұрақ-жауап алмасуында жауаптың ағымдағы мәселеге қатысты екенін және кез келген қосымша сұраудың орынды екенін тексеріңіз.
Turbo және SenseChat-5 — жалпы диалогқа арналған бөлек аталған модельдер. SenseChat-5-Cantonese, кейіпкерлік диалог модельдері және көру не модальдықтарды біріктіру модельдерінің де өз нұсқалары бар. Тапсырманы салыстырғанда немесе қолданбадағы әңгімені жалғастырғанда таңдалған шығарылым мен берілген мәтінді соңғы жауаппен бірге сақтаңыз.
Нәтиже ықшам әрі қолдануға болатын мәтін болуы керек кезде Turbo моделінің шектелген диалог рөлін таңдаңыз. Жауаптың баратын орнын нақты белгілеңіз: жауап хат, түзетілген абзац, өрістер тізімі немесе нақтылау сұрағы. Оны келесі қадамда пайдаланбас бұрын фактілік сәйкестігін, тұжырымдалуын және толықтығын тексеріңіз.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер SenseChat-Turbo | 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 $0.00066 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00154 / 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-Turbo", "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-Turbo',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-Turbo',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-Turbo
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
SenseChat-TurboSenseTime компаниясының SenseChat-Turbo моделі — жедел сұрақтар мен нақты тапсырмаға бейімдеуге арналған жеңіл мәтіндік әңгімелесу моделі. Ықшам сұраулар дайындап, тиісті диалогты бірге сақтаңыз және аяқталған жауапты тапсырмаға берілген фактілермен салыстырыңыз.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
SenseChat-Turbo — SenseTime компаниясының SenseNova модельдер қатарындағы жалпы диалогқа арналған жеңіл нұсқа. Өндіруші оны жедел сұрақтарға жауап беру және модельді баптау сценарийлеріне бағыттайды. Оны шекарасы анық мәтіндік тапсырма үшін пайдаланыңыз: берілген ақпарат бойынша сұраққа жауап беру, қысқа хабарды қайта жазу, үзіндінің негізгі ойын анықтау немесе нақты тақырыптағы әңгімені жалғастыру.
Жауап нені орындауы керектігін көрсетіп, оны жасауға қажет ақпаратты қосыңыз. Клиентке арналған түсіндірме үшін өнімге қатысты фактілерді беріп, нақты сұраққа ықшам жауап сұраңыз. Қайта жазу үшін бастапқы мәтінді, аудиторияны және қажетті реңкті беріңіз. Талданатын материалды нәтижені қалай ұсыну туралы нұсқаулардан бөліңіз.
Пайдалы тапсырма мысалы: «Берілген саясат үзіндісін пайдаланып, осы жағдайға қай қадам қолданылатынын түсіндіріңіз, содан кейін әлі қажет ақпаратты тізіңіз». Алынған мәтін расталған жауапты үзінді шешпейтін сұрақтан ажыратуы керек. Қысқа жауап бірнеше қатысы жоқ мақсатты араластырмай, бір анық мәселеге жауап бергенде қолдануға ыңғайлырақ.
Өндірушінің мәтіндік әңгімелесу үдерісі рөлдері белгіленген хабарларды қолданады және пайдаланушы сұраулары мен көмекші жауаптарының реттілігін қолдайды. Қосымша сұрақ бұрынғы кезекке сілтесе, сол кезекті және әлі маңызды кез келген фактіні не шектеуді сақтаңыз. Әңгіме тарихы серверде сақталмайтын үдерісте қолданба тиісті тарихты келесі сұраумен бірге береді.
Жалғасатын қолдау алмасуында бұрын нақтыланған сұрақ пен пайдаланушы берген байқауды сақтаңыз. Келесі жауаптан осы күйден жалғастыруды сұраңыз. Ағымдағы тапсырмадан алаңдататын қатысы жоқ материалды алып тастап, әңгімеге қолданылатын конфигурация ішінде жауапқа орын қалдырыңыз.
SenseTime модельді баптау сценарийлерін Turbo бағытының бір бөлігі ретінде атайды. Нақты тапсырмаға бейімдеу үшін қажетті мінез-құлықты көрсететін өкілдік кіріс-жауап мысалдарын дайындаңыз: сөздік қор, жауап пішіні, егжей-тегжей деңгейі және жетіспейтін ақпаратпен жұмыс істеу. Әр мысалдағы күтілетін жауапты бастапқы фактілерге сай ұстаңыз.
Пайдалы мысалдар фактілік жауапты нақтылау сұрауынан немесе қысқа түсіндірмені құрылымдалған өрістер тізімінен ажыратуы мүмкін. Қарапайым жағдайлармен қатар қиын немесе екіұшты жағдайларды қосыңыз. Олардың мәтінін қайталанатын үлгі деп қабылдамас бұрын мысалдарды көзделген тапсырмамен салыстырыңыз. Бұл дайындық қажетті диалог мінез-құлқын сипаттайды; мысалдардың қалай қолданылатынын қоршаған бейімдеу үдерісі анықтайды.
Өндірушінің әңгімелесу интерфейстері толық мәтінді де, ағынмен берілетін мәтінді де қолдайды. Толық жауап нәтижені бір ретте береді; ағын қолданба біріктіретін кезекті бөліктерді жібереді. Тапсырманы тек алғашқы көрінген сөздер бойынша бағаламай, тексеру немесе қайта пайдалану үшін аяқталған жауапты сақтаңыз.
Ақпарат алу немесе жіктеу үшін нақты өрістерді не белгілерді дереккөзбен салыстырыңыз. Қайта жазу үшін сұралған реңк өзгергенде мағына сақталды ма екенін салыстырыңыз. Сұрақ-жауап алмасуында жауаптың ағымдағы мәселеге қатысты екенін және кез келген қосымша сұраудың орынды екенін тексеріңіз.
Turbo және SenseChat-5 — жалпы диалогқа арналған бөлек аталған модельдер. SenseChat-5-Cantonese, кейіпкерлік диалог модельдері және көру не модальдықтарды біріктіру модельдерінің де өз нұсқалары бар. Тапсырманы салыстырғанда немесе қолданбадағы әңгімені жалғастырғанда таңдалған шығарылым мен берілген мәтінді соңғы жауаппен бірге сақтаңыз.
Нәтиже ықшам әрі қолдануға болатын мәтін болуы керек кезде Turbo моделінің шектелген диалог рөлін таңдаңыз. Жауаптың баратын орнын нақты белгілеңіз: жауап хат, түзетілген абзац, өрістер тізімі немесе нақтылау сұрағы. Оны келесі қадамда пайдаланбас бұрын фактілік сәйкестігін, тұжырымдалуын және толықтығын тексеріңіз.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер SenseChat-Turbo | 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 $0.00066 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00154 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "SenseChat-Turbo",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-Turbo', '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-Turbo', '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-Turbo
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Answer a cancellation-window question\n\nAnswer this customer using only the policy. Customer: 'My order is packed but has not left the warehouse. Can I cancel?' Policy: 'Cancellation is available until carrier handover, including packed orders. After handover, use the return procedure.' Give a concise answer and the next information needed if handover status is not confirmed.A short conditional answer and one relevant status-clarification question.The answer recognizes packed orders as eligible before handover and does not assume the handover status was checked.