Hy-MT2-30B-A3B는 Hy-MT2 번역 제품군에 속하는 Tencent Hy의 전문가 혼합(MoE) 버전입니다. 제작사는 이 제품군을 용어, 스타일, 구조화된 데이터 요구사항을 포함한 복잡한 서면 번역 작업과 다국어 지시를 위한 모델로 소개합니다. 30B-A3B 버전은 밀집 모델인 1.8B 및 7B와 별도로 구분됩니다. 제조사의 언어 표에는 중국어, 번체 중국어, 영어, 일본어, 한국어, 러시아어, 아랍어, 프랑스어, 스페인어와 함께 광둥어, 티베트어, 카자흐어, 몽골어, 위구르어가 포함됩니다.
공개된 설정은 48개 계층, 쿼리 어텐션 헤드 32개, 키/값 헤드 4개를 갖습니다. 각 전문가 계층은 128개의 전문가를 사용하며 토큰당 8개를 선택하고, 최대 위치 수는 262,144입니다. 이는 이 정확한 설정의 속성입니다. 더 포괄적인 제품군 이름만으로는 별도로 공개된 양자화 아티팩트 중 어느 것인지 알 수 없습니다.
번역 작업은 대상 언어의 전체 이름과 필요한 답변 형식을 지정하는 것으로 시작하세요. 제조사의 기본 템플릿은 번역 결과만 요청합니다. 원문이 더 큰 문서의 일부라면 해석에 필요한 배경을 추가하되, 해당 맥락은 번역할 텍스트와 분리하세요.
용어가 중요한 작업에서는 원문 용어와 선호하는 번역을 담은 용어집을 제공하세요. 스타일에 대해서는 대상 독자와 어조를 명확히 밝히세요. 맞춤 번역에서는 원문 지문을 제공하기 전에 이름 처리 방식이나 원하는 문체 등 여러 요구사항을 나열할 수 있습니다. 이러한 제작사의 프롬프트 패턴은 번역 제약 조건을 과제의 일부로 만듭니다.
구조화된 자료에서는 원래 형식, 계층, 들여쓰기를 고정하세요. 사용자에게 보이는 텍스트만 번역하고 키, 코드 라벨, 속성, 변수 자리표시자를 보존하세요. 여러 지문으로 구성된 배치를 구분자가 나눈다면 그 개수와 위치를 유지하세요. 유용한 출력은 원래 구조를 사용하는 동일한 애플리케이션에서 계속 사용할 수 있어야 합니다.
이 MoE 버전의 권장 샘플링은 밀집 모델과 다릅니다. temperature 0.7, top-p 1.0, top-k 필터링 없음, repetition penalty 1.0입니다. 제작사는 기본 시스템 프롬프트를 지정하지 않습니다. 예시에서 생성에 4096토큰을 할당한 것은 요청 예시이며, 모델의 최대 답변 길이가 그 값으로 고정된다는 뜻이 아닙니다.
작업의 두 측면인 언어적 의미와 구조 보존을 모두 기준으로 결과를 검토하세요. 문서 워크플로에서는 여러 섹션에서 용어집이 일관되게 적용되었는지 확인하세요. 애플리케이션 언어 파일에서는 번역된 값을 전달하기 전에 식별자와 자리표시자를 원문과 비교하세요. 이러한 확인은 요청한 보존 규칙이 지켜졌다고 가정하는 대신 실제 출력을 평가합니다.
", "aboutText": "Hy-MT2-30B-A3B는 Hy-MT2 번역 제품군에 속하는 Tencent Hy의 전문가 혼합(MoE) 버전입니다. 제작사는 이 제품군을 용어, 스타일, 구조화된 데이터 요구사항을 포함한 복잡한 서면 번역 작업과 다국어 지시를 위한 모델로 소개합니다. 30B-A3B 버전은 밀집 모델인 1.8B 및 7B와 별도로 구분됩니다. 제조사의 언어 표에는 중국어, 번체 중국어, 영어, 일본어, 한국어, 러시아어, 아랍어, 프랑스어, 스페인어와 함께 광둥어, 티베트어, 카자흐어, 몽골어, 위구르어가 포함됩니다.\n\n공개된 설정은 48개 계층, 쿼리 어텐션 헤드 32개, 키/값 헤드 4개를 갖습니다. 각 전문가 계층은 128개의 전문가를 사용하며 토큰당 8개를 선택하고, 최대 위치 수는 262,144입니다. 이는 이 정확한 설정의 속성입니다. 더 포괄적인 제품군 이름만으로는 별도로 공개된 양자화 아티팩트 중 어느 것인지 알 수 없습니다.\n\n번역 작업은 대상 언어의 전체 이름과 필요한 답변 형식을 지정하는 것으로 시작하세요. 제조사의 기본 템플릿은 번역 결과만 요청합니다. 원문이 더 큰 문서의 일부라면 해석에 필요한 배경을 추가하되, 해당 맥락은 번역할 텍스트와 분리하세요.\n\n용어가 중요한 작업에서는 원문 용어와 선호하는 번역을 담은 용어집을 제공하세요. 스타일에 대해서는 대상 독자와 어조를 명확히 밝히세요. 맞춤 번역에서는 원문 지문을 제공하기 전에 이름 처리 방식이나 원하는 문체 등 여러 요구사항을 나열할 수 있습니다. 이러한 제작사의 프롬프트 패턴은 번역 제약 조건을 과제의 일부로 만듭니다.\n\n구조화된 자료에서는 원래 형식, 계층, 들여쓰기를 고정하세요. 사용자에게 보이는 텍스트만 번역하고 키, 코드 라벨, 속성, 변수 자리표시자를 보존하세요. 여러 지문으로 구성된 배치를 구분자가 나눈다면 그 개수와 위치를 유지하세요. 유용한 출력은 원래 구조를 사용하는 동일한 애플리케이션에서 계속 사용할 수 있어야 합니다.\n\n이 MoE 버전의 권장 샘플링은 밀집 모델과 다릅니다. temperature 0.7, top-p 1.0, top-k 필터링 없음, repetition penalty 1.0입니다. 제작사는 기본 시스템 프롬프트를 지정하지 않습니다. 예시에서 생성에 4096토큰을 할당한 것은 요청 예시이며, 모델의 최대 답변 길이가 그 값으로 고정된다는 뜻이 아닙니다.\n\n작업의 두 측면인 언어적 의미와 구조 보존을 모두 기준으로 결과를 검토하세요. 문서 워크플로에서는 여러 섹션에서 용어집이 일관되게 적용되었는지 확인하세요. 애플리케이션 언어 파일에서는 번역된 값을 전달하기 전에 식별자와 자리표시자를 원문과 비교하세요. 이러한 확인은 요청한 보존 규칙이 지켜졌다고 가정하는 대신 실제 출력을 평가합니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Translate an interface file safely\n\nTranslate only the user-visible YAML values into Russian. Preserve keys, indentation and the {count} placeholder. Use the glossary Retry = Повторить. Return only translated YAML.\nbuttons:\n retry: "Retry"\n cancel: "Cancel"\nstatus:\n pending: "{count} files pending"YAML with the same mapping hierarchy and keys, translated visible values and the unchanged {count} placeholder.Parse the YAML and compare the key tree and placeholder multiset with the source; check the Retry glossary term.tencent/hy-mt2-30b-a3bTencent의 Hy-MT2-30B-A3B는 빠른 사고 방식의 번역 제품군에 속하는 MoE 버전입니다. 지시에 따른 번역, 용어, 구조화된 데이터를 처리하며, 최대 위치 수 262,144의 설정과 밀집 버전과 구별되는 샘플링 권장값을 갖습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Hy-MT2-30B-A3B는 Hy-MT2 번역 제품군에 속하는 Tencent Hy의 전문가 혼합(MoE) 버전입니다. 제작사는 이 제품군을 용어, 스타일, 구조화된 데이터 요구사항을 포함한 복잡한 서면 번역 작업과 다국어 지시를 위한 모델로 소개합니다. 30B-A3B 버전은 밀집 모델인 1.8B 및 7B와 별도로 구분됩니다. 제조사의 언어 표에는 중국어, 번체 중국어, 영어, 일본어, 한국어, 러시아어, 아랍어, 프랑스어, 스페인어와 함께 광둥어, 티베트어, 카자흐어, 몽골어, 위구르어가 포함됩니다.
공개된 설정은 48개 계층, 쿼리 어텐션 헤드 32개, 키/값 헤드 4개를 갖습니다. 각 전문가 계층은 128개의 전문가를 사용하며 토큰당 8개를 선택하고, 최대 위치 수는 262,144입니다. 이는 이 정확한 설정의 속성입니다. 더 포괄적인 제품군 이름만으로는 별도로 공개된 양자화 아티팩트 중 어느 것인지 알 수 없습니다.
번역 작업은 대상 언어의 전체 이름과 필요한 답변 형식을 지정하는 것으로 시작하세요. 제조사의 기본 템플릿은 번역 결과만 요청합니다. 원문이 더 큰 문서의 일부라면 해석에 필요한 배경을 추가하되, 해당 맥락은 번역할 텍스트와 분리하세요.
용어가 중요한 작업에서는 원문 용어와 선호하는 번역을 담은 용어집을 제공하세요. 스타일에 대해서는 대상 독자와 어조를 명확히 밝히세요. 맞춤 번역에서는 원문 지문을 제공하기 전에 이름 처리 방식이나 원하는 문체 등 여러 요구사항을 나열할 수 있습니다. 이러한 제작사의 프롬프트 패턴은 번역 제약 조건을 과제의 일부로 만듭니다.
구조화된 자료에서는 원래 형식, 계층, 들여쓰기를 고정하세요. 사용자에게 보이는 텍스트만 번역하고 키, 코드 라벨, 속성, 변수 자리표시자를 보존하세요. 여러 지문으로 구성된 배치를 구분자가 나눈다면 그 개수와 위치를 유지하세요. 유용한 출력은 원래 구조를 사용하는 동일한 애플리케이션에서 계속 사용할 수 있어야 합니다.
이 MoE 버전의 권장 샘플링은 밀집 모델과 다릅니다. temperature 0.7, top-p 1.0, top-k 필터링 없음, repetition penalty 1.0입니다. 제작사는 기본 시스템 프롬프트를 지정하지 않습니다. 예시에서 생성에 4096토큰을 할당한 것은 요청 예시이며, 모델의 최대 답변 길이가 그 값으로 고정된다는 뜻이 아닙니다.
작업의 두 측면인 언어적 의미와 구조 보존을 모두 기준으로 결과를 검토하세요. 문서 워크플로에서는 여러 섹션에서 용어집이 일관되게 적용되었는지 확인하세요. 애플리케이션 언어 파일에서는 번역된 값을 전달하기 전에 식별자와 자리표시자를 원문과 비교하세요. 이러한 확인은 요청한 보존 규칙이 지켜졌다고 가정하는 대신 실제 출력을 평가합니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 tencent/hy-mt2-30b-a3b | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000148 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00059 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000148 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00059 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "tencent/hy-mt2-30b-a3b", "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='tencent/hy-mt2-30b-a3b',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='tencent/hy-mt2-30b-a3b',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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra tencent/hy-mt2-30b-a3b
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
tencent/hy-mt2-30b-a3bTencent의 Hy-MT2-30B-A3B는 빠른 사고 방식의 번역 제품군에 속하는 MoE 버전입니다. 지시에 따른 번역, 용어, 구조화된 데이터를 처리하며, 최대 위치 수 262,144의 설정과 밀집 버전과 구별되는 샘플링 권장값을 갖습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Hy-MT2-30B-A3B는 Hy-MT2 번역 제품군에 속하는 Tencent Hy의 전문가 혼합(MoE) 버전입니다. 제작사는 이 제품군을 용어, 스타일, 구조화된 데이터 요구사항을 포함한 복잡한 서면 번역 작업과 다국어 지시를 위한 모델로 소개합니다. 30B-A3B 버전은 밀집 모델인 1.8B 및 7B와 별도로 구분됩니다. 제조사의 언어 표에는 중국어, 번체 중국어, 영어, 일본어, 한국어, 러시아어, 아랍어, 프랑스어, 스페인어와 함께 광둥어, 티베트어, 카자흐어, 몽골어, 위구르어가 포함됩니다.
공개된 설정은 48개 계층, 쿼리 어텐션 헤드 32개, 키/값 헤드 4개를 갖습니다. 각 전문가 계층은 128개의 전문가를 사용하며 토큰당 8개를 선택하고, 최대 위치 수는 262,144입니다. 이는 이 정확한 설정의 속성입니다. 더 포괄적인 제품군 이름만으로는 별도로 공개된 양자화 아티팩트 중 어느 것인지 알 수 없습니다.
번역 작업은 대상 언어의 전체 이름과 필요한 답변 형식을 지정하는 것으로 시작하세요. 제조사의 기본 템플릿은 번역 결과만 요청합니다. 원문이 더 큰 문서의 일부라면 해석에 필요한 배경을 추가하되, 해당 맥락은 번역할 텍스트와 분리하세요.
용어가 중요한 작업에서는 원문 용어와 선호하는 번역을 담은 용어집을 제공하세요. 스타일에 대해서는 대상 독자와 어조를 명확히 밝히세요. 맞춤 번역에서는 원문 지문을 제공하기 전에 이름 처리 방식이나 원하는 문체 등 여러 요구사항을 나열할 수 있습니다. 이러한 제작사의 프롬프트 패턴은 번역 제약 조건을 과제의 일부로 만듭니다.
구조화된 자료에서는 원래 형식, 계층, 들여쓰기를 고정하세요. 사용자에게 보이는 텍스트만 번역하고 키, 코드 라벨, 속성, 변수 자리표시자를 보존하세요. 여러 지문으로 구성된 배치를 구분자가 나눈다면 그 개수와 위치를 유지하세요. 유용한 출력은 원래 구조를 사용하는 동일한 애플리케이션에서 계속 사용할 수 있어야 합니다.
이 MoE 버전의 권장 샘플링은 밀집 모델과 다릅니다. temperature 0.7, top-p 1.0, top-k 필터링 없음, repetition penalty 1.0입니다. 제작사는 기본 시스템 프롬프트를 지정하지 않습니다. 예시에서 생성에 4096토큰을 할당한 것은 요청 예시이며, 모델의 최대 답변 길이가 그 값으로 고정된다는 뜻이 아닙니다.
작업의 두 측면인 언어적 의미와 구조 보존을 모두 기준으로 결과를 검토하세요. 문서 워크플로에서는 여러 섹션에서 용어집이 일관되게 적용되었는지 확인하세요. 애플리케이션 언어 파일에서는 번역된 값을 전달하기 전에 식별자와 자리표시자를 원문과 비교하세요. 이러한 확인은 요청한 보존 규칙이 지켜졌다고 가정하는 대신 실제 출력을 평가합니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 tencent/hy-mt2-30b-a3b | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000148 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00059 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000148 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00059 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "tencent/hy-mt2-30b-a3b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'tencent/hy-mt2-30b-a3b', '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': 'tencent/hy-mt2-30b-a3b', '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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra tencent/hy-mt2-30b-a3b
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Translate an interface file safely\n\nTranslate only the user-visible YAML values into Russian. Preserve keys, indentation and the {count} placeholder. Use the glossary Retry = Повторить. Return only translated YAML.\nbuttons:\n retry: "Retry"\n cancel: "Cancel"\nstatus:\n pending: "{count} files pending"YAML with the same mapping hierarchy and keys, translated visible values and the unchanged {count} placeholder.Parse the YAML and compare the key tree and placeholder multiset with the source; check the Retry glossary term.