Amazon Nova Premier yra pajėgiausias supratimo modelis pirmos kartos Amazon Nova šeimoje, skirtas sudėtingiems darbams, reikalaujantiems gilaus supratimo, konteksto ir kelių etapų planavimo. Jis apdoroja tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus bei kuria tekstą. Jo paskirtis apima samprotavimą apie ilgas ataskaitas, įrodymų lyginimą tarp dokumentų, diagramų ir vaizdinės medžiagos supratimą bei agentų užduočių koordinavimą. Premier atskiras nuo lengvesnių Micro, Lite ir Pro modelių bei Nova modelių, kurie generuoja vaizdus, vaizdo įrašus ar pokalbio kalbą.
Konkrečiame gamintojo modelio profilyje nurodytas 1 milijono žetonų konteksto langas ir didžiausia 25K žetonų išvestis. Dokumentuota žinių riba yra 2024 m. spalis. Dėl to Premier naudingas, kai užduočiai reikia didelės etaloninės medžiagos apimties kartu su instrukcijomis ir pokalbiu. Sutvarkykite medžiagą dokumentų pavadinimais, skyrių žymomis ir konkrečiu klausimu, užuot prašę nekryptingos visko analizės. Naudingas rezultatas gali būti palyginimo matrica, įrodymais pagrįsta ataskaita ar siūloma veiksmų seka. Konteksto biudžetas apima medžiagą, su kuria modelis dirba; tai nėra pažadas, kad kiekviena detalė atsiras galutiniame atsakyme.
Dokumentuota Premier multimodalinė eiga apdoroja PNG, JPG/JPEG, GIF ir WebP vaizdus bei įprastus vaizdo įrašų konteinerius, tokius kaip MP4, MOV, MKV ir WebM. Dokumentų eiga apima PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT ir Markdown. Tekstui skirti failai pateikia tekstą; PDF ir DOCX gali pateikti puslapio tekstą su vaizdine informacija. Ataskaitoje su diagramomis išlaikykite įskaitomas žymas ir prieš interpretaciją paprašykite modelio aprašyti reikšmingus stebėjimus. Jei reikia tik prozos, išgauto teksto pateikimas nepadaro vaizdinio išgavimo būtina dokumento supratimo sąlyga. Įterpta medija dalijasi 25 MB duomenų biudžetu, įskaitant base64 papildomą apimtį. Užklausoje yra vienas vaizdo įrašas, per S3 ribojamas iki 1 GB; bendra S3 medija gali siekti 2 GB. PDF ir DOCX įvestys išlieka ribojamos iki penkių dokumentų, su bendra 25 MB riba tiesioginiam įkėlimui arba 2 GB per S3.
Vaizdo įrašų supratimas grindžiamas atrinktais vaizdiniais kadrais. Pirmos kartos vadovas Premier konkrečiai nurodo vieno kadro per sekundę atranką iki 3 200 kadrų – tai skiriasi nuo 960 kadrų Nova Lite ir Pro strategijos. Tai naudinga scenų santraukoms ir klausimams apie įvykius laike, tačiau trumpi veiksmai tarp atrinktų kadrų gali likti nepastebėti. Pateikite reikšmingą klipą ar laiko intervalą ir nurodykite sekamas detales. Ilgai sekai segmentų analizė ir vėlesnė tekstinė santrauka gali išlaikyti dėmesį, nors skaidymas gali prarasti kontekstą tarp segmentų ribų. Dokumentuoti modelio modalumai neapima garso įvesties, todėl kalbinę informaciją reikia pateikti tekstu.
Premier palaiko srautinį atsakymą, į įrankius orientuotas ir paieška papildytas eigas bei užklausų podėlį Amazon dokumentuotame teikimo profilyje. Aiškiam podėliui reikia bent 1K žetonų kiekvienam kontroliniam taškui; leidžiami iki keturių kontrolinių taškų, saugomų penkias minutes. Gamintojas užklausų podėlį riboja iki 20K žetonų, daugiausia tekstinėms užklausoms; ši podėlio apimtis atskira nuo viso konteksto lango. Agentui pateikite užduotį, leidžiamus įrankius ir jų argumentų aprašymus, tada leiskite programai vykdyti prašomus veiksmus ir prieš kitą modelio etapą grąžinti stebėjimus. Jo samprotavimo paskirtis nereiškia, kad jis gali valdyti išorinę sistemą be šio vykdymo sluoksnio. Pirmos kartos rekomendacijos palaiko sprendimo aiškinimą etapais per užklausą; atskiri Nova 2 Lite low, medium ir high išplėsto mąstymo valdikliai nepriklauso šios versijos dokumentuotai sąsajai. Ataskaitai ar įrankio rezultatui prašykite aiškių laukų ir norimos struktūros pavyzdžių; prašoma JSON forma skiriasi nuo priverstinai užtikrinamos struktūruotos išvesties.
Išskirtinė Premier paskirtis – mažesnių Nova modelių mokymas distiliuojant. Amazon aprašo Premier atsakymų naudojimą kaip mokymo pavyzdžių specializuotoms Nova Micro, Lite ir Pro versijoms, tada mažesnio modelio elgesio palyginimą tikslinėje užduotyje. Tai modelio pritaikymo eiga, o ne įprasto Premier atsakymo tapatybės pakeitimas. Įprastam naudojimui pateikite autoritetingus faktus ir reikalaukite atsakyme atskirti stebėjimus, prielaidas bei trūkstamus įrodymus. Nova gali generuoti įtikinamus teiginius, prieštaraujančius šaltiniui, o sugeneruotas kodas neapima automatinės saugumo patikros, todėl naudingas artefaktas turi turėti pakankamai įrodymų ir detalių patikrai pagal įvestį. Gamintojas taip pat teigia, kad šis modelis neidentifikuoja ir neįvardija žmonių vaizduose, dokumentuose ar vaizdo įrašuose.
", "aboutText": "Amazon Nova Premier yra pajėgiausias supratimo modelis pirmos kartos Amazon Nova šeimoje, skirtas sudėtingiems darbams, reikalaujantiems gilaus supratimo, konteksto ir kelių etapų planavimo. Jis apdoroja tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus bei kuria tekstą. Jo paskirtis apima samprotavimą apie ilgas ataskaitas, įrodymų lyginimą tarp dokumentų, diagramų ir vaizdinės medžiagos supratimą bei agentų užduočių koordinavimą. Premier atskiras nuo lengvesnių Micro, Lite ir Pro modelių bei Nova modelių, kurie generuoja vaizdus, vaizdo įrašus ar pokalbio kalbą.\n\nKonkrečiame gamintojo modelio profilyje nurodytas 1 milijono žetonų konteksto langas ir didžiausia 25K žetonų išvestis. Dokumentuota žinių riba yra 2024 m. spalis. Dėl to Premier naudingas, kai užduočiai reikia didelės etaloninės medžiagos apimties kartu su instrukcijomis ir pokalbiu. Sutvarkykite medžiagą dokumentų pavadinimais, skyrių žymomis ir konkrečiu klausimu, užuot prašę nekryptingos visko analizės. Naudingas rezultatas gali būti palyginimo matrica, įrodymais pagrįsta ataskaita ar siūloma veiksmų seka. Konteksto biudžetas apima medžiagą, su kuria modelis dirba; tai nėra pažadas, kad kiekviena detalė atsiras galutiniame atsakyme.\n\nDokumentuota Premier multimodalinė eiga apdoroja PNG, JPG/JPEG, GIF ir WebP vaizdus bei įprastus vaizdo įrašų konteinerius, tokius kaip MP4, MOV, MKV ir WebM. Dokumentų eiga apima PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT ir Markdown. Tekstui skirti failai pateikia tekstą; PDF ir DOCX gali pateikti puslapio tekstą su vaizdine informacija. Ataskaitoje su diagramomis išlaikykite įskaitomas žymas ir prieš interpretaciją paprašykite modelio aprašyti reikšmingus stebėjimus. Jei reikia tik prozos, išgauto teksto pateikimas nepadaro vaizdinio išgavimo būtina dokumento supratimo sąlyga. Įterpta medija dalijasi 25 MB duomenų biudžetu, įskaitant base64 papildomą apimtį. Užklausoje yra vienas vaizdo įrašas, per S3 ribojamas iki 1 GB; bendra S3 medija gali siekti 2 GB. PDF ir DOCX įvestys išlieka ribojamos iki penkių dokumentų, su bendra 25 MB riba tiesioginiam įkėlimui arba 2 GB per S3.\n\nVaizdo įrašų supratimas grindžiamas atrinktais vaizdiniais kadrais. Pirmos kartos vadovas Premier konkrečiai nurodo vieno kadro per sekundę atranką iki 3 200 kadrų – tai skiriasi nuo 960 kadrų Nova Lite ir Pro strategijos. Tai naudinga scenų santraukoms ir klausimams apie įvykius laike, tačiau trumpi veiksmai tarp atrinktų kadrų gali likti nepastebėti. Pateikite reikšmingą klipą ar laiko intervalą ir nurodykite sekamas detales. Ilgai sekai segmentų analizė ir vėlesnė tekstinė santrauka gali išlaikyti dėmesį, nors skaidymas gali prarasti kontekstą tarp segmentų ribų. Dokumentuoti modelio modalumai neapima garso įvesties, todėl kalbinę informaciją reikia pateikti tekstu.\n\nPremier palaiko srautinį atsakymą, į įrankius orientuotas ir paieška papildytas eigas bei užklausų podėlį Amazon dokumentuotame teikimo profilyje. Aiškiam podėliui reikia bent 1K žetonų kiekvienam kontroliniam taškui; leidžiami iki keturių kontrolinių taškų, saugomų penkias minutes. Gamintojas užklausų podėlį riboja iki 20K žetonų, daugiausia tekstinėms užklausoms; ši podėlio apimtis atskira nuo viso konteksto lango. Agentui pateikite užduotį, leidžiamus įrankius ir jų argumentų aprašymus, tada leiskite programai vykdyti prašomus veiksmus ir prieš kitą modelio etapą grąžinti stebėjimus. Jo samprotavimo paskirtis nereiškia, kad jis gali valdyti išorinę sistemą be šio vykdymo sluoksnio. Pirmos kartos rekomendacijos palaiko sprendimo aiškinimą etapais per užklausą; atskiri Nova 2 Lite low, medium ir high išplėsto mąstymo valdikliai nepriklauso šios versijos dokumentuotai sąsajai. Ataskaitai ar įrankio rezultatui prašykite aiškių laukų ir norimos struktūros pavyzdžių; prašoma JSON forma skiriasi nuo priverstinai užtikrinamos struktūruotos išvesties.\n\nIšskirtinė Premier paskirtis – mažesnių Nova modelių mokymas distiliuojant. Amazon aprašo Premier atsakymų naudojimą kaip mokymo pavyzdžių specializuotoms Nova Micro, Lite ir Pro versijoms, tada mažesnio modelio elgesio palyginimą tikslinėje užduotyje. Tai modelio pritaikymo eiga, o ne įprasto Premier atsakymo tapatybės pakeitimas. Įprastam naudojimui pateikite autoritetingus faktus ir reikalaukite atsakyme atskirti stebėjimus, prielaidas bei trūkstamus įrodymus. Nova gali generuoti įtikinamus teiginius, prieštaraujančius šaltiniui, o sugeneruotas kodas neapima automatinės saugumo patikros, todėl naudingas artefaktas turi turėti pakankamai įrodymų ir detalių patikrai pagal įvestį. Gamintojas taip pat teigia, kad šis modelis neidentifikuoja ir neįvardija žmonių vaizduose, dokumentuose ar vaizdo įrašuose.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Compare two rollout proposals\n\nCompare these rollout notes for a support team. Plan A: train all 40 agents on Monday, migrate Tuesday, no rollback rehearsal. Plan B: train 10 agents, pilot for two days, rehearse rollback, then migrate the rest. Prepare a decision memo with evidence, trade-offs and one question the notes cannot answer.A short recommendation, a two-plan comparison table and one explicitly unanswered question.Check every stated advantage against the notes; do not invent costs, outage rates or pilot results.amazon/nova-premier-v1Amazon Nova Premier yra pirmos kartos Nova modelis sudėtingam multimodaliniam samprotavimui, ilgų dokumentų analizei ir agentams. Jis priima tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus, pateikia tekstą ir taip pat yra mokytojas specializuotų Nova modelių distiliavimui.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Amazon Nova Premier yra pajėgiausias supratimo modelis pirmos kartos Amazon Nova šeimoje, skirtas sudėtingiems darbams, reikalaujantiems gilaus supratimo, konteksto ir kelių etapų planavimo. Jis apdoroja tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus bei kuria tekstą. Jo paskirtis apima samprotavimą apie ilgas ataskaitas, įrodymų lyginimą tarp dokumentų, diagramų ir vaizdinės medžiagos supratimą bei agentų užduočių koordinavimą. Premier atskiras nuo lengvesnių Micro, Lite ir Pro modelių bei Nova modelių, kurie generuoja vaizdus, vaizdo įrašus ar pokalbio kalbą.
Konkrečiame gamintojo modelio profilyje nurodytas 1 milijono žetonų konteksto langas ir didžiausia 25K žetonų išvestis. Dokumentuota žinių riba yra 2024 m. spalis. Dėl to Premier naudingas, kai užduočiai reikia didelės etaloninės medžiagos apimties kartu su instrukcijomis ir pokalbiu. Sutvarkykite medžiagą dokumentų pavadinimais, skyrių žymomis ir konkrečiu klausimu, užuot prašę nekryptingos visko analizės. Naudingas rezultatas gali būti palyginimo matrica, įrodymais pagrįsta ataskaita ar siūloma veiksmų seka. Konteksto biudžetas apima medžiagą, su kuria modelis dirba; tai nėra pažadas, kad kiekviena detalė atsiras galutiniame atsakyme.
Dokumentuota Premier multimodalinė eiga apdoroja PNG, JPG/JPEG, GIF ir WebP vaizdus bei įprastus vaizdo įrašų konteinerius, tokius kaip MP4, MOV, MKV ir WebM. Dokumentų eiga apima PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT ir Markdown. Tekstui skirti failai pateikia tekstą; PDF ir DOCX gali pateikti puslapio tekstą su vaizdine informacija. Ataskaitoje su diagramomis išlaikykite įskaitomas žymas ir prieš interpretaciją paprašykite modelio aprašyti reikšmingus stebėjimus. Jei reikia tik prozos, išgauto teksto pateikimas nepadaro vaizdinio išgavimo būtina dokumento supratimo sąlyga. Įterpta medija dalijasi 25 MB duomenų biudžetu, įskaitant base64 papildomą apimtį. Užklausoje yra vienas vaizdo įrašas, per S3 ribojamas iki 1 GB; bendra S3 medija gali siekti 2 GB. PDF ir DOCX įvestys išlieka ribojamos iki penkių dokumentų, su bendra 25 MB riba tiesioginiam įkėlimui arba 2 GB per S3.
Vaizdo įrašų supratimas grindžiamas atrinktais vaizdiniais kadrais. Pirmos kartos vadovas Premier konkrečiai nurodo vieno kadro per sekundę atranką iki 3 200 kadrų – tai skiriasi nuo 960 kadrų Nova Lite ir Pro strategijos. Tai naudinga scenų santraukoms ir klausimams apie įvykius laike, tačiau trumpi veiksmai tarp atrinktų kadrų gali likti nepastebėti. Pateikite reikšmingą klipą ar laiko intervalą ir nurodykite sekamas detales. Ilgai sekai segmentų analizė ir vėlesnė tekstinė santrauka gali išlaikyti dėmesį, nors skaidymas gali prarasti kontekstą tarp segmentų ribų. Dokumentuoti modelio modalumai neapima garso įvesties, todėl kalbinę informaciją reikia pateikti tekstu.
Premier palaiko srautinį atsakymą, į įrankius orientuotas ir paieška papildytas eigas bei užklausų podėlį Amazon dokumentuotame teikimo profilyje. Aiškiam podėliui reikia bent 1K žetonų kiekvienam kontroliniam taškui; leidžiami iki keturių kontrolinių taškų, saugomų penkias minutes. Gamintojas užklausų podėlį riboja iki 20K žetonų, daugiausia tekstinėms užklausoms; ši podėlio apimtis atskira nuo viso konteksto lango. Agentui pateikite užduotį, leidžiamus įrankius ir jų argumentų aprašymus, tada leiskite programai vykdyti prašomus veiksmus ir prieš kitą modelio etapą grąžinti stebėjimus. Jo samprotavimo paskirtis nereiškia, kad jis gali valdyti išorinę sistemą be šio vykdymo sluoksnio. Pirmos kartos rekomendacijos palaiko sprendimo aiškinimą etapais per užklausą; atskiri Nova 2 Lite low, medium ir high išplėsto mąstymo valdikliai nepriklauso šios versijos dokumentuotai sąsajai. Ataskaitai ar įrankio rezultatui prašykite aiškių laukų ir norimos struktūros pavyzdžių; prašoma JSON forma skiriasi nuo priverstinai užtikrinamos struktūruotos išvesties.
Išskirtinė Premier paskirtis – mažesnių Nova modelių mokymas distiliuojant. Amazon aprašo Premier atsakymų naudojimą kaip mokymo pavyzdžių specializuotoms Nova Micro, Lite ir Pro versijoms, tada mažesnio modelio elgesio palyginimą tikslinėje užduotyje. Tai modelio pritaikymo eiga, o ne įprasto Premier atsakymo tapatybės pakeitimas. Įprastam naudojimui pateikite autoritetingus faktus ir reikalaukite atsakyme atskirti stebėjimus, prielaidas bei trūkstamus įrodymus. Nova gali generuoti įtikinamus teiginius, prieštaraujančius šaltiniui, o sugeneruotas kodas neapima automatinės saugumo patikros, todėl naudingas artefaktas turi turėti pakankamai įrodymų ir detalių patikrai pagal įvestį. Gamintojas taip pat teigia, kad šis modelis neidentifikuoja ir neįvardija žmonių vaizduose, dokumentuose ar vaizdo įrašuose.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos amazon/nova-premier-v1 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00125 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00125 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "amazon/nova-premier-v1", "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='amazon/nova-premier-v1',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='amazon/nova-premier-v1',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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra amazon/nova-premier-v1
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
amazon/nova-premier-v1Amazon Nova Premier yra pirmos kartos Nova modelis sudėtingam multimodaliniam samprotavimui, ilgų dokumentų analizei ir agentams. Jis priima tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus, pateikia tekstą ir taip pat yra mokytojas specializuotų Nova modelių distiliavimui.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Amazon Nova Premier yra pajėgiausias supratimo modelis pirmos kartos Amazon Nova šeimoje, skirtas sudėtingiems darbams, reikalaujantiems gilaus supratimo, konteksto ir kelių etapų planavimo. Jis apdoroja tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus bei kuria tekstą. Jo paskirtis apima samprotavimą apie ilgas ataskaitas, įrodymų lyginimą tarp dokumentų, diagramų ir vaizdinės medžiagos supratimą bei agentų užduočių koordinavimą. Premier atskiras nuo lengvesnių Micro, Lite ir Pro modelių bei Nova modelių, kurie generuoja vaizdus, vaizdo įrašus ar pokalbio kalbą.
Konkrečiame gamintojo modelio profilyje nurodytas 1 milijono žetonų konteksto langas ir didžiausia 25K žetonų išvestis. Dokumentuota žinių riba yra 2024 m. spalis. Dėl to Premier naudingas, kai užduočiai reikia didelės etaloninės medžiagos apimties kartu su instrukcijomis ir pokalbiu. Sutvarkykite medžiagą dokumentų pavadinimais, skyrių žymomis ir konkrečiu klausimu, užuot prašę nekryptingos visko analizės. Naudingas rezultatas gali būti palyginimo matrica, įrodymais pagrįsta ataskaita ar siūloma veiksmų seka. Konteksto biudžetas apima medžiagą, su kuria modelis dirba; tai nėra pažadas, kad kiekviena detalė atsiras galutiniame atsakyme.
Dokumentuota Premier multimodalinė eiga apdoroja PNG, JPG/JPEG, GIF ir WebP vaizdus bei įprastus vaizdo įrašų konteinerius, tokius kaip MP4, MOV, MKV ir WebM. Dokumentų eiga apima PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT ir Markdown. Tekstui skirti failai pateikia tekstą; PDF ir DOCX gali pateikti puslapio tekstą su vaizdine informacija. Ataskaitoje su diagramomis išlaikykite įskaitomas žymas ir prieš interpretaciją paprašykite modelio aprašyti reikšmingus stebėjimus. Jei reikia tik prozos, išgauto teksto pateikimas nepadaro vaizdinio išgavimo būtina dokumento supratimo sąlyga. Įterpta medija dalijasi 25 MB duomenų biudžetu, įskaitant base64 papildomą apimtį. Užklausoje yra vienas vaizdo įrašas, per S3 ribojamas iki 1 GB; bendra S3 medija gali siekti 2 GB. PDF ir DOCX įvestys išlieka ribojamos iki penkių dokumentų, su bendra 25 MB riba tiesioginiam įkėlimui arba 2 GB per S3.
Vaizdo įrašų supratimas grindžiamas atrinktais vaizdiniais kadrais. Pirmos kartos vadovas Premier konkrečiai nurodo vieno kadro per sekundę atranką iki 3 200 kadrų – tai skiriasi nuo 960 kadrų Nova Lite ir Pro strategijos. Tai naudinga scenų santraukoms ir klausimams apie įvykius laike, tačiau trumpi veiksmai tarp atrinktų kadrų gali likti nepastebėti. Pateikite reikšmingą klipą ar laiko intervalą ir nurodykite sekamas detales. Ilgai sekai segmentų analizė ir vėlesnė tekstinė santrauka gali išlaikyti dėmesį, nors skaidymas gali prarasti kontekstą tarp segmentų ribų. Dokumentuoti modelio modalumai neapima garso įvesties, todėl kalbinę informaciją reikia pateikti tekstu.
Premier palaiko srautinį atsakymą, į įrankius orientuotas ir paieška papildytas eigas bei užklausų podėlį Amazon dokumentuotame teikimo profilyje. Aiškiam podėliui reikia bent 1K žetonų kiekvienam kontroliniam taškui; leidžiami iki keturių kontrolinių taškų, saugomų penkias minutes. Gamintojas užklausų podėlį riboja iki 20K žetonų, daugiausia tekstinėms užklausoms; ši podėlio apimtis atskira nuo viso konteksto lango. Agentui pateikite užduotį, leidžiamus įrankius ir jų argumentų aprašymus, tada leiskite programai vykdyti prašomus veiksmus ir prieš kitą modelio etapą grąžinti stebėjimus. Jo samprotavimo paskirtis nereiškia, kad jis gali valdyti išorinę sistemą be šio vykdymo sluoksnio. Pirmos kartos rekomendacijos palaiko sprendimo aiškinimą etapais per užklausą; atskiri Nova 2 Lite low, medium ir high išplėsto mąstymo valdikliai nepriklauso šios versijos dokumentuotai sąsajai. Ataskaitai ar įrankio rezultatui prašykite aiškių laukų ir norimos struktūros pavyzdžių; prašoma JSON forma skiriasi nuo priverstinai užtikrinamos struktūruotos išvesties.
Išskirtinė Premier paskirtis – mažesnių Nova modelių mokymas distiliuojant. Amazon aprašo Premier atsakymų naudojimą kaip mokymo pavyzdžių specializuotoms Nova Micro, Lite ir Pro versijoms, tada mažesnio modelio elgesio palyginimą tikslinėje užduotyje. Tai modelio pritaikymo eiga, o ne įprasto Premier atsakymo tapatybės pakeitimas. Įprastam naudojimui pateikite autoritetingus faktus ir reikalaukite atsakyme atskirti stebėjimus, prielaidas bei trūkstamus įrodymus. Nova gali generuoti įtikinamus teiginius, prieštaraujančius šaltiniui, o sugeneruotas kodas neapima automatinės saugumo patikros, todėl naudingas artefaktas turi turėti pakankamai įrodymų ir detalių patikrai pagal įvestį. Gamintojas taip pat teigia, kad šis modelis neidentifikuoja ir neįvardija žmonių vaizduose, dokumentuose ar vaizdo įrašuose.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos amazon/nova-premier-v1 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00125 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.025 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00125 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "amazon/nova-premier-v1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'amazon/nova-premier-v1', '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': 'amazon/nova-premier-v1', '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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra amazon/nova-premier-v1
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Compare two rollout proposals\n\nCompare these rollout notes for a support team. Plan A: train all 40 agents on Monday, migrate Tuesday, no rollback rehearsal. Plan B: train 10 agents, pilot for two days, rehearse rollback, then migrate the rest. Prepare a decision memo with evidence, trade-offs and one question the notes cannot answer.A short recommendation, a two-plan comparison table and one explicitly unanswered question.Check every stated advantage against the notes; do not invent costs, outage rates or pilot results.