Anthropic: Claude Sonnet 4.6
Claude Sonnet 4.6 padeda kurti programinę įrangą, suprasti ilgus dokumentus, planuoti ir atlikti užduotis su vaizdiniais duomenimis. Palaiko adaptyvųjį samprotavimą ir kelių žingsnių darbą su įrankiais.
- Ailoot · Anthropic pranešimai
POST /v1/messagesclaude-sonnet-4-6 - Ailoot · OpenAI Responses
POST /v1/responsesclaude-sonnet-4-6 - Ailoot · OpenAI pokalbis
POST /v1/chat/completionsclaude-sonnet-4-6 - Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
POST /v1/chat/completionsanthropic/claude-sonnet-4.6 - Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
POST /v1/messagesanthropic/claude-sonnet-4.6
Apie modelį
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Kodas, dokumentai ir veiksmų planas
Claude Sonnet 4.6 apima programavimą, didelio konteksto supratimą, agentinį planavimą, profesionalų darbą su informacija ir dizainą. Anthropic pabrėžia kodo išnagrinėjimą prieš atliekant pakeitimus ir gebėjimą nuosekliai atlikti kelis užduoties žingsnius. Tai naudinga ieškant problemos dideliame projekte, analizuojant ilgą dokumentą ir rengiant ataskaitos turinį.
Modelis gali vienoje užklausoje nagrinėti sutarčių, mokslinių darbų ir kitų medžiagų informaciją. Užduotis gali apimti faktų išgavimą, jais grindžiamą samprotavimą ir rezultato, sujungiančio kelias dalis, parengimą. Tarp aprašytų taikymo sričių taip pat yra finansinė analizė ir sąsajų kodo kūrimas, skiriant dėmesį kompozicijai ir apipavidalinimui.
Veiksmai vaizdinėje aplinkoje
Sonnet 4.6 supranta tekstą ir vaizdus; jos pačios rezultatas yra tekstas. Anthropic aprašo darbo kompiuteriu scenarijus, kai modelis orientuojasi pagal ekrano kopiją, pasirenka veiksmus pele ir klaviatūra, nagrinėja sudėtingą lentelę ar žiniatinklio formos žingsnių seką. Kad veiksmai būtų iš tiesų atlikti, reikia programos įrankių, kurie perduoda ekrano vaizdą ir vykdo veiksmus.
Gamintojo įprastos vaizdinės įvesties formatai: JPEG/PNG/GIF/WebP, pirmasis animacijos kadras. Atliekant tiesioginę analizę: ilgoji kraštinė – 1568 pikseliai, 1568 vaizdiniai tokenai; dideli vaizdai prieš analizę sumažinami. Failų ir parametrų palaikymą lemia programos metodas.
Taip pat galima analizuoti dokumentus, lenteles ir pateiktis arba rengti jų turinį, tačiau galutiniam failui sukurti reikia tinkamos aplinkos. Vaizdai padeda suprasti grafikus, schemas ir medžiagos vaizdinę struktūrą; dėl to modelis netampa vaizdų generatoriumi.
Kaip reguliuojama analizė
Ši versija palaiko adaptyvųjį samprotavimą ir rankiniu būdu valdomą extended thinking. Rankinis režimas pažymėtas kaip nebeperspektyvus; adaptyvusis leidžia modeliui pasirinkti, kada naudinga papildoma analizė, taip pat tarp kreipinių į įrankius. effort lygiai yra low, medium, high ir max, numatytasis – high. Anthropic duomenimis, pastangų lygio pasirinkimas padeda suderinti darbo išsamumą ir delsą su užduoties pobūdžiu.
Dabartinėje specifikacijoje nurodytas 1 mln. tokenų kontekstas ir iki 128 tūkst. atsakymo tokenų įprastu režimu. Ilgai trunkančiam darbui gamintojas taip pat aprašo eksperimentinį seno konteksto suspaudimą į trumpą santrauką. Šiai funkcijai reikia programos palaikymo, ji nepanaikina modelio konteksto lango ribų.
Į ką atsižvelgti dirbant
Patikima integruotų žinių riba – 2025 metų rugpjūtis. Vėlesnei informacijai reikia užduoties medžiagos arba prieinamos paieškos. Prijungti įrankiai gali padėti ieškoti informacijos, vykdyti kodą ir apdoroti rastą turinį; jų prieinamumą ir leidžiamus veiksmus nustato programa.
Sonnet 4.6 buvo mokoma atsispirti paslėptoms kenksmingoms instrukcijoms svetimoje medžiagoje, tačiau sudėtinga vaizdinė aplinka ir nevienareikšmės užduotys vis tiek gali lemti klaidas. Aiškūs užduoties reikalavimai, išgautų faktų patikra ir veiksmo rezultato įvertinimas išlieka patikimo darbo su modeliu dalimi.
Praktinė užduotis
Praktinė užduotis
Techninis pavyzdys anglų kalba
Turn a report into an action plan
Read these release notes: "Import rejects blank email addresses. Existing records with blank emails still open. The settings page says email is optional. Support has three complaints about contradictory instructions." Prepare an action plan with the user-facing inconsistency, a proposed wording change and checks for new imports versus existing records.Laukiamas rezultatas
A short issue statement, revised settings wording and separate checks for import and existing-record behavior.Rezultato patikra
Check that changing the help text is not presented as changing validation or stored records.Ailoot · Anthropic pranešimai POST /v1/messages claude-sonnet-4-6
claude-sonnet-4-6Pradžia
Claude Sonnet 4.6 padeda kurti programinę įrangą, suprasti ilgus dokumentus, planuoti ir atlikti užduotis su vaizdiniais duomenimis. Palaiko adaptyvųjį samprotavimą ir kelių žingsnių darbą su įrankiais.
- Leidžiamos įvestys
- Tekstas · Vaizdai
- Rezultatai
- Tekstas
Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
Ailoot · Anthropic pranešimai POST /v1/messages
- Įvestis
text,image- Išvestis
text- Kontekstas
- 1 000 000 tokens
- Didžiausia išvestis
- 131 072 tokens
- Išvesties formatas
- json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos claude-sonnet-4-6 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukassystem | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop_sequences | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].input_schema | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.budget_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasoutput_config.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmetadata | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukascache_control | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content arba type=text blokas
Tekstas + vaizdas
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
Planai
Ailoot metodų įkainiai
POST /v1/messages- Įvestis
- 0,003 USD / 1K
- Išvestis
- 0,015 USD / 1K
- Talpyklos skaitymas
- 0,0003 USD / 1K
- Rašymas į talpyklą
- 0,00375 USD / 1K
- Rašymas į talpyklą, 5 min
- 0,00375 USD / 1K tokens
- Rašymas į talpyklą, 1 val
- 0,006 USD / 1K tokens
- web_search_call
- 0,01 USD už iškvietimą
- Daugiausia iškvietimų web_search_call
- 8
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 →
Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
Kainos pagal konfigūraciją
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 |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot · Anthropic pranešimai
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
model: "claude-sonnet-4-6",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.messages.stream(model='claude-sonnet-4-6',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_message()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Gauti ir išsaugoti rezultatus
Ailoot · Anthropic pranešimai
json arba SSE
Išsaugoti visus baigtus rezultatus
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.
Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| 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. |
Pseudonimai
Modelių pseudonimai
Ailoot claude-sonnet-4-6
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.6
Metodų kelių pseudonimai
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Susiję ID iškvietimui
Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses claude-sonnet-4-6
claude-sonnet-4-6Pradžia
Claude Sonnet 4.6 padeda kurti programinę įrangą, suprasti ilgus dokumentus, planuoti ir atlikti užduotis su vaizdiniais duomenimis. Palaiko adaptyvųjį samprotavimą ir kelių žingsnių darbą su įrankiais.
- Leidžiamos įvestys
- Tekstas · Vaizdai
- Rezultatai
- Tekstas
Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
- Įvestis
text,image- Išvestis
text- Kontekstas
- 1 000 000 tokens
- Didžiausia išvestis
- 131 072 tokens
- Išvesties formatas
- json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos claude-sonnet-4-6 | Numatyta— |
Laukasinput | Tipasstring|input_item[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function_call, function_call_output | Numatyta— |
Laukasinput[].content | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call_id | Numatyta— |
Laukasinput[].output | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output | Numatyta— |
Laukasmax_output_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | 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— |
Laukasreasoning.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning.summary | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.verbosity | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinclude | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstore | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprevious_response_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_key | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
Tekstas · UTF8 tekstas
įvesties tekstas arba input_text dalis
Tekstas + vaizdas
{type:input_image,image_url}
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, input |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
Planai
Ailoot metodų įkainiai
POST /v1/responses- Įvestis
- 0,003 USD / 1K
- Išvestis
- 0,015 USD / 1K
- Talpyklos skaitymas
- 0,0003 USD / 1K
- Rašymas į talpyklą
- 0,00375 USD / 1K
- Rašymas į talpyklą, 5 min
- 0,00375 USD / 1K tokens
- Rašymas į talpyklą, 1 val
- 0,006 USD / 1K tokens
- web_search_call
- 0,01 USD už iškvietimą
- Daugiausia iškvietimų web_search_call
- 8
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 →
Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
Kainos pagal konfigūraciją
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 |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot · OpenAI Responses
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="claude-sonnet-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "claude-sonnet-4-6", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="claude-sonnet-4-6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_response()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Gauti ir išsaugoti rezultatus
Ailoot · OpenAI Responses
json arba SSE
Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasstatus | Tipasstring |
Laukasoutput[] | Tipasmessage|reasoning|function_call|other item |
Laukasoutput[].content[] | Tipascontent part |
Laukasusage | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| 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. |
Pseudonimai
Modelių pseudonimai
Ailoot claude-sonnet-4-6
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.6
Metodų kelių pseudonimai
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Susiję ID iškvietimui
Ailoot · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions claude-sonnet-4-6
claude-sonnet-4-6Pradžia
Claude Sonnet 4.6 padeda kurti programinę įrangą, suprasti ilgus dokumentus, planuoti ir atlikti užduotis su vaizdiniais duomenimis. Palaiko adaptyvųjį samprotavimą ir kelių žingsnių darbą su įrankiais.
- Leidžiamos įvestys
- Tekstas · Vaizdai
- Rezultatai
- Tekstas
Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
Ailoot · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions
- Įvestis
text,image- Išvestis
text- Kontekstas
- 1 000 000 tokens
- Didžiausia išvestis
- 131 072 tokens
- Išvesties formatas
- json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos claude-sonnet-4-6 | 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 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— |
Įvesties medžiagos deriniai
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
Tekstas + vaizdas
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
Planai
Ailoot metodų įkainiai
POST /v1/chat/completions- Įvestis
- 0,003 USD / 1K
- Išvestis
- 0,015 USD / 1K
- Talpyklos skaitymas
- 0,0003 USD / 1K
- Rašymas į talpyklą
- 0,00375 USD / 1K
- Rašymas į talpyklą, 5 min
- 0,00375 USD / 1K tokens
- Rašymas į talpyklą, 1 val
- 0,006 USD / 1K tokens
- web_search_call
- 0,01 USD už iškvietimą
- Daugiausia iškvietimų web_search_call
- 8
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 →
Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
Kainos pagal konfigūraciją
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 |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot · OpenAI pokalbis
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "claude-sonnet-4-6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-6",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-sonnet-4-6",
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='claude-sonnet-4-6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Gauti ir išsaugoti rezultatus
Ailoot · OpenAI pokalbis
json arba SSE
Išsaugoti visus baigtus rezultatus
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.
Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| 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 |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| 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. |
Pseudonimai
Modelių pseudonimai
Ailoot claude-sonnet-4-6
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.6
Metodų kelių pseudonimai
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Susiję ID iškvietimui
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions anthropic/claude-sonnet-4.6
anthropic/claude-sonnet-4.6Pradžia
Claude Sonnet 4.6 padeda kurti programinę įrangą, suprasti ilgus dokumentus, planuoti ir atlikti užduotis su vaizdiniais duomenimis. Palaiko adaptyvųjį samprotavimą ir kelių žingsnių darbą su įrankiais.
- Leidžiamos įvestys
- Tekstas
- Rezultatai
- Tekstas
Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions
- Įvestis
text- Išvestis
text- Išvesties formatas
- json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos anthropic/claude-sonnet-4.6 | 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— |
Įvesties medžiagos deriniai
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| 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.
Planai
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
- Spartusis režimas
- Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą
- Flex režimas
- Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą
- Didžiausios samprotavimo pastangos
- Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)
- Samprotavimo pastangos · high
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high
- Samprotavimo pastangos · low
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra low
- Samprotavimo pastangos · max
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra max
- Samprotavimo pastangos · medium
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra medium
Ailoot įkainiai
Kainos pagal konfigūraciją
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 $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthropic/claude-sonnet-4.6", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='anthropic/claude-sonnet-4.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='anthropic/claude-sonnet-4.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Gauti ir išsaugoti rezultatus
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
json arba SSE
Išsaugoti visus baigtus rezultatus
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.
Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| 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 |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| 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. |
Pseudonimai
Modelių pseudonimai
Ailoot claude-sonnet-4-6
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.6
Metodų kelių pseudonimai
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Susiję ID iškvietimui
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages anthropic/claude-sonnet-4.6
anthropic/claude-sonnet-4.6Pradžia
Claude Sonnet 4.6 padeda kurti programinę įrangą, suprasti ilgus dokumentus, planuoti ir atlikti užduotis su vaizdiniais duomenimis. Palaiko adaptyvųjį samprotavimą ir kelių žingsnių darbą su įrankiais.
- Leidžiamos įvestys
- Tekstas
- Rezultatai
- json · sse
Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages
- Įvestis
text- Išvestis
json,sse- Išvesties formatas
- JSON arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos anthropic/claude-sonnet-4.6 | 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 |
Įvesties medžiagos deriniai
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| 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
Planai
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
- Spartusis režimas
- Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą
- Flex režimas
- Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą
- Didžiausios samprotavimo pastangos
- Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)
- Samprotavimo pastangos · high
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high
- Samprotavimo pastangos · low
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra low
- Samprotavimo pastangos · max
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra max
- Samprotavimo pastangos · medium
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra medium
Ailoot įkainiai
Kainos pagal konfigūraciją
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 $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.03 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0075 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val $0.012 / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
{
"model": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'anthropic/claude-sonnet-4.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Gauti ir išsaugoti rezultatus
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
JSON arba SSE
Išsaugoti visus baigtus rezultatus
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.
Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| 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. |
Pseudonimai
Modelių pseudonimai
Ailoot claude-sonnet-4-6
Ailoot Ultra anthropic/claude-sonnet-4.6
Metodų kelių pseudonimai
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Susiję ID iškvietimui
FAQ · Anthropic: Claude Sonnet 4.6
- Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?
POST /v1/messages·claude-sonnet-4-6:text,image→textPOST /v1/responses·claude-sonnet-4-6:text,image→textPOST /v1/chat/completions·claude-sonnet-4-6:text,image→textPOST /v1/chat/completions·anthropic/claude-sonnet-4.6:text→textPOST /v1/messages·anthropic/claude-sonnet-4.6:text→json,sse- Kokius laukus naudoja užklausa?
POST /v1/messages·claude-sonnet-4-6:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1/responses·claude-sonnet-4-6:model,input,instructions,streamPOST /v1/chat/completions·claude-sonnet-4-6:model,messages,streamPOST /v1/chat/completions·anthropic/claude-sonnet-4.6:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·anthropic/claude-sonnet-4.6:model,messages,max_tokens,stream- Kokie apribojimai taikomi?
POST /v1/messages·claude-sonnet-4-6:ctx:1000000;max_out:131072;messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1POST /v1/responses·claude-sonnet-4-6:ctx:1000000;max_out:131072POST /v1/chat/completions·claude-sonnet-4-6:ctx:1000000;max_out:131072;messages.min_items:1POST /v1/chat/completions·anthropic/claude-sonnet-4.6:messages.min_items:1