models

grok-4-1-fast-reasoning

Markdown · JSON

grok-4-1-fast-reasoning

Grok 4.1 Fast (Reasoning) yra xAI į įrankius orientuotas modelis, skirtas kelių žingsnių pagalbos, informacijos gavimo ir tyrimų darbo procesams. Jo paskelbtas 2 milijonų žetonų kontekstas padeda susieti instrukcijas, ilgą pokalbį ir vieną po kito gaunamus įrankių rezultatus samprotaujant apie užduotį.

Apie modelį

Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.

Sukurtas agentiniams darbo procesams

Grok 4.1 Fast (Reasoning) yra xAI Grok 4.1 Fast šeimos samprotavimo konfigūracija. Ji akcentuoja užduoties užbaigimą per sprendimų ir sąveikų su įrankiais seką, ypač pagalbos bei tyrimų srityse. Paskelbtas šeimos konteksto langas yra 2 milijonai žetonų, todėl jis aktualus, kai instrukcijas, informacinę medžiagą ir ankstesnių veiksmų rezultatus reikia išlaikyti kartu. Reasoning ir Non-Reasoning yra atskiros įvardytos konfigūracijos su skirtingais atsakymo būdais.

Mokymas realioms užduotims

Kuriant modelį naudojamas skatinamasis mokymasis imituojamose aplinkose su įvairiais įrankiais ir užduočių sritimis. Praktinis tikslas – pagal aprašymą pasirinkti tinkamą veiksmą, pateikti reikiamus argumentus ir tęsti darbą pagal grąžintą informaciją. Klientų aptarnavimo programa galėtų paprašyti nustatyti kliento užklausą, gauti atitinkamą paslaugos įrašą, palyginti užklausą su pateiktomis taisyklėmis ir parengti kitą žingsnį. Pateikite modeliui tikras taisykles ir įrašus, užuot prašę išgalvoti trūkstamas veiklos taisykles.

Įrankių kvietimas ir ilgi pokalbiai

Mokymas vykdyti ilgas veiksmų sekas ir dalyvauti kelių žingsnių pokalbiuose sprendžia konkrečią agentų problemą: išlaikyti užduotį augant pokalbio ir įrankių istorijai. Parenkite glaustus įrankių aprašus, aiškius argumentų laukus ir nurodykite, kas laikoma užbaigimu. Gautus stebėjimus susiekite su juos sukūrusiu veiksmu. Pavyzdžiui, paslaugos problemą tiriantis agentas gali palyginti žurnalo ištrauką su žinoma trikčių šalinimo procedūra ir pasirinkti kitą diagnostikos funkciją. Programa įvykdo pasirinktą funkciją; modelis interpretuoja jos rezultatą ir atnaujina atsakymą.

Informacijos gavimas, skaičiavimai ir prijungti įrankiai

Gamintojo darbo procesai su įrankiais sujungia informacijos gavimą iš žiniatinklio, paiešką įkeltuose dokumentuose, kodo vykdymą ir prisijungimą prie išorinių įrankių per MCP. Kiekvienas įrankis pateikia informaciją arba atlieka operaciją už teksto generavimo ribų. Dokumentų tyrimo užduotyje gautos ištraukos gali būti naudojamos produkto reikalavimams palyginti; skaičiavimo užduotyje kodo rezultatas gali būti naudojamas skaitinei tendencijai paaiškinti. Šios galimybės priklauso nuo iš tiesų prie proceso prijungtų įrankių. Aprašykite informacijos gavimo šaltinį, leidžiamą veiksmą ir numatomą rezultatą, kad modelis galėtų susieti samprotavimą su turimais įrodymais.

Tyrimo rezultatas ir faktinis tikslumas

Paskelbta tyrimų paskirtis sutelkta į informacijos paiešką, įrodymų sujungimą tarp žingsnių ir atsakymo į apibrėžtą klausimą pateikimą. Naudinga pavyzdinė užduotis – palyginti kelis pateiktus techninius pasiūlymus, nustatyti prieštaraujančius reikalavimus ir grąžinti rekomendaciją su ją pagrindžiančiomis ištraukomis bei atvirais klausimais. Nurodykite palyginimo kriterijus ir svarbios informacijos datą arba apimtį. Gamintojo darbas faktinio tikslumo srityje nukreiptas į nepagrįstus teiginius, tačiau rezultatui vis tiek naudinga patikrinti, kurias išvadas pagrindžia gauta medžiaga.

Režimas ir išvesties rengimas

Šią įvardytą Reasoning konfigūraciją rinkitės, kai prieš galutinį atsakymą užduočiai reikia analizės, ir apibrėžkite galutinį rezultatą: pagalbos atsakymą, įrodymų lentelę, diagnostikos planą arba tyrimo paaiškinimą. Modelis pateikia tekstą; išorinius veiksmus atlieka prijungti programos įrankiai. Paskelbta konteksto talpa apibūdina pradinio įvardyto modelio įvesties ir istorijos apimtį, o ne vieno atsakymo dydį ar pažadą, kad kiekviena integracija priima tokį kiekį. Išsaugokite tikslią modelio tapatybę ir įrankių istoriją, užuot pakeitę jį kita Grok šeima dėl panašaus pavadinimo.

Praktinė užduotis

Praktinė užduotis

Techninis pavyzdys anglų kalba

Choose the next support diagnostic

Use this troubleshooting procedure: if the service process is stopped, restart is the next diagnostic; if running, inspect its last error. Returned observation: "process running; port unreachable; error log not yet read." Identify the next evidence to request and draft a support update. Do not claim that any diagnostic command has run.

Laukiamas rezultatas

A proposed next diagnostic with its reason and a brief support update separating known facts from pending evidence.

Rezultato patikra

Verify the running-process branch is used and an unread error log does not become a known cause.
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions grok-4-1-fast-reasoning

grok-4-1-fast-reasoning

xAI /grok-4-1-fast-reasoning

Pradžia

Grok 4.1 Fast (Reasoning) yra xAI į įrankius orientuotas modelis, skirtas kelių žingsnių pagalbos, informacijos gavimo ir tyrimų darbo procesams. Jo paskelbtas 2 milijonų žetonų kontekstas padeda susieti instrukcijas, ilgą pokalbį ir vieną po kito gaunamus įrankių rezultatus samprotaujant apie užduotį.

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
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
grok-4-1-fast-reasoning
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausias elementų skaičius: 1
Numatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės 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[].contentTipasstring|content_part[]|nullReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_callsTipastool_call[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_call_idTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID
Numatyta—
Laukasmessages[].nameTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].reasoning_contentTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja
Numatyta—
Laukasmessages[].reasoning_detailsTipasobject|arrayReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_completion_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Laukasstream_options.include_usageTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastemperatureTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastop_pTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstopTipasstring|string[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastoolsTipasfunction_tool[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].typeTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
function
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].function.nameTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis
Numatyta—
Laukastools[].function.descriptionTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastools[].function.parametersTipasJSON_schemaReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastool_choiceTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasparallel_tool_callsTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasresponse_formatTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasreasoning_effortTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasreasoningTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasservice_tierTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasinstructionsTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Suderinamumo laukas
Numatyta—
LaukasfunctionsTipasfunction[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasfunction_callTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasprompt_cache_optionsTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasmodalitiesTipasstring[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
text
Numatyta—
LaukasproviderTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas
Numatyta—
Laukascache_control.ttlTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose
Numatyta—
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF8 tekstas

messages[].content

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
ParametrasmessagesSpecifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra
Parametrasfile_materialSpecifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrascontrol_scopeSpecifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių
Parametrasoutput_modalitiesSpecifikacijatext
Parametrashosted_operationsSpecifikacijafalse
Parametrasmultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

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
Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Nenurodyta Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

KonfigūracijaĮkainių lentelėMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0004 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.001 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 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 →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

curlPython SDKPython srautas
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4-1-fast-reasoning", "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='grok-4-1-fast-reasoning',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='grok-4-1-fast-reasoning',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
LaukasTipas
Laukaschoices[].indexTipasinteger
Laukaschoices[].message.contentTipasstring|null
Laukaschoices[].message.tool_callsTipastool_call[]
Laukaschoices[].message.reasoning_contentTipasstring
Laukaschoices[].message.reasoning_detailsTipasobject|array
Laukaschoices[].finish_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra grok-4-1-fast-reasoning

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

grok-4-1-fast-reasoning

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages grok-4-1-fast-reasoning

grok-4-1-fast-reasoning

xAI /grok-4-1-fast-reasoning

Pradžia

Grok 4.1 Fast (Reasoning) yra xAI į įrankius orientuotas modelis, skirtas kelių žingsnių pagalbos, informacijos gavimo ir tyrimų darbo procesams. Jo paskelbtas 2 milijonų žetonų kontekstas padeda susieti instrukcijas, ilgą pokalbį ir vieną po kito gaunamus įrankių rezultatus samprotaujant apie užduotį.

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
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
grok-4-1-fast-reasoning
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
user, assistant
Numatyta—
Laukasmessages[].contentTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF-8 tekstas

messages[].content eilutė

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages, max_tokens
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
Parametrastext_file_materialSpecifikacijaPerskaitykite 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
Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Nenurodyta Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

KonfigūracijaĮkainių lentelėMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0004 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.001 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 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 →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą
{
  "model": "grok-4-1-fast-reasoning",
  "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': 'grok-4-1-fast-reasoning', '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': 'grok-4-1-fast-reasoning', '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
LaukasTipas
LaukasidTipasstring
LaukasmodelTipasstring
Laukascontent[]Tipastext|thinking|tool_use|other content block
Laukasstop_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra grok-4-1-fast-reasoning

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

grok-4-1-fast-reasoning

FAQ · grok-4-1-fast-reasoning
Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

POST /v1/chat/completions · grok-4-1-fast-reasoning: text → text

POST /v1/messages · grok-4-1-fast-reasoning: text → json, sse

Kokius laukus naudoja užklausa?

POST /v1/chat/completions · grok-4-1-fast-reasoning: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · grok-4-1-fast-reasoning: model, messages, max_tokens, stream

Kokie apribojimai taikomi?

POST /v1/chat/completions · grok-4-1-fast-reasoning: messages.min_items: 1

Išsamiau

Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos.

Įmonė ir jos projektų portfelis

Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.

Pirkite žetonus su nuolaida.

Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui.

Prenumerata
Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.
Nuolaidos kodas iki 50%
Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.
Išlaidos istorijoje
Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

Pasirinkti prenumeratą · Peržiūrėti modelių kainas

Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos.

Komercinė programa
Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.
Perpardavėjo licencija
Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.
Dokumentai svetainėje
Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

Paprašyti perpardavėjo licencijos · Oferta ir licencijos sutartis