Trail Pack
- Weight
- 1.2 kg
- Rain cover
- Side pocket
Schematron V2 Turbo – tai Inference.net į pralaidumą orientuotas modelis informacijai iš HTML išgauti pagal schemą. Jis specialiai sukurtas netvarkingiems tinklalapiams paversti tvarkingu tipizuotu JSON, o ne būti bendrosios paskirties pokalbių asistentu. Užduotis turi dvi semantines įvestis: nagrinėtiną HTML ir schemą, apibrėžiančią išgautiną informaciją. Rezultatas – tą struktūrą atitinkantis JSON objektas.
Gamintojo darbo eiga išgavimo valdymui naudoja schemą, o ne naudotojo ar sistemos instrukciją natūralia kalba. Lauko reikšmę pateikite jo apraše su tinkamu tipu ir visa įdėtinių objektų ar sąrašų struktūra. Produkto puslapiui praktinė schema galėtų prašyti produkto pavadinimo, specifikacijų reikšmių su vienetais ir pateiktų funkcijų sąrašo. Šis pavyzdys aprašo pageidaujamą įrašą; reikšmės turėtų būti paimtos iš paties puslapio.
Aiškus lauko aprašas atskiria panašias šaltinio reikšmes. Nurodykite, ar laukas reiškia dabartinį produkto pavadinimą, techninį identifikatorių ar kategoriją, ir paaiškinkite, kaip pateikti trūkstamą informaciją. Gamintojas demonstruoja tipizuotas schemų apibrėžtis ir JSON schemos išvestį su grąžinto objekto patikra. Taisyklinga sintaksė pati savaime nepatvirtina, kad išgauta reikšmė atitinka pradinį puslapį.
Inference.net rekomenduoja prieš išgavimą išvalyti HTML, pašalinant scenarijus, stilius ir pasikartojančius šabloninius elementus, naudojant mokymo duomenis atitinkantį išankstinį apdorojimą. Kur galima, apsiribokite susijusia sritimi, tačiau rinkitės išsaugoti daugiau turinio, jei agresyvus šalinimas galėtų pašalinti naudingus įrodymus. Išlaikykite antraštes, lentelių ryšius, žymas ir vienetus, reikalingus laukui interpretuoti.
Puslapyje su keliais produktais pageidaujamą prekę aiškiai nurodykite medžiagoje ir schemoje. Išoriniame užduoties įraše išsaugokite šaltinio URL ar puslapio identifikatorių, kad išgautą objektą būtų galima patikrinti vėliau. Puslapio gavimas yra atskira programos atliekama operacija; Schematron išgauna informaciją iš gauto HTML.
V2 Turbo yra versija, optimizuota daugybei puslapių apdoroti su apibrėžta išvesties struktūra. V2 Small yra atskira į išgavimo kokybę orientuota parinktis sudėtingoms schemoms ir ilgiems dokumentams. Paskirtį rinkitės pagal tikrus reikalingus įrašus ir įvertinkite, kaip gerai grąžinti duomenys išsaugo būdingų puslapių informaciją. Didelio pralaidumo paskirtis nepadaro neaiškios lauko apibrėžties tikslios.
Gamintojo V2 šeimos pristatyme dokumentuotas 128K kontekstas ir griežta JSON režimo atitiktis schemai. HTML ir prašomas rezultatas dalijasi turimu užduoties biudžetu. Dideliems puslapiams naudinga nustatyti susijusį turinį, užuot kontekstu naudojus nesusijusią puslapio struktūrą.
JSON išvestis gali papildyti katalogą, duomenų įkėlimo užduotį ar paieškos sistemą, kuriai reikia konkrečių faktų, o ne viso neapdoroto puslapio. Vieną kartą apibrėžkite įrašą, išgautas reikšmes palyginkite su šaltinio pavyzdžiais ir išsaugokite ryšį su šaltiniu. Skaitiniam laukui patikrinkite vienetus ir tai, ar puslapis aprašo reikšmę, diapazoną ar alternatyvią konfigūraciją.
V2 modelis lieka atskiras nuo pradinių atvirų svorių Schematron leidimų. Jo dokumentuotas išgavimo režimas nereiškia bendro pokalbio, vaizdų analizės, savarankiško naršymo ar įrankių vykdymo. Naudingas rezultatas – prašomas tipizuotas įrašas, pagrįstas pateiktu HTML, kuriame neišspręsta ar trūkstama šaltinio informacija pateikta pagal schemą.
", "aboutText": "Schematron V2 Turbo – tai Inference.net į pralaidumą orientuotas modelis informacijai iš HTML išgauti pagal schemą. Jis specialiai sukurtas netvarkingiems tinklalapiams paversti tvarkingu tipizuotu JSON, o ne būti bendrosios paskirties pokalbių asistentu. Užduotis turi dvi semantines įvestis: nagrinėtiną HTML ir schemą, apibrėžiančią išgautiną informaciją. Rezultatas – tą struktūrą atitinkantis JSON objektas.\n\n### Kas apibrėžia išgavimą\n\nGamintojo darbo eiga išgavimo valdymui naudoja schemą, o ne naudotojo ar sistemos instrukciją natūralia kalba. Lauko reikšmę pateikite jo apraše su tinkamu tipu ir visa įdėtinių objektų ar sąrašų struktūra. Produkto puslapiui praktinė schema galėtų prašyti produkto pavadinimo, specifikacijų reikšmių su vienetais ir pateiktų funkcijų sąrašo. Šis pavyzdys aprašo pageidaujamą įrašą; reikšmės turėtų būti paimtos iš paties puslapio.\n\nAiškus lauko aprašas atskiria panašias šaltinio reikšmes. Nurodykite, ar laukas reiškia dabartinį produkto pavadinimą, techninį identifikatorių ar kategoriją, ir paaiškinkite, kaip pateikti trūkstamą informaciją. Gamintojas demonstruoja tipizuotas schemų apibrėžtis ir JSON schemos išvestį su grąžinto objekto patikra. Taisyklinga sintaksė pati savaime nepatvirtina, kad išgauta reikšmė atitinka pradinį puslapį.\n\n### Parenkite HTML\n\nInference.net rekomenduoja prieš išgavimą išvalyti HTML, pašalinant scenarijus, stilius ir pasikartojančius šabloninius elementus, naudojant mokymo duomenis atitinkantį išankstinį apdorojimą. Kur galima, apsiribokite susijusia sritimi, tačiau rinkitės išsaugoti daugiau turinio, jei agresyvus šalinimas galėtų pašalinti naudingus įrodymus. Išlaikykite antraštes, lentelių ryšius, žymas ir vienetus, reikalingus laukui interpretuoti.\n\nPuslapyje su keliais produktais pageidaujamą prekę aiškiai nurodykite medžiagoje ir schemoje. Išoriniame užduoties įraše išsaugokite šaltinio URL ar puslapio identifikatorių, kad išgautą objektą būtų galima patikrinti vėliau. Puslapio gavimas yra atskira programos atliekama operacija; Schematron išgauna informaciją iš gauto HTML.\n\n### Turbo paskirtis\n\nV2 Turbo yra versija, optimizuota daugybei puslapių apdoroti su apibrėžta išvesties struktūra. V2 Small yra atskira į išgavimo kokybę orientuota parinktis sudėtingoms schemoms ir ilgiems dokumentams. Paskirtį rinkitės pagal tikrus reikalingus įrašus ir įvertinkite, kaip gerai grąžinti duomenys išsaugo būdingų puslapių informaciją. Didelio pralaidumo paskirtis nepadaro neaiškios lauko apibrėžties tikslios.\n\nGamintojo V2 šeimos pristatyme dokumentuotas 128K kontekstas ir griežta JSON režimo atitiktis schemai. HTML ir prašomas rezultatas dalijasi turimu užduoties biudžetu. Dideliems puslapiams naudinga nustatyti susijusį turinį, užuot kontekstu naudojus nesusijusią puslapio struktūrą.\n\n### Naudingas išgavimo rezultatas\n\nJSON išvestis gali papildyti katalogą, duomenų įkėlimo užduotį ar paieškos sistemą, kuriai reikia konkrečių faktų, o ne viso neapdoroto puslapio. Vieną kartą apibrėžkite įrašą, išgautas reikšmes palyginkite su šaltinio pavyzdžiais ir išsaugokite ryšį su šaltiniu. Skaitiniam laukui patikrinkite vienetus ir tai, ar puslapis aprašo reikšmę, diapazoną ar alternatyvią konfigūraciją.\n\nV2 modelis lieka atskiras nuo pradinių atvirų svorių Schematron leidimų. Jo dokumentuotas išgavimo režimas nereiškia bendro pokalbio, vaizdų analizės, savarankiško naršymo ar įrankių vykdymo. Naudingas rezultatas – prašomas tipizuotas įrašas, pagrįstas pateiktu HTML, kuriame neišspręsta ar trūkstama šaltinio informacija pateikta pagal schemą.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Extract a typed product record\n\nHTML:\n<article><h1>Trail Pack</h1><dl><dt>Weight</dt><dd>1.2 kg</dd></dl><ul><li>Rain cover</li><li>Side pocket</li></ul></article>\nSchema:\n{"type":"object","properties":{"name":{"type":"string","description":"Product heading"},"weight_kg":{"type":"number","description":"Weight in kilograms"},"features":{"type":"array","items":{"type":"string"},"description":"Listed product features"}},"required":["name","weight_kg","features"],"additionalProperties":false}A JSON object with name as a string, weight_kg as a number and features as a list of strings, with no extra properties.Validate the requested schema and compare every value to the supplied HTML, including the kilogram unit.inference-net/schematron-v2-turboSchematron V2 Turbo pateiktą HTML paverčia tipizuotu JSON pagal kvietėjo apibrėžtą schemą. Į pralaidumą orientuotas V2 leidimas palaiko ilgų puslapių informacijos išgavimą 128K gamintojo kontekste; laukų aprašai, įdėtiniai objektai ir sąrašai apibrėžia grąžintiną informaciją.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Schematron V2 Turbo – tai Inference.net į pralaidumą orientuotas modelis informacijai iš HTML išgauti pagal schemą. Jis specialiai sukurtas netvarkingiems tinklalapiams paversti tvarkingu tipizuotu JSON, o ne būti bendrosios paskirties pokalbių asistentu. Užduotis turi dvi semantines įvestis: nagrinėtiną HTML ir schemą, apibrėžiančią išgautiną informaciją. Rezultatas – tą struktūrą atitinkantis JSON objektas.
Gamintojo darbo eiga išgavimo valdymui naudoja schemą, o ne naudotojo ar sistemos instrukciją natūralia kalba. Lauko reikšmę pateikite jo apraše su tinkamu tipu ir visa įdėtinių objektų ar sąrašų struktūra. Produkto puslapiui praktinė schema galėtų prašyti produkto pavadinimo, specifikacijų reikšmių su vienetais ir pateiktų funkcijų sąrašo. Šis pavyzdys aprašo pageidaujamą įrašą; reikšmės turėtų būti paimtos iš paties puslapio.
Aiškus lauko aprašas atskiria panašias šaltinio reikšmes. Nurodykite, ar laukas reiškia dabartinį produkto pavadinimą, techninį identifikatorių ar kategoriją, ir paaiškinkite, kaip pateikti trūkstamą informaciją. Gamintojas demonstruoja tipizuotas schemų apibrėžtis ir JSON schemos išvestį su grąžinto objekto patikra. Taisyklinga sintaksė pati savaime nepatvirtina, kad išgauta reikšmė atitinka pradinį puslapį.
Inference.net rekomenduoja prieš išgavimą išvalyti HTML, pašalinant scenarijus, stilius ir pasikartojančius šabloninius elementus, naudojant mokymo duomenis atitinkantį išankstinį apdorojimą. Kur galima, apsiribokite susijusia sritimi, tačiau rinkitės išsaugoti daugiau turinio, jei agresyvus šalinimas galėtų pašalinti naudingus įrodymus. Išlaikykite antraštes, lentelių ryšius, žymas ir vienetus, reikalingus laukui interpretuoti.
Puslapyje su keliais produktais pageidaujamą prekę aiškiai nurodykite medžiagoje ir schemoje. Išoriniame užduoties įraše išsaugokite šaltinio URL ar puslapio identifikatorių, kad išgautą objektą būtų galima patikrinti vėliau. Puslapio gavimas yra atskira programos atliekama operacija; Schematron išgauna informaciją iš gauto HTML.
V2 Turbo yra versija, optimizuota daugybei puslapių apdoroti su apibrėžta išvesties struktūra. V2 Small yra atskira į išgavimo kokybę orientuota parinktis sudėtingoms schemoms ir ilgiems dokumentams. Paskirtį rinkitės pagal tikrus reikalingus įrašus ir įvertinkite, kaip gerai grąžinti duomenys išsaugo būdingų puslapių informaciją. Didelio pralaidumo paskirtis nepadaro neaiškios lauko apibrėžties tikslios.
Gamintojo V2 šeimos pristatyme dokumentuotas 128K kontekstas ir griežta JSON režimo atitiktis schemai. HTML ir prašomas rezultatas dalijasi turimu užduoties biudžetu. Dideliems puslapiams naudinga nustatyti susijusį turinį, užuot kontekstu naudojus nesusijusią puslapio struktūrą.
JSON išvestis gali papildyti katalogą, duomenų įkėlimo užduotį ar paieškos sistemą, kuriai reikia konkrečių faktų, o ne viso neapdoroto puslapio. Vieną kartą apibrėžkite įrašą, išgautas reikšmes palyginkite su šaltinio pavyzdžiais ir išsaugokite ryšį su šaltiniu. Skaitiniam laukui patikrinkite vienetus ir tai, ar puslapis aprašo reikšmę, diapazoną ar alternatyvią konfigūraciją.
V2 modelis lieka atskiras nuo pradinių atvirų svorių Schematron leidimų. Jo dokumentuotas išgavimo režimas nereiškia bendro pokalbio, vaizdų analizės, savarankiško naršymo ar įrankių vykdymo. Naudingas rezultatas – prašomas tipizuotas įrašas, pagrįstas pateiktu HTML, kuriame neišspręsta ar trūkstama šaltinio informacija pateikta pagal schemą.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos inference-net/schematron-v2-turbo | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "inference-net/schematron-v2-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='inference-net/schematron-v2-turbo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='inference-net/schematron-v2-turbo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra inference-net/schematron-v2-turbo
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
inference-net/schematron-v2-turboSchematron V2 Turbo pateiktą HTML paverčia tipizuotu JSON pagal kvietėjo apibrėžtą schemą. Į pralaidumą orientuotas V2 leidimas palaiko ilgų puslapių informacijos išgavimą 128K gamintojo kontekste; laukų aprašai, įdėtiniai objektai ir sąrašai apibrėžia grąžintiną informaciją.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Schematron V2 Turbo – tai Inference.net į pralaidumą orientuotas modelis informacijai iš HTML išgauti pagal schemą. Jis specialiai sukurtas netvarkingiems tinklalapiams paversti tvarkingu tipizuotu JSON, o ne būti bendrosios paskirties pokalbių asistentu. Užduotis turi dvi semantines įvestis: nagrinėtiną HTML ir schemą, apibrėžiančią išgautiną informaciją. Rezultatas – tą struktūrą atitinkantis JSON objektas.
Gamintojo darbo eiga išgavimo valdymui naudoja schemą, o ne naudotojo ar sistemos instrukciją natūralia kalba. Lauko reikšmę pateikite jo apraše su tinkamu tipu ir visa įdėtinių objektų ar sąrašų struktūra. Produkto puslapiui praktinė schema galėtų prašyti produkto pavadinimo, specifikacijų reikšmių su vienetais ir pateiktų funkcijų sąrašo. Šis pavyzdys aprašo pageidaujamą įrašą; reikšmės turėtų būti paimtos iš paties puslapio.
Aiškus lauko aprašas atskiria panašias šaltinio reikšmes. Nurodykite, ar laukas reiškia dabartinį produkto pavadinimą, techninį identifikatorių ar kategoriją, ir paaiškinkite, kaip pateikti trūkstamą informaciją. Gamintojas demonstruoja tipizuotas schemų apibrėžtis ir JSON schemos išvestį su grąžinto objekto patikra. Taisyklinga sintaksė pati savaime nepatvirtina, kad išgauta reikšmė atitinka pradinį puslapį.
Inference.net rekomenduoja prieš išgavimą išvalyti HTML, pašalinant scenarijus, stilius ir pasikartojančius šabloninius elementus, naudojant mokymo duomenis atitinkantį išankstinį apdorojimą. Kur galima, apsiribokite susijusia sritimi, tačiau rinkitės išsaugoti daugiau turinio, jei agresyvus šalinimas galėtų pašalinti naudingus įrodymus. Išlaikykite antraštes, lentelių ryšius, žymas ir vienetus, reikalingus laukui interpretuoti.
Puslapyje su keliais produktais pageidaujamą prekę aiškiai nurodykite medžiagoje ir schemoje. Išoriniame užduoties įraše išsaugokite šaltinio URL ar puslapio identifikatorių, kad išgautą objektą būtų galima patikrinti vėliau. Puslapio gavimas yra atskira programos atliekama operacija; Schematron išgauna informaciją iš gauto HTML.
V2 Turbo yra versija, optimizuota daugybei puslapių apdoroti su apibrėžta išvesties struktūra. V2 Small yra atskira į išgavimo kokybę orientuota parinktis sudėtingoms schemoms ir ilgiems dokumentams. Paskirtį rinkitės pagal tikrus reikalingus įrašus ir įvertinkite, kaip gerai grąžinti duomenys išsaugo būdingų puslapių informaciją. Didelio pralaidumo paskirtis nepadaro neaiškios lauko apibrėžties tikslios.
Gamintojo V2 šeimos pristatyme dokumentuotas 128K kontekstas ir griežta JSON režimo atitiktis schemai. HTML ir prašomas rezultatas dalijasi turimu užduoties biudžetu. Dideliems puslapiams naudinga nustatyti susijusį turinį, užuot kontekstu naudojus nesusijusią puslapio struktūrą.
JSON išvestis gali papildyti katalogą, duomenų įkėlimo užduotį ar paieškos sistemą, kuriai reikia konkrečių faktų, o ne viso neapdoroto puslapio. Vieną kartą apibrėžkite įrašą, išgautas reikšmes palyginkite su šaltinio pavyzdžiais ir išsaugokite ryšį su šaltiniu. Skaitiniam laukui patikrinkite vienetus ir tai, ar puslapis aprašo reikšmę, diapazoną ar alternatyvią konfigūraciją.
V2 modelis lieka atskiras nuo pradinių atvirų svorių Schematron leidimų. Jo dokumentuotas išgavimo režimas nereiškia bendro pokalbio, vaizdų analizės, savarankiško naršymo ar įrankių vykdymo. Naudingas rezultatas – prašomas tipizuotas įrašas, pagrįstas pateiktu HTML, kuriame neišspręsta ar trūkstama šaltinio informacija pateikta pagal schemą.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos inference-net/schematron-v2-turbo | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00006 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "inference-net/schematron-v2-turbo",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'inference-net/schematron-v2-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'inference-net/schematron-v2-turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra inference-net/schematron-v2-turbo
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Extract a typed product record\n\nHTML:\n<article><h1>Trail Pack</h1><dl><dt>Weight</dt><dd>1.2 kg</dd></dl><ul><li>Rain cover</li><li>Side pocket</li></ul></article>\nSchema:\n{"type":"object","properties":{"name":{"type":"string","description":"Product heading"},"weight_kg":{"type":"number","description":"Weight in kilograms"},"features":{"type":"array","items":{"type":"string"},"description":"Listed product features"}},"required":["name","weight_kg","features"],"additionalProperties":false}A JSON object with name as a string, weight_kg as a number and features as a list of strings, with no extra properties.Validate the requested schema and compare every value to the supplied HTML, including the kilogram unit.