Perceptron: Perceptron Mk1.5
Perceptron Mk1.5 supranta tekstą, vaizdus, vaizdo įrašus ir garsą, skirtus vaizdinėms bei įkūnytų agentų užduotims. Jis grąžina tekstą, erdvines ar laiko anotacijas, objektų trajektorijas ir siūlomus funkcijų kvietimus; gamintojas nurodo 36 864 žetonų kontekstą ir didžiausią 8 192 žetonų išvestį.
- Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
POST /v1/chat/completionsperceptron/perceptron-mk1.5 - Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
POST /v1/messagesperceptron/perceptron-mk1.5
Apie modelį
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Perceptron Mk1.5 – Perceptron daugiarūšis modelis vaizdams suprasti, įvykiams susieti su laiku ir įkūnytų agentų užduotims. Jis priima tekstą, vaizdus, vaizdo įrašus bei garsą ir grąžina tekstą, erdvines ar laiko anotacijas, struktūrinius atsakymus ir funkcijų kvietimų turinį. Dabartinėje kūrėjo specifikacijoje nurodytas 36 864 žetonų kontekstas ir didžiausia 8 192 žetonų išvestis; šios tikslios ribos yra konkretesnės už pristatymo straipsnyje suapvalintą 32K aprašymą.
Vaizdo įrašai ir objektų sekimas
Svarbus papildymas – objektų sekimas vaizdo įraše, pateikiant geometriją su laiko žymomis. Aiškiai aprašykite taikinį ir nurodykite, ką rezultatas turi nustatyti, pavyzdžiui, kada daiktas patenka į sceną, kur jis juda ar kuriame intervale vyksta konkretus veiksmas. Pirmojo asmens vaizdo įrašams gamintojas pabrėžia rankų sekimą ir skaidymą į antrines užduotis, naudingą analizuojant operatoriaus veiksmus laikui bėgant.
Dokumentuotos išvestys apima taškus, rėmelius ir daugiakampius erdvinei vietai nustatyti, klipus laiko intervalams ir trajektorijų konteinerius objektų judėjimui. Track yra konteineris sugeneruotame anotacijų žymėjime, o ne atskira anotacijos formato reikšmė. Trajektorijos atraminiai taškai gali būti reti: grąžinta trajektorija negarantuoja rėmelio kiekvienam pradinio įrašo kadrui ar nuolatinio objekto matomumo. Išsaugokite originalią mediją ir jos ryšį su koordinatėmis ar laiko žymomis, kad šiuos rezultatus būtų galima patikrinti pagal tikrąją sceną.
Garsas ir derinami įrodymai
Mk1.5 papildo galimybes integruotu garso supratimu, įskaitant transkribavimą, garsinių įvykių aptikimą, santraukas ir klausimus apie įrašą. Gamintojas priima WAV, MP3 ir FLAC. Vieno garso elemento riba yra 16 384 garso žetonai, apytikriai 21,8 minutės pagal dokumentuotą maždaug 750 žetonų per minutę spartą. Garsas dalijasi kontekstu su kitomis įvestimis ir išvesties biudžetu, todėl užklausa gali užpildyti kontekstą dar nepasiekusi vieno elemento ribos.
Kai vaizdo įrašo garso takelis svarbus, kūrėjo darbo eigoje vaizdo įrašo garsas aiškiai įjungiamas. Nurodykite, ar užduotis susijusi su kalba, garsiniu įvykiu, matoma scena ar jų tarpusavio ryšiu. Išvestis yra tekstas ir struktūrinis turinys; Mk1.5 negeneruoja kalbos garso. Transkribuodami išlaikykite prašomą kalbą ir ryšį su laiku, užuot vaizdo aprašą laikę transkriptu.
Keli medijos elementai ir struktūriniai atsakymai
Gamintojas palaiko skirtingų medijos įvesčių palyginimą. Pažymėkite elementus ir išlaikykite rezultatų ryšį su atitinkamais medijos elementais. Pasirenkamas asset_idx identifikuoja tuo pokalbio momentu prieinamą konkretų medijos elemento pateikimą, o ne nuolatinį failo identifikatorių. Jei nėra aiškiai nurodyto ar paveldėto parinkiklio, anotacija siejama su paskutiniu generavimo metu prieinamu medijos elementu. Šios taisyklės svarbios lyginant dviejų kamerų vaizdus, puslapius ar įrašus. Gamintojo vienos užklausos riba yra 256 medijos vienetai. Kiekvienas video_frames grupės kadras įskaičiuojamas į šią ribą, nors grupė užima vieną medijos elemento indeksą; įjungus vaizdo įrašo garso takelį, papildomas medijos elementas nepridedamas.
Kūrėjas palaiko galutinių atsakymų apribojimą naudojant JSON Schema arba reguliarųjį reiškinį. Apibrėžkite laukus ar šabloną ir patikrinkite grąžintas reikšmes pagal šaltinį. Jis taip pat dokumentuoja Multilook – nepriklausomas užklausas bendrame kontekste; tai atskira gamintojo darbo eiga nuo įprasto pokalbio, generuojančio vieną atsakymą.
Funkcijos ir samprotavimas
Mk1.5 gali pasirinkti pateiktas funkcijas, aprašytas pavadinimais, paskirtimi ir JSON schemomis. Programa vykdo siūlomus kvietimus ir grąžina stebėjimus. Įkūnyto agento ar sąsajos užduočiai apibrėžkite leidžiamus veiksmus ir užbaigimo kriterijų, tada naudokite naują vaizdinę būseną ar įrankio rezultatą kaip kito žingsnio įrodymą. Samprotavimo pastangas galima konfigūruoti gamintojo profilyje.
Funkcijų įrankių negalima deklaruoti užklausoje, kurioje kartu nustatoma pagal JSON Schema arba reguliarųjį reiškinį apribota išvestis; kūrėjas nurodo apriboto galutinio atsakymo prašyti pasibaigus įrankių ciklui. Prieš naudodami rezultatą patikrinkite užbaigimo priežastį, nes sustabdymas dėl ilgio gali reikšti neišsamią išvestį.
Naudingas rezultatas – vaizdine medžiaga pagrįstas scenos paaiškinimas, transkriptas su laiko žymomis, objekto anotacija ar įrodymais pagrįstas veiksmo pasiūlymas. Patikrinkite geometriją pagal mediją, atskirkite pastebėtas detales nuo interpretacijos ir tikslias Mk1.5 garso, sekimo bei įrankių galimybes išlaikykite atskirai nuo ankstesnės Mk1 versijos.
Praktinė užduotis
Praktinė užduotis
Techninis pavyzdys anglų kalba
Summarize a timed handling sequence
Use these written frame notes, not unseen footage: 00:02 operator picks up a red box; 00:05 places it on scale; 00:08 removes it; 00:11 places it on shelf. Return the ordered subtasks and the observed interval when the box is on the scale. State the sampling limitation instead of claiming exact continuous motion between notes.Laukiamas rezultatas
An ordered subtask list and a scale interval explicitly bounded by the supplied observations.Rezultato patikra
Timestamps stay attached to their notes, and the answer does not invent intermediate geometry or continuous visibility.Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions perceptron/perceptron-mk1.5
perceptron/perceptron-mk1.5Pradžia
Perceptron Mk1.5 supranta tekstą, vaizdus, vaizdo įrašus ir garsą, skirtus vaizdinėms bei įkūnytų agentų užduotims. Jis grąžina tekstą, erdvines ar laiko anotacijas, objektų trajektorijas ir siūlomus funkcijų kvietimus; gamintojas nurodo 36 864 žetonų kontekstą ir didžiausią 8 192 žetonų išvestį.
- 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 perceptron/perceptron-mk1.5 | 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 · medium
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra medium
- Samprotavimo pastangos · minimal
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra minimal
- Samprotavimo pastangos · none
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra none
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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "perceptron/perceptron-mk1.5", "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='perceptron/perceptron-mk1.5',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='perceptron/perceptron-mk1.5',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 Ultra perceptron/perceptron-mk1.5
Metodų kelių pseudonimai
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Susiję ID iškvietimui
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages perceptron/perceptron-mk1.5
perceptron/perceptron-mk1.5Pradžia
Perceptron Mk1.5 supranta tekstą, vaizdus, vaizdo įrašus ir garsą, skirtus vaizdinėms bei įkūnytų agentų užduotims. Jis grąžina tekstą, erdvines ar laiko anotacijas, objektų trajektorijas ir siūlomus funkcijų kvietimus; gamintojas nurodo 36 864 žetonų kontekstą ir didžiausią 8 192 žetonų išvestį.
- 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 perceptron/perceptron-mk1.5 | 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 · medium
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra medium
- Samprotavimo pastangos · minimal
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra minimal
- Samprotavimo pastangos · none
- Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra none
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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
{
"model": "perceptron/perceptron-mk1.5",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'perceptron/perceptron-mk1.5', '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': 'perceptron/perceptron-mk1.5', '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 Ultra perceptron/perceptron-mk1.5
Metodų kelių pseudonimai
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Susiję ID iškvietimui
FAQ · Perceptron: Perceptron Mk1.5
- Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?
POST /v1/chat/completions·perceptron/perceptron-mk1.5:text→textPOST /v1/messages·perceptron/perceptron-mk1.5:text→json,sse- Kokius laukus naudoja užklausa?
POST /v1/chat/completions·perceptron/perceptron-mk1.5:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·perceptron/perceptron-mk1.5:model,messages,max_tokens,stream- Kokie apribojimai taikomi?
POST /v1/chat/completions·perceptron/perceptron-mk1.5:messages.min_items:1