Source: https://ailoot.ai/models/lt/perceptron-perceptron-mk1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/perceptron-perceptron-mk1/ Language: lt # Perceptron: Perceptron Mk1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/perceptron-perceptron-mk1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/perceptron-perceptron-mk1/facts.json) ## [Perceptron: Perceptron Mk1](https://ailoot.ai/models/lt/perceptron-perceptron-mk1/) Perceptron Mk1 – Perceptron vaizdų ir vaizdo įrašų modelis laiko ryšiams suprasti, erdvinei vietai nustatyti ir įkūnytam samprotavimui. Jis generuoja tekstą ir struktūrines scenų, dokumentų bei matomų veiksmų anotacijas, turi 32K daugiarūšį kontekstą ir pasirenkamą samprotavimą. - [**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/lt/perceptron-perceptron-mk1/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/lt/perceptron-perceptron-mk1/#method-1) Apie modelį Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau. Perceptron Mk1 – Perceptron modelis vaizdams ir vaizdo įrašams suprasti bei įkūnytam samprotavimui. Jis analizuoja vaizdinę šaltinio medžiagą pagal rašytinį klausimą ir grąžina tekstą bei struktūrines erdvines ar laiko anotacijas. Kūrėjo profilyje numatytas 32K daugiarūšis kontekstas ir hibridinis samprotavimo režimas, kurį galima išjungti užduotims, nereikalaujančioms mąstymo sekos. #### Samprotavimas apie laiką ir susiejimas su įvykiu Gamintojas kuria Mk1 įvykiams laiko tėkmėje paaiškinti, o ne vien kadrui pažymėti. Sporto epizodas, maisto gaminimo demonstracija ar operatoriaus užduotis gali virsti struktūriniu aprašymu, kas ir kada įvyko. Gamintojas dokumentuoja dinaminę vaizdo įrašų analizę iki dviejų kadrų per sekundę sparta. Šis atrankos profilis skiriasi nuo pradinio vaizdo įrašo kadrų dažnio. Norėdami nustatyti įvykio vietą laike, aprašykite veiksmą ir reikiamą intervalą. Pavyzdinė instrukcija: „Nustatykite momentus, kai daiktas padedamas ant lentynos, grąžinkite laiko intervalus ir paaiškinkite kiekvieno jų matomus įrodymus.“ Išlaikykite pradinį vaizdo įrašą kartu su laiko nuorodomis, kad klipo anotaciją ar įvykio intervalą būtų galima patikrinti prieš naudojant kitoje programoje. #### Etaloniniai pavyzdžiai ir palyginimas Mk1 palaiko vaizdinį mokymąsi kontekste iš etaloninio vaizdo ar vaizdo įrašo, po kurio naujoje medžiagoje ieškoma atitinkančių atvejų. Apibrėžkite, kas daro atvejį tinkamą, ir išlaikykite etalono žymą. Palyginimui pateikite abu medijos elementus ir nurodykite kriterijus: lygintiną objektą, veiksmą, sąlygą ar dokumento detalę. Tai būdas parengti užduotį pateiktais pavyzdžiais, o ne prielaida, kad atliktas atskiras papildomo mokymo procesas. Jei scenos skiriasi, paprašykite išvestyje nurodyti, kuri įvestis pagrindžia kiekvieną išvadą. Matomas panašumas turi likti atskirtas nuo numanomos išvados apie įvykį. #### Vaizdų ir dokumentų užduotys Gamintojo vaizdų apdorojimo galimybės apima vietos nurodymą, skaičiavimą, teksto atpažinimą ir analoginių ar skaitmeninių prietaisų rodmenų nuskaitymą. Prietaiso atveju išsaugokite jo skalę, vienetus ir įskaitomas žymas; skaičiavimo atveju apibrėžkite sritį ir kategoriją. Mk1 taip pat išgauna sudėtingus dokumentus į HTML, JSON ar Markdown, išsaugodamas maketo ryšius, lenteles ir hierarchiją. Pateikite įskaitomą puslapio vaizdą ir nurodykite laukus ar klausimą. Naudingas rezultatas išlaiko ryšį su šaltiniu ir atskiria išgautą formuluotę nuo interpretacijos. Į smulkų tekstą, užstojimą ir dviprasmiškus scenos įrodymus reikėtų atsižvelgti ruošiant šaltinį ir peržiūrint atsakymą. #### Erdviniai primityvai ir įkūnytos užduotys Kūrėjas moko taškus, rėmelius, daugiakampius, trajektorijas ir klipus naudoti kaip lygiavertes struktūrines išvestis kartu su tekstu. Šios anotacijos gali suteikti taikinius, apribojimus, užduoties ribas ar pastebėtą sėkmės ir nesėkmės informaciją išorinei robotikos ar analizės darbo eigai. Užduotyje su keliomis kameromis pažymėkite vaizdus ir išlaikykite kiekvienos anotacijos ryšį su jos šaltiniu. Modelis interpretuoja stebėjimus ir pateikia įrodymais pagrįstą rezultatą; programa ar valdymo sistema sprendžia, kaip jį naudoti, ir atlieka bet kokį fizinį ar sąsajos veiksmą. Siūlomas taikinys ar anotuotas intervalas skiriasi nuo įvykdytos operacijos ar eksportuoto medijos failo. #### Ribos ir versijos apimtis Vaizdo įrašo atvaizdavimą, vaizdų turinį, instrukciją, istoriją ir sugeneruotą išvestį sutalpinkite į 32K kontekstą. Paprašykite galutinio rezultato ir kiekvieną išvadą pagrindžiančių įrodymų, užuot tikėjęsi, kad nesusijusių šaltinių rinkinys pats apsibrėš tikslą. Patikrinkite koordinates, laiko intervalus ir išgautas reikšmes pagal originalią mediją. Mk1 išlaiko savą įvardytą versiją ir vaizdinį profilį. Šiai ankstesnei laidai nereikėtų numanyti integruotos garso įvesties, dabartinių Mk1.5 užklausų apribojimų ir jo naujų įrankių bei sekimo darbo eigos detalių. Naudingas rezultatas – peržiūrimas scenos aprašymas, dokumento įrašas ar erdvinė / laiko anotacija, susieta su pateiktais vaizdiniais įrodymais. Praktinė užduotis ### Praktinė užduotis Techninis pavyzdys anglų kalba ``` Annotate a transcribed event sequence Use these written observations from clip C: [00:02] hand grips a cup; [00:05] cup rests on shelf; [00:08] hand releases cup; [00:11] hand leaves frame. Return the interval from shelf contact to release and cite the two observations that bound it. State that you are using notes rather than inspecting video. ``` #### Laukiamas rezultatas ``` A textual interval annotation with source timestamps, bounding evidence and the stated notes-only basis. ``` #### Rezultato patikra ``` Check the interval uses contact and release timestamps rather than grip or departure. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1` [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=chat) Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1` ### Pradžia Perceptron Mk1 – Perceptron vaizdų ir vaizdo įrašų modelis laiko ryšiams suprasti, erdvinei vietai nustatyti ir įkūnytam samprotavimui. Jis generuoja tekstą ir struktūrines scenų, dokumentų bei matomų veiksmų anotacijas, turi 32K daugiarūšį kontekstą ir pasirenkamą samprotavimą. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos perceptron/perceptron-mk1 | Numatyta— | | Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— | | Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | 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— | | Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— | | Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | | Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— | | Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`modalities` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— | | Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— | | Laukas`cache_control.ttl` | Tipas`string` | 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 | | --- | --- | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | | Parametras`messages` | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra | | Parametras`file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametras`control_scope` | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių | | Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext | | Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse | | Parametras`multimodal_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) #### 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 **$0.003** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis curlPython SDKPython srautas ```bash set -eu : "${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", "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 ``` ```python 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',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")) ``` ```python 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',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 | | --- | --- | | Laukas`choices[].index` | Tipasinteger | | Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null | | Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] | | Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring | | Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array | | Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null | | Laukas`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=chat) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1` [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=messages) Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1` ### Pradžia Perceptron Mk1 – Perceptron vaizdų ir vaizdo įrašų modelis laiko ryšiams suprasti, erdvinei vietai nustatyti ir įkūnytam samprotavimui. Jis generuoja tekstą ir struktūrines scenų, dokumentų bei matomų veiksmų anotacijas, turi 32K daugiarūšį kontekstą ir pasirenkamą samprotavimą. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos perceptron/perceptron-mk1 | Numatyta— | | Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— | | Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | Įvesties medžiagos deriniai **Tekstas** · UTF-8 tekstas `messages[].content eilutė` Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | | Parametras`text_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) #### 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 **$0.003** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą ```json { "model": "perceptron/perceptron-mk1", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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', '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 ``` ```python 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', '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 | | --- | --- | | Laukas`id` | Tipasstring | | Laukas`model` | Tipasstring | | Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null | | Laukas`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=messages) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=messages) FAQ · Perceptron: Perceptron Mk1 Kokios įvestys ir rezultatai prieinami? `POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1`: `text` → `json`, `sse` Kokius laukus naudoja užklausa? `POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Kokie apribojimai taikomi? `POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1`: `messages.min_items`: `1` 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](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/) ## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt) ## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole. Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.