Qwen-Long – tai Qwen dokumentų apdorojimo modelių serija, skirta informacijai rasti, medžiagai palyginti ir į klausimus atsakyti naudojant didelį tekstų rinkinį. Jos išskirtinis bruožas – dokumentuota failų įkėlimo ir nuorodų naudojimo eiga, leidžianti apdoroti iki 10 milijonų žetonų. Užduotis nėra vien sukurti ilgesnį pokalbio atsakymą: svarbu išlaikyti prieigą prie didelio šaltinių dokumentų rinkinio ir užduoti konkrečius klausimus apie jį.
Kaip vyksta darbas su dokumentais
Gamintojas aprašo du etapus. Pirmiausia įkelkite pasirinktus failus ir palaukite, kol dokumentų analizatorius baigs darbą. Gautos nuorodos identifikuoja paruoštus dokumentus. Tada užduokite klausimą ir įtraukite nuorodas į medžiagą, į kurią reikia atsižvelgti. Modelis apdoroja su šiais dokumentais susietą tekstą ir pagal jį generuoja atsakymą. Taip dokumentų paruošimas atskiriamas nuo klausimo ir nebereikia kiekviename pokalbio žingsnyje iš naujo siųsti viso failo.
Paruoškite vieną dokumentą, kai reikia santraukos, skyriaus paaiškinimo arba konkrečių sąlygų išrinkimo. Įvardykite svarbius skyrius ir paprašykite rezultato, kurio paskirtis aiški ir patikrinama. Pavyzdžiui, pateikite produkto specifikaciją, paprašykite joje aiškiai nurodytų veikimo sąlygų ir trumpos lentelės su sąlyga, šaltinio skyriumi bei trūkstama informacija. Šie laukų pavadinimai yra tik pavyzdinis rezultato formatas, o ne įdiegta nekintama schema.
Keli dokumentai ir tolesni klausimai
Dokumentuota darbo eiga leidžia vienoje užklausoje pateikti kelis paruoštus failus. Tai padeda palyginti dokumentus: rasti ypatybę kiekvienoje specifikacijoje, atskirti bendrus teiginius nuo skirtumų ir surinkti neatsakytus klausimus. Į vieną užklausą galima įtraukti iki 100 failų nuorodų. Pasirinkite klausimui svarbius failus, užuot manę, kad didelis kontekstas savaime nusako, ką reikėtų lyginti.
Gamintojas taip pat parodo, kaip pridėti naują dokumentą gavus pradinį atsakymą. Palikite ankstesnį atsakymą pokalbyje, pridėkite naują šaltinį ir užduokite tolesnį klausimą, pavyzdžiui, kuo skiriasi abu aprašai. Programoje atskirkite ankstesnį atsakymą nuo naujai pateiktų įrodymų. Naudingas rezultatas gali būti palyginimo lentelė su atskirais stulpeliais kiekvienam dokumentui ir neatitikimų paaiškinimu, o ne sujungta santrauka, kurioje prarandamas kiekvieno teiginio šaltinis.
Paprasto teksto įvestis – dar vienas dokumentuotas būdas. Trumpesnę medžiagą galima pateikti tiesiogiai kaip tekstą, užuot naudojus įkeltų failų nuorodas. Dėl užklausos dydžio apribojimų gamintojo vadovas reikalauja naudoti nuorodomis pagrįstą būdą, kai į užklausą tiesiogiai įtrauktas dokumentų turinys viršija 1 milijoną žetonų. Ši riba nėra tas pats, kas 10 milijonų žetonų dokumentų kontekstas: didelio tekstų rinkinio palaikymas nereiškia, kad bus priimtas vienas tokio pat dydžio neapdoroto teksto siuntinys.
Formatai, kontekstas ir išvestis
Dokumentų paslauga nurodo TXT, DOCX, PDF, XLSX, EPUB, MOBI, MD, CSV ir JSON, taip pat BMP, PNG, JPG/JPEG ir GIF formatus. Įkeliamų vaizdų failų dydis ribojamas iki 20 MB, o kitų palaikomų failų – iki 150 MB. Tai gamintojo dokumentų paruošimo proceso ribos, o ne teiginys, kad kalbos modelis tiesiogiai samprotauja apie kiekvieną dvejetainį formatą be jo analizės.
Paskelbtoje specifikacijoje nurodytas 10 000 000 žetonų kontekstas ir tokia pati didžiausia įvesties apimtis, o išvestis gali siekti iki 32 768 žetonų. Dokumentuotame pokalbio su failų nuorodomis formate naudotojo klausimui taikoma atskira 9 000 žetonų riba, kai dokumentai pateikiami antruoju sisteminiu pranešimu. Klausimą formuluokite glaustai, o didžiąją dokumentų konteksto dalį skirkite šaltinių medžiagai. Ilgo konteksto įvestis ir atsakymo ilgis sprendžia skirtingus uždavinius: net dideliam tekstų rinkiniui gali reikėti trumpo, tiksliai struktūruoto rezultato.
Gamintojo DUK dokumentuoja JSON Schema pagrįstą struktūruotą Qwen-Long ir jo fiksuotų versijų išvestį. Tai naudinga kartotinėms informacijos išrinkimo užduotims, kai visame rinkinyje reikia tų pačių laukų. Nurodykite reikalingą informaciją, kiekvieno lauko tipą ir kaip elgtis, jei šaltinyje nėra reikšmės. Paslauga taip pat dokumentuoja asinchroninį paketų apdorojimą – alternatyvų užklausų pateikimo būdą, o ne papildomą samprotavimo režimą.
Praktinis dokumentų palyginimas
Prieš užduodami klausimą paruoškite susijusias specifikacijas ir įvardykite jų vaidmenis: kuris aprašas yra esamas, kuris – siūlomas pakaitalas ir kurie reikalavimai privalomi. Paprašykite rezultato, kuriame būtų bendros sąlygos, prieštaringi teiginiai, trūkstama informacija ir vietos šaltiniuose. Vėlesniu klausimu galima paprašyti modelio paversti šį rezultatą glaustu paaiškinimu kolegai, išsaugant pradinius skirtumus.
Svarbūs paruošimo apribojimai
Prieš naudojant paruoštus failus analizė turi būti baigta; didesnių dokumentų analizė gali užtrukti ilgiau. Dokumentuotas modelio atsakymų generavimas remiasi išgautu tekstu, todėl svarbus šio paruošto turinio išsamumas ir skaitomumas. Aiškiai nurodykite pasirinktus failus, klausimą ir reikalingą rezultatą. Qwen-Long dokumentų talpa neturėtų būti laikoma kitos Qwen versijos, tiesiogiai į užklausą įtraukto neapdoroto teksto ar galutinio atsakymo riba.
", "aboutText": "Qwen-Long – tai Qwen dokumentų apdorojimo modelių serija, skirta informacijai rasti, medžiagai palyginti ir į klausimus atsakyti naudojant didelį tekstų rinkinį. Jos išskirtinis bruožas – dokumentuota failų įkėlimo ir nuorodų naudojimo eiga, leidžianti apdoroti iki 10 milijonų žetonų. Užduotis nėra vien sukurti ilgesnį pokalbio atsakymą: svarbu išlaikyti prieigą prie didelio šaltinių dokumentų rinkinio ir užduoti konkrečius klausimus apie jį.\n\nKaip vyksta darbas su dokumentais\n\nGamintojas aprašo du etapus. Pirmiausia įkelkite pasirinktus failus ir palaukite, kol dokumentų analizatorius baigs darbą. Gautos nuorodos identifikuoja paruoštus dokumentus. Tada užduokite klausimą ir įtraukite nuorodas į medžiagą, į kurią reikia atsižvelgti. Modelis apdoroja su šiais dokumentais susietą tekstą ir pagal jį generuoja atsakymą. Taip dokumentų paruošimas atskiriamas nuo klausimo ir nebereikia kiekviename pokalbio žingsnyje iš naujo siųsti viso failo.\n\nParuoškite vieną dokumentą, kai reikia santraukos, skyriaus paaiškinimo arba konkrečių sąlygų išrinkimo. Įvardykite svarbius skyrius ir paprašykite rezultato, kurio paskirtis aiški ir patikrinama. Pavyzdžiui, pateikite produkto specifikaciją, paprašykite joje aiškiai nurodytų veikimo sąlygų ir trumpos lentelės su sąlyga, šaltinio skyriumi bei trūkstama informacija. Šie laukų pavadinimai yra tik pavyzdinis rezultato formatas, o ne įdiegta nekintama schema.\n\nKeli dokumentai ir tolesni klausimai\n\nDokumentuota darbo eiga leidžia vienoje užklausoje pateikti kelis paruoštus failus. Tai padeda palyginti dokumentus: rasti ypatybę kiekvienoje specifikacijoje, atskirti bendrus teiginius nuo skirtumų ir surinkti neatsakytus klausimus. Į vieną užklausą galima įtraukti iki 100 failų nuorodų. Pasirinkite klausimui svarbius failus, užuot manę, kad didelis kontekstas savaime nusako, ką reikėtų lyginti.\n\nGamintojas taip pat parodo, kaip pridėti naują dokumentą gavus pradinį atsakymą. Palikite ankstesnį atsakymą pokalbyje, pridėkite naują šaltinį ir užduokite tolesnį klausimą, pavyzdžiui, kuo skiriasi abu aprašai. Programoje atskirkite ankstesnį atsakymą nuo naujai pateiktų įrodymų. Naudingas rezultatas gali būti palyginimo lentelė su atskirais stulpeliais kiekvienam dokumentui ir neatitikimų paaiškinimu, o ne sujungta santrauka, kurioje prarandamas kiekvieno teiginio šaltinis.\n\nPaprasto teksto įvestis – dar vienas dokumentuotas būdas. Trumpesnę medžiagą galima pateikti tiesiogiai kaip tekstą, užuot naudojus įkeltų failų nuorodas. Dėl užklausos dydžio apribojimų gamintojo vadovas reikalauja naudoti nuorodomis pagrįstą būdą, kai į užklausą tiesiogiai įtrauktas dokumentų turinys viršija 1 milijoną žetonų. Ši riba nėra tas pats, kas 10 milijonų žetonų dokumentų kontekstas: didelio tekstų rinkinio palaikymas nereiškia, kad bus priimtas vienas tokio pat dydžio neapdoroto teksto siuntinys.\n\nFormatai, kontekstas ir išvestis\n\nDokumentų paslauga nurodo TXT, DOCX, PDF, XLSX, EPUB, MOBI, MD, CSV ir JSON, taip pat BMP, PNG, JPG/JPEG ir GIF formatus. Įkeliamų vaizdų failų dydis ribojamas iki 20 MB, o kitų palaikomų failų – iki 150 MB. Tai gamintojo dokumentų paruošimo proceso ribos, o ne teiginys, kad kalbos modelis tiesiogiai samprotauja apie kiekvieną dvejetainį formatą be jo analizės.\n\nPaskelbtoje specifikacijoje nurodytas 10 000 000 žetonų kontekstas ir tokia pati didžiausia įvesties apimtis, o išvestis gali siekti iki 32 768 žetonų. Dokumentuotame pokalbio su failų nuorodomis formate naudotojo klausimui taikoma atskira 9 000 žetonų riba, kai dokumentai pateikiami antruoju sisteminiu pranešimu. Klausimą formuluokite glaustai, o didžiąją dokumentų konteksto dalį skirkite šaltinių medžiagai. Ilgo konteksto įvestis ir atsakymo ilgis sprendžia skirtingus uždavinius: net dideliam tekstų rinkiniui gali reikėti trumpo, tiksliai struktūruoto rezultato.\n\nGamintojo DUK dokumentuoja JSON Schema pagrįstą struktūruotą Qwen-Long ir jo fiksuotų versijų išvestį. Tai naudinga kartotinėms informacijos išrinkimo užduotims, kai visame rinkinyje reikia tų pačių laukų. Nurodykite reikalingą informaciją, kiekvieno lauko tipą ir kaip elgtis, jei šaltinyje nėra reikšmės. Paslauga taip pat dokumentuoja asinchroninį paketų apdorojimą – alternatyvų užklausų pateikimo būdą, o ne papildomą samprotavimo režimą.\n\nPraktinis dokumentų palyginimas\n\nPrieš užduodami klausimą paruoškite susijusias specifikacijas ir įvardykite jų vaidmenis: kuris aprašas yra esamas, kuris – siūlomas pakaitalas ir kurie reikalavimai privalomi. Paprašykite rezultato, kuriame būtų bendros sąlygos, prieštaringi teiginiai, trūkstama informacija ir vietos šaltiniuose. Vėlesniu klausimu galima paprašyti modelio paversti šį rezultatą glaustu paaiškinimu kolegai, išsaugant pradinius skirtumus.\n\nSvarbūs paruošimo apribojimai\n\nPrieš naudojant paruoštus failus analizė turi būti baigta; didesnių dokumentų analizė gali užtrukti ilgiau. Dokumentuotas modelio atsakymų generavimas remiasi išgautu tekstu, todėl svarbus šio paruošto turinio išsamumas ir skaitomumas. Aiškiai nurodykite pasirinktus failus, klausimą ir reikalingą rezultatą. Qwen-Long dokumentų talpa neturėtų būti laikoma kitos Qwen versijos, tiesiogiai į užklausą įtraukto neapdoroto teksto ar galutinio atsakymo riba.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Compare maintenance documents\n\nCompare these source extracts for a maintenance checklist. Manual M1 section 4: Inspect the filter every week; replace it after 500 hours. Manual M2 section 6: Inspect the filter every week; replace it after 400 hours in dusty conditions. Keep shared rules, conditional differences and missing guidance separate. Do not assume which manual overrides the other.A comparison table with shared rule, condition, replacement interval, source section and one unresolved priority question.Check that the 400-hour rule remains conditional on dusty conditions and that no general precedence is invented.qwen-longQwen-Long skirtas klausimams apie didelius dokumentų rinkinius. Gamintojas dokumentuoja failų įkėlimo ir nuorodų naudojimo eigą, palaikančią iki 10 milijonų žetonų dokumentų kontekstą, failų palyginimą ir struktūruotus tekstinius atsakymus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen-Long – tai Qwen dokumentų apdorojimo modelių serija, skirta informacijai rasti, medžiagai palyginti ir į klausimus atsakyti naudojant didelį tekstų rinkinį. Jos išskirtinis bruožas – dokumentuota failų įkėlimo ir nuorodų naudojimo eiga, leidžianti apdoroti iki 10 milijonų žetonų. Užduotis nėra vien sukurti ilgesnį pokalbio atsakymą: svarbu išlaikyti prieigą prie didelio šaltinių dokumentų rinkinio ir užduoti konkrečius klausimus apie jį.
Kaip vyksta darbas su dokumentais
Gamintojas aprašo du etapus. Pirmiausia įkelkite pasirinktus failus ir palaukite, kol dokumentų analizatorius baigs darbą. Gautos nuorodos identifikuoja paruoštus dokumentus. Tada užduokite klausimą ir įtraukite nuorodas į medžiagą, į kurią reikia atsižvelgti. Modelis apdoroja su šiais dokumentais susietą tekstą ir pagal jį generuoja atsakymą. Taip dokumentų paruošimas atskiriamas nuo klausimo ir nebereikia kiekviename pokalbio žingsnyje iš naujo siųsti viso failo.
Paruoškite vieną dokumentą, kai reikia santraukos, skyriaus paaiškinimo arba konkrečių sąlygų išrinkimo. Įvardykite svarbius skyrius ir paprašykite rezultato, kurio paskirtis aiški ir patikrinama. Pavyzdžiui, pateikite produkto specifikaciją, paprašykite joje aiškiai nurodytų veikimo sąlygų ir trumpos lentelės su sąlyga, šaltinio skyriumi bei trūkstama informacija. Šie laukų pavadinimai yra tik pavyzdinis rezultato formatas, o ne įdiegta nekintama schema.
Keli dokumentai ir tolesni klausimai
Dokumentuota darbo eiga leidžia vienoje užklausoje pateikti kelis paruoštus failus. Tai padeda palyginti dokumentus: rasti ypatybę kiekvienoje specifikacijoje, atskirti bendrus teiginius nuo skirtumų ir surinkti neatsakytus klausimus. Į vieną užklausą galima įtraukti iki 100 failų nuorodų. Pasirinkite klausimui svarbius failus, užuot manę, kad didelis kontekstas savaime nusako, ką reikėtų lyginti.
Gamintojas taip pat parodo, kaip pridėti naują dokumentą gavus pradinį atsakymą. Palikite ankstesnį atsakymą pokalbyje, pridėkite naują šaltinį ir užduokite tolesnį klausimą, pavyzdžiui, kuo skiriasi abu aprašai. Programoje atskirkite ankstesnį atsakymą nuo naujai pateiktų įrodymų. Naudingas rezultatas gali būti palyginimo lentelė su atskirais stulpeliais kiekvienam dokumentui ir neatitikimų paaiškinimu, o ne sujungta santrauka, kurioje prarandamas kiekvieno teiginio šaltinis.
Paprasto teksto įvestis – dar vienas dokumentuotas būdas. Trumpesnę medžiagą galima pateikti tiesiogiai kaip tekstą, užuot naudojus įkeltų failų nuorodas. Dėl užklausos dydžio apribojimų gamintojo vadovas reikalauja naudoti nuorodomis pagrįstą būdą, kai į užklausą tiesiogiai įtrauktas dokumentų turinys viršija 1 milijoną žetonų. Ši riba nėra tas pats, kas 10 milijonų žetonų dokumentų kontekstas: didelio tekstų rinkinio palaikymas nereiškia, kad bus priimtas vienas tokio pat dydžio neapdoroto teksto siuntinys.
Formatai, kontekstas ir išvestis
Dokumentų paslauga nurodo TXT, DOCX, PDF, XLSX, EPUB, MOBI, MD, CSV ir JSON, taip pat BMP, PNG, JPG/JPEG ir GIF formatus. Įkeliamų vaizdų failų dydis ribojamas iki 20 MB, o kitų palaikomų failų – iki 150 MB. Tai gamintojo dokumentų paruošimo proceso ribos, o ne teiginys, kad kalbos modelis tiesiogiai samprotauja apie kiekvieną dvejetainį formatą be jo analizės.
Paskelbtoje specifikacijoje nurodytas 10 000 000 žetonų kontekstas ir tokia pati didžiausia įvesties apimtis, o išvestis gali siekti iki 32 768 žetonų. Dokumentuotame pokalbio su failų nuorodomis formate naudotojo klausimui taikoma atskira 9 000 žetonų riba, kai dokumentai pateikiami antruoju sisteminiu pranešimu. Klausimą formuluokite glaustai, o didžiąją dokumentų konteksto dalį skirkite šaltinių medžiagai. Ilgo konteksto įvestis ir atsakymo ilgis sprendžia skirtingus uždavinius: net dideliam tekstų rinkiniui gali reikėti trumpo, tiksliai struktūruoto rezultato.
Gamintojo DUK dokumentuoja JSON Schema pagrįstą struktūruotą Qwen-Long ir jo fiksuotų versijų išvestį. Tai naudinga kartotinėms informacijos išrinkimo užduotims, kai visame rinkinyje reikia tų pačių laukų. Nurodykite reikalingą informaciją, kiekvieno lauko tipą ir kaip elgtis, jei šaltinyje nėra reikšmės. Paslauga taip pat dokumentuoja asinchroninį paketų apdorojimą – alternatyvų užklausų pateikimo būdą, o ne papildomą samprotavimo režimą.
Praktinis dokumentų palyginimas
Prieš užduodami klausimą paruoškite susijusias specifikacijas ir įvardykite jų vaidmenis: kuris aprašas yra esamas, kuris – siūlomas pakaitalas ir kurie reikalavimai privalomi. Paprašykite rezultato, kuriame būtų bendros sąlygos, prieštaringi teiginiai, trūkstama informacija ir vietos šaltiniuose. Vėlesniu klausimu galima paprašyti modelio paversti šį rezultatą glaustu paaiškinimu kolegai, išsaugant pradinius skirtumus.
Svarbūs paruošimo apribojimai
Prieš naudojant paruoštus failus analizė turi būti baigta; didesnių dokumentų analizė gali užtrukti ilgiau. Dokumentuotas modelio atsakymų generavimas remiasi išgautu tekstu, todėl svarbus šio paruošto turinio išsamumas ir skaitomumas. Aiškiai nurodykite pasirinktus failus, klausimą ir reikalingą rezultatą. Qwen-Long dokumentų talpa neturėtų būti laikoma kitos Qwen versijos, tiesiogiai į užklausą įtraukto neapdoroto teksto ar galutinio atsakymo riba.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen-long | 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.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.000144 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.000572 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-long", "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='qwen-long',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='qwen-long',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 qwen-long
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
qwen-longQwen-Long skirtas klausimams apie didelius dokumentų rinkinius. Gamintojas dokumentuoja failų įkėlimo ir nuorodų naudojimo eigą, palaikančią iki 10 milijonų žetonų dokumentų kontekstą, failų palyginimą ir struktūruotus tekstinius atsakymus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen-Long – tai Qwen dokumentų apdorojimo modelių serija, skirta informacijai rasti, medžiagai palyginti ir į klausimus atsakyti naudojant didelį tekstų rinkinį. Jos išskirtinis bruožas – dokumentuota failų įkėlimo ir nuorodų naudojimo eiga, leidžianti apdoroti iki 10 milijonų žetonų. Užduotis nėra vien sukurti ilgesnį pokalbio atsakymą: svarbu išlaikyti prieigą prie didelio šaltinių dokumentų rinkinio ir užduoti konkrečius klausimus apie jį.
Kaip vyksta darbas su dokumentais
Gamintojas aprašo du etapus. Pirmiausia įkelkite pasirinktus failus ir palaukite, kol dokumentų analizatorius baigs darbą. Gautos nuorodos identifikuoja paruoštus dokumentus. Tada užduokite klausimą ir įtraukite nuorodas į medžiagą, į kurią reikia atsižvelgti. Modelis apdoroja su šiais dokumentais susietą tekstą ir pagal jį generuoja atsakymą. Taip dokumentų paruošimas atskiriamas nuo klausimo ir nebereikia kiekviename pokalbio žingsnyje iš naujo siųsti viso failo.
Paruoškite vieną dokumentą, kai reikia santraukos, skyriaus paaiškinimo arba konkrečių sąlygų išrinkimo. Įvardykite svarbius skyrius ir paprašykite rezultato, kurio paskirtis aiški ir patikrinama. Pavyzdžiui, pateikite produkto specifikaciją, paprašykite joje aiškiai nurodytų veikimo sąlygų ir trumpos lentelės su sąlyga, šaltinio skyriumi bei trūkstama informacija. Šie laukų pavadinimai yra tik pavyzdinis rezultato formatas, o ne įdiegta nekintama schema.
Keli dokumentai ir tolesni klausimai
Dokumentuota darbo eiga leidžia vienoje užklausoje pateikti kelis paruoštus failus. Tai padeda palyginti dokumentus: rasti ypatybę kiekvienoje specifikacijoje, atskirti bendrus teiginius nuo skirtumų ir surinkti neatsakytus klausimus. Į vieną užklausą galima įtraukti iki 100 failų nuorodų. Pasirinkite klausimui svarbius failus, užuot manę, kad didelis kontekstas savaime nusako, ką reikėtų lyginti.
Gamintojas taip pat parodo, kaip pridėti naują dokumentą gavus pradinį atsakymą. Palikite ankstesnį atsakymą pokalbyje, pridėkite naują šaltinį ir užduokite tolesnį klausimą, pavyzdžiui, kuo skiriasi abu aprašai. Programoje atskirkite ankstesnį atsakymą nuo naujai pateiktų įrodymų. Naudingas rezultatas gali būti palyginimo lentelė su atskirais stulpeliais kiekvienam dokumentui ir neatitikimų paaiškinimu, o ne sujungta santrauka, kurioje prarandamas kiekvieno teiginio šaltinis.
Paprasto teksto įvestis – dar vienas dokumentuotas būdas. Trumpesnę medžiagą galima pateikti tiesiogiai kaip tekstą, užuot naudojus įkeltų failų nuorodas. Dėl užklausos dydžio apribojimų gamintojo vadovas reikalauja naudoti nuorodomis pagrįstą būdą, kai į užklausą tiesiogiai įtrauktas dokumentų turinys viršija 1 milijoną žetonų. Ši riba nėra tas pats, kas 10 milijonų žetonų dokumentų kontekstas: didelio tekstų rinkinio palaikymas nereiškia, kad bus priimtas vienas tokio pat dydžio neapdoroto teksto siuntinys.
Formatai, kontekstas ir išvestis
Dokumentų paslauga nurodo TXT, DOCX, PDF, XLSX, EPUB, MOBI, MD, CSV ir JSON, taip pat BMP, PNG, JPG/JPEG ir GIF formatus. Įkeliamų vaizdų failų dydis ribojamas iki 20 MB, o kitų palaikomų failų – iki 150 MB. Tai gamintojo dokumentų paruošimo proceso ribos, o ne teiginys, kad kalbos modelis tiesiogiai samprotauja apie kiekvieną dvejetainį formatą be jo analizės.
Paskelbtoje specifikacijoje nurodytas 10 000 000 žetonų kontekstas ir tokia pati didžiausia įvesties apimtis, o išvestis gali siekti iki 32 768 žetonų. Dokumentuotame pokalbio su failų nuorodomis formate naudotojo klausimui taikoma atskira 9 000 žetonų riba, kai dokumentai pateikiami antruoju sisteminiu pranešimu. Klausimą formuluokite glaustai, o didžiąją dokumentų konteksto dalį skirkite šaltinių medžiagai. Ilgo konteksto įvestis ir atsakymo ilgis sprendžia skirtingus uždavinius: net dideliam tekstų rinkiniui gali reikėti trumpo, tiksliai struktūruoto rezultato.
Gamintojo DUK dokumentuoja JSON Schema pagrįstą struktūruotą Qwen-Long ir jo fiksuotų versijų išvestį. Tai naudinga kartotinėms informacijos išrinkimo užduotims, kai visame rinkinyje reikia tų pačių laukų. Nurodykite reikalingą informaciją, kiekvieno lauko tipą ir kaip elgtis, jei šaltinyje nėra reikšmės. Paslauga taip pat dokumentuoja asinchroninį paketų apdorojimą – alternatyvų užklausų pateikimo būdą, o ne papildomą samprotavimo režimą.
Praktinis dokumentų palyginimas
Prieš užduodami klausimą paruoškite susijusias specifikacijas ir įvardykite jų vaidmenis: kuris aprašas yra esamas, kuris – siūlomas pakaitalas ir kurie reikalavimai privalomi. Paprašykite rezultato, kuriame būtų bendros sąlygos, prieštaringi teiginiai, trūkstama informacija ir vietos šaltiniuose. Vėlesniu klausimu galima paprašyti modelio paversti šį rezultatą glaustu paaiškinimu kolegai, išsaugant pradinius skirtumus.
Svarbūs paruošimo apribojimai
Prieš naudojant paruoštus failus analizė turi būti baigta; didesnių dokumentų analizė gali užtrukti ilgiau. Dokumentuotas modelio atsakymų generavimas remiasi išgautu tekstu, todėl svarbus šio paruošto turinio išsamumas ir skaitomumas. Aiškiai nurodykite pasirinktus failus, klausimą ir reikalingą rezultatą. Qwen-Long dokumentų talpa neturėtų būti laikoma kitos Qwen versijos, tiesiogiai į užklausą įtraukto neapdoroto teksto ar galutinio atsakymo riba.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen-long | 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.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.000144 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.000572 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "qwen-long",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen-long', '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': 'qwen-long', '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 qwen-long
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Compare maintenance documents\n\nCompare these source extracts for a maintenance checklist. Manual M1 section 4: Inspect the filter every week; replace it after 500 hours. Manual M2 section 6: Inspect the filter every week; replace it after 400 hours in dusty conditions. Keep shared rules, conditional differences and missing guidance separate. Do not assume which manual overrides the other.A comparison table with shared rule, condition, replacement interval, source section and one unresolved priority question.Check that the 400-hour rule remains conditional on dusty conditions and that no general precedence is invented.