Solar Pro 4 – tai į agentus orientuotas „Upstage“ modelis dokumentais pagrįstam darbui, programavimui ir verslo užduotims. Modelio kortelėje nurodytas 512K kontekstas ir iki 128K išvesties žetonų, su anglų, korėjiečių bei japonų įvestimi ir išvestimi bei 2026 m. vasario mokymo duomenų riba. Gamintojas parametrų skaičiaus neatskleidžia.
Leidimas organizuotas pagal užbaigtą darbą, o ne pavienį atsakymą. Jame aprašomas dokumentų skaitymas, duomenų suderinimas tarp failų, įrankių naudojimas ir rezultato sukūrimas. Gamintojo OfficeVerse mokymo grandinė iš viešų duomenų kuria biuro užduotis vienuolikoje pramonės sričių ir dvylikoje užduočių tipų, o galutinis artefaktas vertinamas pagal užduotį.
Vienas gamintojo pavyzdys jungia taisyklių dokumentą ir šešis duomenų failus, kad įvertintų dešimt vietų kandidačių. Susieta darbo eiga paeiliui sukuria penkių lapų darbaknygę, peržiūros ataskaitą ir skaidrių rinkinį, tuos pačius skaičius perkeldama iš vieno artefakto į kitą. Panašią užduotį parenkite iš pradžių nurodydami taisykles, duomenų apibrėžtis ir rezultatus; failus kuriančius įrankius pateikia aplinkinė programa.
Kitas akcentas – įrodymais pagrįstas darbas su dokumentais. Paprašykite modelio įvardyti išvadą pagrindžiantį punktą ar ištrauką, išskirti trūkstamą informaciją ir pažymėti dokumentų neatitikimą. Naudinga ataskaita atskiria šaltinio faktą, jo interpretaciją ir neišspręstas sąlygas. Sklandus atsakymas neužpildo šaltinio medžiagos spragos.
Modelis palaiko funkcijų iškvietimą ir struktūrinę išvestį. Įrankius apibrėžkite su tikraisiais jų argumentais, programoje įvykdykite prašomą iškvietimą ir grąžinkite jo rezultatą. Kai išvesčiai reikia fiksuotų laukų bei tipų, naudokite schemą, išlaikydami išgautas vertes susietas su įrodymais. Gamintojo JSON režimas ir schema apribota išvestis yra skirtingi išvesties pasirinkimai.
Dabartinis gamintojo samprotavimo vadovas palieka mąstymą išjungtą, kai pastangos nenurodytos. None ir minimal išlaiko jį išjungtą; low, medium, high, xhigh ir max įjungia. Kai samprotavimas įjungtas, jo žetonai dalijasi išvesties biudžetu su atsakymu. Palikite pakankamai vietos galutinei ataskaitai ar siūlomam kodui, užuot visą generavimą skyrę mąstymui.
Galutiniam rezultatui įvardykite užbaigtą artefaktą, svarbius skaičius ar išvadas ir jiems patikrinti naudotus stebėjimus. Solar Pro 4 skiriasi nuo Solar Pro 3 ir atskirai diegiamų Solar Open modelių. Gamintojo darbo eigos parodo, kaip derinamas teksto generavimas ir prijungti įrankiai; jos nesukuria failo ar išorinio veiksmo, kol programa iš tikrųjų jo nesukuria ar neįvykdo.
", "aboutText": "Solar Pro 4 – tai į agentus orientuotas „Upstage“ modelis dokumentais pagrįstam darbui, programavimui ir verslo užduotims. Modelio kortelėje nurodytas 512K kontekstas ir iki 128K išvesties žetonų, su anglų, korėjiečių bei japonų įvestimi ir išvestimi bei 2026 m. vasario mokymo duomenų riba. Gamintojas parametrų skaičiaus neatskleidžia.\n\nLeidimas organizuotas pagal užbaigtą darbą, o ne pavienį atsakymą. Jame aprašomas dokumentų skaitymas, duomenų suderinimas tarp failų, įrankių naudojimas ir rezultato sukūrimas. Gamintojo OfficeVerse mokymo grandinė iš viešų duomenų kuria biuro užduotis vienuolikoje pramonės sričių ir dvylikoje užduočių tipų, o galutinis artefaktas vertinamas pagal užduotį.\n\nVienas gamintojo pavyzdys jungia taisyklių dokumentą ir šešis duomenų failus, kad įvertintų dešimt vietų kandidačių. Susieta darbo eiga paeiliui sukuria penkių lapų darbaknygę, peržiūros ataskaitą ir skaidrių rinkinį, tuos pačius skaičius perkeldama iš vieno artefakto į kitą. Panašią užduotį parenkite iš pradžių nurodydami taisykles, duomenų apibrėžtis ir rezultatus; failus kuriančius įrankius pateikia aplinkinė programa.\n\nKitas akcentas – įrodymais pagrįstas darbas su dokumentais. Paprašykite modelio įvardyti išvadą pagrindžiantį punktą ar ištrauką, išskirti trūkstamą informaciją ir pažymėti dokumentų neatitikimą. Naudinga ataskaita atskiria šaltinio faktą, jo interpretaciją ir neišspręstas sąlygas. Sklandus atsakymas neužpildo šaltinio medžiagos spragos.\n\nModelis palaiko funkcijų iškvietimą ir struktūrinę išvestį. Įrankius apibrėžkite su tikraisiais jų argumentais, programoje įvykdykite prašomą iškvietimą ir grąžinkite jo rezultatą. Kai išvesčiai reikia fiksuotų laukų bei tipų, naudokite schemą, išlaikydami išgautas vertes susietas su įrodymais. Gamintojo JSON režimas ir schema apribota išvestis yra skirtingi išvesties pasirinkimai.\n\nDabartinis gamintojo samprotavimo vadovas palieka mąstymą išjungtą, kai pastangos nenurodytos. None ir minimal išlaiko jį išjungtą; low, medium, high, xhigh ir max įjungia. Kai samprotavimas įjungtas, jo žetonai dalijasi išvesties biudžetu su atsakymu. Palikite pakankamai vietos galutinei ataskaitai ar siūlomam kodui, užuot visą generavimą skyrę mąstymui.\n\nGalutiniam rezultatui įvardykite užbaigtą artefaktą, svarbius skaičius ar išvadas ir jiems patikrinti naudotus stebėjimus. Solar Pro 4 skiriasi nuo Solar Pro 3 ir atskirai diegiamų Solar Open modelių. Gamintojo darbo eigos parodo, kaip derinamas teksto generavimas ir prijungti įrankiai; jos nesukuria failo ar išorinio veiksmo, kol programa iš tikrųjų jo nesukuria ar neįvykdo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Reconcile a document-based office report\n\nPrepare report content from two text records. Policy P: every workshop needs a named facilitator and at least 12 seats. Schedule S: Room A, 16 seats, facilitator Kim; Room B, 10 seats, facilitator Lee; Room C, 20 seats, facilitator blank. Return a source-linked review table and a three-sentence management summary using the same findings. Do not claim to create files.A three-room requirements table and a consistent management summary identifying capacity and missing-facilitator gaps.The table and summary agree, and a blank facilitator is treated as missing rather than invented.upstage/solar-pro4„Upstage“ Solar Pro 4 – tai tekstinis modelis intensyviam darbui su dokumentais, programavimui ir kelių etapų agentų užduotims. Jis palaiko anglų, korėjiečių ir japonų kalbas, 512K kontekstą, iki 128K išvesties žetonų, struktūrinius atsakymus ir įrankių iškvietimą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Solar Pro 4 – tai į agentus orientuotas „Upstage“ modelis dokumentais pagrįstam darbui, programavimui ir verslo užduotims. Modelio kortelėje nurodytas 512K kontekstas ir iki 128K išvesties žetonų, su anglų, korėjiečių bei japonų įvestimi ir išvestimi bei 2026 m. vasario mokymo duomenų riba. Gamintojas parametrų skaičiaus neatskleidžia.
Leidimas organizuotas pagal užbaigtą darbą, o ne pavienį atsakymą. Jame aprašomas dokumentų skaitymas, duomenų suderinimas tarp failų, įrankių naudojimas ir rezultato sukūrimas. Gamintojo OfficeVerse mokymo grandinė iš viešų duomenų kuria biuro užduotis vienuolikoje pramonės sričių ir dvylikoje užduočių tipų, o galutinis artefaktas vertinamas pagal užduotį.
Vienas gamintojo pavyzdys jungia taisyklių dokumentą ir šešis duomenų failus, kad įvertintų dešimt vietų kandidačių. Susieta darbo eiga paeiliui sukuria penkių lapų darbaknygę, peržiūros ataskaitą ir skaidrių rinkinį, tuos pačius skaičius perkeldama iš vieno artefakto į kitą. Panašią užduotį parenkite iš pradžių nurodydami taisykles, duomenų apibrėžtis ir rezultatus; failus kuriančius įrankius pateikia aplinkinė programa.
Kitas akcentas – įrodymais pagrįstas darbas su dokumentais. Paprašykite modelio įvardyti išvadą pagrindžiantį punktą ar ištrauką, išskirti trūkstamą informaciją ir pažymėti dokumentų neatitikimą. Naudinga ataskaita atskiria šaltinio faktą, jo interpretaciją ir neišspręstas sąlygas. Sklandus atsakymas neužpildo šaltinio medžiagos spragos.
Modelis palaiko funkcijų iškvietimą ir struktūrinę išvestį. Įrankius apibrėžkite su tikraisiais jų argumentais, programoje įvykdykite prašomą iškvietimą ir grąžinkite jo rezultatą. Kai išvesčiai reikia fiksuotų laukų bei tipų, naudokite schemą, išlaikydami išgautas vertes susietas su įrodymais. Gamintojo JSON režimas ir schema apribota išvestis yra skirtingi išvesties pasirinkimai.
Dabartinis gamintojo samprotavimo vadovas palieka mąstymą išjungtą, kai pastangos nenurodytos. None ir minimal išlaiko jį išjungtą; low, medium, high, xhigh ir max įjungia. Kai samprotavimas įjungtas, jo žetonai dalijasi išvesties biudžetu su atsakymu. Palikite pakankamai vietos galutinei ataskaitai ar siūlomam kodui, užuot visą generavimą skyrę mąstymui.
Galutiniam rezultatui įvardykite užbaigtą artefaktą, svarbius skaičius ar išvadas ir jiems patikrinti naudotus stebėjimus. Solar Pro 4 skiriasi nuo Solar Pro 3 ir atskirai diegiamų Solar Open modelių. Gamintojo darbo eigos parodo, kaip derinamas teksto generavimas ir prijungti įrankiai; jos nesukuria failo ar išorinio veiksmo, kol programa iš tikrųjų jo nesukuria ar neįvykdo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos upstage/solar-pro4 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0024 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00012 / 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 $0.0006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0024 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00012 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "upstage/solar-pro4", "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='upstage/solar-pro4',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='upstage/solar-pro4',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 upstage/solar-pro4
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
upstage/solar-pro4„Upstage“ Solar Pro 4 – tai tekstinis modelis intensyviam darbui su dokumentais, programavimui ir kelių etapų agentų užduotims. Jis palaiko anglų, korėjiečių ir japonų kalbas, 512K kontekstą, iki 128K išvesties žetonų, struktūrinius atsakymus ir įrankių iškvietimą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Solar Pro 4 – tai į agentus orientuotas „Upstage“ modelis dokumentais pagrįstam darbui, programavimui ir verslo užduotims. Modelio kortelėje nurodytas 512K kontekstas ir iki 128K išvesties žetonų, su anglų, korėjiečių bei japonų įvestimi ir išvestimi bei 2026 m. vasario mokymo duomenų riba. Gamintojas parametrų skaičiaus neatskleidžia.
Leidimas organizuotas pagal užbaigtą darbą, o ne pavienį atsakymą. Jame aprašomas dokumentų skaitymas, duomenų suderinimas tarp failų, įrankių naudojimas ir rezultato sukūrimas. Gamintojo OfficeVerse mokymo grandinė iš viešų duomenų kuria biuro užduotis vienuolikoje pramonės sričių ir dvylikoje užduočių tipų, o galutinis artefaktas vertinamas pagal užduotį.
Vienas gamintojo pavyzdys jungia taisyklių dokumentą ir šešis duomenų failus, kad įvertintų dešimt vietų kandidačių. Susieta darbo eiga paeiliui sukuria penkių lapų darbaknygę, peržiūros ataskaitą ir skaidrių rinkinį, tuos pačius skaičius perkeldama iš vieno artefakto į kitą. Panašią užduotį parenkite iš pradžių nurodydami taisykles, duomenų apibrėžtis ir rezultatus; failus kuriančius įrankius pateikia aplinkinė programa.
Kitas akcentas – įrodymais pagrįstas darbas su dokumentais. Paprašykite modelio įvardyti išvadą pagrindžiantį punktą ar ištrauką, išskirti trūkstamą informaciją ir pažymėti dokumentų neatitikimą. Naudinga ataskaita atskiria šaltinio faktą, jo interpretaciją ir neišspręstas sąlygas. Sklandus atsakymas neužpildo šaltinio medžiagos spragos.
Modelis palaiko funkcijų iškvietimą ir struktūrinę išvestį. Įrankius apibrėžkite su tikraisiais jų argumentais, programoje įvykdykite prašomą iškvietimą ir grąžinkite jo rezultatą. Kai išvesčiai reikia fiksuotų laukų bei tipų, naudokite schemą, išlaikydami išgautas vertes susietas su įrodymais. Gamintojo JSON režimas ir schema apribota išvestis yra skirtingi išvesties pasirinkimai.
Dabartinis gamintojo samprotavimo vadovas palieka mąstymą išjungtą, kai pastangos nenurodytos. None ir minimal išlaiko jį išjungtą; low, medium, high, xhigh ir max įjungia. Kai samprotavimas įjungtas, jo žetonai dalijasi išvesties biudžetu su atsakymu. Palikite pakankamai vietos galutinei ataskaitai ar siūlomam kodui, užuot visą generavimą skyrę mąstymui.
Galutiniam rezultatui įvardykite užbaigtą artefaktą, svarbius skaičius ar išvadas ir jiems patikrinti naudotus stebėjimus. Solar Pro 4 skiriasi nuo Solar Pro 3 ir atskirai diegiamų Solar Open modelių. Gamintojo darbo eigos parodo, kaip derinamas teksto generavimas ir prijungti įrankiai; jos nesukuria failo ar išorinio veiksmo, kol programa iš tikrųjų jo nesukuria ar neįvykdo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos upstage/solar-pro4 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0024 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00012 / 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 $0.0006 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0024 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00012 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "upstage/solar-pro4",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'upstage/solar-pro4', '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': 'upstage/solar-pro4', '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 upstage/solar-pro4
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Reconcile a document-based office report\n\nPrepare report content from two text records. Policy P: every workshop needs a named facilitator and at least 12 seats. Schedule S: Room A, 16 seats, facilitator Kim; Room B, 10 seats, facilitator Lee; Room C, 20 seats, facilitator blank. Return a source-linked review table and a three-sentence management summary using the same findings. Do not claim to create files.A three-room requirements table and a consistent management summary identifying capacity and missing-facilitator gaps.The table and summary agree, and a blank facilitator is treated as missing rather than invented.