ByteDance: UI-TARS 7B
UI-TARS-1.5-7B ialah model multimodal terbuka ByteDance untuk ejen penggunaan komputer. Ia menaakul tangkapan skrin dan tugasan, kemudian menghasilkan tindakan GUI seterusnya untuk dilaksanakan aplikasi; keluaran 7B ini memfokuskan penggunaan komputer umum, bukannya pengoptimuman permainan.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsbytedance/ui-tars-1.5-7b - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesbytedance/ui-tars-1.5-7b
Tentang model
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
UI-TARS-1.5-7B ialah model ejen GUI multimodal 7B keluaran ByteDance, memfokuskan penggunaan komputer umum. Ia menggabungkan persepsi visual antara muka dengan penaakulan sebelum tindakan, dibina atas seni bina UI-TARS natif dengan pembelajaran pengukuhan. Input dalam aliran penggunaan rasmi ialah arahan, tangkapan skrin dan sejarah tindakan; output menerangkan tindakan antara muka seterusnya, sering dengan Thought yang menjelaskan langkah dimaksudkan. Aplikasi sekeliling melaksanakan tindakan itu dan membekalkan tangkapan skrin seterusnya supaya tugasan boleh diteruskan.
Pengeluar membezakan titik semak 7B boleh muat turun ini daripada model penyelidikan UI-TARS-1.5 lebih besar. Keluaran 7B tidak dioptimumkan khusus untuk senario berasaskan permainan, maka demonstrasi dan hasil model penyelidikan lebih besar tidak patut dianggap keupayaan setara edisi ini. Peranan praktikalnya ialah berinteraksi dengan kawalan aplikasi yang kelihatan: navigasi pelayar, perisian pejabat, pengurusan fail dan aliran kerja desktop seumpamanya. Membaca tangkapan skrin serta memilih tindakan berbeza daripada menjana video atau mendapatkan keadaan aplikasi yang tidak kelihatan.
Repositori rasmi menerangkan templat tindakan desktop dan mudah alih. Tindakan desktop merangkumi klik, klik dua kali dan klik kanan, seretan, pintasan papan kekunci, kemasukan teks serta penatalan, dengan tindakan wait dan finished untuk menyemak skrin yang berubah atau menamatkan tugasan. Templat mudah alih menambah operasi seperti tekan lama, membuka aplikasi dan navigasi ke skrin utama atau kembali. Templat pengasasan berasingan meminta Action tanpa Thought dan ditujukan untuk tugasan output tindakan ringan. Pilih kosa kata tindakan yang benar-benar difahami persekitaran pelaksanaan, bukannya menganggap semua templat boleh saling ditukar.
Taklimat tugasan berguna menamakan matlamat, membekalkan tangkapan skrin semasa dan sejarah tindakan berkaitan, serta menentukan rupa penyelesaian. Contohnya, taklimat editorial asal boleh meminta model mencari tetapan bernama, menukarnya kepada nilai tertentu dan berhenti selepas keadaan baharu kelihatan. Minta langkah seterusnya berdasarkan skrin semasa, bukannya urutan spekulatif panjang. Pastikan arahan dan sebarang had operasi dibenarkan jelas; selepas langkah dilaksanakan, pulangkan skrin hasil supaya penaakulan susulan menggunakan pemerhatian, bukannya andaian tentang perkara yang berlaku.
Pengendalian koordinat ialah bahagian penting aliran kerja rasmi. Repositori memisahkan ramalan model daripada pascapemprosesan yang menghuraikan tindakan dan memetakan sasarannya pada skrin. Panduan koordinat menunjukkan penukaran koordinat daripada imej yang diubah saiz kembali kepada dimensi imej asal. Pelihara lebar serta tinggi tangkapan skrin asal dan gunakan konvensyen koordinat templat tindakan serta penghurai tepat. Lokasi yang kelihatan munasabah dalam imej diubah saiz boleh menunjuk kawalan berbeza jika diterapkan terus pada skrin tanpa penskalaan. Oleh itu, teks tindakan model ialah arahan untuk ditafsir, bukannya peristiwa tetikus yang sudah dilaksanakan.
Panduan pelaksanaan menyediakan contoh satu langkah konkrit yang hasilnya mengandungi Thought dan Action, sementara aplikasi desktop repositori ialah permukaan pelaksanaan berasingan. Panjang input dikonfigurasi dan bajet output contohnya ialah tetapan pelaksanaan, bukannya dakwaan sejagat tentang konteks atau had tindakan setiap integrasi. Untuk kerja GUI praktikal, hantar tangkapan skrin jelas dan boleh baca dengan kawalan serta konteks sekeliling yang diperlukan keputusan seterusnya. UI-TARS boleh tersalah mengenal pasti unsur, menerangkan antara muka tidak dikenali secara salah atau memilih tindakan kurang optimum, khususnya apabila skrin kabur maknanya; menyemak tangkapan skrin baharu selepas setiap tindakan memastikan ralat itu terikat pada keadaan tugasan sebenar.
Tugas praktikal
Tugas praktikal
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Choose a safe next interface step
Goal: enable weekly email summaries. Text description of the current settings page: a checkbox labelled Weekly summary is unchecked; a Save button is below it. History: settings opened, no changes saved. Describe the next interface action and the state to verify afterward. Use labels rather than inventing screen coordinates.Hasil yang dijangka
One proposed action, a brief reason and the resulting visible state an application should check.Semak hasil
Check that the answer proposes checking Weekly summary before saving and does not claim that any click was executed.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions bytedance/ui-tars-1.5-7b
bytedance/ui-tars-1.5-7bPengenalan
UI-TARS-1.5-7B ialah model multimodal terbuka ByteDance untuk ejen penggunaan komputer. Ia menaakul tangkapan skrin dan tugasan, kemudian menghasilkan tindakan GUI seterusnya untuk dilaksanakan aplikasi; keluaran 7B ini memfokuskan penggunaan komputer umum, bukannya pengoptimuman permainan.
- Input yang diterima
- Teks
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Input
text- Output
text- Format output
- json atau SSE
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had bytedance/ui-tars-1.5-7b | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF8
messages[].content
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Kadar standard Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0002 / 1K token Output · Token output $0.0004 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0002 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0002 / 1K token Output · Token output $0.0004 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0002 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "bytedance/ui-tars-1.5-7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='bytedance/ui-tars-1.5-7b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='bytedance/ui-tars-1.5-7b',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")
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json atau SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Jika respons asal perlu disemak
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra bytedance/ui-tars-1.5-7b
Alias laluan kaedah
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
ID pemanggil berkaitan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages bytedance/ui-tars-1.5-7b
bytedance/ui-tars-1.5-7bPengenalan
UI-TARS-1.5-7B ialah model multimodal terbuka ByteDance untuk ejen penggunaan komputer. Ia menaakul tangkapan skrin dan tugasan, kemudian menghasilkan tindakan GUI seterusnya untuk dilaksanakan aplikasi; keluaran 7B ini memfokuskan penggunaan komputer umum, bukannya pengoptimuman permainan.
- Input yang diterima
- Teks
- Hasil
- json · sse
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Input
text- Output
json,sse- Format output
- JSON atau SSE
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had bytedance/ui-tars-1.5-7b | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Gabungan bahan input
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Kadar standard Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0002 / 1K token Output · Token output $0.0004 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0002 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0002 / 1K token Output · Token output $0.0004 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0002 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "bytedance/ui-tars-1.5-7b",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'bytedance/ui-tars-1.5-7b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'bytedance/ui-tars-1.5-7b', '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))
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON atau SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Jika respons asal perlu disemak
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra bytedance/ui-tars-1.5-7b
Alias laluan kaedah
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
ID pemanggil berkaitan
FAQ · ByteDance: UI-TARS 7B
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/chat/completions·bytedance/ui-tars-1.5-7b:text→textPOST /v1/messages·bytedance/ui-tars-1.5-7b:text→json,sse- Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?
POST /v1/chat/completions·bytedance/ui-tars-1.5-7b:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·bytedance/ui-tars-1.5-7b:model,messages,max_tokens,stream- Apakah had yang terpakai?
POST /v1/chat/completions·bytedance/ui-tars-1.5-7b:messages.min_items:1