Kad ini mengekalkan edisi Claude 3.5 Sonnet asal. Keluaran asal Anthropic menerangkan penulisan, pematuhan arahan kompleks, pengekodan dan pemahaman visual, dengan tetingkap konteks 200K token. Pengecam model bertarikh membezakan edisi ini daripada keluaran Sonnet yang lebih baharu.
Berikan kod yang terjejas, peranannya dalam projek dan tingkah laku yang dijangkakan selepas perubahan. Untuk pepijat, sertakan input pencetus dan ralat yang diperhatikan. Minta cadangan terfokus dan ujian yang membezakannya daripada tingkah laku semasa. Untuk migrasi, bekalkan antara muka asal dan amalan sasaran, kemudian minta perubahan yang mengekalkan tingkah laku yang berkaitan.
Pengeluar menerangkan aliran kerja pengekodan apabila model menerima alat untuk menulis, menyunting dan melaksanakan kod. Operasi itu berlaku melalui aplikasi yang mengelilinginya dan alat yang dikonfigurasi. Simpan hasil alat sebenar bersama perbualan apabila meminta model menerangkan sama ada perubahan memenuhi syarat tugasan.
Anthropic menerangkan tafsiran carta dan graf serta pembacaan teks daripada imej antara keupayaan visual edisi ini. Labelkan imej yang dibekalkan dan kenal pasti soalan yang patut dijawabnya. Tugasan carta boleh meminta arah aliran yang kelihatan, nilai berlabel yang berkaitan dan bahagian rajah yang menyokong pemerhatian itu.
Untuk tangkapan skrin atau imej dokumen, tunjukkan kawasan yang berkaitan dan minta maklumat yang boleh dibaca. Bekalkan konteks bertulis apabila ia menerangkan sebab sesuatu butiran penting. Kekalkan label imej atau halaman dalam jawapan dan semak nilai yang diekstrak berdasarkan sumber asal sebelum menggunakannya pada langkah seterusnya.
Prom penulisan boleh membekalkan khalayak, maklumat yang hendak disampaikan dan artifak yang dimaksudkan: respons pelanggan, penjelasan atau petikan yang disemak. Nyatakan panjang yang diingini dan fakta yang mesti dikekalkan. Untuk balasan yang peka terhadap konteks, sertakan soalan pelanggan dan bahan dasar atau produk yang berkaitan.
Gunakan konteks yang disenaraikan untuk petikan sumber, keputusan terdahulu yang berkaitan dan permintaan semasa, dengan meninggalkan ruang untuk hasilnya. Elakkan latar belakang berulang dalam arahan. Edisi ini menghasilkan kandungan untuk tugasan yang diminta; paparan khusus dokumen, kod atau laman web ialah sebahagian daripada aplikasi yang membentangkan kandungan itu.
", "aboutText": "Kad ini mengekalkan edisi Claude 3.5 Sonnet asal. Keluaran asal Anthropic menerangkan penulisan, pematuhan arahan kompleks, pengekodan dan pemahaman visual, dengan tetingkap konteks 200K token. Pengecam model bertarikh membezakan edisi ini daripada keluaran Sonnet yang lebih baharu.\n\n### Huraikan perubahan kod\n\nBerikan kod yang terjejas, peranannya dalam projek dan tingkah laku yang dijangkakan selepas perubahan. Untuk pepijat, sertakan input pencetus dan ralat yang diperhatikan. Minta cadangan terfokus dan ujian yang membezakannya daripada tingkah laku semasa. Untuk migrasi, bekalkan antara muka asal dan amalan sasaran, kemudian minta perubahan yang mengekalkan tingkah laku yang berkaitan.\n\nPengeluar menerangkan aliran kerja pengekodan apabila model menerima alat untuk menulis, menyunting dan melaksanakan kod. Operasi itu berlaku melalui aplikasi yang mengelilinginya dan alat yang dikonfigurasi. Simpan hasil alat sebenar bersama perbualan apabila meminta model menerangkan sama ada perubahan memenuhi syarat tugasan.\n\n### Baca bahan visual untuk soalan tertentu\n\nAnthropic menerangkan tafsiran carta dan graf serta pembacaan teks daripada imej antara keupayaan visual edisi ini. Labelkan imej yang dibekalkan dan kenal pasti soalan yang patut dijawabnya. Tugasan carta boleh meminta arah aliran yang kelihatan, nilai berlabel yang berkaitan dan bahagian rajah yang menyokong pemerhatian itu.\n\nUntuk tangkapan skrin atau imej dokumen, tunjukkan kawasan yang berkaitan dan minta maklumat yang boleh dibaca. Bekalkan konteks bertulis apabila ia menerangkan sebab sesuatu butiran penting. Kekalkan label imej atau halaman dalam jawapan dan semak nilai yang diekstrak berdasarkan sumber asal sebelum menggunakannya pada langkah seterusnya.\n\n### Draf dan semak dengan konteks\n\nProm penulisan boleh membekalkan khalayak, maklumat yang hendak disampaikan dan artifak yang dimaksudkan: respons pelanggan, penjelasan atau petikan yang disemak. Nyatakan panjang yang diingini dan fakta yang mesti dikekalkan. Untuk balasan yang peka terhadap konteks, sertakan soalan pelanggan dan bahan dasar atau produk yang berkaitan.\n\nGunakan konteks yang disenaraikan untuk petikan sumber, keputusan terdahulu yang berkaitan dan permintaan semasa, dengan meninggalkan ruang untuk hasilnya. Elakkan latar belakang berulang dalam arahan. Edisi ini menghasilkan kandungan untuk tugasan yang diminta; paparan khusus dokumen, kod atau laman web ialah sebahagian daripada aplikasi yang membentangkan kandungan itu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Preserve order while removing duplicates\n\nReview this Python function: def unique_ids(items): return list(set(items)). Input ['b', 'a', 'b', 'c'] must retain first-seen order. Propose a focused replacement that also handles an empty list. Return the function and two assertions; explain why the original does not promise the requested ordering.A replacement function, two assertions and a short explanation of ordering behavior.The sample must return b, a, c in that order, and empty input must return an empty list.claude-3-5-sonnet-20240620Edisi Claude 3.5 Sonnet asal ini mengendalikan penulisan, kerja kod dan pemahaman visual dengan konteks 200K yang disenaraikan pengeluar. Bekalkan teks, kod atau imej yang berkaitan dan minta artifak konkrit, seperti semakan, pembetulan yang dicadangkan atau penjelasan carta.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Kad ini mengekalkan edisi Claude 3.5 Sonnet asal. Keluaran asal Anthropic menerangkan penulisan, pematuhan arahan kompleks, pengekodan dan pemahaman visual, dengan tetingkap konteks 200K token. Pengecam model bertarikh membezakan edisi ini daripada keluaran Sonnet yang lebih baharu.
Berikan kod yang terjejas, peranannya dalam projek dan tingkah laku yang dijangkakan selepas perubahan. Untuk pepijat, sertakan input pencetus dan ralat yang diperhatikan. Minta cadangan terfokus dan ujian yang membezakannya daripada tingkah laku semasa. Untuk migrasi, bekalkan antara muka asal dan amalan sasaran, kemudian minta perubahan yang mengekalkan tingkah laku yang berkaitan.
Pengeluar menerangkan aliran kerja pengekodan apabila model menerima alat untuk menulis, menyunting dan melaksanakan kod. Operasi itu berlaku melalui aplikasi yang mengelilinginya dan alat yang dikonfigurasi. Simpan hasil alat sebenar bersama perbualan apabila meminta model menerangkan sama ada perubahan memenuhi syarat tugasan.
Anthropic menerangkan tafsiran carta dan graf serta pembacaan teks daripada imej antara keupayaan visual edisi ini. Labelkan imej yang dibekalkan dan kenal pasti soalan yang patut dijawabnya. Tugasan carta boleh meminta arah aliran yang kelihatan, nilai berlabel yang berkaitan dan bahagian rajah yang menyokong pemerhatian itu.
Untuk tangkapan skrin atau imej dokumen, tunjukkan kawasan yang berkaitan dan minta maklumat yang boleh dibaca. Bekalkan konteks bertulis apabila ia menerangkan sebab sesuatu butiran penting. Kekalkan label imej atau halaman dalam jawapan dan semak nilai yang diekstrak berdasarkan sumber asal sebelum menggunakannya pada langkah seterusnya.
Prom penulisan boleh membekalkan khalayak, maklumat yang hendak disampaikan dan artifak yang dimaksudkan: respons pelanggan, penjelasan atau petikan yang disemak. Nyatakan panjang yang diingini dan fakta yang mesti dikekalkan. Untuk balasan yang peka terhadap konteks, sertakan soalan pelanggan dan bahan dasar atau produk yang berkaitan.
Gunakan konteks yang disenaraikan untuk petikan sumber, keputusan terdahulu yang berkaitan dan permintaan semasa, dengan meninggalkan ruang untuk hasilnya. Elakkan latar belakang berulang dalam arahan. Edisi ini menghasilkan kandungan untuk tugasan yang diminta; paparan khusus dokumen, kod atau laman web ialah sebahagian daripada aplikasi yang membentangkan kandungan itu.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had claude-3-5-sonnet-20240620 | 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— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| 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.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.006 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0006 / 1K token Input · Penulisan cache $0.0075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-3-5-sonnet-20240620", "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='claude-3-5-sonnet-20240620',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='claude-3-5-sonnet-20240620',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 atau SSE
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.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra claude-3-5-sonnet-20240620
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
claude-3-5-sonnet-20240620Edisi Claude 3.5 Sonnet asal ini mengendalikan penulisan, kerja kod dan pemahaman visual dengan konteks 200K yang disenaraikan pengeluar. Bekalkan teks, kod atau imej yang berkaitan dan minta artifak konkrit, seperti semakan, pembetulan yang dicadangkan atau penjelasan carta.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Kad ini mengekalkan edisi Claude 3.5 Sonnet asal. Keluaran asal Anthropic menerangkan penulisan, pematuhan arahan kompleks, pengekodan dan pemahaman visual, dengan tetingkap konteks 200K token. Pengecam model bertarikh membezakan edisi ini daripada keluaran Sonnet yang lebih baharu.
Berikan kod yang terjejas, peranannya dalam projek dan tingkah laku yang dijangkakan selepas perubahan. Untuk pepijat, sertakan input pencetus dan ralat yang diperhatikan. Minta cadangan terfokus dan ujian yang membezakannya daripada tingkah laku semasa. Untuk migrasi, bekalkan antara muka asal dan amalan sasaran, kemudian minta perubahan yang mengekalkan tingkah laku yang berkaitan.
Pengeluar menerangkan aliran kerja pengekodan apabila model menerima alat untuk menulis, menyunting dan melaksanakan kod. Operasi itu berlaku melalui aplikasi yang mengelilinginya dan alat yang dikonfigurasi. Simpan hasil alat sebenar bersama perbualan apabila meminta model menerangkan sama ada perubahan memenuhi syarat tugasan.
Anthropic menerangkan tafsiran carta dan graf serta pembacaan teks daripada imej antara keupayaan visual edisi ini. Labelkan imej yang dibekalkan dan kenal pasti soalan yang patut dijawabnya. Tugasan carta boleh meminta arah aliran yang kelihatan, nilai berlabel yang berkaitan dan bahagian rajah yang menyokong pemerhatian itu.
Untuk tangkapan skrin atau imej dokumen, tunjukkan kawasan yang berkaitan dan minta maklumat yang boleh dibaca. Bekalkan konteks bertulis apabila ia menerangkan sebab sesuatu butiran penting. Kekalkan label imej atau halaman dalam jawapan dan semak nilai yang diekstrak berdasarkan sumber asal sebelum menggunakannya pada langkah seterusnya.
Prom penulisan boleh membekalkan khalayak, maklumat yang hendak disampaikan dan artifak yang dimaksudkan: respons pelanggan, penjelasan atau petikan yang disemak. Nyatakan panjang yang diingini dan fakta yang mesti dikekalkan. Untuk balasan yang peka terhadap konteks, sertakan soalan pelanggan dan bahan dasar atau produk yang berkaitan.
Gunakan konteks yang disenaraikan untuk petikan sumber, keputusan terdahulu yang berkaitan dan permintaan semasa, dengan meninggalkan ruang untuk hasilnya. Elakkan latar belakang berulang dalam arahan. Edisi ini menghasilkan kandungan untuk tugasan yang diminta; paparan khusus dokumen, kod atau laman web ialah sebahagian daripada aplikasi yang membentangkan kandungan itu.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had claude-3-5-sonnet-20240620 | 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 |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| 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
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.006 / 1K token Output · Token output $0.03 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0006 / 1K token Input · Penulisan cache $0.0075 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "claude-3-5-sonnet-20240620",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'claude-3-5-sonnet-20240620', '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': 'claude-3-5-sonnet-20240620', '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 atau SSE
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.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| 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. |
Ailoot Ultra claude-3-5-sonnet-20240620
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Preserve order while removing duplicates\n\nReview this Python function: def unique_ids(items): return list(set(items)). Input ['b', 'a', 'b', 'c'] must retain first-seen order. Propose a focused replacement that also handles an empty list. Return the function and two assertions; explain why the original does not promise the requested ordering.A replacement function, two assertions and a short explanation of ordering behavior.The sample must return b, a, c in that order, and empty input must return an empty list.