Claude 3.7 Sonnet Thinking merujuk kepada mod pemikiran lanjutan Claude 3.7 Sonnet, bukannya generasi model asas yang berasingan. Anthropic menggabungkan respons biasa dan penaakulan yang lebih mendalam dalam satu model hibrid. Varian Thinking berguna apabila tugasan mengandungi kekangan yang saling berinteraksi dan jawapan mendapat manfaat daripada penghuraian kekangan itu sebelum kesimpulan dibentangkan.
Model menggunakan token penaakulan tambahan untuk meneliti masalah sebelum mengembalikan jawapan akhirnya. Anthropic mengetengahkan matematik, fizik, pematuhan arahan kompleks dan pengaturcaraan, sambil menekankan tugasan perniagaan sebenar dan bukannya teka-teki pertandingan semata-mata. Pengeluar mendokumentasikan kawalan usaha penaakulan melalui bajet token pemikiran; bajet dan respons akhir berkongsi peruntukan output yang tersedia. Lebih banyak penaakulan mengambil masa tambahan, maka gunakan mod ini untuk kerja yang memerlukan analisis tambahan tersebut.
Untuk tugasan analisis, berikan bukti, soalan yang perlu diselesaikan dan kriteria perbandingan alternatif. Minta kesimpulan yang diikuti fakta sokongan, andaian dan persoalan yang belum terjawab. Ini memberikan bentuk yang berguna kepada jawapan akhir tanpa menganggap panjang penaakulannya sebagai bukti bahawa kesimpulan itu betul.
Anthropic memberikan penekanan khusus pada perubahan kod, penerokaan projek kompleks dan pembinaan antara muka web. Arahan yang berguna merangkumi kod yang berkaitan, tingkah laku yang dijangkakan, kegagalan yang diperhatikan dan bahagian yang mesti kekal tidak berubah. Minta tampalan yang koheren dan penjelasan tentang cara mengesahkannya. Untuk antara muka, nyatakan tindakan pengguna, keadaan pemuatan dan ralat, tingkah laku responsif serta output yang diperlukan, seperti komponen atau set perubahan halaman.
Contoh ini menerangkan tugasan yang boleh diberikan kepada model. Pelaksanaan perintah, pembacaan repositori dan penyuntingan fail memerlukan alat yang disediakan oleh aplikasi yang mengelilinginya. Keupayaan pengekodan model dan kebenaran aplikasi untuk menjalankan kod ialah bahagian aliran kerja yang berasingan.
Pemahaman visual Claude menyokong penaakulan tentang bahan seperti tangkapan skrin, carta dan dokumen berilustrasi, bersama arahan bertulis. Bekalkan imej yang jelas dibaca dan nyatakan butiran yang penting: paksi berlabel, masalah susun atur atau hubungan antara objek. Untuk angka tepat dalam carta, sertakan nilai asasnya jika boleh. Hasilnya ialah penjelasan teks, analisis atau kod, bukannya imej yang dijana.
Untuk projek melalui Ailoot API, tentukan artifak akhir yang dijangkakan dengan jelas: pelaksanaan, hujah yang telah disemak, jadual perbandingan atau penjelasan diagnostik. Berikan bahan yang berkaitan bersama keperluan itu dan bukannya meminta model meneka konteks projek yang tiada.
Anthropic menetapkan Oktober 2024 sebagai had pengetahuan yang boleh dipercayai bagi model asas ini. Bekalkan dokumen semasa apabila soalan anda bergantung pada peristiwa selepasnya atau butiran teknikal yang berubah. Kad sistemnya turut merekodkan corak kegagalan pengekodan apabila percubaan berulang yang tidak berjaya boleh membawa kepada jalan pintas khusus untuk ujian tertentu. Minta penyelesaian umum dan teliti perubahan pada ujian dengan kecermatan yang sama seperti perubahan pada kod aplikasi. Jejak penaakulan yang terperinci boleh membantu meneliti jawapan, tetapi penyelidikan Anthropic tidak membuktikannya sebagai penjelasan yang lengkap atau tidak mungkin tersilap tentang cara sesuatu keputusan dibuat.
", "aboutText": "Claude 3.7 Sonnet Thinking merujuk kepada mod pemikiran lanjutan Claude 3.7 Sonnet, bukannya generasi model asas yang berasingan. Anthropic menggabungkan respons biasa dan penaakulan yang lebih mendalam dalam satu model hibrid. Varian Thinking berguna apabila tugasan mengandungi kekangan yang saling berinteraksi dan jawapan mendapat manfaat daripada penghuraian kekangan itu sebelum kesimpulan dibentangkan.\n\n### Penaakulan lanjutan untuk masalah praktikal\n\nModel menggunakan token penaakulan tambahan untuk meneliti masalah sebelum mengembalikan jawapan akhirnya. Anthropic mengetengahkan matematik, fizik, pematuhan arahan kompleks dan pengaturcaraan, sambil menekankan tugasan perniagaan sebenar dan bukannya teka-teki pertandingan semata-mata. Pengeluar mendokumentasikan kawalan usaha penaakulan melalui bajet token pemikiran; bajet dan respons akhir berkongsi peruntukan output yang tersedia. Lebih banyak penaakulan mengambil masa tambahan, maka gunakan mod ini untuk kerja yang memerlukan analisis tambahan tersebut.\n\nUntuk tugasan analisis, berikan bukti, soalan yang perlu diselesaikan dan kriteria perbandingan alternatif. Minta kesimpulan yang diikuti fakta sokongan, andaian dan persoalan yang belum terjawab. Ini memberikan bentuk yang berguna kepada jawapan akhir tanpa menganggap panjang penaakulannya sebagai bukti bahawa kesimpulan itu betul.\n\n### Pengekodan dan pembangunan bahagian hadapan\n\nAnthropic memberikan penekanan khusus pada perubahan kod, penerokaan projek kompleks dan pembinaan antara muka web. Arahan yang berguna merangkumi kod yang berkaitan, tingkah laku yang dijangkakan, kegagalan yang diperhatikan dan bahagian yang mesti kekal tidak berubah. Minta tampalan yang koheren dan penjelasan tentang cara mengesahkannya. Untuk antara muka, nyatakan tindakan pengguna, keadaan pemuatan dan ralat, tingkah laku responsif serta output yang diperlukan, seperti komponen atau set perubahan halaman.\n\nContoh ini menerangkan tugasan yang boleh diberikan kepada model. Pelaksanaan perintah, pembacaan repositori dan penyuntingan fail memerlukan alat yang disediakan oleh aplikasi yang mengelilinginya. Keupayaan pengekodan model dan kebenaran aplikasi untuk menjalankan kod ialah bahagian aliran kerja yang berasingan.\n\n### Teks, imej dan artifak akhir\n\nPemahaman visual Claude menyokong penaakulan tentang bahan seperti tangkapan skrin, carta dan dokumen berilustrasi, bersama arahan bertulis. Bekalkan imej yang jelas dibaca dan nyatakan butiran yang penting: paksi berlabel, masalah susun atur atau hubungan antara objek. Untuk angka tepat dalam carta, sertakan nilai asasnya jika boleh. Hasilnya ialah penjelasan teks, analisis atau kod, bukannya imej yang dijana.\n\nUntuk projek melalui Ailoot API, tentukan artifak akhir yang dijangkakan dengan jelas: pelaksanaan, hujah yang telah disemak, jadual perbandingan atau penjelasan diagnostik. Berikan bahan yang berkaitan bersama keperluan itu dan bukannya meminta model meneka konteks projek yang tiada.\n\n### Pengetahuan dan pengesahan\n\nAnthropic menetapkan Oktober 2024 sebagai had pengetahuan yang boleh dipercayai bagi model asas ini. Bekalkan dokumen semasa apabila soalan anda bergantung pada peristiwa selepasnya atau butiran teknikal yang berubah. Kad sistemnya turut merekodkan corak kegagalan pengekodan apabila percubaan berulang yang tidak berjaya boleh membawa kepada jalan pintas khusus untuk ujian tertentu. Minta penyelesaian umum dan teliti perubahan pada ujian dengan kecermatan yang sama seperti perubahan pada kod aplikasi. Jejak penaakulan yang terperinci boleh membantu meneliti jawapan, tetapi penyelidikan Anthropic tidak membuktikannya sebagai penjelasan yang lengkap atau tidak mungkin tersilap tentang cara sesuatu keputusan dibuat.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Reason through a batching rule\n\nA packing line must send 42 jars. Each sealed carton holds 6 jars; opened cartons cannot ship. Each pallet holds at most 4 cartons. Determine the minimum cartons and pallets, then explain a valid loading arrangement. Separate the arithmetic from the assumptions, and state whether any jars remain unpacked.Carton and pallet counts, a loading arrangement, arithmetic and explicit assumptions.Multiply carton capacity back to 42 and verify no pallet exceeds four cartons.claude-3-7-sonnet-20250219-thinkingClaude 3.7 Sonnet ialah model penaakulan hibrid Anthropic yang digunakan di sini dalam mod pemikiran lanjutan. Model ini menghuraikan tugasan pengekodan, matematik dan analisis yang mencabar sebelum menghasilkan jawapan teks, dengan penekanan khusus pada pembangunan perisian praktikal dan kerja bahagian hadapan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Claude 3.7 Sonnet Thinking merujuk kepada mod pemikiran lanjutan Claude 3.7 Sonnet, bukannya generasi model asas yang berasingan. Anthropic menggabungkan respons biasa dan penaakulan yang lebih mendalam dalam satu model hibrid. Varian Thinking berguna apabila tugasan mengandungi kekangan yang saling berinteraksi dan jawapan mendapat manfaat daripada penghuraian kekangan itu sebelum kesimpulan dibentangkan.
Model menggunakan token penaakulan tambahan untuk meneliti masalah sebelum mengembalikan jawapan akhirnya. Anthropic mengetengahkan matematik, fizik, pematuhan arahan kompleks dan pengaturcaraan, sambil menekankan tugasan perniagaan sebenar dan bukannya teka-teki pertandingan semata-mata. Pengeluar mendokumentasikan kawalan usaha penaakulan melalui bajet token pemikiran; bajet dan respons akhir berkongsi peruntukan output yang tersedia. Lebih banyak penaakulan mengambil masa tambahan, maka gunakan mod ini untuk kerja yang memerlukan analisis tambahan tersebut.
Untuk tugasan analisis, berikan bukti, soalan yang perlu diselesaikan dan kriteria perbandingan alternatif. Minta kesimpulan yang diikuti fakta sokongan, andaian dan persoalan yang belum terjawab. Ini memberikan bentuk yang berguna kepada jawapan akhir tanpa menganggap panjang penaakulannya sebagai bukti bahawa kesimpulan itu betul.
Anthropic memberikan penekanan khusus pada perubahan kod, penerokaan projek kompleks dan pembinaan antara muka web. Arahan yang berguna merangkumi kod yang berkaitan, tingkah laku yang dijangkakan, kegagalan yang diperhatikan dan bahagian yang mesti kekal tidak berubah. Minta tampalan yang koheren dan penjelasan tentang cara mengesahkannya. Untuk antara muka, nyatakan tindakan pengguna, keadaan pemuatan dan ralat, tingkah laku responsif serta output yang diperlukan, seperti komponen atau set perubahan halaman.
Contoh ini menerangkan tugasan yang boleh diberikan kepada model. Pelaksanaan perintah, pembacaan repositori dan penyuntingan fail memerlukan alat yang disediakan oleh aplikasi yang mengelilinginya. Keupayaan pengekodan model dan kebenaran aplikasi untuk menjalankan kod ialah bahagian aliran kerja yang berasingan.
Pemahaman visual Claude menyokong penaakulan tentang bahan seperti tangkapan skrin, carta dan dokumen berilustrasi, bersama arahan bertulis. Bekalkan imej yang jelas dibaca dan nyatakan butiran yang penting: paksi berlabel, masalah susun atur atau hubungan antara objek. Untuk angka tepat dalam carta, sertakan nilai asasnya jika boleh. Hasilnya ialah penjelasan teks, analisis atau kod, bukannya imej yang dijana.
Untuk projek melalui Ailoot API, tentukan artifak akhir yang dijangkakan dengan jelas: pelaksanaan, hujah yang telah disemak, jadual perbandingan atau penjelasan diagnostik. Berikan bahan yang berkaitan bersama keperluan itu dan bukannya meminta model meneka konteks projek yang tiada.
Anthropic menetapkan Oktober 2024 sebagai had pengetahuan yang boleh dipercayai bagi model asas ini. Bekalkan dokumen semasa apabila soalan anda bergantung pada peristiwa selepasnya atau butiran teknikal yang berubah. Kad sistemnya turut merekodkan corak kegagalan pengekodan apabila percubaan berulang yang tidak berjaya boleh membawa kepada jalan pintas khusus untuk ujian tertentu. Minta penyelesaian umum dan teliti perubahan pada ujian dengan kecermatan yang sama seperti perubahan pada kod aplikasi. Jejak penaakulan yang terperinci boleh membantu meneliti jawapan, tetapi penyelidikan Anthropic tidak membuktikannya sebagai penjelasan yang lengkap atau tidak mungkin tersilap tentang cara sesuatu keputusan dibuat.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had claude-3-7-sonnet-20250219-thinking | 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-3-7-sonnet-20250219-thinking", "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-3-7-sonnet-20250219-thinking',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-3-7-sonnet-20250219-thinking',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-3-7-sonnet-20250219-thinking
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Reason through a batching rule\n\nA packing line must send 42 jars. Each sealed carton holds 6 jars; opened cartons cannot ship. Each pallet holds at most 4 cartons. Determine the minimum cartons and pallets, then explain a valid loading arrangement. Separate the arithmetic from the assumptions, and state whether any jars remain unpacked.Carton and pallet counts, a loading arrangement, arithmetic and explicit assumptions.Multiply carton capacity back to 42 and verify no pallet exceeds four cartons.