Doubao 1.5 Lite ialah model bahasa ringan dalam keluarga Doubao 1.5 ByteDance. Pengumumannya meliputi pemahaman umum, penaakulan, matematik dan soalan berasaskan pengetahuan. Model ini bekerja dengan arahan teks dan mengembalikan teks, menjadikannya calon berguna untuk langkah tertumpu dalam pembantu perbualan atau aliran kerja pemprosesan dokumen.
Peranan Lite. Pengeluar membezakan Lite daripada model Pro umum sebagai ahli keluarga yang lebih ringan. Bina permintaan berdasarkan transformasi tertentu: tentukan kategori yang dibekalkan yang sesuai dengan mesej, keluarkan fakta bernama daripada nota atau tulis semula perenggan untuk pembaca tertentu. Untuk langkah triage sokongan, berikan kategori yang dibenarkan dan takrif ringkas, kemudian minta kategori terpilih, kata-kata yang menyokong pilihan itu dan maklumat yang diperlukan orang seterusnya. Output boleh berupa rekod kompak yang boleh diperiksa penyemak dengan mesej asal.
Penaakulan dan kerja matematik. Nyatakan masalah lengkap, takrifkan pemboleh ubah dan simpan unit di sisi nilai. Minta hasil dan langkah yang diperlukan untuk menyemaknya. Dalam soalan penjadualan atau inventori praktikal, bezakan kuantiti yang diberi daripada kuantiti yang perlu diterbitkan; minta senarai andaian yang jelas jika kata-kata membenarkan lebih daripada satu tafsiran. Gunakan pengiraan bebas untuk mengesahkan jawapan berangka sebelum membenarkannya menentukan tindakan operasi.
Untuk penyediaan teks, berikan sumber, khalayak dan nada yang diperlukan bersama-sama. Permintaan penyuntingan mesej boleh menetapkan bahawa tarikh, nama dan istilah produk mesti kekal sementara ungkapan menjadi lebih jelas. Permintaan nota mesyuarat boleh meminta keputusan, tindakan, pemilik dan soalan belum selesai, menggunakan medan kosong apabila sumber tidak membekalkan pemilik. Contoh rekod siap membantu menyampaikan format tanpa memerlukan penjelasan panjang dalam setiap jawapan.
Untuk soalan pengetahuan, sertakan petikan rujukan berkaitan apabila jawapan bergantung pada peraturan anda sendiri atau maklumat terkini. Minta jawapan pendek yang disokong oleh petikan dan nota berasingan untuk butiran yang belum selesai. Jadikan pengelasan, pengekstrakan dan pendrafan peringkat yang dinyatakan dengan jelas apabila tugasan memerlukan ketiga-tiganya. Ini membolehkan anda melihat sama ada ralat berpunca daripada pembacaan mesej, pemilihan kategori atau penggubahan respons, serta menjadikan pembetulan susulan tepat.
", "aboutText": "Doubao 1.5 Lite ialah model bahasa ringan dalam keluarga Doubao 1.5 ByteDance. Pengumumannya meliputi pemahaman umum, penaakulan, matematik dan soalan berasaskan pengetahuan. Model ini bekerja dengan arahan teks dan mengembalikan teks, menjadikannya calon berguna untuk langkah tertumpu dalam pembantu perbualan atau aliran kerja pemprosesan dokumen.\n\nPeranan Lite. Pengeluar membezakan Lite daripada model Pro umum sebagai ahli keluarga yang lebih ringan. Bina permintaan berdasarkan transformasi tertentu: tentukan kategori yang dibekalkan yang sesuai dengan mesej, keluarkan fakta bernama daripada nota atau tulis semula perenggan untuk pembaca tertentu. Untuk langkah triage sokongan, berikan kategori yang dibenarkan dan takrif ringkas, kemudian minta kategori terpilih, kata-kata yang menyokong pilihan itu dan maklumat yang diperlukan orang seterusnya. Output boleh berupa rekod kompak yang boleh diperiksa penyemak dengan mesej asal.\n\nPenaakulan dan kerja matematik. Nyatakan masalah lengkap, takrifkan pemboleh ubah dan simpan unit di sisi nilai. Minta hasil dan langkah yang diperlukan untuk menyemaknya. Dalam soalan penjadualan atau inventori praktikal, bezakan kuantiti yang diberi daripada kuantiti yang perlu diterbitkan; minta senarai andaian yang jelas jika kata-kata membenarkan lebih daripada satu tafsiran. Gunakan pengiraan bebas untuk mengesahkan jawapan berangka sebelum membenarkannya menentukan tindakan operasi.\n\nUntuk penyediaan teks, berikan sumber, khalayak dan nada yang diperlukan bersama-sama. Permintaan penyuntingan mesej boleh menetapkan bahawa tarikh, nama dan istilah produk mesti kekal sementara ungkapan menjadi lebih jelas. Permintaan nota mesyuarat boleh meminta keputusan, tindakan, pemilik dan soalan belum selesai, menggunakan medan kosong apabila sumber tidak membekalkan pemilik. Contoh rekod siap membantu menyampaikan format tanpa memerlukan penjelasan panjang dalam setiap jawapan.\n\nUntuk soalan pengetahuan, sertakan petikan rujukan berkaitan apabila jawapan bergantung pada peraturan anda sendiri atau maklumat terkini. Minta jawapan pendek yang disokong oleh petikan dan nota berasingan untuk butiran yang belum selesai. Jadikan pengelasan, pengekstrakan dan pendrafan peringkat yang dinyatakan dengan jelas apabila tugasan memerlukan ketiga-tiganya. Ini membolehkan anda melihat sama ada ralat berpunca daripada pembacaan mesej, pemilihan kategori atau penggubahan respons, serta menjadikan pembetulan susulan tepat.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Extract meeting action owners\n\nTurn this note into an action list: 'Lena will send the revised quote by Thursday. We agreed to keep the current packaging. Someone still needs to confirm the pickup date. Omar will check carton dimensions; no deadline was set.' Return action, owner and deadline fields, followed by the decision. Use 'not specified' for missing details.An action table with owner and deadline columns plus one separately listed decision.Check that the pickup owner and Omar's deadline remain unspecified.Doubao-1.5-lite-32kDoubao 1.5 Lite 32K ialah model teks ringan dalam keluarga Doubao 1.5 ByteDance untuk pemahaman bahasa, penaakulan harian dan soalan matematik. Model ini sesuai untuk aliran kerja teks tertumpu seperti mengelaskan mesej, mengekstrak fakta utama dan mendraf balasan ringkas.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Doubao 1.5 Lite ialah model bahasa ringan dalam keluarga Doubao 1.5 ByteDance. Pengumumannya meliputi pemahaman umum, penaakulan, matematik dan soalan berasaskan pengetahuan. Model ini bekerja dengan arahan teks dan mengembalikan teks, menjadikannya calon berguna untuk langkah tertumpu dalam pembantu perbualan atau aliran kerja pemprosesan dokumen.
Peranan Lite. Pengeluar membezakan Lite daripada model Pro umum sebagai ahli keluarga yang lebih ringan. Bina permintaan berdasarkan transformasi tertentu: tentukan kategori yang dibekalkan yang sesuai dengan mesej, keluarkan fakta bernama daripada nota atau tulis semula perenggan untuk pembaca tertentu. Untuk langkah triage sokongan, berikan kategori yang dibenarkan dan takrif ringkas, kemudian minta kategori terpilih, kata-kata yang menyokong pilihan itu dan maklumat yang diperlukan orang seterusnya. Output boleh berupa rekod kompak yang boleh diperiksa penyemak dengan mesej asal.
Penaakulan dan kerja matematik. Nyatakan masalah lengkap, takrifkan pemboleh ubah dan simpan unit di sisi nilai. Minta hasil dan langkah yang diperlukan untuk menyemaknya. Dalam soalan penjadualan atau inventori praktikal, bezakan kuantiti yang diberi daripada kuantiti yang perlu diterbitkan; minta senarai andaian yang jelas jika kata-kata membenarkan lebih daripada satu tafsiran. Gunakan pengiraan bebas untuk mengesahkan jawapan berangka sebelum membenarkannya menentukan tindakan operasi.
Untuk penyediaan teks, berikan sumber, khalayak dan nada yang diperlukan bersama-sama. Permintaan penyuntingan mesej boleh menetapkan bahawa tarikh, nama dan istilah produk mesti kekal sementara ungkapan menjadi lebih jelas. Permintaan nota mesyuarat boleh meminta keputusan, tindakan, pemilik dan soalan belum selesai, menggunakan medan kosong apabila sumber tidak membekalkan pemilik. Contoh rekod siap membantu menyampaikan format tanpa memerlukan penjelasan panjang dalam setiap jawapan.
Untuk soalan pengetahuan, sertakan petikan rujukan berkaitan apabila jawapan bergantung pada peraturan anda sendiri atau maklumat terkini. Minta jawapan pendek yang disokong oleh petikan dan nota berasingan untuk butiran yang belum selesai. Jadikan pengelasan, pengekstrakan dan pendrafan peringkat yang dinyatakan dengan jelas apabila tugasan memerlukan ketiga-tiganya. Ini membolehkan anda melihat sama ada ralat berpunca daripada pembacaan mesej, pemilihan kategori atau penggubahan respons, serta menjadikan pembetulan susulan tepat.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Doubao-1.5-lite-32k | 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 $0.00011 / 1K token Output · Token output $0.000198 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "Doubao-1.5-lite-32k", "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='Doubao-1.5-lite-32k',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='Doubao-1.5-lite-32k',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 Doubao-1.5-lite-32k
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Doubao-1.5-lite-32kDoubao 1.5 Lite 32K ialah model teks ringan dalam keluarga Doubao 1.5 ByteDance untuk pemahaman bahasa, penaakulan harian dan soalan matematik. Model ini sesuai untuk aliran kerja teks tertumpu seperti mengelaskan mesej, mengekstrak fakta utama dan mendraf balasan ringkas.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Doubao 1.5 Lite ialah model bahasa ringan dalam keluarga Doubao 1.5 ByteDance. Pengumumannya meliputi pemahaman umum, penaakulan, matematik dan soalan berasaskan pengetahuan. Model ini bekerja dengan arahan teks dan mengembalikan teks, menjadikannya calon berguna untuk langkah tertumpu dalam pembantu perbualan atau aliran kerja pemprosesan dokumen.
Peranan Lite. Pengeluar membezakan Lite daripada model Pro umum sebagai ahli keluarga yang lebih ringan. Bina permintaan berdasarkan transformasi tertentu: tentukan kategori yang dibekalkan yang sesuai dengan mesej, keluarkan fakta bernama daripada nota atau tulis semula perenggan untuk pembaca tertentu. Untuk langkah triage sokongan, berikan kategori yang dibenarkan dan takrif ringkas, kemudian minta kategori terpilih, kata-kata yang menyokong pilihan itu dan maklumat yang diperlukan orang seterusnya. Output boleh berupa rekod kompak yang boleh diperiksa penyemak dengan mesej asal.
Penaakulan dan kerja matematik. Nyatakan masalah lengkap, takrifkan pemboleh ubah dan simpan unit di sisi nilai. Minta hasil dan langkah yang diperlukan untuk menyemaknya. Dalam soalan penjadualan atau inventori praktikal, bezakan kuantiti yang diberi daripada kuantiti yang perlu diterbitkan; minta senarai andaian yang jelas jika kata-kata membenarkan lebih daripada satu tafsiran. Gunakan pengiraan bebas untuk mengesahkan jawapan berangka sebelum membenarkannya menentukan tindakan operasi.
Untuk penyediaan teks, berikan sumber, khalayak dan nada yang diperlukan bersama-sama. Permintaan penyuntingan mesej boleh menetapkan bahawa tarikh, nama dan istilah produk mesti kekal sementara ungkapan menjadi lebih jelas. Permintaan nota mesyuarat boleh meminta keputusan, tindakan, pemilik dan soalan belum selesai, menggunakan medan kosong apabila sumber tidak membekalkan pemilik. Contoh rekod siap membantu menyampaikan format tanpa memerlukan penjelasan panjang dalam setiap jawapan.
Untuk soalan pengetahuan, sertakan petikan rujukan berkaitan apabila jawapan bergantung pada peraturan anda sendiri atau maklumat terkini. Minta jawapan pendek yang disokong oleh petikan dan nota berasingan untuk butiran yang belum selesai. Jadikan pengelasan, pengekstrakan dan pendrafan peringkat yang dinyatakan dengan jelas apabila tugasan memerlukan ketiga-tiganya. Ini membolehkan anda melihat sama ada ralat berpunca daripada pembacaan mesej, pemilihan kategori atau penggubahan respons, serta menjadikan pembetulan susulan tepat.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Doubao-1.5-lite-32k | 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 $0.00011 / 1K token Output · Token output $0.000198 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "Doubao-1.5-lite-32k",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'Doubao-1.5-lite-32k', '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': 'Doubao-1.5-lite-32k', '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 Doubao-1.5-lite-32k
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Extract meeting action owners\n\nTurn this note into an action list: 'Lena will send the revised quote by Thursday. We agreed to keep the current packaging. Someone still needs to confirm the pickup date. Omar will check carton dimensions; no deadline was set.' Return action, owner and deadline fields, followed by the decision. Use 'not specified' for missing details.An action table with owner and deadline columns plus one separately listed decision.Check that the pickup owner and Omar's deadline remain unspecified.