ernie-x1-turbo-32k
ERNIE X1 Turbo ialah profil penaakulan Baidu untuk tugas teks dalam bidang matematik dan logik serta tugas yang terhubung dengan alat. Spesifikasi AI Studio membezakan konteks 32K, input maksimum 24K, tetapan output akhir sehingga 16,384 token dan panjang pemikiran berasingan sebanyak 16K.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsernie-x1-turbo-32k - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesernie-x1-turbo-32k
Tentang model
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
ERNIE X1 Turbo ialah profil model penaakulan Baidu untuk soalan yang memerlukan analisis lanjutan, penyelesaian masalah logik dan kerja teks yang terhubung dengan alat. Pengeluar mengenal pasti Turbo sebagai versi dipertingkat bagi siri X1. Profil pengeluar 32K yang didokumenkan kekal berasingan daripada ERNIE X1.1 Preview dan ERNIE 5.0 Thinking, yang mempunyai bajet input dan penjanaan yang berbeza.
Sediakan masalah penaakulan yang lengkap
Berikan soalan, nilai yang diketahui, kekangan dan jenis hasil yang diperlukan. Tugas matematik boleh meminta penyelesaian yang pengiraan penentunya boleh diperiksa; tugas perancangan boleh membandingkan pilihan berdasarkan syarat yang dinyatakan. Bezakan andaian daripada fakta yang diberikan dan kenal pasti perkara yang masih belum diketahui. Ini memberikan masalah yang mempunyai batas jelas kepada proses penaakulan, bukannya kebenaran untuk mereka-reka keperluan yang tiada.
Untuk soalan teknikal, sertakan petikan sumber atau cebisan kod yang berkaitan serta tingkah laku yang hendak disiasat. Minta contoh penyangkal yang konkrit atau penjelasan jika dua pelaksanaan berbeza. Artifak yang berguna perlu menjelaskan kesimpulan dan syarat yang menentukannya. Semak nilai penting dan tingkah laku yang dicadangkan berdasarkan sumber, bukannya menganggap analisis panjang yang dijana sebagai bukti ketepatan.
Bajet konteks, output akhir dan pemikiran
Jadual model AI Studio pengeluar menyenaraikan konteks 32K, input maksimum 24K dan tetapan output akhir daripada 2 hingga 16,384 token, dengan 2K sebagai nilai lalai yang didokumenkan. Ia menyenaraikan secara berasingan panjang pemikiran 16K untuk X1 Turbo. Medan ini mempunyai peranan yang berbeza; pilih bahan sumber dan artifak akhir yang diminta sewajarnya, bukannya mentafsir angka konteks sebagai janji jawapan yang sama panjang.
Asingkan jawapan akhir daripada apa-apa bahan penaakulan yang dipulangkan oleh aliran kerja pengeluar. Perbandingan boleh meletakkan cadangan terlebih dahulu dan mengekalkan syarat yang menyokongnya. Respons berkaitan kod boleh mengenal pasti kes input yang tepat dan hasil yang dijangka. Simpan soalan asal dan bukti bersama artifak yang siap supaya soalan susulan dapat meneliti satu langkah yang belum diselesaikan.
Fungsi dan maklumat semasa
Indeks ciri pengeluar menyenaraikan X1 Turbo untuk panggilan fungsi dan tugas yang dipertingkat dengan carian. Takrifkan tujuan dan argumen mana-mana fungsi aplikasi, kemudian pulangkan hasil sebenar apabila model memintanya. Model menyediakan permintaan berstruktur; aplikasi di sekelilingnya melaksanakan operasi tersebut. Carian yang dicadangkan berbeza daripada rekod yang telah diperoleh, dan tindakan yang diminta berbeza daripada hasil yang telah diselesaikan.
Untuk soalan berasaskan sumber, simpan bahan yang diperoleh bersama jawapan dan periksa sama ada bahan itu menyokong dakwaan tersebut. Fakta yang berubah-ubah perlu datang daripada bukti semasa, bukannya respons berasaskan ingatan yang tidak disokong. Anggap integrasi fungsi dan carian sebagai aliran kerja terhubung milik pengeluar, dengan bukti sebenar yang dipulangkan menentukan kesimpulan yang boleh dibuat oleh jawapan secara bertanggungjawab.
Simpan edisi X1 Turbo bersama hasil
Profil X1 Turbo 32K ialah aliran kerja teks penaakulan, bukan spesifikasi penjanaan multimodal natif yang lebih luas bagi keluarga ERNIE yang lain. Bajet input, output akhir dan pemikirannya kekal mengikut profil pengeluar yang dipilih. Serahan yang berguna boleh mengandungi penyelesaian, perbandingan atau jawapan berpandukan alat bersama petikan sumber dan hasil operasi yang telah selesai. Ini menyokong penerusan yang berfokus sambil mengekalkan tugas asal dan ketidakpastiannya.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ernie-x1-turbo-32k
ernie-x1-turbo-32kPengenalan
ERNIE X1 Turbo ialah profil penaakulan Baidu untuk tugas teks dalam bidang matematik dan logik serta tugas yang terhubung dengan alat. Spesifikasi AI Studio membezakan konteks 32K, input maksimum 24K, tetapan output akhir sehingga 16,384 token dan panjang pemikiran berasingan sebanyak 16K.
- 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 ernie-x1-turbo-32k | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Perbualan teks | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
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 |
Parametercontrol_scope | KontrakPerbualan teks; stream ialah nilai boolean dengan false sebagai lalai. |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Alias kaedah: /chat/completions
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
- Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.00033 / 1K token Output · Token output $0.00132 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"ernie-x1-turbo-32k","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
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="ernie-x1-turbo-32k", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
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 ernie-x1-turbo-32k
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ernie-x1-turbo-32k
ernie-x1-turbo-32kPengenalan
ERNIE X1 Turbo ialah profil penaakulan Baidu untuk tugas teks dalam bidang matematik dan logik serta tugas yang terhubung dengan alat. Spesifikasi AI Studio membezakan konteks 32K, input maksimum 24K, tetapan output akhir sehingga 16,384 token dan panjang pemikiran berasingan sebanyak 16K.
- 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 ernie-x1-turbo-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 |
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
- Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.00033 / 1K token Output · Token output $0.00132 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "ernie-x1-turbo-32k",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'ernie-x1-turbo-32k', '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': 'ernie-x1-turbo-32k', '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 ernie-x1-turbo-32k
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
FAQ · ernie-x1-turbo-32k
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/chat/completions·ernie-x1-turbo-32k:text→textPOST /v1/messages·ernie-x1-turbo-32k:text→json,sse- Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?
POST /v1/chat/completions·ernie-x1-turbo-32k:model,messages,streamPOST /v1/messages·ernie-x1-turbo-32k:model,messages,max_tokens,stream- Apakah had yang terpakai?
POST /v1/chat/completions·ernie-x1-turbo-32k:messages.min_items:1