Hunyuan-MT-7B ialah model terjemahan berbilang bahasa Tencent. Tugas asasnya ialah mengambil petikan sumber dan menghasilkan petikan itu dalam bahasa sasaran yang diminta. Tencent membezakan penterjemah ini daripada Hunyuan-MT-Chimera, model ensembel keluarga ini yang memperhalus beberapa calon terjemahan menjadi satu hasil.
Tencent menerangkan terjemahan dua hala merentas 33 bahasa dan menonjolkan lima bahasa atau dialek etnik minoriti Cina. Jadual bahasa yang diterbitkan merangkumi bahasa Cina, Cina Tradisional, Inggeris, Perancis, Portugis, Sepanyol, Jepun, Turki, Rusia, Arab, Korea, Thai, Itali, Jerman, Vietnam, Melayu, Indonesia, Filipino, Hindi, Poland, Czech, Belanda, Khmer, Burma, Parsi, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Ibrani, Bengali, Tamil dan Ukraine. Ia turut menyenaraikan Tibet, Kazakh, Mongolia, Uyghur dan Kantonis secara jelas.
Nyatakan bahasa sasaran dengan tepat, termasuk sistem tulisan yang diperlukan apabila berkaitan. Taklimat yang berguna boleh mengenal pasti sama ada dokumen memerlukan bahasa Cina Ringkas atau Tradisional, serta menyatakan khalayak dan istilah yang patut kekal konsisten. Kekalkan petikan sumber secara utuh supaya terjemahan boleh disemak berdasarkan bahan tepat yang diberikan.
Pengeluar menyediakan satu templat prom untuk terjemahan yang melibatkan bahasa Cina dan satu lagi untuk pasangan bahasa yang tidak melibatkan bahasa Cina. Kedua-duanya menyatakan bahasa sasaran, meletakkan teks sumber di bawah arahan dan meminta terjemahan tanpa penerangan tambahan. Model tidak mempunyai prom sistem lalai, jadi letakkan arahan tugasan dalam mesej yang dihantar, bukannya bergantung pada peranan lalai yang tidak dinyatakan.
Untuk pasangan selain bahasa Cina, taklimat asal boleh bermula: “Terjemahkan segmen berikut ke dalam bahasa Perancis, tanpa penerangan tambahan.” Ikuti dengan petikan sumber. Apabila tugasan melibatkan bahasa Cina, gunakan templat bahasa Cina yang sepadan dan gantikan pemegang tempat bahasa sasarannya. Artifak yang dijangka ialah petikan terjemahan yang sedia untuk semakan berasingan atau langkah pemprosesan seterusnya dalam aplikasi.
Gunakan ayat atau perenggan yang padu, bukannya memecahkan teks pada kedudukan aksara sewenang-wenangnya. Kekalkan bahan sekeliling yang diperlukan untuk mentafsir kata ganti nama, istilah teknikal dan simpulan bahasa. Untuk manual produk, sertakan nama produk, istilah yang ditakrifkan dan arahan sebenar bersama-sama; untuk perbualan sokongan, kekalkan soalan dan jawapan yang dirujuknya.
Jika dokumen lebih besar diproses dalam segmen, simpan ID segmen yang stabil di luar teks yang diterjemahkan dan kekalkan istilah yang dipersetujui merentas petikan yang terhasil. Nyatakan secara jelas cara mengendalikan nama, ukuran dan pemegang tempat, kemudian periksa pengendalian itu dalam keluaran. Langkah penyediaan ini memudahkan hasil dicantum dan disemak; ia tidak menggantikan semakan makna terjemahan.
Hunyuan-MT-7B menghasilkan terjemahan daripada sumber. Sebaliknya, aliran kerja Chimera yang didokumenkan mengambil sumber asal bersama beberapa calon dalam bahasa sasaran dan menghasilkan satu terjemahan yang diperhalus. Aliran kerja yang menggunakan kedua-dua peringkat mesti memberikan calon itu kepada model ensembel yang berasingan; memilih MT-7B sahaja tidak melakukan penggabungan tambahan tersebut.
Pengeluar turut menyenaraikan checkpoint FP8 secara berasingan. Kekalkan nama edisi biasa Hunyuan-MT-7B apabila menyimpan permintaan dan terjemahan, serta bezakannya daripada artifak FP8 atau Chimera apabila membandingkan hasil. Model HY-MT1.5 yang lebih kemudian mempunyai identiti dan spesifikasinya sendiri.
Tencent mengesyorkan temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 dan repetition_penalty 1.05 dalam contoh inferens asalnya. Anggap kandungan terjemahan sebagai hasil yang perlu disemak. Semak nama, nombor, unit, penafian, tarikh dan hubungan antara ayat berdasarkan sumber, khususnya apabila terjemahan harfiah boleh kehilangan makna yang dimaksudkan.
Simpan sumber, bahasa sasaran, identiti model pilihan dan terjemahan akhir yang telah disemak bersama-sama. Untuk teks aplikasi, semak bahawa pemegang tempat dan pemformatan masih berhubung dengan medan yang dimaksudkan; untuk dokumen, baca perenggan yang dicantum bagi memastikan istilah dan nada konsisten. Ayat yang lancar masih boleh memerlukan pembetulan jika ia mengubah butiran fakta atau arahan.
Melalui Ailoot, pilih ID model yang tepat ini dalam /v1/chat/completions dan sertakan tugasan dalam messages. Setiap mesej membawa role dan kandungannya; simpan arahan yang berkaitan bersama bahan sumber. Kumpulkan respons JSON yang lengkap atau semua segmen SSE apabila stream diaktifkan, dan simpan usage bersama hasil bertulis.
", "aboutText": "Hunyuan-MT-7B ialah model terjemahan berbilang bahasa Tencent. Tugas asasnya ialah mengambil petikan sumber dan menghasilkan petikan itu dalam bahasa sasaran yang diminta. Tencent membezakan penterjemah ini daripada Hunyuan-MT-Chimera, model ensembel keluarga ini yang memperhalus beberapa calon terjemahan menjadi satu hasil.\n\n### Pilih pasangan bahasa dan terjemahan yang dimaksudkan\n\nTencent menerangkan terjemahan dua hala merentas 33 bahasa dan menonjolkan lima bahasa atau dialek etnik minoriti Cina. Jadual bahasa yang diterbitkan merangkumi bahasa Cina, Cina Tradisional, Inggeris, Perancis, Portugis, Sepanyol, Jepun, Turki, Rusia, Arab, Korea, Thai, Itali, Jerman, Vietnam, Melayu, Indonesia, Filipino, Hindi, Poland, Czech, Belanda, Khmer, Burma, Parsi, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Ibrani, Bengali, Tamil dan Ukraine. Ia turut menyenaraikan Tibet, Kazakh, Mongolia, Uyghur dan Kantonis secara jelas.\n\nNyatakan bahasa sasaran dengan tepat, termasuk sistem tulisan yang diperlukan apabila berkaitan. Taklimat yang berguna boleh mengenal pasti sama ada dokumen memerlukan bahasa Cina Ringkas atau Tradisional, serta menyatakan khalayak dan istilah yang patut kekal konsisten. Kekalkan petikan sumber secara utuh supaya terjemahan boleh disemak berdasarkan bahan tepat yang diberikan.\n\n### Ikuti prom terjemahan pengeluar\n\nPengeluar menyediakan satu templat prom untuk terjemahan yang melibatkan bahasa Cina dan satu lagi untuk pasangan bahasa yang tidak melibatkan bahasa Cina. Kedua-duanya menyatakan bahasa sasaran, meletakkan teks sumber di bawah arahan dan meminta terjemahan tanpa penerangan tambahan. Model tidak mempunyai prom sistem lalai, jadi letakkan arahan tugasan dalam mesej yang dihantar, bukannya bergantung pada peranan lalai yang tidak dinyatakan.\n\nUntuk pasangan selain bahasa Cina, taklimat asal boleh bermula: “Terjemahkan segmen berikut ke dalam bahasa Perancis, tanpa penerangan tambahan.” Ikuti dengan petikan sumber. Apabila tugasan melibatkan bahasa Cina, gunakan templat bahasa Cina yang sepadan dan gantikan pemegang tempat bahasa sasarannya. Artifak yang dijangka ialah petikan terjemahan yang sedia untuk semakan berasingan atau langkah pemprosesan seterusnya dalam aplikasi.\n\n### Sediakan segmen yang mengekalkan makna\n\nGunakan ayat atau perenggan yang padu, bukannya memecahkan teks pada kedudukan aksara sewenang-wenangnya. Kekalkan bahan sekeliling yang diperlukan untuk mentafsir kata ganti nama, istilah teknikal dan simpulan bahasa. Untuk manual produk, sertakan nama produk, istilah yang ditakrifkan dan arahan sebenar bersama-sama; untuk perbualan sokongan, kekalkan soalan dan jawapan yang dirujuknya.\n\nJika dokumen lebih besar diproses dalam segmen, simpan ID segmen yang stabil di luar teks yang diterjemahkan dan kekalkan istilah yang dipersetujui merentas petikan yang terhasil. Nyatakan secara jelas cara mengendalikan nama, ukuran dan pemegang tempat, kemudian periksa pengendalian itu dalam keluaran. Langkah penyediaan ini memudahkan hasil dicantum dan disemak; ia tidak menggantikan semakan makna terjemahan.\n\n### Bezakan penterjemah dan ensembel\n\nHunyuan-MT-7B menghasilkan terjemahan daripada sumber. Sebaliknya, aliran kerja Chimera yang didokumenkan mengambil sumber asal bersama beberapa calon dalam bahasa sasaran dan menghasilkan satu terjemahan yang diperhalus. Aliran kerja yang menggunakan kedua-dua peringkat mesti memberikan calon itu kepada model ensembel yang berasingan; memilih MT-7B sahaja tidak melakukan penggabungan tambahan tersebut.\n\nPengeluar turut menyenaraikan checkpoint FP8 secara berasingan. Kekalkan nama edisi biasa Hunyuan-MT-7B apabila menyimpan permintaan dan terjemahan, serta bezakannya daripada artifak FP8 atau Chimera apabila membandingkan hasil. Model HY-MT1.5 yang lebih kemudian mempunyai identiti dan spesifikasinya sendiri.\n\n### Panduan inferens asal dan semakan hasil\n\nTencent mengesyorkan temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 dan repetition_penalty 1.05 dalam contoh inferens asalnya. Anggap kandungan terjemahan sebagai hasil yang perlu disemak. Semak nama, nombor, unit, penafian, tarikh dan hubungan antara ayat berdasarkan sumber, khususnya apabila terjemahan harfiah boleh kehilangan makna yang dimaksudkan.\n\nSimpan sumber, bahasa sasaran, identiti model pilihan dan terjemahan akhir yang telah disemak bersama-sama. Untuk teks aplikasi, semak bahawa pemegang tempat dan pemformatan masih berhubung dengan medan yang dimaksudkan; untuk dokumen, baca perenggan yang dicantum bagi memastikan istilah dan nada konsisten. Ayat yang lancar masih boleh memerlukan pembetulan jika ia mengubah butiran fakta atau arahan.\n\nMelalui Ailoot, pilih ID model yang tepat ini dalam /v1/chat/completions dan sertakan tugasan dalam messages. Setiap mesej membawa role dan kandungannya; simpan arahan yang berkaitan bersama bahan sumber. Kumpulkan respons JSON yang lengkap atau semua segmen SSE apabila stream diaktifkan, dan simpan usage bersama hasil bertulis.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "14f4034b73d817334da5b5707c153dc4347de94384a598ebd3cfb270384c9c82", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ms", "methods": [ { "html": "tencent/Hunyuan-MT-7BHunyuan-MT-7B Tencent menterjemahkan teks yang diberikan ke dalam bahasa sasaran yang dinyatakan, dengan liputan berbilang bahasa dan perhatian khusus kepada bahasa Cina, bahasa minoriti dan dialek. Ia ialah model terjemahan dalam keluarga ini; model Chimera yang dinamakan secara berasingan menggabungkan beberapa calon terjemahan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Hunyuan-MT-7B ialah model terjemahan berbilang bahasa Tencent. Tugas asasnya ialah mengambil petikan sumber dan menghasilkan petikan itu dalam bahasa sasaran yang diminta. Tencent membezakan penterjemah ini daripada Hunyuan-MT-Chimera, model ensembel keluarga ini yang memperhalus beberapa calon terjemahan menjadi satu hasil.
Tencent menerangkan terjemahan dua hala merentas 33 bahasa dan menonjolkan lima bahasa atau dialek etnik minoriti Cina. Jadual bahasa yang diterbitkan merangkumi bahasa Cina, Cina Tradisional, Inggeris, Perancis, Portugis, Sepanyol, Jepun, Turki, Rusia, Arab, Korea, Thai, Itali, Jerman, Vietnam, Melayu, Indonesia, Filipino, Hindi, Poland, Czech, Belanda, Khmer, Burma, Parsi, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Ibrani, Bengali, Tamil dan Ukraine. Ia turut menyenaraikan Tibet, Kazakh, Mongolia, Uyghur dan Kantonis secara jelas.
Nyatakan bahasa sasaran dengan tepat, termasuk sistem tulisan yang diperlukan apabila berkaitan. Taklimat yang berguna boleh mengenal pasti sama ada dokumen memerlukan bahasa Cina Ringkas atau Tradisional, serta menyatakan khalayak dan istilah yang patut kekal konsisten. Kekalkan petikan sumber secara utuh supaya terjemahan boleh disemak berdasarkan bahan tepat yang diberikan.
Pengeluar menyediakan satu templat prom untuk terjemahan yang melibatkan bahasa Cina dan satu lagi untuk pasangan bahasa yang tidak melibatkan bahasa Cina. Kedua-duanya menyatakan bahasa sasaran, meletakkan teks sumber di bawah arahan dan meminta terjemahan tanpa penerangan tambahan. Model tidak mempunyai prom sistem lalai, jadi letakkan arahan tugasan dalam mesej yang dihantar, bukannya bergantung pada peranan lalai yang tidak dinyatakan.
Untuk pasangan selain bahasa Cina, taklimat asal boleh bermula: “Terjemahkan segmen berikut ke dalam bahasa Perancis, tanpa penerangan tambahan.” Ikuti dengan petikan sumber. Apabila tugasan melibatkan bahasa Cina, gunakan templat bahasa Cina yang sepadan dan gantikan pemegang tempat bahasa sasarannya. Artifak yang dijangka ialah petikan terjemahan yang sedia untuk semakan berasingan atau langkah pemprosesan seterusnya dalam aplikasi.
Gunakan ayat atau perenggan yang padu, bukannya memecahkan teks pada kedudukan aksara sewenang-wenangnya. Kekalkan bahan sekeliling yang diperlukan untuk mentafsir kata ganti nama, istilah teknikal dan simpulan bahasa. Untuk manual produk, sertakan nama produk, istilah yang ditakrifkan dan arahan sebenar bersama-sama; untuk perbualan sokongan, kekalkan soalan dan jawapan yang dirujuknya.
Jika dokumen lebih besar diproses dalam segmen, simpan ID segmen yang stabil di luar teks yang diterjemahkan dan kekalkan istilah yang dipersetujui merentas petikan yang terhasil. Nyatakan secara jelas cara mengendalikan nama, ukuran dan pemegang tempat, kemudian periksa pengendalian itu dalam keluaran. Langkah penyediaan ini memudahkan hasil dicantum dan disemak; ia tidak menggantikan semakan makna terjemahan.
Hunyuan-MT-7B menghasilkan terjemahan daripada sumber. Sebaliknya, aliran kerja Chimera yang didokumenkan mengambil sumber asal bersama beberapa calon dalam bahasa sasaran dan menghasilkan satu terjemahan yang diperhalus. Aliran kerja yang menggunakan kedua-dua peringkat mesti memberikan calon itu kepada model ensembel yang berasingan; memilih MT-7B sahaja tidak melakukan penggabungan tambahan tersebut.
Pengeluar turut menyenaraikan checkpoint FP8 secara berasingan. Kekalkan nama edisi biasa Hunyuan-MT-7B apabila menyimpan permintaan dan terjemahan, serta bezakannya daripada artifak FP8 atau Chimera apabila membandingkan hasil. Model HY-MT1.5 yang lebih kemudian mempunyai identiti dan spesifikasinya sendiri.
Tencent mengesyorkan temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 dan repetition_penalty 1.05 dalam contoh inferens asalnya. Anggap kandungan terjemahan sebagai hasil yang perlu disemak. Semak nama, nombor, unit, penafian, tarikh dan hubungan antara ayat berdasarkan sumber, khususnya apabila terjemahan harfiah boleh kehilangan makna yang dimaksudkan.
Simpan sumber, bahasa sasaran, identiti model pilihan dan terjemahan akhir yang telah disemak bersama-sama. Untuk teks aplikasi, semak bahawa pemegang tempat dan pemformatan masih berhubung dengan medan yang dimaksudkan; untuk dokumen, baca perenggan yang dicantum bagi memastikan istilah dan nada konsisten. Ayat yang lancar masih boleh memerlukan pembetulan jika ia mengubah butiran fakta atau arahan.
Melalui Ailoot, pilih ID model yang tepat ini dalam /v1/chat/completions dan sertakan tugasan dalam messages. Setiap mesej membawa role dan kandungannya; simpan arahan yang berkaitan bersama bahan sumber. Kumpulkan respons JSON yang lengkap atau semua segmen SSE apabila stream diaktifkan, dan simpan usage bersama hasil bertulis.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had tencent/Hunyuan-MT-7B Syarat: Gunakan pemilih penghalaan Ailoot ini tepat seperti yang dinyatakan. | Lalai— |
Medanmessages | Jenisarray | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Syarat: | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: | Lalaifalse |
text_input · Diperlukan: messages
image_with_text · Diperlukan: messages with actual image content blocks
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parameteroptional | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterconditions | KontrakGunakan pemilih penghalaan Ailoot ini tepat seperti yang dinyatakan., Protokol ini membawa kandungan imej jika model yang dipilih itu menyokong penglihatan. Penerimaan oleh protokol tidak membuktikan keupayaan imej bagi setiap model. |
Alias kaedah: /chat/completions
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 / 1K token Output · Token output $0 / 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}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "tencent/Hunyuan-MT-7B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Simpan setiap blok kandungan, ID panggilan alat, tandatangan pemikiran apabila dikembalikan, semua delta SSE dan data penggunaan lengkap. Fragmen teks pertama bukan keseluruhan hasil.
Simpan X-Client-Request-ID asal, respons dan pengepala. Hasil yang tidak diketahui atau result_pending_check tidak membenarkan penciptaan kedua.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[] | Jenisobject |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, pemilih model, jenis atau bentuk input tidak sah. | Langkah seterusnyaSemak butiran pengesahan yang dikembalikan sebelum menyediakan permintaan berasingan. |
Respons | SyaratPermintaan atau hasil asal tidak diketahui atau memerlukan semakan. | Langkah seterusnyaSimpan pengecam dan pengepala asal; baca hanya rekod status/pustaka yang disokong. Jangan hantar semula permintaan penciptaan. |
Ailoot Ultra tencent/Hunyuan-MT-7B
/chat/completions
tencent/Hunyuan-MT-7BHunyuan-MT-7B Tencent menterjemahkan teks yang diberikan ke dalam bahasa sasaran yang dinyatakan, dengan liputan berbilang bahasa dan perhatian khusus kepada bahasa Cina, bahasa minoriti dan dialek. Ia ialah model terjemahan dalam keluarga ini; model Chimera yang dinamakan secara berasingan menggabungkan beberapa calon terjemahan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Hunyuan-MT-7B ialah model terjemahan berbilang bahasa Tencent. Tugas asasnya ialah mengambil petikan sumber dan menghasilkan petikan itu dalam bahasa sasaran yang diminta. Tencent membezakan penterjemah ini daripada Hunyuan-MT-Chimera, model ensembel keluarga ini yang memperhalus beberapa calon terjemahan menjadi satu hasil.
Tencent menerangkan terjemahan dua hala merentas 33 bahasa dan menonjolkan lima bahasa atau dialek etnik minoriti Cina. Jadual bahasa yang diterbitkan merangkumi bahasa Cina, Cina Tradisional, Inggeris, Perancis, Portugis, Sepanyol, Jepun, Turki, Rusia, Arab, Korea, Thai, Itali, Jerman, Vietnam, Melayu, Indonesia, Filipino, Hindi, Poland, Czech, Belanda, Khmer, Burma, Parsi, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Ibrani, Bengali, Tamil dan Ukraine. Ia turut menyenaraikan Tibet, Kazakh, Mongolia, Uyghur dan Kantonis secara jelas.
Nyatakan bahasa sasaran dengan tepat, termasuk sistem tulisan yang diperlukan apabila berkaitan. Taklimat yang berguna boleh mengenal pasti sama ada dokumen memerlukan bahasa Cina Ringkas atau Tradisional, serta menyatakan khalayak dan istilah yang patut kekal konsisten. Kekalkan petikan sumber secara utuh supaya terjemahan boleh disemak berdasarkan bahan tepat yang diberikan.
Pengeluar menyediakan satu templat prom untuk terjemahan yang melibatkan bahasa Cina dan satu lagi untuk pasangan bahasa yang tidak melibatkan bahasa Cina. Kedua-duanya menyatakan bahasa sasaran, meletakkan teks sumber di bawah arahan dan meminta terjemahan tanpa penerangan tambahan. Model tidak mempunyai prom sistem lalai, jadi letakkan arahan tugasan dalam mesej yang dihantar, bukannya bergantung pada peranan lalai yang tidak dinyatakan.
Untuk pasangan selain bahasa Cina, taklimat asal boleh bermula: “Terjemahkan segmen berikut ke dalam bahasa Perancis, tanpa penerangan tambahan.” Ikuti dengan petikan sumber. Apabila tugasan melibatkan bahasa Cina, gunakan templat bahasa Cina yang sepadan dan gantikan pemegang tempat bahasa sasarannya. Artifak yang dijangka ialah petikan terjemahan yang sedia untuk semakan berasingan atau langkah pemprosesan seterusnya dalam aplikasi.
Gunakan ayat atau perenggan yang padu, bukannya memecahkan teks pada kedudukan aksara sewenang-wenangnya. Kekalkan bahan sekeliling yang diperlukan untuk mentafsir kata ganti nama, istilah teknikal dan simpulan bahasa. Untuk manual produk, sertakan nama produk, istilah yang ditakrifkan dan arahan sebenar bersama-sama; untuk perbualan sokongan, kekalkan soalan dan jawapan yang dirujuknya.
Jika dokumen lebih besar diproses dalam segmen, simpan ID segmen yang stabil di luar teks yang diterjemahkan dan kekalkan istilah yang dipersetujui merentas petikan yang terhasil. Nyatakan secara jelas cara mengendalikan nama, ukuran dan pemegang tempat, kemudian periksa pengendalian itu dalam keluaran. Langkah penyediaan ini memudahkan hasil dicantum dan disemak; ia tidak menggantikan semakan makna terjemahan.
Hunyuan-MT-7B menghasilkan terjemahan daripada sumber. Sebaliknya, aliran kerja Chimera yang didokumenkan mengambil sumber asal bersama beberapa calon dalam bahasa sasaran dan menghasilkan satu terjemahan yang diperhalus. Aliran kerja yang menggunakan kedua-dua peringkat mesti memberikan calon itu kepada model ensembel yang berasingan; memilih MT-7B sahaja tidak melakukan penggabungan tambahan tersebut.
Pengeluar turut menyenaraikan checkpoint FP8 secara berasingan. Kekalkan nama edisi biasa Hunyuan-MT-7B apabila menyimpan permintaan dan terjemahan, serta bezakannya daripada artifak FP8 atau Chimera apabila membandingkan hasil. Model HY-MT1.5 yang lebih kemudian mempunyai identiti dan spesifikasinya sendiri.
Tencent mengesyorkan temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 dan repetition_penalty 1.05 dalam contoh inferens asalnya. Anggap kandungan terjemahan sebagai hasil yang perlu disemak. Semak nama, nombor, unit, penafian, tarikh dan hubungan antara ayat berdasarkan sumber, khususnya apabila terjemahan harfiah boleh kehilangan makna yang dimaksudkan.
Simpan sumber, bahasa sasaran, identiti model pilihan dan terjemahan akhir yang telah disemak bersama-sama. Untuk teks aplikasi, semak bahawa pemegang tempat dan pemformatan masih berhubung dengan medan yang dimaksudkan; untuk dokumen, baca perenggan yang dicantum bagi memastikan istilah dan nada konsisten. Ayat yang lancar masih boleh memerlukan pembetulan jika ia mengubah butiran fakta atau arahan.
Melalui Ailoot, pilih ID model yang tepat ini dalam /v1/chat/completions dan sertakan tugasan dalam messages. Setiap mesej membawa role dan kandungannya; simpan arahan yang berkaitan bersama bahan sumber. Kumpulkan respons JSON yang lengkap atau semua segmen SSE apabila stream diaktifkan, dan simpan usage bersama hasil bertulis.
POST /v1/messagestext, imagejson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had tencent/Hunyuan-MT-7B Syarat: Gunakan pemilih penghalaan Ailoot ini tepat seperti yang dinyatakan. | Lalai— |
Medanmessages | Jenisarray | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Syarat: | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: | Lalaifalse |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Minimum: 1 Syarat: | Lalai— |
text_input · Diperlukan: messages
image_with_text · Diperlukan: messages with actual image content blocks
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterconditions | KontrakGunakan pemilih penghalaan Ailoot ini tepat seperti yang dinyatakan., Protokol ini membawa kandungan imej jika model yang dipilih itu menyokong penglihatan. Penerimaan oleh protokol tidak membuktikan keupayaan imej bagi setiap model. |
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 / 1K token Output · Token output $0 / 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}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "tencent/Hunyuan-MT-7B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}], "max_tokens": 256}')\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/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Simpan setiap blok kandungan, ID panggilan alat, tandatangan pemikiran apabila dikembalikan, semua delta SSE dan data penggunaan lengkap. Fragmen teks pertama bukan keseluruhan hasil.
Simpan X-Client-Request-ID asal, respons dan pengepala. Hasil yang tidak diketahui atau result_pending_check tidak membenarkan penciptaan kedua.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medancontent[] | Jenisobject |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, pemilih model, jenis atau bentuk input tidak sah. | Langkah seterusnyaSemak butiran pengesahan yang dikembalikan sebelum menyediakan permintaan berasingan. |
Respons | SyaratPermintaan atau hasil asal tidak diketahui atau memerlukan semakan. | Langkah seterusnyaSimpan pengecam dan pengepala asal; baca hanya rekod status/pustaka yang disokong. Jangan hantar semula permintaan penciptaan. |
Ailoot Ultra tencent/Hunyuan-MT-7B
/chat/completions