Grok 4.3 ialah model kegunaan umum pengeluar yang menekankan pematuhan arahan dan penggunaan alat. Kad modelnya menerima teks dan imej, menjana teks dan menetapkan tetingkap konteks 1,000,000 token. Keupayaan yang disenaraikan merangkumi panggilan fungsi, output berstruktur dan penaakulan yang boleh dikonfigurasi, dengan pemprosesan kelompok disokong dalam perkhidmatan pengeluar.
Spesifikasi terperinci model semasa menyenaraikan usaha penaakulan none, low, medium, high dan xhigh, dengan low sebagai lalai. None melangkau peringkat penaakulan; pilihan lain memperuntukkan pemikiran sebelum jawapan. Ini ialah tetapan kad model pengeluar yang tepat, berbeza daripada senarai usaha dan tetapan lalai keluaran Grok yang terkemudian.
Untuk analisis dokumen panjang, berikan bahan yang berkaitan dan takrifkan bahagian atau dapatan yang perlu dikembalikan oleh jawapan. Konteks boleh memuatkan set kerja yang besar, tetapi tugas masih mendapat manfaat daripada keutamaan dan hasil serahan yang jelas. Minta kesimpulan, petikan sokongan dan sebarang syarat yang belum diselesaikan dan jangan anggap konteks panjang sebagai pengganti soalan yang jelas.
Untuk bahan visual, kenal pasti objek, ciri carta atau butiran halaman yang perlu diperiksa dan terangkan kaitannya dengan tugas bertulis. Hasil yang berguna mengaitkan pemerhatian dengan soalan. Jika kesimpulan turut bergantung pada maklumat luar, berikan bukti itu secara berasingan supaya model dapat membezakan perkara yang ditunjukkan oleh imej daripada perkara yang ditetapkan oleh sumber lain.
Dalam aliran kerja berasaskan fungsi, model menjana cadangan panggilan daripada takrif alat. Aplikasi melaksanakan fungsi dan mengembalikan hasilnya. Hubungkan input fungsi, pemerhatian yang dikembalikan dan langkah model seterusnya. Untuk tugas kod atau data, minta hasil yang menyatakan perkara yang dicadangkan dan perkara yang benar-benar diperhatikan oleh aplikasi.
Output berstruktur boleh menukar pengekstrakan dokumen atau laporan analisis kepada medan yang ditetapkan. Sokongan skema pengeluar meliputi jenis data lazim dan kekangan berbatas, manakala sesetengah kekangan lanjutan bergantung pada tingkah laku model. Berikan makna yang jelas bagi setiap medan dan sahkan hasil mengikut keperluan aplikasi. Hasil berbentuk skema masih memerlukan bukti bagi kandungannya; tindakan yang dicadangkan masih perlu dilaksanakan oleh aliran kerja di sekelilingnya.
", "aboutText": "Grok 4.3 ialah model kegunaan umum pengeluar yang menekankan pematuhan arahan dan penggunaan alat. Kad modelnya menerima teks dan imej, menjana teks dan menetapkan tetingkap konteks 1,000,000 token. Keupayaan yang disenaraikan merangkumi panggilan fungsi, output berstruktur dan penaakulan yang boleh dikonfigurasi, dengan pemprosesan kelompok disokong dalam perkhidmatan pengeluar.\n\nSpesifikasi terperinci model semasa menyenaraikan usaha penaakulan none, low, medium, high dan xhigh, dengan low sebagai lalai. None melangkau peringkat penaakulan; pilihan lain memperuntukkan pemikiran sebelum jawapan. Ini ialah tetapan kad model pengeluar yang tepat, berbeza daripada senarai usaha dan tetapan lalai keluaran Grok yang terkemudian.\n\nUntuk analisis dokumen panjang, berikan bahan yang berkaitan dan takrifkan bahagian atau dapatan yang perlu dikembalikan oleh jawapan. Konteks boleh memuatkan set kerja yang besar, tetapi tugas masih mendapat manfaat daripada keutamaan dan hasil serahan yang jelas. Minta kesimpulan, petikan sokongan dan sebarang syarat yang belum diselesaikan dan jangan anggap konteks panjang sebagai pengganti soalan yang jelas.\n\nUntuk bahan visual, kenal pasti objek, ciri carta atau butiran halaman yang perlu diperiksa dan terangkan kaitannya dengan tugas bertulis. Hasil yang berguna mengaitkan pemerhatian dengan soalan. Jika kesimpulan turut bergantung pada maklumat luar, berikan bukti itu secara berasingan supaya model dapat membezakan perkara yang ditunjukkan oleh imej daripada perkara yang ditetapkan oleh sumber lain.\n\nDalam aliran kerja berasaskan fungsi, model menjana cadangan panggilan daripada takrif alat. Aplikasi melaksanakan fungsi dan mengembalikan hasilnya. Hubungkan input fungsi, pemerhatian yang dikembalikan dan langkah model seterusnya. Untuk tugas kod atau data, minta hasil yang menyatakan perkara yang dicadangkan dan perkara yang benar-benar diperhatikan oleh aplikasi.\n\nOutput berstruktur boleh menukar pengekstrakan dokumen atau laporan analisis kepada medan yang ditetapkan. Sokongan skema pengeluar meliputi jenis data lazim dan kekangan berbatas, manakala sesetengah kekangan lanjutan bergantung pada tingkah laku model. Berikan makna yang jelas bagi setiap medan dan sahkan hasil mengikut keperluan aplikasi. Hasil berbentuk skema masih memerlukan bukti bagi kandungannya; tindakan yang dicadangkan masih perlu dilaksanakan oleh aliran kerja di sekelilingnya.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Apply a policy exception with evidence\n\nUse policy P1: standard access expires after 30 days. Exception E2: project Delta access remains valid until the project owner closes the project. Record R3: Delta is still open; access began 45 days ago. Prepare a decision record containing conclusion, governing passage, supporting record and the next condition that would change the conclusion.A four-field decision record linking the policy exception and current project state.Check that the explicit exception is applied and that the 45-day age alone is not treated as expiry for Delta.grok-4.3Grok 4.3 ialah model teks dan imej untuk kerja berpandukan arahan, penaakulan dan tugas yang dihubungkan dengan alat, dengan konteks 1,000,000 token. Ia menyediakan panggilan fungsi, output berstruktur dan tahap usaha penaakulan yang boleh dipilih dalam konfigurasi pengeluar yang didokumenkan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Grok 4.3 ialah model kegunaan umum pengeluar yang menekankan pematuhan arahan dan penggunaan alat. Kad modelnya menerima teks dan imej, menjana teks dan menetapkan tetingkap konteks 1,000,000 token. Keupayaan yang disenaraikan merangkumi panggilan fungsi, output berstruktur dan penaakulan yang boleh dikonfigurasi, dengan pemprosesan kelompok disokong dalam perkhidmatan pengeluar.
Spesifikasi terperinci model semasa menyenaraikan usaha penaakulan none, low, medium, high dan xhigh, dengan low sebagai lalai. None melangkau peringkat penaakulan; pilihan lain memperuntukkan pemikiran sebelum jawapan. Ini ialah tetapan kad model pengeluar yang tepat, berbeza daripada senarai usaha dan tetapan lalai keluaran Grok yang terkemudian.
Untuk analisis dokumen panjang, berikan bahan yang berkaitan dan takrifkan bahagian atau dapatan yang perlu dikembalikan oleh jawapan. Konteks boleh memuatkan set kerja yang besar, tetapi tugas masih mendapat manfaat daripada keutamaan dan hasil serahan yang jelas. Minta kesimpulan, petikan sokongan dan sebarang syarat yang belum diselesaikan dan jangan anggap konteks panjang sebagai pengganti soalan yang jelas.
Untuk bahan visual, kenal pasti objek, ciri carta atau butiran halaman yang perlu diperiksa dan terangkan kaitannya dengan tugas bertulis. Hasil yang berguna mengaitkan pemerhatian dengan soalan. Jika kesimpulan turut bergantung pada maklumat luar, berikan bukti itu secara berasingan supaya model dapat membezakan perkara yang ditunjukkan oleh imej daripada perkara yang ditetapkan oleh sumber lain.
Dalam aliran kerja berasaskan fungsi, model menjana cadangan panggilan daripada takrif alat. Aplikasi melaksanakan fungsi dan mengembalikan hasilnya. Hubungkan input fungsi, pemerhatian yang dikembalikan dan langkah model seterusnya. Untuk tugas kod atau data, minta hasil yang menyatakan perkara yang dicadangkan dan perkara yang benar-benar diperhatikan oleh aplikasi.
Output berstruktur boleh menukar pengekstrakan dokumen atau laporan analisis kepada medan yang ditetapkan. Sokongan skema pengeluar meliputi jenis data lazim dan kekangan berbatas, manakala sesetengah kekangan lanjutan bergantung pada tingkah laku model. Berikan makna yang jelas bagi setiap medan dan sahkan hasil mengikut keperluan aplikasi. Hasil berbentuk skema masih memerlukan bukti bagi kandungannya; tindakan yang dicadangkan masih perlu dilaksanakan oleh aliran kerja di sekelilingnya.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had grok-4.3 | 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 |
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 |
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.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0025 / 1K token Output · Token output $0.005 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.0025 / 1K token Output · Token output $0.005 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.005 / 1K token Output · Token output $0.01 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"grok-4.3","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="grok-4.3", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 grok-4.3, x-ai/grok-4.3
/chat/completions
grok-4.3Grok 4.3 ialah model teks dan imej untuk kerja berpandukan arahan, penaakulan dan tugas yang dihubungkan dengan alat, dengan konteks 1,000,000 token. Ia menyediakan panggilan fungsi, output berstruktur dan tahap usaha penaakulan yang boleh dipilih dalam konfigurasi pengeluar yang didokumenkan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Grok 4.3 ialah model kegunaan umum pengeluar yang menekankan pematuhan arahan dan penggunaan alat. Kad modelnya menerima teks dan imej, menjana teks dan menetapkan tetingkap konteks 1,000,000 token. Keupayaan yang disenaraikan merangkumi panggilan fungsi, output berstruktur dan penaakulan yang boleh dikonfigurasi, dengan pemprosesan kelompok disokong dalam perkhidmatan pengeluar.
Spesifikasi terperinci model semasa menyenaraikan usaha penaakulan none, low, medium, high dan xhigh, dengan low sebagai lalai. None melangkau peringkat penaakulan; pilihan lain memperuntukkan pemikiran sebelum jawapan. Ini ialah tetapan kad model pengeluar yang tepat, berbeza daripada senarai usaha dan tetapan lalai keluaran Grok yang terkemudian.
Untuk analisis dokumen panjang, berikan bahan yang berkaitan dan takrifkan bahagian atau dapatan yang perlu dikembalikan oleh jawapan. Konteks boleh memuatkan set kerja yang besar, tetapi tugas masih mendapat manfaat daripada keutamaan dan hasil serahan yang jelas. Minta kesimpulan, petikan sokongan dan sebarang syarat yang belum diselesaikan dan jangan anggap konteks panjang sebagai pengganti soalan yang jelas.
Untuk bahan visual, kenal pasti objek, ciri carta atau butiran halaman yang perlu diperiksa dan terangkan kaitannya dengan tugas bertulis. Hasil yang berguna mengaitkan pemerhatian dengan soalan. Jika kesimpulan turut bergantung pada maklumat luar, berikan bukti itu secara berasingan supaya model dapat membezakan perkara yang ditunjukkan oleh imej daripada perkara yang ditetapkan oleh sumber lain.
Dalam aliran kerja berasaskan fungsi, model menjana cadangan panggilan daripada takrif alat. Aplikasi melaksanakan fungsi dan mengembalikan hasilnya. Hubungkan input fungsi, pemerhatian yang dikembalikan dan langkah model seterusnya. Untuk tugas kod atau data, minta hasil yang menyatakan perkara yang dicadangkan dan perkara yang benar-benar diperhatikan oleh aplikasi.
Output berstruktur boleh menukar pengekstrakan dokumen atau laporan analisis kepada medan yang ditetapkan. Sokongan skema pengeluar meliputi jenis data lazim dan kekangan berbatas, manakala sesetengah kekangan lanjutan bergantung pada tingkah laku model. Berikan makna yang jelas bagi setiap medan dan sahkan hasil mengikut keperluan aplikasi. Hasil berbentuk skema masih memerlukan bukti bagi kandungannya; tindakan yang dicadangkan masih perlu dilaksanakan oleh aliran kerja di sekelilingnya.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had grok-4.3 | 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.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0025 / 1K token Output · Token output $0.005 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.0025 / 1K token Output · Token output $0.005 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.005 / 1K token Output · Token output $0.01 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "grok-4.3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'grok-4.3', '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': 'grok-4.3', '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 grok-4.3, x-ai/grok-4.3
/chat/completions
x-ai/grok-4.3Grok 4.3 ialah model teks dan imej untuk kerja berpandukan arahan, penaakulan dan tugas yang dihubungkan dengan alat, dengan konteks 1,000,000 token. Ia menyediakan panggilan fungsi, output berstruktur dan tahap usaha penaakulan yang boleh dipilih dalam konfigurasi pengeluar yang didokumenkan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Grok 4.3 ialah model kegunaan umum pengeluar yang menekankan pematuhan arahan dan penggunaan alat. Kad modelnya menerima teks dan imej, menjana teks dan menetapkan tetingkap konteks 1,000,000 token. Keupayaan yang disenaraikan merangkumi panggilan fungsi, output berstruktur dan penaakulan yang boleh dikonfigurasi, dengan pemprosesan kelompok disokong dalam perkhidmatan pengeluar.
Spesifikasi terperinci model semasa menyenaraikan usaha penaakulan none, low, medium, high dan xhigh, dengan low sebagai lalai. None melangkau peringkat penaakulan; pilihan lain memperuntukkan pemikiran sebelum jawapan. Ini ialah tetapan kad model pengeluar yang tepat, berbeza daripada senarai usaha dan tetapan lalai keluaran Grok yang terkemudian.
Untuk analisis dokumen panjang, berikan bahan yang berkaitan dan takrifkan bahagian atau dapatan yang perlu dikembalikan oleh jawapan. Konteks boleh memuatkan set kerja yang besar, tetapi tugas masih mendapat manfaat daripada keutamaan dan hasil serahan yang jelas. Minta kesimpulan, petikan sokongan dan sebarang syarat yang belum diselesaikan dan jangan anggap konteks panjang sebagai pengganti soalan yang jelas.
Untuk bahan visual, kenal pasti objek, ciri carta atau butiran halaman yang perlu diperiksa dan terangkan kaitannya dengan tugas bertulis. Hasil yang berguna mengaitkan pemerhatian dengan soalan. Jika kesimpulan turut bergantung pada maklumat luar, berikan bukti itu secara berasingan supaya model dapat membezakan perkara yang ditunjukkan oleh imej daripada perkara yang ditetapkan oleh sumber lain.
Dalam aliran kerja berasaskan fungsi, model menjana cadangan panggilan daripada takrif alat. Aplikasi melaksanakan fungsi dan mengembalikan hasilnya. Hubungkan input fungsi, pemerhatian yang dikembalikan dan langkah model seterusnya. Untuk tugas kod atau data, minta hasil yang menyatakan perkara yang dicadangkan dan perkara yang benar-benar diperhatikan oleh aplikasi.
Output berstruktur boleh menukar pengekstrakan dokumen atau laporan analisis kepada medan yang ditetapkan. Sokongan skema pengeluar meliputi jenis data lazim dan kekangan berbatas, manakala sesetengah kekangan lanjutan bergantung pada tingkah laku model. Berikan makna yang jelas bagi setiap medan dan sahkan hasil mengikut keperluan aplikasi. Hasil berbentuk skema masih memerlukan bukti bagi kandungannya; tindakan yang dicadangkan masih perlu dilaksanakan oleh aliran kerja di sekelilingnya.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had x-ai/grok-4.3 | 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.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0025 / 1K token Output · Token output $0.005 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.0025 / 1K token Output · Token output $0.005 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.005 / 1K token Output · Token output $0.01 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "x-ai/grok-4.3", "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='x-ai/grok-4.3',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='x-ai/grok-4.3',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 grok-4.3, x-ai/grok-4.3
/chat/completions
x-ai/grok-4.3Grok 4.3 ialah model teks dan imej untuk kerja berpandukan arahan, penaakulan dan tugas yang dihubungkan dengan alat, dengan konteks 1,000,000 token. Ia menyediakan panggilan fungsi, output berstruktur dan tahap usaha penaakulan yang boleh dipilih dalam konfigurasi pengeluar yang didokumenkan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Grok 4.3 ialah model kegunaan umum pengeluar yang menekankan pematuhan arahan dan penggunaan alat. Kad modelnya menerima teks dan imej, menjana teks dan menetapkan tetingkap konteks 1,000,000 token. Keupayaan yang disenaraikan merangkumi panggilan fungsi, output berstruktur dan penaakulan yang boleh dikonfigurasi, dengan pemprosesan kelompok disokong dalam perkhidmatan pengeluar.
Spesifikasi terperinci model semasa menyenaraikan usaha penaakulan none, low, medium, high dan xhigh, dengan low sebagai lalai. None melangkau peringkat penaakulan; pilihan lain memperuntukkan pemikiran sebelum jawapan. Ini ialah tetapan kad model pengeluar yang tepat, berbeza daripada senarai usaha dan tetapan lalai keluaran Grok yang terkemudian.
Untuk analisis dokumen panjang, berikan bahan yang berkaitan dan takrifkan bahagian atau dapatan yang perlu dikembalikan oleh jawapan. Konteks boleh memuatkan set kerja yang besar, tetapi tugas masih mendapat manfaat daripada keutamaan dan hasil serahan yang jelas. Minta kesimpulan, petikan sokongan dan sebarang syarat yang belum diselesaikan dan jangan anggap konteks panjang sebagai pengganti soalan yang jelas.
Untuk bahan visual, kenal pasti objek, ciri carta atau butiran halaman yang perlu diperiksa dan terangkan kaitannya dengan tugas bertulis. Hasil yang berguna mengaitkan pemerhatian dengan soalan. Jika kesimpulan turut bergantung pada maklumat luar, berikan bukti itu secara berasingan supaya model dapat membezakan perkara yang ditunjukkan oleh imej daripada perkara yang ditetapkan oleh sumber lain.
Dalam aliran kerja berasaskan fungsi, model menjana cadangan panggilan daripada takrif alat. Aplikasi melaksanakan fungsi dan mengembalikan hasilnya. Hubungkan input fungsi, pemerhatian yang dikembalikan dan langkah model seterusnya. Untuk tugas kod atau data, minta hasil yang menyatakan perkara yang dicadangkan dan perkara yang benar-benar diperhatikan oleh aplikasi.
Output berstruktur boleh menukar pengekstrakan dokumen atau laporan analisis kepada medan yang ditetapkan. Sokongan skema pengeluar meliputi jenis data lazim dan kekangan berbatas, manakala sesetengah kekangan lanjutan bergantung pada tingkah laku model. Berikan makna yang jelas bagi setiap medan dan sahkan hasil mengikut keperluan aplikasi. Hasil berbentuk skema masih memerlukan bukti bagi kandungannya; tindakan yang dicadangkan masih perlu dilaksanakan oleh aliran kerja di sekelilingnya.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had x-ai/grok-4.3 | 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.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0025 / 1K token Output · Token output $0.005 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk200,000 | Caj Input · Token input $0.0025 / 1K token Output · Token output $0.005 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi200,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.005 / 1K token Output · Token output $0.01 / 1K token Input · Bacaan cache $0.0008 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "x-ai/grok-4.3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'x-ai/grok-4.3', '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': 'x-ai/grok-4.3', '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 grok-4.3, x-ai/grok-4.3
/chat/completions
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Apply a policy exception with evidence\n\nUse policy P1: standard access expires after 30 days. Exception E2: project Delta access remains valid until the project owner closes the project. Record R3: Delta is still open; access began 45 days ago. Prepare a decision record containing conclusion, governing passage, supporting record and the next condition that would change the conclusion.A four-field decision record linking the policy exception and current project state.Check that the explicit exception is applied and that the 45-day age alone is not treated as expiry for Delta.