modeller

Amazon: Nova Premier 1.0

Markdown · JSON

Amazon: Nova Premier 1.0

Amazon Nova Premier er modellen i første generasjon Nova for kompleks multimodal resonnering, analyse av lange dokumenter og agenter. Den tar imot tekst, bilder og video, returnerer tekst og fungerer også som lærer for destillering av spesialiserte Nova-modeller.

Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

Amazon Nova Premier er den mest kapable forståelsesmodellen i Amazons første generasjon av Nova-familien, utviklet for komplekst arbeid som krever dyp forståelse, kontekst og planlegging over flere trinn. Den behandler tekst, bilder og video og produserer tekst. Rollen omfatter resonnering over lange rapporter, sammenligning av belegg på tvers av dokumenter, forståelse av diagrammer og visuelt materiale og koordinering av agentoppgaver. Premier er adskilt fra de lettere modellene Micro, Lite og Pro, og fra Nova-modeller som genererer bilder, video eller samtaletale.

Produsentens konkrete modellprofil oppgir et kontekstvindu på 1 million tokener og maksimale utdata på 25K tokener. Den dokumenterte kunnskapsgrensen er oktober 2024. Dette gjør Premier nyttig når en oppgave trenger et stort referansemateriale sammen med instruksjoner og samtale. Organiser materialet med dokumentnavn, seksjonsmarkører og et konkret spørsmål, i stedet for å be om en planløs analyse av alt. Et nyttig resultat kan være en sammenligningsmatrise, en kildebasert rapport eller en foreslått handlingsrekkefølge. Kontekstbudsjettet dekker materialet modellen arbeider med; det er ikke et løfte om at hver detalj vil vises i sluttsvaret.

Premiers dokumenterte multimodale arbeidsflyt håndterer bilder i PNG, JPG/JPEG, GIF og WebP og vanlige videobeholdere som MP4, MOV, MKV og WebM. Dokumentflyten omfatter PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT og Markdown. Tekstorienterte filer leverer tekst; PDF og DOCX kan levere sidetekst med visuell informasjon. For en rapport med diagrammer bør du holde etiketter lesbare og be modellen beskrive de relevante observasjonene før den tolker dem. Hvis bare prosaen trengs, unngår du å gjøre visuell uttrekking til en forutsetning for dokumentforståelsen ved å legge ved uttrukket tekst. Innebygde medier deler et nyttelastbudsjett på 25 MB, inkludert base64-påslag. En forespørsel inneholder én video, begrenset til 1 GB via S3; samlede S3-medier kan utgjøre 2 GB. PDF- og DOCX-inndata er fortsatt begrenset til fem dokumenter, med en samlet ramme på 25 MB ved direkte opplasting eller 2 GB via S3.

Videoforståelse bygger på utvalgte enkeltbilder. Veiledningen for første generasjon gir spesifikt Premier en samplingsrate på ett bilde per sekund opptil 3200 bilder, en annen ramme enn Nova Lite og Pros strategi med 960 bilder. Dette er nyttig for sceneoppsummeringer og spørsmål om hendelser over tid, mens korte handlinger mellom de utvalgte bildene kan gå ubemerket hen. Legg ved et relevant klipp eller tidsrom, og angi detaljene som skal følges. For en lang sekvens kan analyse av segmenter etterfulgt av et tekstsammendrag bevare fokuset, selv om oppdeling kan miste kontekst på tvers av segmentgrenser. De dokumenterte modellmodalitetene omfatter ikke lydinndata, så muntlig informasjon bør gis som tekst.

Premier støtter strømming av svar, verktøyorienterte arbeidsflyter og arbeidsflyter utvidet med informasjonsinnhenting, samt promptbufring i Amazons dokumenterte leveringsprofil. Uttrykkelig bufring krever minst 1K tokener per sjekkpunkt og tillater opptil fire sjekkpunkter med fem minutters oppbevaringstid. Produsenten begrenser promptbufring til 20K tokener, hovedsakelig for tekstprompter; denne bufringsrammen er forskjellig fra hele kontekstvinduet. Gi en agent oppgaven, de tillatte verktøyene og beskrivelsene av argumentene deres, og la deretter applikasjonen utføre forespurte handlinger og returnere observasjoner før neste modelltrinn. Resonneringsrollen innebærer ikke at den kan kjøre et eksternt system uten dette utføringslaget. Veiledningen for første generasjon støtter å forklare en løsning trinnvis gjennom prompting; Nova 2 Lites separate kontroller low, medium og high for utvidet tenkning er ikke en del av denne utgavens dokumenterte grensesnitt. For en rapport eller et verktøyresultat bør du be om uttrykkelige felt og eksempler på ønsket struktur; en forespurt JSON-form er forskjellig fra håndhevede strukturerte utdata.

En særpreget rolle for Premier er å lære opp mindre Nova-modeller gjennom destillasjon. Amazon beskriver bruk av Premiers svar som treningseksempler for spesialiserte varianter av Nova Micro, Lite og Pro, etterfulgt av sammenligning av den mindre modellens atferd på måloppgaven. Dette er en arbeidsflyt for modelltilpasning, ikke en endring av identiteten til et vanlig Premier-svar. Ved vanlig bruk bør du legge ved autoritative fakta og kreve at svaret skiller observasjoner, antakelser og manglende belegg. Nova kan generere plausible påstander som motsier en kilde, og generert kode omfatter ikke automatisk sikkerhetsskanning, så den nyttige artefakten bør ha nok belegg og detaljer til å kunne kontrolleres mot inndataene. Produsenten sier også at denne modellen ikke identifiserer eller navngir personer i bilder, dokumenter eller videoer.

Praktisk oppgave

Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

Compare two rollout proposals

Compare these rollout notes for a support team. Plan A: train all 40 agents on Monday, migrate Tuesday, no rollback rehearsal. Plan B: train 10 agents, pilot for two days, rehearse rollback, then migrate the rest. Prepare a decision memo with evidence, trade-offs and one question the notes cannot answer.

Forventet resultat

A short recommendation, a two-plan comparison table and one explicitly unanswered question.

Kontroller resultatet

Check every stated advantage against the notes; do not invent costs, outage rates or pilot results.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions amazon/nova-premier-v1

amazon/nova-premier-v1

Amazon /amazon/nova-premier-v1

Start

Amazon Nova Premier er modellen i første generasjon Nova for kompleks multimodal resonnering, analyse av lange dokumenter og agenter. Den tar imot tekst, bilder og video, returnerer tekst og fungerer også som lærer for destillering av spesialiserte Nova-modeller.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
amazon/nova-premier-v1
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Eksempler: system, user, assistant, tool, function
Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt.
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
function
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaletext
ParametermessagesAvtalemeldingstabell med role/content-struktur
Parameterfile_materialAvtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes
Parameteroptional_controlsAvtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy
Parameteroutput_modalitiesAvtaletext
Parameterhosted_operationsAvtalefalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalenull

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Send eksakt modell-ID sammen med messages.

Kontekstlengde er ikke en outputgrense.

En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.025 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00125 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.025 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00125 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "amazon/nova-premier-v1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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='amazon/nova-premier-v1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='amazon/nova-premier-v1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra amazon/nova-premier-v1

Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

Tilknyttede anroper-ID-er

amazon/nova-premier-v1

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages amazon/nova-premier-v1

amazon/nova-premier-v1

Amazon /amazon/nova-premier-v1

Start

Amazon Nova Premier er modellen i første generasjon Nova for kompleks multimodal resonnering, analyse av lange dokumenter og agenter. Den tar imot tekst, bilder og video, returnerer tekst og fungerer også som lærer for destillering av spesialiserte Nova-modeller.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inndatatyper
text
Utdatatyper
json, sse
Utdataformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
amazon/nova-premier-v1
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content-streng

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalestream
Parametermaterial_typesAvtaletext
Parametertext_file_materialAvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen.

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.025 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00125 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.025 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0.00125 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet
{
  "model": "amazon/nova-premier-v1",
  "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': 'amazon/nova-premier-v1', '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': 'amazon/nova-premier-v1', '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))

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra amazon/nova-premier-v1

Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

Tilknyttede anroper-ID-er

amazon/nova-premier-v1

FAQ · Amazon: Nova Premier 1.0
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

POST /v1/chat/completions · amazon/nova-premier-v1: text → text

POST /v1/messages · amazon/nova-premier-v1: text → json, sse

Hvilke felt bruker forespørselen?

POST /v1/chat/completions · amazon/nova-premier-v1: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · amazon/nova-premier-v1: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grenser gjelder?

POST /v1/chat/completions · amazon/nova-premier-v1: messages.min_items: 1

Flere detaljer

Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon.

Selskapet og dets prosjektportefølje

Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder.

Kjøp tokener med rabatt.

Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp.

Abonnement
Velg et rabattabonnement for faste forespørsler.
Kampanjekode opptil 50%
Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje.
Kostnader i historikken
Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel.

Velg abonnement · Se modellpriser

Koble API-et til produktet du selger.

SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg.

Kommersiell applikasjon
Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten.
Forhandlerlisens
Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg.
Dokumenter på nettstedet
Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling.

Be om forhandlerlisens · Offentlig tilbud og lisensavtale