Magnum v4 72B
Anthracites Magnum v4 72B er en tekstmodell basert på Qwen2.5, tilpasset uttrykksfull prosa og samtaler mellom figurer. De publiserte ChatML-malene styrer fortellende replikkvekslinger, dialog og svar utenfor rolle, med en konfigurasjon på 32 768 posisjoner.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsanthracite-org/magnum-v4-72b - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesanthracite-org/magnum-v4-72b
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Magnum v4 72B er Anthracites prosafokuserte finjustering av Qwen2.5-72B-Instruct. Produsenten beskriver den som den eksperimentelle, instruct-baserte modellen som startet v4-familien. Den arbeider med skriftlige prompter og samtaler for å produsere tekst, med særlig vekt på fortellerstemme og samspill mellom figurer. Denne utgaven er adskilt fra de andre størrelsene i Magnum v4-serien.
Det publiserte sjekkpunktet bruker en kausal språkmodellarkitektur og en konfigurasjon med 80 lag, 64 query-attention-hoder og åtte key/value-hoder. Det maksimale antallet posisjoner er 32 768, og treningsoppskriften bruker også en sekvenslengde på 32 768. Dette er konfigurasjonen til selve Magnum-utgivelsen; den arver ikke en større innstilling for utvidet kontekst bare fordi grunnmodellen støtter en slik.
Anthracites egne promptingeksempler bruker ChatML med separate system-, bruker- og assistentturer. Systemdelen kan gi karakterbeskrivelse, personlighet og scenario, mens brukerturen gir neste bidrag til replikkvekslingen. Produsentens fortellingsmal ber assistenten bevare personaen samtidig som den får utvikle seg, introdusere hendelser og bifigurer og inkludere dialog, handling og tanker der det passer.
Den samme malen overlater brukerens figur og valg til brukeren. Den fraråder også gjentakende utdata og overdrevent utsmykket prosa med mindre personaen krever den stilen. En forespørsel utenfor rolle bytter svaret til nøytral ren tekst. Dette er konkrete valg av prompting for en interaktiv skriveoppgave, ikke separate automatiske modellmoduser.
For en scene med figurer bør du klargjøre figurens mål, settingen, forholdet til den andre samtalepartneren og den siste replikkvekslingen. Be om én videreføring med et tydelig stoppunkt, slik at brukeren får rom til å svare. Ved prosarevisjon legger du ved et avsnitt og angir endringen i tone eller tempo, og ber deretter om det reviderte avsnittet samtidig som hendelsene og talerens hensikt bevares. En oppfølging kan gi en ny karakterbeslutning eller redaksjonell merknad uten å erstatte den etablerte scenen.
Produsenten publiserer en oppskrift for finjustering av alle parametere og en blanding av samtale- og skrivedata. Bruk den ferdige teksten som en scene, en dialogtur eller et revisjonsutkast, og behold en kort oversikt over fortellingsfaktaene som neste tur må bevare. Skaperens vektlegging er prosa og fortellende samspill; grunnmodellens navn fastslår ikke i seg selv ytterligere funksjoner for syn, resonneringskontroll eller verktøyutføring i denne finjusterte utgaven.
Praktisk oppgave
Praktisk oppgave
Teknisk eksempel på engelsk
A restrained character voice
Play archivist Nera in a quiet fantasy scene. She values precision and hides concern behind dry humour. I control her former apprentice, who asks to borrow a forbidden map. Write Nera's next two replies with a small physical action between them; end with a question and leave my character's reactions to me.Forventet resultat
Two replies in Nera's voice and a brief action beat, ending at a point where the player can respond.Kontroller resultatet
The replies retain dry humour and do not invent the apprentice's answer or actions.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions anthracite-org/magnum-v4-72b
anthracite-org/magnum-v4-72bStart
Anthracites Magnum v4 72B er en tekstmodell basert på Qwen2.5, tilpasset uttrykksfull prosa og samtaler mellom figurer. De publiserte ChatML-malene styrer fortellende replikkvekslinger, dialog og svar utenfor rolle, med en konfigurasjon på 32 768 posisjoner.
- 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
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser anthracite-org/magnum-v4-72b | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & 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[].content | Typestring|content_part[]|null | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_call_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— |
Feltmessages[].name | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_content | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_completion_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Feltstream_options.include_usage | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstop | Typestring|string[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools | Typefunction_tool[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].type | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].function.name | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— |
Felttools[].function.description | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttools[].function.parameters | TypeJSON_schema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltresponse_format | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning_effort | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
Feltfunctions | Typefunction[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltfunction_call | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmodalities | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— |
Feltcache_control.ttl | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametermessages | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
Parameterfile_material | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
Parameteroptional_controls | Avtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy |
Parameteroutput_modalities | Avtaletext |
Parameterhosted_operations | Avtalefalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
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.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.01 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.01 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "anthracite-org/magnum-v4-72b", "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='anthracite-org/magnum-v4-72b',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='anthracite-org/magnum-v4-72b',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
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra anthracite-org/magnum-v4-72b
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages anthracite-org/magnum-v4-72b
anthracite-org/magnum-v4-72bStart
Anthracites Magnum v4 72B er en tekstmodell basert på Qwen2.5, tilpasset uttrykksfull prosa og samtaler mellom figurer. De publiserte ChatML-malene styrer fortellende replikkvekslinger, dialog og svar utenfor rolle, med en konfigurasjon på 32 768 posisjoner.
- 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
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser anthracite-org/magnum-v4-72b | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Kombinasjoner av inngående materialer
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content-streng
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalestream |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametertext_file_material | AvtaleLes 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.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.01 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.005 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.01 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "anthracite-org/magnum-v4-72b",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'anthracite-org/magnum-v4-72b', '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': 'anthracite-org/magnum-v4-72b', '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
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra anthracite-org/magnum-v4-72b
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · Magnum v4 72B
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/chat/completions·anthracite-org/magnum-v4-72b:text→textPOST /v1/messages·anthracite-org/magnum-v4-72b:text→json,sse- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/chat/completions·anthracite-org/magnum-v4-72b:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·anthracite-org/magnum-v4-72b:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/chat/completions·anthracite-org/magnum-v4-72b:messages.min_items:1