ernie-5.0-thinking-preview
ERNIE 5.0 Thinking kombinerer dyp resonnering, skriving, visuell forståelse og verktøytilknyttede oppgaver. Den dokumenterte Preview-profilen har 128K-kontekst, maksimalt 119K inndata og innstillinger for sluttsvar på opptil 65,536 tokener, med et separat tenkebudsjett.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsernie-5.0-thinking-preview - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesernie-5.0-thinking-preview
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
ERNIE 5.0 Thinking er Baidus resonneringsorienterte modellfamilie for komplekse spørsmål, skriving, instruksjonsfølging og applikasjonstilknyttede oppgaver. Produsentens navngitte Thinking Preview-profil kombinerer dyp resonnering med visuell forståelse og støtte for planlegging og verktøybruk. Produsentens arbeidsflyt for tekstsvar er atskilt fra å behandle de multimodale genereringsegenskapene til hele forskningsfamilien ERNIE 5.0 som én utskiftbar forespørselskontrakt.
Forbered grunnlag for det tiltenkte resultatet
Oppgi spørsmålet, materialet som kan brukes, og betingelsene svaret må oppfylle. En forskningssammenligning kan definere kriteriene og be om grunnlaget som underbygger hver konklusjon. En skriveoppgave kan oppgi målgruppen, faktagrunnlaget og ønsket struktur. Et kodespørsmål kan angi virkemåten som skal endres, og det relevante kodefragmentet. Gjør det endelige arbeidet konkret nok til å kunne gjennomgås.
For visuell forståelse oppgir du materiale som gjør den relevante egenskapen tydelig, og formulerer spørsmålet om den. Et diagram eller et dokumentbilde trenger lesbare etiketter og konteksten rundt som fastslår hva verdiene betyr. Kontroller viktig tekst og numeriske detaljer mot originalmaterialet. Modellens formål om visuell forståelse fjerner ikke behovet for å beholde kilden sammen med den returnerte tolkningen.
De dokumenterte Preview-budsjettene
Baidus AI Studio-tabell oppgir Thinking Preview-profilen med en kontekst på 128K og maksimalt 119K inndata. Den kinesiske tabellen oppgir innstillinger for det endelige svaret på opptil 65 536 tokener og en standardverdi på 2K, og angir separat en tenkelengde på 60K. Behold disse rammene i de respektive rollene: oppgavekonteksten, den genererte resonneringen og det ønskede endelige svaret er forskjellige deler av et nyttig resultat.
En stor inndataramme kan romme tilknyttede dokumenter, mens det ønskede svaret fortsatt bør passe beslutningen eller arbeidet som trengs. For en sammenligning ber du om en kompakt tabell med underbyggende grunnlag og den styrende konklusjonen fremfor å gjenta hvert oppgitte tekstutdrag. For et teknisk svar beholder du inndatatilfellet og forventet virkemåte som gjør resultatet kontrollerbart. Den navngitte Preview-spesifikasjonen bør ikke gjøres om til en garanti om den underliggende revisjonen til en senere modellvelger som oppdateres.
Verktøy, søk og strukturert tekst
Produsentens funksjonsoversikt oppgir Thinking Preview-profilen for funksjonskall, søkeforsterkning og strukturerte utdata. Definer en applikasjonsfunksjon og argumentene den trenger, utfør en returnert forespørsel i applikasjonen, og oppgi det faktiske resultatet for videreføring. En agentplan er ikke i seg selv bevis på at de planlagte operasjonene er fullført.
Et kildebasert svar bør beholde innhentet grunnlag og skille det fra oppgitt bakgrunn eller en slutning. En strukturert registrering bør definere de nødvendige feltene og hvordan manglende informasjon representeres, med returnerte verdier kontrollert mot kilden. Innebygd svarformat og verktøydetaljer tilhører det valgte produsentgrensesnittet; det grunnleggende praktiske kravet er et sporbart tekstresultat fremfor et plausibelt, men udokumentert utfylt felt.
Gjennomgå og viderefør oppgaven
Det nyttige arbeidet kan være en begrunnet sammenligning, et utkast, en koderelatert forklaring eller et verktøystøttet svar. Kontroller viktige identifikatorer, beregninger og tolkninger mot materialet som underbygger dem. La eventuelle ufullstendige oppslag eller motstridende kilder forbli synlige i konklusjonen fremfor å bruke flytende formuleringer til å skjule et hull.
Thinking-familien, den navngitte Preview-profilen og senere ERNIE-generasjoner har ulike modellvelgere og dokumenterte betingelser. Behold oppgaven, kildematerialet, grunnlaget fra fullførte verktøyoperasjoner og det endelige svaret samlet. Dette gjør neste melding til en konkret rettelse eller utvidelse av den samme undersøkelsen fremfor en udokumentert rekonstruksjon av det tidligere arbeidet.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ernie-5.0-thinking-preview
ernie-5.0-thinking-previewStart
ERNIE 5.0 Thinking kombinerer dyp resonnering, skriving, visuell forståelse og verktøytilknyttede oppgaver. Den dokumenterte Preview-profilen har 128K-kontekst, maksimalt 119K inndata og innstillinger for sluttsvar på opptil 65,536 tokener, med et separat tenkebudsjett.
- 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 ernie-5.0-thinking-preview | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Tekstsamtale | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
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 |
Parametercontrol_scope | AvtaleTekstsamtale; stream er en boolsk verdi med false som standard. |
Parameteroutput_modalities | Avtaletext |
Parameterhosted_operations | Avtalefalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Metodealiaser: /chat/completions
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
- Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Ikke angitt Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.001892 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.003146 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"ernie-5.0-thinking-preview","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="ernie-5.0-thinking-preview", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
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 ernie-5.0-thinking-preview
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Tilknyttede anroper-ID-er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ernie-5.0-thinking-preview
ernie-5.0-thinking-previewStart
ERNIE 5.0 Thinking kombinerer dyp resonnering, skriving, visuell forståelse og verktøytilknyttede oppgaver. Den dokumenterte Preview-profilen har 128K-kontekst, maksimalt 119K inndata og innstillinger for sluttsvar på opptil 65,536 tokener, med et separat tenkebudsjett.
- 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 ernie-5.0-thinking-preview | 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
- Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Ikke angitt Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.001892 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.003146 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "ernie-5.0-thinking-preview",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'ernie-5.0-thinking-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'ernie-5.0-thinking-preview', '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 ernie-5.0-thinking-preview
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · ernie-5.0-thinking-preview
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/chat/completions·ernie-5.0-thinking-preview:text→textPOST /v1/messages·ernie-5.0-thinking-preview:text→json,sse- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/chat/completions·ernie-5.0-thinking-preview:model,messages,streamPOST /v1/messages·ernie-5.0-thinking-preview:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/chat/completions·ernie-5.0-thinking-preview:messages.min_items:1