modeller

ernie-x1-turbo-32k

Markdown · JSON

ernie-x1-turbo-32k

ERNIE X1 Turbo er Baidus resonneringsprofil for matematiske, logiske og verktøytilknyttede tekstoppgaver. AI Studio-spesifikasjonen skiller mellom en kontekst på 32K, maksimalt 24K inndata, innstillinger for det endelige svaret på opptil 16 384 tokener og en separat tenkelengde på 16K.

Om modellen

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

ERNIE X1 Turbo er Baidus resonneringsmodellprofil for spørsmål som krever omfattende analyse, logisk problemløsning og verktøytilknyttet tekstarbeid. Produsenten identifiserer Turbo som en forbedret versjon av X1-serien. Den dokumenterte produsentprofilen på 32K er atskilt fra ERNIE X1.1 Preview og ERNIE 5.0 Thinking, som har andre budsjetter for inndata og generering.

Forbered en fullstendig resonneringsoppgave

Oppgi spørsmålet, gitte verdier, begrensninger og hva slags resultat som trengs. En matematisk oppgave kan be om en løsning der den avgjørende beregningen kan kontrolleres; en planleggingsoppgave kan sammenligne alternativer mot oppgitte forutsetninger. Hold antakelser atskilt fra oppgitte fakta og angi hva som fortsatt er ukjent. Dette gir resonneringsprosessen en avgrenset oppgave fremfor tillatelse til å finne på manglende krav.

For et teknisk spørsmål tar du med det relevante kildeutdraget eller kodefragmentet og virkemåten som skal undersøkes. Be om et konkret moteksempel eller en forklaring hvis to implementeringer er forskjellige. Det nyttige arbeidet bør gjøre konklusjonen og forutsetningene som styrer den, tydelige. Kontroller viktige verdier og den foreslåtte virkemåten mot kilden fremfor å behandle en lang generert analyse som bevis på korrekthet.

Budsjetter for kontekst, endelig svar og tenking

Produsentens AI Studio-modelltabell oppgir en kontekst på 32K, maksimalt 24K inndata og en innstilling for det endelige svaret fra 2 til 16 384 tokener, med 2K som dokumentert standardverdi. Den oppgir separat en tenkelengde på 16K for X1 Turbo. Disse feltene har ulike roller; velg kildematerialet og det ønskede sluttresultatet deretter fremfor å tolke konteksttallet som et løfte om et like langt svar.

Hold det endelige svaret atskilt fra eventuelt resonneringsmateriale som returneres av produsentens arbeidsflyt. En sammenligning kan sette anbefalingen først og beholde forutsetningene som underbygger den. Et koderelatert svar kan angi det nøyaktige inndatatilfellet og det forventede resultatet. Behold det opprinnelige spørsmålet og grunnlaget sammen med det ferdige arbeidet, slik at en oppfølging kan undersøke ett uavklart trinn.

Funksjoner og oppdatert informasjon

Produsentens funksjonsoversikt oppgir X1 Turbo for funksjonskall og søkeforsterkede oppgaver. Definer formålet og argumentene for hver applikasjonsfunksjon, og returner deretter det faktiske resultatet når modellen ber om det. Modellen leverer en strukturert forespørsel; den omkringliggende applikasjonen utfører operasjonen. Et foreslått oppslag er atskilt fra en innhentet registrering, og en forespurt handling er atskilt fra et fullført resultat.

For et kildebasert spørsmål beholder du det innhentede materialet sammen med svaret og kontrollerer om det underbygger påstanden. Et skiftende faktum bør komme fra oppdatert grunnlag fremfor et udokumentert svar basert på hukommelse. Behandle funksjons- og søkeintegrasjonen som produsentens tilknyttede arbeidsflyt, der det faktisk returnerte grunnlaget avgjør hva svaret med rimelighet kan konkludere med.

Behold X1 Turbo-utgaven sammen med resultatet

X1 Turbo-profilen på 32K er en arbeidsflyt for resonnerende tekstarbeid, fremfor den bredere spesifikasjonen for innebygd multimodal generering i en annen ERNIE-familie. Budsjettene for inndata, endelig svar og tenking er fortsatt de som gjelder for den valgte produsentprofilen. En nyttig overlevering kan inneholde løsningen, sammenligningen eller det verktøystøttede svaret sammen med kildeutdragene og resultatene fra fullførte operasjoner. Dette støtter en avgrenset videreføring samtidig som den opprinnelige oppgaven og usikkerheten bevares.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions ernie-x1-turbo-32k

ernie-x1-turbo-32k

Baidu /ernie-x1-turbo-32k

Start

ERNIE X1 Turbo er Baidus resonneringsprofil for matematiske, logiske og verktøytilknyttede tekstoppgaver. AI Studio-spesifikasjonen skiller mellom en kontekst på 32K, maksimalt 24K inndata, innstillinger for det endelige svaret på opptil 16 384 tokener og en separat tenkelengde på 16K.

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
ernie-x1-turbo-32k
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: Tekstsamtale
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
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
Parametercontrol_scopeAvtaleTekstsamtale; stream er en boolsk verdi med false som standard.
Parameteroutput_modalitiesAvtaletext
Parameterhosted_operationsAvtalefalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalenull

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

KonfigurasjonPrisplanKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00033 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00132 / 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

curlPython SDK
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-x1-turbo-32k","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-x1-turbo-32k", 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
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 ernie-x1-turbo-32k

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

ernie-x1-turbo-32k

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages ernie-x1-turbo-32k

ernie-x1-turbo-32k

Baidu /ernie-x1-turbo-32k

Start

ERNIE X1 Turbo er Baidus resonneringsprofil for matematiske, logiske og verktøytilknyttede tekstoppgaver. AI Studio-spesifikasjonen skiller mellom en kontekst på 32K, maksimalt 24K inndata, innstillinger for det endelige svaret på opptil 16 384 tokener og en separat tenkelengde på 16K.

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
ernie-x1-turbo-32k
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
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

KonfigurasjonPrisplanKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00033 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00132 / 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

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet
{
  "model": "ernie-x1-turbo-32k",
  "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-x1-turbo-32k', '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-x1-turbo-32k', '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 ernie-x1-turbo-32k

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Tilknyttede anroper-ID-er

ernie-x1-turbo-32k

FAQ · ernie-x1-turbo-32k
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

POST /v1/chat/completions · ernie-x1-turbo-32k: text → text

POST /v1/messages · ernie-x1-turbo-32k: text → json, sse

Hvilke felt bruker forespørselen?

POST /v1/chat/completions · ernie-x1-turbo-32k: model, messages, stream

POST /v1/messages · ernie-x1-turbo-32k: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grenser gjelder?

POST /v1/chat/completions · ernie-x1-turbo-32k: 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