Grok 4.7 Build Fast tar imot tekst- og bildemateriale og produserer tekst. Profilen oppgir en kontekst på 500 000 tokener, slik at en oppgave kan organiseres rundt omfattende innsendt materiale.
For et kodespørsmål legger du ved relevante filer, feilmeldingen og forventet oppførsel. For et visuelt spørsmål legger du ved et lesbart bilde og peker ut detaljene som skal undersøkes. For en dokumentanalyse merker du kildeavsnittene og oppgir sammenligningskriteriene.
Be om resultatet i en form du kan undersøke: et forslag til patch, en liste over funn, et strukturert sammendrag eller en forklaring knyttet til dokumentasjonen. Bevar den nøyaktige Build Fast-identiteten sammen med forespørselen og svaret når du sammenligner navngitte Grok-profiler.
", "aboutText": "Grok 4.7 Build Fast tar imot tekst- og bildemateriale og produserer tekst. Profilen oppgir en kontekst på 500 000 tokener, slik at en oppgave kan organiseres rundt omfattende innsendt materiale.\n\n### Definer den skriftlige artefakten\n\nFor et kodespørsmål legger du ved relevante filer, feilmeldingen og forventet oppførsel. For et visuelt spørsmål legger du ved et lesbart bilde og peker ut detaljene som skal undersøkes. For en dokumentanalyse merker du kildeavsnittene og oppgir sammenligningskriteriene.\n\nBe om resultatet i en form du kan undersøke: et forslag til patch, en liste over funn, et strukturert sammendrag eller en forklaring knyttet til dokumentasjonen. Bevar den nøyaktige Build Fast-identiteten sammen med forespørselen og svaret når du sammenligner navngitte Grok-profiler.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Teknisk eksempel på engelsk
Review a discount boundary\n\nReview this JavaScript function: function discount(qty) { return qty > 10 ? 0.1 : 0; }. Requirement: orders of ten or more receive a ten-percent discount. Give a minimal proposed patch, the affected boundary and assertions for quantities 9, 10 and 11. Preserve the numeric return format.A focused JavaScript patch, boundary explanation and three assertions.The patch must change quantity 10 without changing 9 or 11 behavior.grok-4.7-build-fastGrok 4.7 Build Fast er en navngitt tekst- og bildeprofil som gjør innsendt materiale om til et skriftlig svar, en analyse eller et forslag til kodeendring.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Grok 4.7 Build Fast tar imot tekst- og bildemateriale og produserer tekst. Profilen oppgir en kontekst på 500 000 tokener, slik at en oppgave kan organiseres rundt omfattende innsendt materiale.
For et kodespørsmål legger du ved relevante filer, feilmeldingen og forventet oppførsel. For et visuelt spørsmål legger du ved et lesbart bilde og peker ut detaljene som skal undersøkes. For en dokumentanalyse merker du kildeavsnittene og oppgir sammenligningskriteriene.
Be om resultatet i en form du kan undersøke: et forslag til patch, en liste over funn, et strukturert sammendrag eller en forklaring knyttet til dokumentasjonen. Bevar den nøyaktige Build Fast-identiteten sammen med forespørselen og svaret når du sammenligner navngitte Grok-profiler.
POST /v1/messagestext, imagetext| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser grok-4.7-build-fast | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_block[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltsystem | Typestring|content_block[] | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minimum: 1 Grensen gjelder for: den eksakte øvre grensen for valgt modell/kort | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstop_sequences | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools | Typetool[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].name | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: verktøy oppgitt | Standard— |
Felttools[].description | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttools[].input_schema | TypeJSON_schema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttool_choice | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltthinking.type | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltthinking.budget_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltoutput_config.effort | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmetadata | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltcache_control | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content eller type=text-blokk
Tekst + bilde
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller en kilde med type=url
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaletext, image |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalenull |
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: exact retained published method
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
POST /v1/messages| Forespørselsstørrelse, tokener | Inndata | Utdata | Lesing fra hurtigbuffer | Skriving til hurtigbuffer | Hurtigbuffer 5 min | Hurtigbuffer 1 time |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Forespørselsstørrelse, tokener(0; 200 000] | Inndata0,004 USD | Utdata0,012 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,001 USD | Skriving til hurtigbuffer0,00 USD | Hurtigbuffer 5 min0,00 USD | Hurtigbuffer 1 time0,00 USD |
| Forespørselsstørrelse, tokener(200 000; ∞) | Inndata0,006 USD | Utdata0,018 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,0015 USD | Skriving til hurtigbuffer0,00 USD | Hurtigbuffer 5 min0,00 USD | Hurtigbuffer 1 time0,00 USD |
Satser i USD per 1K tokener. Hvis ingen sats er angitt, arves grunnsatsen for denne metoden; «—» betyr at ingen grunnsats er angitt.
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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.7-build-fast", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.7-build-fast", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="grok-4.7-build-fast",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "grok-4.7-build-fast",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='grok-4.7-build-fast',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
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.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot grok-4.7-build-fast
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
grok-4.7-build-fastGrok 4.7 Build Fast er en navngitt tekst- og bildeprofil som gjør innsendt materiale om til et skriftlig svar, en analyse eller et forslag til kodeendring.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Grok 4.7 Build Fast tar imot tekst- og bildemateriale og produserer tekst. Profilen oppgir en kontekst på 500 000 tokener, slik at en oppgave kan organiseres rundt omfattende innsendt materiale.
For et kodespørsmål legger du ved relevante filer, feilmeldingen og forventet oppførsel. For et visuelt spørsmål legger du ved et lesbart bilde og peker ut detaljene som skal undersøkes. For en dokumentanalyse merker du kildeavsnittene og oppgir sammenligningskriteriene.
Be om resultatet i en form du kan undersøke: et forslag til patch, en liste over funn, et strukturert sammendrag eller en forklaring knyttet til dokumentasjonen. Bevar den nøyaktige Build Fast-identiteten sammen med forespørselen og svaret når du sammenligner navngitte Grok-profiler.
POST /v1/responsestext, imagetext| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser grok-4.7-build-fast | Standard— |
Feltinput | Typestring|input_item[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltinput[].type | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser message, reasoning, function_call, function_call_output | Standard— |
Feltinput[].content | Typestring|content_part[] | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltinput[].call_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: function_call_output; behold faktisk returnert call_id | Standard— |
Feltinput[].output | Typestring|content_part[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: function_call_output | Standard— |
Feltmax_output_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools | Typetool[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning.effort | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning.summary | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttext.format | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttext.verbosity | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltinclude | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstore | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprevious_response_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser ID-krav: Bare en faktisk svar-ID fra en støttet videreføring Avhenger av modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_key | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Tekst · UTF8-tekst
inputtekst eller input_text-del
Tekst + bilde
{type:input_image,image_url}
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaletext, image |
Parameterrequired | Avtalemodel, input |
Parameteroptional_controls | Avtalenull |
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: exact retained published method
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
POST /v1/responses| Forespørselsstørrelse, tokener | Inndata | Utdata | Lesing fra hurtigbuffer | Skriving til hurtigbuffer | Hurtigbuffer 5 min | Hurtigbuffer 1 time |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Forespørselsstørrelse, tokener(0; 200 000] | Inndata0,004 USD | Utdata0,012 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,001 USD | Skriving til hurtigbuffer0,00 USD | Hurtigbuffer 5 min0,00 USD | Hurtigbuffer 1 time0,00 USD |
| Forespørselsstørrelse, tokener(200 000; ∞) | Inndata0,006 USD | Utdata0,018 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,0015 USD | Skriving til hurtigbuffer0,00 USD | Hurtigbuffer 5 min0,00 USD | Hurtigbuffer 1 time0,00 USD |
Satser i USD per 1K tokener. Hvis ingen sats er angitt, arves grunnsatsen for denne metoden; «—» betyr at ingen grunnsats er angitt.
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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.7-build-fast", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.7-build-fast", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.responses.create(model="grok-4.7-build-fast", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "grok-4.7-build-fast", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nwith client.responses.stream(model="grok-4.7-build-fast", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert outputelement og hver innholdsdel, faktisk call_id for funksjonen, kryptert resonnering og bruksdata. Ved strømming beholder du fullstendig hendelses-/elementidentitet.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltstatus | Typestring |
Feltoutput[] | Typemessage|reasoning|function_call|other item |
Feltoutput[].content[] | Typecontent part |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot grok-4.7-build-fast
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
grok-4.7-build-fastGrok 4.7 Build Fast er en navngitt tekst- og bildeprofil som gjør innsendt materiale om til et skriftlig svar, en analyse eller et forslag til kodeendring.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Grok 4.7 Build Fast tar imot tekst- og bildemateriale og produserer tekst. Profilen oppgir en kontekst på 500 000 tokener, slik at en oppgave kan organiseres rundt omfattende innsendt materiale.
For et kodespørsmål legger du ved relevante filer, feilmeldingen og forventet oppførsel. For et visuelt spørsmål legger du ved et lesbart bilde og peker ut detaljene som skal undersøkes. For en dokumentanalyse merker du kildeavsnittene og oppgir sammenligningskriteriene.
Be om resultatet i en form du kan undersøke: et forslag til patch, en liste over funn, et strukturert sammendrag eller en forklaring knyttet til dokumentasjonen. Bevar den nøyaktige Build Fast-identiteten sammen med forespørselen og svaret når du sammenligner navngitte Grok-profiler.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser grok-4.7-build-fast | 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 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— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Tekst + bilde
{type:image_url,image_url:{url,detail}}
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametermaterial_types | Avtaletext, image |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages |
Parameteroptional_controls | Avtalenull |
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parametertext_file_material | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: exact retained published method
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
POST /v1/chat/completions| Forespørselsstørrelse, tokener | Inndata | Utdata | Lesing fra hurtigbuffer | Skriving til hurtigbuffer | Hurtigbuffer 5 min | Hurtigbuffer 1 time |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Forespørselsstørrelse, tokener(0; 200 000] | Inndata0,004 USD | Utdata0,012 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,001 USD | Skriving til hurtigbuffer0,00 USD | Hurtigbuffer 5 min0,00 USD | Hurtigbuffer 1 time0,00 USD |
| Forespørselsstørrelse, tokener(200 000; ∞) | Inndata0,006 USD | Utdata0,018 USD | Lesing fra hurtigbuffer0,0015 USD | Skriving til hurtigbuffer0,00 USD | Hurtigbuffer 5 min0,00 USD | Hurtigbuffer 1 time0,00 USD |
Satser i USD per 1K tokener. Hvis ingen sats er angitt, arves grunnsatsen for denne metoden; «—» betyr at ingen grunnsats er angitt.
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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.7-build-fast", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4.7-build-fast", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="grok-4.7-build-fast",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "grok-4.7-build-fast",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='grok-4.7-build-fast',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
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.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| 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 |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot grok-4.7-build-fast
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Teknisk eksempel på engelsk
Review a discount boundary\n\nReview this JavaScript function: function discount(qty) { return qty > 10 ? 0.1 : 0; }. Requirement: orders of ten or more receive a ten-percent discount. Give a minimal proposed patch, the affected boundary and assertions for quantities 9, 10 and 11. Preserve the numeric return format.A focused JavaScript patch, boundary explanation and three assertions.The patch must change quantity 10 without changing 9 or 11 behavior.