models

Amazon: Nova 2 Lite

Markdown · JSON

Amazon: Nova 2 Lite

Amazon Nova 2 Lite combineert begrip van tekst, beelden, documenten en video met optioneel uitgebreid denken en toolgebruik. De context van een miljoen tokens ondersteunt documentworkflows, programmeren en agents die over meerdere stappen moeten redeneren.

Over het model

Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.

Amazon Nova 2 Lite is het multimodale begripsmodel van de tweede generatie van Amazon voor dagelijks bedrijfswerk en veeleisendere agenttaken. Het aanvaardt tekst, beelden en video, inclusief documentinhoud, en produceert tekst. Praktisch werk omvat ondersteuningsantwoorden op basis van aangeleverd materiaal, informatie uit rapporten halen, grafieken of schermafbeeldingen analyseren, code beoordelen en visuele gebeurtenissen samenvatten. Het is een begripsmodel: video-invoer wordt geanalyseerd en niet opnieuw gegenereerd, en de gedocumenteerde uitvoer is tekst in plaats van eigen beelden, video of spraak.

Het modelprofiel van de producent vermeldt een contextvenster van 1 miljoen tokens en een standaard maximale uitvoer van 64.000 tokens. De gedocumenteerde kennisgrens is oktober 2025. Deze grotere werkcontext onderscheidt Nova 2 Lite van het venster van 300.000 tokens van Nova Lite van de eerste generatie. Gebruik de ruimte voor de werkelijke brondocumenten, relevant gesprek, code en instructies en vraag daarna een gericht resultaat zoals een bewijstabel, een wijzigingsvoorstel of een samenvatting per bron. Een lange context maakt van aangeleerde kennis geen live databank; veranderlijke informatie moet uit aangeleverd bewijs, opgehaalde informatie of een ingeschakelde bronnentool komen.

Uitgebreid denken is optioneel en standaard uitgeschakeld. Wanneer het is ingeschakeld, biedt de producent de inspanningsniveaus low, medium en high: low voor matig complexe analyse, medium voor aanzienlijk werk in meerdere stappen en high voor de diepste redenering. Eenvoudige extractie en korte feitelijke antwoorden kunnen met denken uit; moeilijke foutopsporing, wiskundige redenering en synthese over documenten heen kunnen baat hebben bij extra inspanning. Redeneerinhoud wordt als [REDACTED] teruggestuurd en is dus geen leesbaar spoor van stap tot stap. Het contract voor high-inspanning vereist het weglaten van temperature, topP, topK en maxTokens; Amazon documenteert dat sommige resultaten met high-inspanning meer dan 65.000 tokens kunnen bevatten en 128.000 kunnen bereiken, in plaats van 128.000 als gewoon uitvoerbudget vast te leggen.

Nova 2 Lite ondersteunt functieaanroepen, antwoordstreaming en promptcaching in het gedocumenteerde aanbiedingsprofiel van Amazon. Expliciete caching vereist minstens 1.000 tokens per checkpoint en laat maximaal vier checkpoints toe met een bewaartermijn van vijf minuten. De producent beperkt promptcaching tot 20.000 tokens, vooral voor tekstprompts; dat cachebudget staat los van het volledige contextvenster. Lever duidelijke toolnamen, beschrijvingen en argumentschema's aan; het model kiest een tool en vraagt argumenten, terwijl de toepassing eigen tools uitvoert en hun resultaten terugstuurt. Amazon documenteert ook optionele ingebouwde Web Grounding voor actuele informatie met bronverwijzingen en een Python Code Interpreter voor berekeningen. Dit zijn ingestelde tools, geen activiteiten die door elk antwoord worden geïmpliceerd. Amazon documenteert ook gesuperviseerde fine-tuning en fine-tuning via reinforcement learning om Nova 2 Lite aan een gespecialiseerde taak aan te passen; dit zijn afzonderlijke workflows voor modelaanpassing. Voor een numeriek rapport scheidt een bruikbare briefing de broncijfers, de uit te voeren berekening en de terug te sturen uitleg; toolfouten moeten zichtbaar blijven in het teruggestuurde resultaat in plaats van als geslaagde waarnemingen te worden behandeld.

De multimodale handleiding vermeldt PNG-, JPEG-, GIF- en WebP-beelden; van geanimeerde GIF of WebP wordt alleen het eerste frame gebruikt. Videoformaten omvatten MP4, MOV, MKV, WebM, FLV, MPEG, MPG, WMV en 3GP. Documenten omvatten PDF, DOC/DOCX, TXT, CSV, XLS/XLSX, HTML en Markdown. Tekstgebaseerde formaten worden vooral als tekst gelezen, terwijl PDF en DOCX tekst en paginabeelden kunnen combineren. De documentworkflow van de producent laat maximaal vijf documenten toe en beperkt elk tekstdocument tot 4,5 MB. Het profiel voor ingesloten beelden laat vijf beelden en een payload van 25 MB toe; beeldinvoer via S3 laat maximaal 1.000 beelden en in totaal 2 GB toe. Video-invoer laat één bestand toe: 25 MB ingesloten of 1 GB via S3. PDF- en DOCX-bestanden delen een gezamenlijke limiet van 25 MB voor directe upload of 2 GB via S3. PDF's met CMYK- of SVG-beelden worden niet ondersteund. Deze details voor bestandsverwerking horen bij de gedocumenteerde workflow van de producent; voeg de werkelijke relevante inhoud toe en behoud de pagina- of sectielabels voor bruikbare verwijzingen.

Videobegrip gebruikt visuele frames in plaats van het audiospoor. Voor video's van 16 minuten of korter beschrijft de handleiding één geselecteerd frame per seconde; de toelichtende tekst beschrijft een lagere selectiefrequentie voor langere clips om 960 frames te behouden. Snelle handelingen tussen frames kunnen daardoor worden gemist. Geef de voorkeur aan een relevante clip en een expliciete vraag over scènes of gebeurtenissen; lever een afzonderlijk transcript aan wanneer gesproken informatie belangrijk is. Kleine of meertalige tekst en nauwkeurige ruimtelijke relaties kunnen ook moeilijk zijn. Behoud dus leesbare labels en voldoende omliggende visuele context. De producent stelt ook dat dit model mensen in beelden, documenten of video's niet identificeert of benoemt.

Amazon documenteert ondersteuning voor meer dan 200 talen, met optimalisatie voor Engels, Duits, Spaans, Frans, Italiaans, Japans, Koreaans, Arabisch, Vereenvoudigd Chinees, Russisch, Hindi, Portugees, Nederlands, Turks en Hebreeuws. Geef de vereiste uitvoertaal en terminologie op, vooral wanneer bronnen meerdere talen gebruiken. Bepaal voor een documentworkflow de vragen, bewijs-ID's en eindstructuur en vraag het model daarna gestelde feiten van ontbrekende informatie te onderscheiden. Het bruikbare resultaat is een op bronnen gebaseerd antwoord of een resultaat dat toolinformatie gebruikt, geen aanname dat elk detail uit een grote invoer is vastgelegd.

Praktische taak

Praktische taak

Technisch voorbeeld in het Engels

Draft a grounded support reply

Write a customer reply using only this help article: A replacement may be requested within 14 days of delivery for a damaged item; include the order number and a photo in the support ticket. Customer: My parcel arrived broken yesterday. Can you send another? Explain the next step without claiming a replacement has already been approved.

Verwacht resultaat

A customer-ready reply of 60–90 words covering eligibility, required ticket information and the next action.

Resultaat controleren

Check that the reply requests the order number and photo without asserting that a ticket or replacement was created.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions amazon/nova-2-lite-v1

amazon/nova-2-lite-v1

Amazon /amazon/nova-2-lite-v1

Aan de slag

Amazon Nova 2 Lite combineert begrip van tekst, beelden, documenten en video met optioneel uitgebreid denken en toolgebruik. De context van een miljoen tokens ondersteunt documentworkflows, programmeren en agents die over meerdere stappen moeten redeneren.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
Tekst

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Invoer
text
Uitvoer
text
Uitvoerformaat
json of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
amazon/nova-2-lite-v1
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limieten
Minimumaantal items: 1
Standaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function
Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek.
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_callsTypetool_call[]VereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_call_idTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID
Standaard—
Veldmessages[].nameTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].reasoning_contentTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt
Standaard—
Veldmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_completion_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Veldstream_options.include_usageTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtemperatureTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtop_pTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstopTypestring|string[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtoolsTypefunction_tool[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].typeTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
function
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].function.nameTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
Geldt wanneer: functietool opgegeven
Standaard—
Veldtools[].function.descriptionTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtools[].function.parametersTypeJSON_schemaVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtool_choiceTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldparallel_tool_callsTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldresponse_formatTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldreasoning_effortTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldreasoningTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldservice_tierTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldinstructionsTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Compatibiliteitsveld
Standaard—
VeldfunctionsTypefunction[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldfunction_callTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldprompt_cache_optionsTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldmodalitiesTypestring[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
text
Standaard—
VeldproviderTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd
Standaard—
Veldcache_control.ttlTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd
Standaard—
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages
Parametermaterial_typesContracttext
ParametermessagesContractberichtenarray met de structuur role/content
Parameterfile_materialContractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid
Parameteroptional_controlsContractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeContractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools
Parameteroutput_modalitiesContracttext
Parameterhosted_operationsContractfalse
Parametermultimodal_input_bindingContractnull

Levenscyclus: synchronous_or_streamed

Stuur het exacte model-ID mee met messages.

Contextlengte is geen uitvoerlimiet.

Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus
Standaardtarief Wanneer de snelle modus geselecteerd is
Flex-modus
Standaardtarief Wanneer de flex-modus geselecteerd is
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0006 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.005 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1Tariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0006 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.005 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens

Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "amazon/nova-2-lite-v1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='amazon/nova-2-lite-v1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='amazon/nova-2-lite-v1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json of SSE

Alle voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden
VeldType
Veldchoices[].indexTypeinteger
Veldchoices[].message.contentTypestring|null
Veldchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Veldchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Veldchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Veldchoices[].finish_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra amazon/nova-2-lite-v1

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

amazon/nova-2-lite-v1

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages amazon/nova-2-lite-v1

amazon/nova-2-lite-v1

Amazon /amazon/nova-2-lite-v1

Aan de slag

Amazon Nova 2 Lite combineert begrip van tekst, beelden, documenten en video met optioneel uitgebreid denken en toolgebruik. De context van een miljoen tokens ondersteunt documentworkflows, programmeren en agents die over meerdere stappen moeten redeneren.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
json · sse

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Invoer
text
Uitvoer
json, sse
Uitvoerformaat
JSON of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
amazon/nova-2-lite-v1
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
user, assistant
Standaard—
Veldmessages[].contentTypestringVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content als tekenreeks

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsContractstream
Parametermaterial_typesContracttext
Parametertext_file_materialContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht.

Levenscyclus: synchronous_or_streamed

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus
Standaardtarief Wanneer de snelle modus geselecteerd is
Flex-modus
Standaardtarief Wanneer de flex-modus geselecteerd is
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0006 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.005 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1Tariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0006 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.005 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens

Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Volledige minimale JSON-bodycurl · gebruik je UTF-8-documentPython · sla het volledige resultaat op
{
  "model": "amazon/nova-2-lite-v1",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'amazon/nova-2-lite-v1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'amazon/nova-2-lite-v1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON of SSE

Alle voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden
VeldType
VeldidTypestring
VeldmodelTypestring
Veldcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Veldstop_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra amazon/nova-2-lite-v1

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

amazon/nova-2-lite-v1

FAQ · Amazon: Nova 2 Lite
Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?

POST /v1/chat/completions · amazon/nova-2-lite-v1: text → text

POST /v1/messages · amazon/nova-2-lite-v1: text → json, sse

Welke velden gebruikt het verzoek?

POST /v1/chat/completions · amazon/nova-2-lite-v1: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · amazon/nova-2-lite-v1: model, messages, max_tokens, stream

Welke limieten gelden?

POST /v1/chat/completions · amazon/nova-2-lite-v1: messages.min_items: 1

Meer details

Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie.

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden.

Koop tokens met korting.

Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens.

Abonnement
Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken.
Promotiecode tot 50%
Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend.
Kosten in de geschiedenis
Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard.

Kies een abonnement · Bekijk modelprijzen

Verbind de API met het product dat je verkoopt.

SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan.

Commerciële applicatie
Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe.
Resellerlicentie
Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop.
Documenten op de site
Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar.

Vraag een resellerlicentie aan · Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst