Step 5 Preview is het toonaangevende basismodel van StepFun voor praktische agenttaken. De fabrikant beschrijft een schaarse mixture-of-experts-architectuur met in totaal 600 miljard parameters en 27B actieve parameters per token. Het ondersteunt een context van 1M tokens en native tekst- en visuele invoer, met softwareontwikkeling, professioneel kenniswerk en financiën als belangrijke taakgebieden.
De editie is ontworpen voor werk dat verder gaat dan één antwoord. Een softwareopdracht kan vereisen dat de huidige implementatie wordt begrepen, een wijziging wordt gepland, een waargenomen fout wordt onderzocht en het voorgestelde resultaat wordt herwerkt. Bereid het verwachte gedrag, de relevante broncode en de randvoorwaarden van de taak samen voor en vraag vervolgens om het eindresultaat en het bewijsmateriaal dat nodig is om het te beoordelen.
Benoem voor een code- of toepassingstaak het te wijzigen onderdeel en hoe het voltooide gedrag eruit moet zien. Visuele invoer kan een schermafbeelding, grafiek of ander bewijsmateriaal toevoegen dat relevant is voor dat doel. Vraag om in het resultaat onderscheid te maken tussen wat zichtbaar is in het materiaal en een conclusie die afhangt van geschreven specificaties of waarnemingen vanuit de toepassing.
Vermeld voor professioneel onderzoek de vraag, afbakening en gewenste verslagstructuur. Een bruikbaar resultaat scheidt vastgestelde bevindingen, de redenering die ze verbindt en onopgeloste afhankelijkheden. Als de toepassing extra informatie verzamelt, geef dan de relevante waarnemingen terug, zodat de volgende stap dat bewijsmateriaal kan gebruiken in plaats van aan te nemen dat het gevonden is.
Lever voor financiële analyse de gegevens, definities, eenheden en aannames van de taak aan. Vraag om een gestructureerde uitleg van de berekening of vergelijking en laat aangeven welke invoer elke conclusie ondersteunt. Het gegenereerde verslag of de voorgestelde analysecode kan vervolgens aan die invoer worden getoetst. Dit is een voorbereidingspatroon voor het door de producent genoemde domein, geen garantie over een bepaald financieel resultaat.
Bewaar bij een doorlopende taak het bronmateriaal, de aanvaarde bevindingen en de voltooiingscriteria bij de volgende aanvraag. Houd deze editie gescheiden van het eerdere Step 3.7 Flash en van afzonderlijk gepubliceerde bestanden met andere gewichten of precisie. Het model levert tekst, code of analyse voor een samenhangende workflow; de toepassing en haar tools voeren voorgestelde opdrachten uit en wijzigen externe systemen.
", "aboutText": "Step 5 Preview is het toonaangevende basismodel van StepFun voor praktische agenttaken. De fabrikant beschrijft een schaarse mixture-of-experts-architectuur met in totaal 600 miljard parameters en 27B actieve parameters per token. Het ondersteunt een context van 1M tokens en native tekst- en visuele invoer, met softwareontwikkeling, professioneel kenniswerk en financiën als belangrijke taakgebieden.\n\nDe editie is ontworpen voor werk dat verder gaat dan één antwoord. Een softwareopdracht kan vereisen dat de huidige implementatie wordt begrepen, een wijziging wordt gepland, een waargenomen fout wordt onderzocht en het voorgestelde resultaat wordt herwerkt. Bereid het verwachte gedrag, de relevante broncode en de randvoorwaarden van de taak samen voor en vraag vervolgens om het eindresultaat en het bewijsmateriaal dat nodig is om het te beoordelen.\n\nBenoem voor een code- of toepassingstaak het te wijzigen onderdeel en hoe het voltooide gedrag eruit moet zien. Visuele invoer kan een schermafbeelding, grafiek of ander bewijsmateriaal toevoegen dat relevant is voor dat doel. Vraag om in het resultaat onderscheid te maken tussen wat zichtbaar is in het materiaal en een conclusie die afhangt van geschreven specificaties of waarnemingen vanuit de toepassing.\n\nVermeld voor professioneel onderzoek de vraag, afbakening en gewenste verslagstructuur. Een bruikbaar resultaat scheidt vastgestelde bevindingen, de redenering die ze verbindt en onopgeloste afhankelijkheden. Als de toepassing extra informatie verzamelt, geef dan de relevante waarnemingen terug, zodat de volgende stap dat bewijsmateriaal kan gebruiken in plaats van aan te nemen dat het gevonden is.\n\nLever voor financiële analyse de gegevens, definities, eenheden en aannames van de taak aan. Vraag om een gestructureerde uitleg van de berekening of vergelijking en laat aangeven welke invoer elke conclusie ondersteunt. Het gegenereerde verslag of de voorgestelde analysecode kan vervolgens aan die invoer worden getoetst. Dit is een voorbereidingspatroon voor het door de producent genoemde domein, geen garantie over een bepaald financieel resultaat.\n\nBewaar bij een doorlopende taak het bronmateriaal, de aanvaarde bevindingen en de voltooiingscriteria bij de volgende aanvraag. Houd deze editie gescheiden van het eerdere Step 3.7 Flash en van afzonderlijk gepubliceerde bestanden met andere gewichten of precisie. Het model levert tekst, code of analyse voor een samenhangende workflow; de toepassing en haar tools voeren voorgestelde opdrachten uit en wijzigen externe systemen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Review a dependent approval workflow\n\nAnalyse this workflow against its requirement. Requirement R: a purchase order may be sent only after finance approval for the same revision. Current flow C: approval stores approved=true; editing quantities leaves approved unchanged; Send checks only that flag. Explain the defect, propose a revision-aware check and provide tests for unchanged and edited orders. Do not claim any purchase was sent.A source-linked defect analysis, a proposed revision-aware rule and two regression scenarios.Editing an approved order invalidates approval for the changed revision, while an unchanged approved revision remains eligible.stepfun/step-5-previewStep 5 Preview van StepFun is een schaars MoE-model voor programmeren met agents, professioneel kenniswerk en financiële analyse. De producent specificeert in totaal 600B parameters, waarvan 27B actief per token, een context van 1M en native tekst- en visuele invoer.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Step 5 Preview is het toonaangevende basismodel van StepFun voor praktische agenttaken. De fabrikant beschrijft een schaarse mixture-of-experts-architectuur met in totaal 600 miljard parameters en 27B actieve parameters per token. Het ondersteunt een context van 1M tokens en native tekst- en visuele invoer, met softwareontwikkeling, professioneel kenniswerk en financiën als belangrijke taakgebieden.
De editie is ontworpen voor werk dat verder gaat dan één antwoord. Een softwareopdracht kan vereisen dat de huidige implementatie wordt begrepen, een wijziging wordt gepland, een waargenomen fout wordt onderzocht en het voorgestelde resultaat wordt herwerkt. Bereid het verwachte gedrag, de relevante broncode en de randvoorwaarden van de taak samen voor en vraag vervolgens om het eindresultaat en het bewijsmateriaal dat nodig is om het te beoordelen.
Benoem voor een code- of toepassingstaak het te wijzigen onderdeel en hoe het voltooide gedrag eruit moet zien. Visuele invoer kan een schermafbeelding, grafiek of ander bewijsmateriaal toevoegen dat relevant is voor dat doel. Vraag om in het resultaat onderscheid te maken tussen wat zichtbaar is in het materiaal en een conclusie die afhangt van geschreven specificaties of waarnemingen vanuit de toepassing.
Vermeld voor professioneel onderzoek de vraag, afbakening en gewenste verslagstructuur. Een bruikbaar resultaat scheidt vastgestelde bevindingen, de redenering die ze verbindt en onopgeloste afhankelijkheden. Als de toepassing extra informatie verzamelt, geef dan de relevante waarnemingen terug, zodat de volgende stap dat bewijsmateriaal kan gebruiken in plaats van aan te nemen dat het gevonden is.
Lever voor financiële analyse de gegevens, definities, eenheden en aannames van de taak aan. Vraag om een gestructureerde uitleg van de berekening of vergelijking en laat aangeven welke invoer elke conclusie ondersteunt. Het gegenereerde verslag of de voorgestelde analysecode kan vervolgens aan die invoer worden getoetst. Dit is een voorbereidingspatroon voor het door de producent genoemde domein, geen garantie over een bepaald financieel resultaat.
Bewaar bij een doorlopende taak het bronmateriaal, de aanvaarde bevindingen en de voltooiingscriteria bij de volgende aanvraag. Houd deze editie gescheiden van het eerdere Step 3.7 Flash en van afzonderlijk gepubliceerde bestanden met andere gewichten of precisie. Het model levert tekst, code of analyse voor een samenhangende workflow; de toepassing en haar tools voeren voorgestelde opdrachten uit en wijzigen externe systemen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten stepfun/step-5-preview | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden 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[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
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.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0054 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0001 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0054 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0001 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "stepfun/step-5-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\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\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\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)\nresult=client.chat.completions.create(model='stepfun/step-5-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses 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(result.to_dict(mode="json"))\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='stepfun/step-5-preview',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 of SSE
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.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra stepfun/step-5-preview
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
stepfun/step-5-previewStep 5 Preview van StepFun is een schaars MoE-model voor programmeren met agents, professioneel kenniswerk en financiële analyse. De producent specificeert in totaal 600B parameters, waarvan 27B actief per token, een context van 1M en native tekst- en visuele invoer.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Step 5 Preview is het toonaangevende basismodel van StepFun voor praktische agenttaken. De fabrikant beschrijft een schaarse mixture-of-experts-architectuur met in totaal 600 miljard parameters en 27B actieve parameters per token. Het ondersteunt een context van 1M tokens en native tekst- en visuele invoer, met softwareontwikkeling, professioneel kenniswerk en financiën als belangrijke taakgebieden.
De editie is ontworpen voor werk dat verder gaat dan één antwoord. Een softwareopdracht kan vereisen dat de huidige implementatie wordt begrepen, een wijziging wordt gepland, een waargenomen fout wordt onderzocht en het voorgestelde resultaat wordt herwerkt. Bereid het verwachte gedrag, de relevante broncode en de randvoorwaarden van de taak samen voor en vraag vervolgens om het eindresultaat en het bewijsmateriaal dat nodig is om het te beoordelen.
Benoem voor een code- of toepassingstaak het te wijzigen onderdeel en hoe het voltooide gedrag eruit moet zien. Visuele invoer kan een schermafbeelding, grafiek of ander bewijsmateriaal toevoegen dat relevant is voor dat doel. Vraag om in het resultaat onderscheid te maken tussen wat zichtbaar is in het materiaal en een conclusie die afhangt van geschreven specificaties of waarnemingen vanuit de toepassing.
Vermeld voor professioneel onderzoek de vraag, afbakening en gewenste verslagstructuur. Een bruikbaar resultaat scheidt vastgestelde bevindingen, de redenering die ze verbindt en onopgeloste afhankelijkheden. Als de toepassing extra informatie verzamelt, geef dan de relevante waarnemingen terug, zodat de volgende stap dat bewijsmateriaal kan gebruiken in plaats van aan te nemen dat het gevonden is.
Lever voor financiële analyse de gegevens, definities, eenheden en aannames van de taak aan. Vraag om een gestructureerde uitleg van de berekening of vergelijking en laat aangeven welke invoer elke conclusie ondersteunt. Het gegenereerde verslag of de voorgestelde analysecode kan vervolgens aan die invoer worden getoetst. Dit is een voorbereidingspatroon voor het door de producent genoemde domein, geen garantie over een bepaald financieel resultaat.
Bewaar bij een doorlopende taak het bronmateriaal, de aanvaarde bevindingen en de voltooiingscriteria bij de volgende aanvraag. Houd deze editie gescheiden van het eerdere Step 3.7 Flash en van afzonderlijk gepubliceerde bestanden met andere gewichten of precisie. Het model levert tekst, code of analyse voor een samenhangende workflow; de toepassing en haar tools voeren voorgestelde opdrachten uit en wijzigen externe systemen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten stepfun/step-5-preview | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees 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
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0054 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0001 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.002 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0054 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0001 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "stepfun/step-5-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'stepfun/step-5-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'stepfun/step-5-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON of SSE
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.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra stepfun/step-5-preview
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Review a dependent approval workflow\n\nAnalyse this workflow against its requirement. Requirement R: a purchase order may be sent only after finance approval for the same revision. Current flow C: approval stores approved=true; editing quantities leaves approved unchanged; Send checks only that flag. Explain the defect, propose a revision-aware check and provide tests for unchanged and edited orders. Do not claim any purchase was sent.A source-linked defect analysis, a proposed revision-aware rule and two regression scenarios.Editing an approved order invalidates approval for the changed revision, while an unchanged approved revision remains eligible.