Palmyra X5 is het algemeen inzetbare model van WRITER voor zakelijke toepassingen, taken met grote context en agentworkflows. De fabrikant specificeert een context van 1M tokens en maximaal 8192 uitvoertokens, met adaptieve redenering. Tekst en afbeeldingen kunnen in een chataanvraag worden gecombineerd en het model genereert een tekstantwoord of voorgestelde functieaanroepen voor de toepassing.
De architectuur combineert lineaire en softmax-attention met een mixture-of-experts-ontwerp. De grote context kan de instructies, opgehaalde documenten en resultaten uit eerdere toolinteracties bij elkaar houden. Bereid die werkverzameling rond een afgebakend doel voor en laat ruimte voor het eindantwoord in plaats van de invoercapaciteit en uitvoerlimiet als dezelfde grootheid te behandelen.
De producent ordent zijn gebruiksscenario's rond bedrijfswerk met meerdere stappen. Supportdocumentatie kan een vraag classificeren, de urgentie beoordelen en een update voor controle voorbereiden. Werk rond de inhoudslevenscyclus kan materiaal aanwijzen dat herwerkt moet worden en een vervanging voorstellen. Financiële of fondsrapportagetaken kunnen het aangeleverde onderzoek en de gegevens tot een analyse combineren, terwijl de omringende toepassing de werkelijke gegevens ophaalt en eventuele acties uitvoert.
Toepassingen met grote gegevensvolumes omvatten feedbackanalyse, onderzoekssamenvattingen en vergelijking van lange verslagen. Vermeld de gemeenschappelijke criteria en de velden of conclusies die het resultaat moet bevatten. Een bruikbaar verslag onderscheidt expliciete broninformatie van een gevolgtrekking en houdt de ondersteunende passage of registratie aan elke belangrijke bevinding gekoppeld.
Lever voor beeldanalyse één of meer afbeeldingen met de geschreven vraag in hetzelfde gesprek aan. Benoem het zichtbare detail dat onderzocht moet worden en geef eventuele afzonderlijke documentcontext mee die voor de interpretatie nodig is. De beeldgids van de producent geldt specifiek voor X5; beeldgeneratie en latere agentproductfuncties van X6 zijn andere mogelijkheden.
Function calling verbindt het model via functiedefinities en argumentschema's met de functies van de toepassing. De toepassing voert een gevraagde aanroep uit, voegt het resultaat toe en zet het gesprek voort. Als meerdere aanroepen worden teruggegeven, behoud dan het verband tussen elke aanroep en het resultaat voordat je om het eindantwoord vraagt. Een gestreamde aanroep moet vóór uitvoering uit de afzonderlijke delen worden samengesteld.
Vraag om een eindresultaat dat bij de taak past: een managementsamenvatting, een gestructureerde reeks bevindingen, een herwerkte concepttekst of een voorgestelde volgende actie met bewijsmateriaal. Houd Palmyra X5 gescheiden van X4 en X6 en van platformspecifieke contextvarianten. Het modelantwoord en de adaptieve redenering ondersteunen de workflow; de tools en waarnemingen van de toepassing stellen de werkelijke uitkomst vast.
", "aboutText": "Palmyra X5 is het algemeen inzetbare model van WRITER voor zakelijke toepassingen, taken met grote context en agentworkflows. De fabrikant specificeert een context van 1M tokens en maximaal 8192 uitvoertokens, met adaptieve redenering. Tekst en afbeeldingen kunnen in een chataanvraag worden gecombineerd en het model genereert een tekstantwoord of voorgestelde functieaanroepen voor de toepassing.\n\nDe architectuur combineert lineaire en softmax-attention met een mixture-of-experts-ontwerp. De grote context kan de instructies, opgehaalde documenten en resultaten uit eerdere toolinteracties bij elkaar houden. Bereid die werkverzameling rond een afgebakend doel voor en laat ruimte voor het eindantwoord in plaats van de invoercapaciteit en uitvoerlimiet als dezelfde grootheid te behandelen.\n\nDe producent ordent zijn gebruiksscenario's rond bedrijfswerk met meerdere stappen. Supportdocumentatie kan een vraag classificeren, de urgentie beoordelen en een update voor controle voorbereiden. Werk rond de inhoudslevenscyclus kan materiaal aanwijzen dat herwerkt moet worden en een vervanging voorstellen. Financiële of fondsrapportagetaken kunnen het aangeleverde onderzoek en de gegevens tot een analyse combineren, terwijl de omringende toepassing de werkelijke gegevens ophaalt en eventuele acties uitvoert.\n\nToepassingen met grote gegevensvolumes omvatten feedbackanalyse, onderzoekssamenvattingen en vergelijking van lange verslagen. Vermeld de gemeenschappelijke criteria en de velden of conclusies die het resultaat moet bevatten. Een bruikbaar verslag onderscheidt expliciete broninformatie van een gevolgtrekking en houdt de ondersteunende passage of registratie aan elke belangrijke bevinding gekoppeld.\n\nLever voor beeldanalyse één of meer afbeeldingen met de geschreven vraag in hetzelfde gesprek aan. Benoem het zichtbare detail dat onderzocht moet worden en geef eventuele afzonderlijke documentcontext mee die voor de interpretatie nodig is. De beeldgids van de producent geldt specifiek voor X5; beeldgeneratie en latere agentproductfuncties van X6 zijn andere mogelijkheden.\n\nFunction calling verbindt het model via functiedefinities en argumentschema's met de functies van de toepassing. De toepassing voert een gevraagde aanroep uit, voegt het resultaat toe en zet het gesprek voort. Als meerdere aanroepen worden teruggegeven, behoud dan het verband tussen elke aanroep en het resultaat voordat je om het eindantwoord vraagt. Een gestreamde aanroep moet vóór uitvoering uit de afzonderlijke delen worden samengesteld.\n\nVraag om een eindresultaat dat bij de taak past: een managementsamenvatting, een gestructureerde reeks bevindingen, een herwerkte concepttekst of een voorgestelde volgende actie met bewijsmateriaal. Houd Palmyra X5 gescheiden van X4 en X6 en van platformspecifieke contextvarianten. Het modelantwoord en de adaptieve redenering ondersteunen de workflow; de tools en waarnemingen van de toepassing stellen de werkelijke uitkomst vast.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Revise an outdated support article\n\nRevise this support paragraph using the approved change note. Existing: Reports are emailed every day to all workspace members. Change note C1: Reports are emailed weekly to workspace administrators only; users can still download reports manually. Return a replacement paragraph and a change table mapping each edited claim to C1. Avoid adding scheduling controls.A replacement support paragraph and a concise old-claim/new-claim/source table.Check that frequency, recipient group and manual download behavior all match C1, with no invented interface controls.writer/palmyra-x5Palmyra X5 van WRITER is een model voor zakelijke toepassingen voor documentwerk met lange context en agents met meerdere stappen. Het combineert een context van 1M, adaptieve redenering, chat met beeldbegrip en function calling, met maximaal 8192 uitvoertokens in de huidige specificatie van de producent.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Palmyra X5 is het algemeen inzetbare model van WRITER voor zakelijke toepassingen, taken met grote context en agentworkflows. De fabrikant specificeert een context van 1M tokens en maximaal 8192 uitvoertokens, met adaptieve redenering. Tekst en afbeeldingen kunnen in een chataanvraag worden gecombineerd en het model genereert een tekstantwoord of voorgestelde functieaanroepen voor de toepassing.
De architectuur combineert lineaire en softmax-attention met een mixture-of-experts-ontwerp. De grote context kan de instructies, opgehaalde documenten en resultaten uit eerdere toolinteracties bij elkaar houden. Bereid die werkverzameling rond een afgebakend doel voor en laat ruimte voor het eindantwoord in plaats van de invoercapaciteit en uitvoerlimiet als dezelfde grootheid te behandelen.
De producent ordent zijn gebruiksscenario's rond bedrijfswerk met meerdere stappen. Supportdocumentatie kan een vraag classificeren, de urgentie beoordelen en een update voor controle voorbereiden. Werk rond de inhoudslevenscyclus kan materiaal aanwijzen dat herwerkt moet worden en een vervanging voorstellen. Financiële of fondsrapportagetaken kunnen het aangeleverde onderzoek en de gegevens tot een analyse combineren, terwijl de omringende toepassing de werkelijke gegevens ophaalt en eventuele acties uitvoert.
Toepassingen met grote gegevensvolumes omvatten feedbackanalyse, onderzoekssamenvattingen en vergelijking van lange verslagen. Vermeld de gemeenschappelijke criteria en de velden of conclusies die het resultaat moet bevatten. Een bruikbaar verslag onderscheidt expliciete broninformatie van een gevolgtrekking en houdt de ondersteunende passage of registratie aan elke belangrijke bevinding gekoppeld.
Lever voor beeldanalyse één of meer afbeeldingen met de geschreven vraag in hetzelfde gesprek aan. Benoem het zichtbare detail dat onderzocht moet worden en geef eventuele afzonderlijke documentcontext mee die voor de interpretatie nodig is. De beeldgids van de producent geldt specifiek voor X5; beeldgeneratie en latere agentproductfuncties van X6 zijn andere mogelijkheden.
Function calling verbindt het model via functiedefinities en argumentschema's met de functies van de toepassing. De toepassing voert een gevraagde aanroep uit, voegt het resultaat toe en zet het gesprek voort. Als meerdere aanroepen worden teruggegeven, behoud dan het verband tussen elke aanroep en het resultaat voordat je om het eindantwoord vraagt. Een gestreamde aanroep moet vóór uitvoering uit de afzonderlijke delen worden samengesteld.
Vraag om een eindresultaat dat bij de taak past: een managementsamenvatting, een gestructureerde reeks bevindingen, een herwerkte concepttekst of een voorgestelde volgende actie met bewijsmateriaal. Houd Palmyra X5 gescheiden van X4 en X6 en van platformspecifieke contextvarianten. Het modelantwoord en de adaptieve redenering ondersteunen de workflow; de tools en waarnemingen van de toepassing stellen de werkelijke uitkomst vast.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten writer/palmyra-x5 | 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 $0.0012 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.012 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 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 $0.0012 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.012 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "writer/palmyra-x5", "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='writer/palmyra-x5',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='writer/palmyra-x5',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 writer/palmyra-x5
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
writer/palmyra-x5Palmyra X5 van WRITER is een model voor zakelijke toepassingen voor documentwerk met lange context en agents met meerdere stappen. Het combineert een context van 1M, adaptieve redenering, chat met beeldbegrip en function calling, met maximaal 8192 uitvoertokens in de huidige specificatie van de producent.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Palmyra X5 is het algemeen inzetbare model van WRITER voor zakelijke toepassingen, taken met grote context en agentworkflows. De fabrikant specificeert een context van 1M tokens en maximaal 8192 uitvoertokens, met adaptieve redenering. Tekst en afbeeldingen kunnen in een chataanvraag worden gecombineerd en het model genereert een tekstantwoord of voorgestelde functieaanroepen voor de toepassing.
De architectuur combineert lineaire en softmax-attention met een mixture-of-experts-ontwerp. De grote context kan de instructies, opgehaalde documenten en resultaten uit eerdere toolinteracties bij elkaar houden. Bereid die werkverzameling rond een afgebakend doel voor en laat ruimte voor het eindantwoord in plaats van de invoercapaciteit en uitvoerlimiet als dezelfde grootheid te behandelen.
De producent ordent zijn gebruiksscenario's rond bedrijfswerk met meerdere stappen. Supportdocumentatie kan een vraag classificeren, de urgentie beoordelen en een update voor controle voorbereiden. Werk rond de inhoudslevenscyclus kan materiaal aanwijzen dat herwerkt moet worden en een vervanging voorstellen. Financiële of fondsrapportagetaken kunnen het aangeleverde onderzoek en de gegevens tot een analyse combineren, terwijl de omringende toepassing de werkelijke gegevens ophaalt en eventuele acties uitvoert.
Toepassingen met grote gegevensvolumes omvatten feedbackanalyse, onderzoekssamenvattingen en vergelijking van lange verslagen. Vermeld de gemeenschappelijke criteria en de velden of conclusies die het resultaat moet bevatten. Een bruikbaar verslag onderscheidt expliciete broninformatie van een gevolgtrekking en houdt de ondersteunende passage of registratie aan elke belangrijke bevinding gekoppeld.
Lever voor beeldanalyse één of meer afbeeldingen met de geschreven vraag in hetzelfde gesprek aan. Benoem het zichtbare detail dat onderzocht moet worden en geef eventuele afzonderlijke documentcontext mee die voor de interpretatie nodig is. De beeldgids van de producent geldt specifiek voor X5; beeldgeneratie en latere agentproductfuncties van X6 zijn andere mogelijkheden.
Function calling verbindt het model via functiedefinities en argumentschema's met de functies van de toepassing. De toepassing voert een gevraagde aanroep uit, voegt het resultaat toe en zet het gesprek voort. Als meerdere aanroepen worden teruggegeven, behoud dan het verband tussen elke aanroep en het resultaat voordat je om het eindantwoord vraagt. Een gestreamde aanroep moet vóór uitvoering uit de afzonderlijke delen worden samengesteld.
Vraag om een eindresultaat dat bij de taak past: een managementsamenvatting, een gestructureerde reeks bevindingen, een herwerkte concepttekst of een voorgestelde volgende actie met bewijsmateriaal. Houd Palmyra X5 gescheiden van X4 en X6 en van platformspecifieke contextvarianten. Het modelantwoord en de adaptieve redenering ondersteunen de workflow; de tools en waarnemingen van de toepassing stellen de werkelijke uitkomst vast.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten writer/palmyra-x5 | 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 $0.0012 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.012 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 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 $0.0012 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.012 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "writer/palmyra-x5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'writer/palmyra-x5', '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': 'writer/palmyra-x5', '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 writer/palmyra-x5
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Revise an outdated support article\n\nRevise this support paragraph using the approved change note. Existing: Reports are emailed every day to all workspace members. Change note C1: Reports are emailed weekly to workspace administrators only; users can still download reports manually. Return a replacement paragraph and a change table mapping each edited claim to C1. Avoid adding scheduling controls.A replacement support paragraph and a concise old-claim/new-claim/source table.Check that frequency, recipient group and manual download behavior all match C1, with no invented interface controls.