Spark Max is de tekstmodelfamilie van iFlytek Spark die in de documentatie van de fabrikant wordt aangeduid als generalv3.5. iFlytek benadrukt gestructureerde extractie en logisch redeneren in zijn beschrijving van Max. Het is een nuttige keuze wanneer een taak begint met tekst en een afgebakend resultaat vereist: uitleg van een proces, velden die uit een bericht worden gehaald, een antwoord dat aansluit op een gesprek of een concept dat een bepaalde rol en stijl volgt.
De invoer is een reeks berichten. De gedocumenteerde rollen onderscheiden het verzoek van de gebruiker, eerdere antwoorden van de assistent, een systeeminstructie en resultaten die door hulpmiddelen worden teruggegeven. Een systeeminstructie kan het doel van de assistent en de regels voor zijn antwoord bepalen. Voeg voor een doorlopend gesprek de relevante eerdere berichten op volgorde toe: de informatie die nodig is om het huidige verzoek te beantwoorden moet in de aangeleverde context staan. Plaats de actuele vraag bij het bronmateriaal waarop die betrekking heeft en geef aan welke feiten bij bewerking behouden moeten blijven.
De fabrikant biedt gewone tekstuitvoer en een modus voor JSON-objecten. Ook in JSON-modus moeten de instructies expliciet om JSON vragen. Dit is nuttig voor extractietaken met een afgesproken resultaatformaat. Een voorbeeldverzoek is: “Lees deze serviceaanvraag. Geef een JSON-object terug met de gevraagde actie, de informatie die al is aangeleverd en de vragen die nog onbeantwoord zijn.” Vermeld de verwachte velden en de regels voor ontbrekende waarden in plaats van de uitvoerformaatinstelling te beschouwen als vervanging voor een nauwkeurige taak.
De generatie-instellingen omvatten samplinginstellingen, herhalingsstraffen, een uitvoerlengte en aflevering als stream of als volledig antwoord. Voor de gedocumenteerde Max-vermelding noemt iFlytek een invoerconfiguratie van 8K en een maximale uitvoer van 8K; de instelling max_tokens van Max loopt van 1 tot 8.192, met een gedocumenteerde standaardwaarde van 4.096. De afzonderlijke naam Max-32K duidt een andere configuratie aan. Houd het gesprek, de referentietekst en de actuele vraag binnen het toepasselijke invoerbudget en kies de antwoordlengte op basis van de taak in plaats van de hoeveelheid aangeleverd materiaal.
De beschrijvingen van de hulpmiddelen van de fabrikant omvatten zoeken op het web en ingebouwde functies voor weer, datums, poëzie, woordinformatie en aandeleninformatie. Zoeken kent een normale en een diepe modus: de normale modus gebruikt opgehaalde samenvattingen, terwijl de diepe modus vollediger opgehaald materiaal gebruikt. Met de instelling voor bronlabels kan informatie over opgehaalde bronnen worden gevraagd. Dit zijn gedocumenteerde functies van de hulpmiddeleninterface van iFlytek; formuleer een vraag die vermeldt welke informatie ontbreekt en welk bewijs die vraag zou beantwoorden.
Functieaanroepen worden beschreven voor de HTTP-interface van de fabrikant. De toepassing levert een functienaam, het doel ervan en een geldig JSON Schema voor de parameters aan. De opties voor hulpmiddelkeuze omvatten automatische selectie, aanroepen uitschakelen, een aanroep verplicht stellen of een specifieke functie selecteren. De documentatie onderscheidt ook alternatieve manieren om teruggegeven aanroepen weer te geven. Het daadwerkelijke functieresultaat wordt teruggegeven in een bericht met de rol tool, zodat de omringende toepassing verantwoordelijk blijft voor het uitvoeren van de bewerking en het teruggeven van gegevens die het model kan gebruiken.
Definieer voor een praktische assistent één nuttige taak en de velden die nodig zijn om die te voltooien. Een voorbeeldwerkwijze is het extraheren van een gevraagd productkenmerk, het verkrijgen van een nog onbekende waarde via een hulpmiddel van de toepassing en het schrijven van een antwoord dat aangeleverde feiten scheidt van open vragen. Geef voor bewerking de lezer, toon en te behouden feiten aan; formuleer voor een logische vraag de voorwaarden en vraag om een conclusie die daaraan kan worden getoetst. De naam generalv3.5 behoort tot de Max-familie en is geen zelfstandig benoemd model voor diepgaand denken. Houd de configuratie gescheiden van andere Spark-edities en stel de grenzen en beschikbare hulpmiddelen van de gekozen verbinding vast zonder functies van een andere release over te nemen.
", "aboutText": "Spark Max is de tekstmodelfamilie van iFlytek Spark die in de documentatie van de fabrikant wordt aangeduid als generalv3.5. iFlytek benadrukt gestructureerde extractie en logisch redeneren in zijn beschrijving van Max. Het is een nuttige keuze wanneer een taak begint met tekst en een afgebakend resultaat vereist: uitleg van een proces, velden die uit een bericht worden gehaald, een antwoord dat aansluit op een gesprek of een concept dat een bepaalde rol en stijl volgt.\n\nDe invoer is een reeks berichten. De gedocumenteerde rollen onderscheiden het verzoek van de gebruiker, eerdere antwoorden van de assistent, een systeeminstructie en resultaten die door hulpmiddelen worden teruggegeven. Een systeeminstructie kan het doel van de assistent en de regels voor zijn antwoord bepalen. Voeg voor een doorlopend gesprek de relevante eerdere berichten op volgorde toe: de informatie die nodig is om het huidige verzoek te beantwoorden moet in de aangeleverde context staan. Plaats de actuele vraag bij het bronmateriaal waarop die betrekking heeft en geef aan welke feiten bij bewerking behouden moeten blijven.\n\nDe fabrikant biedt gewone tekstuitvoer en een modus voor JSON-objecten. Ook in JSON-modus moeten de instructies expliciet om JSON vragen. Dit is nuttig voor extractietaken met een afgesproken resultaatformaat. Een voorbeeldverzoek is: “Lees deze serviceaanvraag. Geef een JSON-object terug met de gevraagde actie, de informatie die al is aangeleverd en de vragen die nog onbeantwoord zijn.” Vermeld de verwachte velden en de regels voor ontbrekende waarden in plaats van de uitvoerformaatinstelling te beschouwen als vervanging voor een nauwkeurige taak.\n\nDe generatie-instellingen omvatten samplinginstellingen, herhalingsstraffen, een uitvoerlengte en aflevering als stream of als volledig antwoord. Voor de gedocumenteerde Max-vermelding noemt iFlytek een invoerconfiguratie van 8K en een maximale uitvoer van 8K; de instelling max_tokens van Max loopt van 1 tot 8.192, met een gedocumenteerde standaardwaarde van 4.096. De afzonderlijke naam Max-32K duidt een andere configuratie aan. Houd het gesprek, de referentietekst en de actuele vraag binnen het toepasselijke invoerbudget en kies de antwoordlengte op basis van de taak in plaats van de hoeveelheid aangeleverd materiaal.\n\nDe beschrijvingen van de hulpmiddelen van de fabrikant omvatten zoeken op het web en ingebouwde functies voor weer, datums, poëzie, woordinformatie en aandeleninformatie. Zoeken kent een normale en een diepe modus: de normale modus gebruikt opgehaalde samenvattingen, terwijl de diepe modus vollediger opgehaald materiaal gebruikt. Met de instelling voor bronlabels kan informatie over opgehaalde bronnen worden gevraagd. Dit zijn gedocumenteerde functies van de hulpmiddeleninterface van iFlytek; formuleer een vraag die vermeldt welke informatie ontbreekt en welk bewijs die vraag zou beantwoorden.\n\nFunctieaanroepen worden beschreven voor de HTTP-interface van de fabrikant. De toepassing levert een functienaam, het doel ervan en een geldig JSON Schema voor de parameters aan. De opties voor hulpmiddelkeuze omvatten automatische selectie, aanroepen uitschakelen, een aanroep verplicht stellen of een specifieke functie selecteren. De documentatie onderscheidt ook alternatieve manieren om teruggegeven aanroepen weer te geven. Het daadwerkelijke functieresultaat wordt teruggegeven in een bericht met de rol tool, zodat de omringende toepassing verantwoordelijk blijft voor het uitvoeren van de bewerking en het teruggeven van gegevens die het model kan gebruiken.\n\nDefinieer voor een praktische assistent één nuttige taak en de velden die nodig zijn om die te voltooien. Een voorbeeldwerkwijze is het extraheren van een gevraagd productkenmerk, het verkrijgen van een nog onbekende waarde via een hulpmiddel van de toepassing en het schrijven van een antwoord dat aangeleverde feiten scheidt van open vragen. Geef voor bewerking de lezer, toon en te behouden feiten aan; formuleer voor een logische vraag de voorwaarden en vraag om een conclusie die daaraan kan worden getoetst. De naam generalv3.5 behoort tot de Max-familie en is geen zelfstandig benoemd model voor diepgaand denken. Houd de configuratie gescheiden van andere Spark-edities en stel de grenzen en beschikbare hulpmiddelen van de gekozen verbinding vast zonder functies van een andere release over te nemen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Extract a service enquiry\n\nRead this enquiry: 'Please send two replacement filters for purifier P40 to our Leeds office. The old ones arrived crushed. I can confirm the street address tomorrow.' Return a compact record with requested_action, product, quantity, reason and missing_information. Use null for any absent scalar value. Follow with one question that obtains only the missing delivery detail.A requested JSON-shaped record and one concise address question; the structure must be checked before use.The record preserves P40 and quantity 2 without inventing the street address or asserting a replacement was sent.generalv3.5Spark Max is het op tekst gerichte model van iFlytek voor gestructureerde extractie, logische taken en gesprekken. De gedocumenteerde interface combineert berichten met rollen, uitvoer als JSON-object, instellingen voor zoeken op het web en functieaanroepen die door de toepassing worden gedefinieerd.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Spark Max is de tekstmodelfamilie van iFlytek Spark die in de documentatie van de fabrikant wordt aangeduid als generalv3.5. iFlytek benadrukt gestructureerde extractie en logisch redeneren in zijn beschrijving van Max. Het is een nuttige keuze wanneer een taak begint met tekst en een afgebakend resultaat vereist: uitleg van een proces, velden die uit een bericht worden gehaald, een antwoord dat aansluit op een gesprek of een concept dat een bepaalde rol en stijl volgt.
De invoer is een reeks berichten. De gedocumenteerde rollen onderscheiden het verzoek van de gebruiker, eerdere antwoorden van de assistent, een systeeminstructie en resultaten die door hulpmiddelen worden teruggegeven. Een systeeminstructie kan het doel van de assistent en de regels voor zijn antwoord bepalen. Voeg voor een doorlopend gesprek de relevante eerdere berichten op volgorde toe: de informatie die nodig is om het huidige verzoek te beantwoorden moet in de aangeleverde context staan. Plaats de actuele vraag bij het bronmateriaal waarop die betrekking heeft en geef aan welke feiten bij bewerking behouden moeten blijven.
De fabrikant biedt gewone tekstuitvoer en een modus voor JSON-objecten. Ook in JSON-modus moeten de instructies expliciet om JSON vragen. Dit is nuttig voor extractietaken met een afgesproken resultaatformaat. Een voorbeeldverzoek is: “Lees deze serviceaanvraag. Geef een JSON-object terug met de gevraagde actie, de informatie die al is aangeleverd en de vragen die nog onbeantwoord zijn.” Vermeld de verwachte velden en de regels voor ontbrekende waarden in plaats van de uitvoerformaatinstelling te beschouwen als vervanging voor een nauwkeurige taak.
De generatie-instellingen omvatten samplinginstellingen, herhalingsstraffen, een uitvoerlengte en aflevering als stream of als volledig antwoord. Voor de gedocumenteerde Max-vermelding noemt iFlytek een invoerconfiguratie van 8K en een maximale uitvoer van 8K; de instelling max_tokens van Max loopt van 1 tot 8.192, met een gedocumenteerde standaardwaarde van 4.096. De afzonderlijke naam Max-32K duidt een andere configuratie aan. Houd het gesprek, de referentietekst en de actuele vraag binnen het toepasselijke invoerbudget en kies de antwoordlengte op basis van de taak in plaats van de hoeveelheid aangeleverd materiaal.
De beschrijvingen van de hulpmiddelen van de fabrikant omvatten zoeken op het web en ingebouwde functies voor weer, datums, poëzie, woordinformatie en aandeleninformatie. Zoeken kent een normale en een diepe modus: de normale modus gebruikt opgehaalde samenvattingen, terwijl de diepe modus vollediger opgehaald materiaal gebruikt. Met de instelling voor bronlabels kan informatie over opgehaalde bronnen worden gevraagd. Dit zijn gedocumenteerde functies van de hulpmiddeleninterface van iFlytek; formuleer een vraag die vermeldt welke informatie ontbreekt en welk bewijs die vraag zou beantwoorden.
Functieaanroepen worden beschreven voor de HTTP-interface van de fabrikant. De toepassing levert een functienaam, het doel ervan en een geldig JSON Schema voor de parameters aan. De opties voor hulpmiddelkeuze omvatten automatische selectie, aanroepen uitschakelen, een aanroep verplicht stellen of een specifieke functie selecteren. De documentatie onderscheidt ook alternatieve manieren om teruggegeven aanroepen weer te geven. Het daadwerkelijke functieresultaat wordt teruggegeven in een bericht met de rol tool, zodat de omringende toepassing verantwoordelijk blijft voor het uitvoeren van de bewerking en het teruggeven van gegevens die het model kan gebruiken.
Definieer voor een praktische assistent één nuttige taak en de velden die nodig zijn om die te voltooien. Een voorbeeldwerkwijze is het extraheren van een gevraagd productkenmerk, het verkrijgen van een nog onbekende waarde via een hulpmiddel van de toepassing en het schrijven van een antwoord dat aangeleverde feiten scheidt van open vragen. Geef voor bewerking de lezer, toon en te behouden feiten aan; formuleer voor een logische vraag de voorwaarden en vraag om een conclusie die daaraan kan worden getoetst. De naam generalv3.5 behoort tot de Max-familie en is geen zelfstandig benoemd model voor diepgaand denken. Houd de configuratie gescheiden van andere Spark-edities en stel de grenzen en beschikbare hulpmiddelen van de gekozen verbinding vast zonder functies van een andere release over te nemen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten generalv3.5 | 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.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00946 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00946 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "generalv3.5", "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='generalv3.5',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='generalv3.5',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 generalv3.5
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
generalv3.5Spark Max is het op tekst gerichte model van iFlytek voor gestructureerde extractie, logische taken en gesprekken. De gedocumenteerde interface combineert berichten met rollen, uitvoer als JSON-object, instellingen voor zoeken op het web en functieaanroepen die door de toepassing worden gedefinieerd.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Spark Max is de tekstmodelfamilie van iFlytek Spark die in de documentatie van de fabrikant wordt aangeduid als generalv3.5. iFlytek benadrukt gestructureerde extractie en logisch redeneren in zijn beschrijving van Max. Het is een nuttige keuze wanneer een taak begint met tekst en een afgebakend resultaat vereist: uitleg van een proces, velden die uit een bericht worden gehaald, een antwoord dat aansluit op een gesprek of een concept dat een bepaalde rol en stijl volgt.
De invoer is een reeks berichten. De gedocumenteerde rollen onderscheiden het verzoek van de gebruiker, eerdere antwoorden van de assistent, een systeeminstructie en resultaten die door hulpmiddelen worden teruggegeven. Een systeeminstructie kan het doel van de assistent en de regels voor zijn antwoord bepalen. Voeg voor een doorlopend gesprek de relevante eerdere berichten op volgorde toe: de informatie die nodig is om het huidige verzoek te beantwoorden moet in de aangeleverde context staan. Plaats de actuele vraag bij het bronmateriaal waarop die betrekking heeft en geef aan welke feiten bij bewerking behouden moeten blijven.
De fabrikant biedt gewone tekstuitvoer en een modus voor JSON-objecten. Ook in JSON-modus moeten de instructies expliciet om JSON vragen. Dit is nuttig voor extractietaken met een afgesproken resultaatformaat. Een voorbeeldverzoek is: “Lees deze serviceaanvraag. Geef een JSON-object terug met de gevraagde actie, de informatie die al is aangeleverd en de vragen die nog onbeantwoord zijn.” Vermeld de verwachte velden en de regels voor ontbrekende waarden in plaats van de uitvoerformaatinstelling te beschouwen als vervanging voor een nauwkeurige taak.
De generatie-instellingen omvatten samplinginstellingen, herhalingsstraffen, een uitvoerlengte en aflevering als stream of als volledig antwoord. Voor de gedocumenteerde Max-vermelding noemt iFlytek een invoerconfiguratie van 8K en een maximale uitvoer van 8K; de instelling max_tokens van Max loopt van 1 tot 8.192, met een gedocumenteerde standaardwaarde van 4.096. De afzonderlijke naam Max-32K duidt een andere configuratie aan. Houd het gesprek, de referentietekst en de actuele vraag binnen het toepasselijke invoerbudget en kies de antwoordlengte op basis van de taak in plaats van de hoeveelheid aangeleverd materiaal.
De beschrijvingen van de hulpmiddelen van de fabrikant omvatten zoeken op het web en ingebouwde functies voor weer, datums, poëzie, woordinformatie en aandeleninformatie. Zoeken kent een normale en een diepe modus: de normale modus gebruikt opgehaalde samenvattingen, terwijl de diepe modus vollediger opgehaald materiaal gebruikt. Met de instelling voor bronlabels kan informatie over opgehaalde bronnen worden gevraagd. Dit zijn gedocumenteerde functies van de hulpmiddeleninterface van iFlytek; formuleer een vraag die vermeldt welke informatie ontbreekt en welk bewijs die vraag zou beantwoorden.
Functieaanroepen worden beschreven voor de HTTP-interface van de fabrikant. De toepassing levert een functienaam, het doel ervan en een geldig JSON Schema voor de parameters aan. De opties voor hulpmiddelkeuze omvatten automatische selectie, aanroepen uitschakelen, een aanroep verplicht stellen of een specifieke functie selecteren. De documentatie onderscheidt ook alternatieve manieren om teruggegeven aanroepen weer te geven. Het daadwerkelijke functieresultaat wordt teruggegeven in een bericht met de rol tool, zodat de omringende toepassing verantwoordelijk blijft voor het uitvoeren van de bewerking en het teruggeven van gegevens die het model kan gebruiken.
Definieer voor een praktische assistent één nuttige taak en de velden die nodig zijn om die te voltooien. Een voorbeeldwerkwijze is het extraheren van een gevraagd productkenmerk, het verkrijgen van een nog onbekende waarde via een hulpmiddel van de toepassing en het schrijven van een antwoord dat aangeleverde feiten scheidt van open vragen. Geef voor bewerking de lezer, toon en te behouden feiten aan; formuleer voor een logische vraag de voorwaarden en vraag om een conclusie die daaraan kan worden getoetst. De naam generalv3.5 behoort tot de Max-familie en is geen zelfstandig benoemd model voor diepgaand denken. Houd de configuratie gescheiden van andere Spark-edities en stel de grenzen en beschikbare hulpmiddelen van de gekozen verbinding vast zonder functies van een andere release over te nemen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten generalv3.5 | 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.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00946 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00946 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "generalv3.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'generalv3.5', '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': 'generalv3.5', '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 generalv3.5
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Extract a service enquiry\n\nRead this enquiry: 'Please send two replacement filters for purifier P40 to our Leeds office. The old ones arrived crushed. I can confirm the street address tomorrow.' Return a compact record with requested_action, product, quantity, reason and missing_information. Use null for any absent scalar value. Follow with one question that obtains only the missing delivery detail.A requested JSON-shaped record and one concise address question; the structure must be checked before use.The record preserves P40 and quantity 2 without inventing the street address or asserting a replacement was sent.