Source: https://ailoot.ai/models/pl/grok-2-vision-1212/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/grok-2-vision-1212/ Language: pl # grok-2-vision-1212 [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/grok-2-vision-1212/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/grok-2-vision-1212/facts.json) ## [grok-2-vision-1212](https://ailoot.ai/models/pl/grok-2-vision-1212/) Grok 2 Vision 1212 to edycja xAI rozumiejąca obrazy, przeznaczona do pytań o dokumenty, wykresy, fotografie i zrzuty ekranu. Łączy pisemne pytanie z obrazem wejściowym i zwraca odpowiedź tekstową; dla tej nazwanej edycji udokumentowano ustrukturyzowane wyniki i wywoływanie funkcji. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-2-vision-1212`](https://ailoot.ai/models/pl/grok-2-vision-1212/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-2-vision-1212`](https://ailoot.ai/models/pl/grok-2-vision-1212/#method-1) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. Grok 2 Vision 1212 to edycja rodziny Grok 2 firmy xAI przyjmująca obrazy, identyfikowana nazwą grok-2-vision-1212. Producent przedstawia Grok 2 jako model do rozumienia tekstu i obrazu, obejmujący zadania takie jak pytania o dokumenty i rozumowanie matematyczne na podstawie materiału wizualnego. Późniejsza zapowiedź wydania 1212 opisuje ulepszenia w wykonywaniu instrukcji i zachowaniu wielojęzycznym. Ta karta dotyczy nazwanej edycji Vision i jej wyniku tekstowego. Metadane modelu podane przez producenta wymieniają tekst i obrazy jako wejście oraz tekst jako wyjście. Praktyczne zadanie zaczyna się więc zarówno od dowodu wizualnego, jak i precyzyjnego pytania. Dla strony dokumentu określ pole, sekcję lub zależność, którą należy wyjaśnić; dla wykresu wskaż istotne etykiety i wielkości; dla zrzutu ekranu opisz cel użytkownika i element, który chcesz zbadać. Celem jest powiązanie widocznej treści z prośbą, a nie żądanie nieukierunkowanego opisu wszystkiego na obrazie. Przykładowa prośba dotycząca dokumentu brzmi: „Odczytaj nagłówki i oznaczone pola na tej stronie. Zwróć widoczne wartości, oznacz wpisy, których nie można pewnie odczytać, i wyjaśnij, który fragment uzasadnia odpowiedź”. Prośba dotycząca wykresu może wymagać opisania relacji między dwiema seriami i odróżnienia wartości bezpośrednio widocznych od interpretacji. Dla fotografii produktu poproś o widoczne cechy i porównanie z dostarczoną specyfikacją pisemną. Są to przykłady przygotowania zadania i wyniku oparte na rodzinach zadań wizualnych producenta, a nie obietnice odzyskania każdego szczegółu z każdego obrazu. Przykład dotyczący nazwanego modelu odnotowuje także obsługę ustrukturyzowanych wyników i wywoływania funkcji. Przy wydobywaniu danych określ żądany wynik: na przykład listę pól, widoczny w nich tekst i uwagę o niepewności. W zadaniu wspomaganym narzędziami dostarcz opisy dozwolonych narzędzi i informacje potrzebne do operacji. Aplikacja wykonuje operację i zwraca jej wynik; model może następnie wykorzystać te informacje w kolejnej odpowiedzi tekstowej. Sama funkcja Vision jest zdolnością do interpretacji dostarczonego obrazu, natomiast operacja zewnętrzna należy do otaczającej model aplikacji. W tym przykładzie producenta edycja jest wymieniona bez osobnego trybu rozumowania. Nadal może odpowiadać na pytania wymagające rozpoznawania zależności i wyjaśnień, ale wyraźnie oznaczone tryby rozszerzonego myślenia opisane dla innych wydań Grok należy traktować osobno. Ten sam przykład podaje maksymalną długość polecenia wynoszącą 32 768 tokenów. To opublikowane pole wejściowe dla nazwanego modelu, a nie osobno udokumentowana maksymalna długość odpowiedzi. Przeczytane źródła pierwotne nie określają dla Vision 1212 dokładnego globalnego limitu liczby obrazów, rozdzielczości obrazów ani tokenów wyjściowych, dlatego wartości te powinny pochodzić ze specyfikacji konkretnego zapytania, zamiast być zapożyczane z nowszego modelu wizyjnego. Stała nazwa 1212 ma również znaczenie przy wyborze edycji. Wydanie Grok 2 przeznaczone wyłącznie do tekstu i jego produkty do generowania obrazów obsługują inne dane wejściowe i wyjściowe. Opisanym tutaj wynikiem jest pisemna odpowiedź dotycząca materiału wizualnego. Funkcje prezentowane w aplikacji Grok, takie jak dodatkowe możliwości wyszukiwania lub generowania obrazów, stanowią osobne integracje wokół tej rodziny i należy je odróżniać od możliwości tego nazwanego wpisu modelu. Przygotuj czytelne strony i oznacz każdy obraz przy porównywaniu materiałów. Określ, która część obrazu jest istotna, zawrzyj w pytaniu potrzebne definicje lub jednostki i poproś, aby odpowiedź zachowała oryginalne nazwy. Jako przydatny rezultat końcowy wybierz wyjaśnienie, tabelę wydobytych danych lub listę obserwacji powiązanych z dowodami. Jeśli obraz jest niejednoznaczny, zachowaj tę niepewność w wyniku i sprawdzaj istotne odczyty względem materiału oryginalnego. Zadanie praktyczne ### Zadanie praktyczne Przykład techniczny po angielsku ``` Interpret a transcribed sales chart Use this chart transcription: January sales 80 units, February 100, March 90. The vertical axis is units, not currency. Write a three-sentence chart caption covering the peak, the change from January to March and one conclusion about revenue that cannot be drawn from these values. ``` #### Oczekiwany wynik ``` A three-sentence caption separating stated sales values, a calculated change and the revenue-information limit. ``` #### Sprawdź wynik ``` Check that the caption retains units and does not infer revenue or prices from unit counts. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-2-vision-1212` [`grok-2-vision-1212`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=grok-2-vision-1212&route=Ultra&caller=grok-2-vision-1212&fmt=chat) xAI /`grok-2-vision-1212` ### Start Grok 2 Vision 1212 to edycja xAI rozumiejąca obrazy, przeznaczona do pytań o dokumenty, wykresy, fotografie i zrzuty ekranu. Łączy pisemne pytanie z obrazem wejściowym i zwraca odpowiedź tekstową; dla tej nazwanej edycji udokumentowano ustrukturyzowane wyniki i wywoływanie funkcji. Akceptowane dane wejściowe Tekst Wyniki Tekst ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Wejście `text` Wyjście `text` Format wyjściowy json lub SSE | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity grok-2-vision-1212 | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— | | Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— | | Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | | Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— | | Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— | | Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`modalities` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— | | Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— | | Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— | Kombinacje materiałów wejściowych **Tekst** · tekst UTF8 `messages[].content` Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content | | Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych | | Parametr`output_modalities` | Kontrakttext | | Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull | Cykl życia: `synchronous_or_streamed` Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages. Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia. Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania. ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji | Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata | | --- | --- | --- | | KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.004** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStrumień w Pythonie ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "grok-2-vision-1212", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='grok-2-vision-1212',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='grok-2-vision-1212',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Odbieranie i zapisywanie wyników #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json lub SSE ##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści. Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia. ##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego. Pola odpowiedzi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`choices[].index` | Typinteger | | Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | Typobject | Błędy i dalsze kroki | Odpowiedź | Warunek | Następny krok | | --- | --- | --- | | Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`grok-2-vision-1212`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=grok-2-vision-1212&route=Ultra&caller=grok-2-vision-1212&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`grok-2-vision-1212`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=grok-2-vision-1212&route=Ultra&caller=grok-2-vision-1212&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-2-vision-1212` [`grok-2-vision-1212`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=grok-2-vision-1212&route=Ultra&caller=grok-2-vision-1212&fmt=messages) xAI /`grok-2-vision-1212` ### Start Grok 2 Vision 1212 to edycja xAI rozumiejąca obrazy, przeznaczona do pytań o dokumenty, wykresy, fotografie i zrzuty ekranu. Łączy pisemne pytanie z obrazem wejściowym i zwraca odpowiedź tekstową; dla tej nazwanej edycji udokumentowano ustrukturyzowane wyniki i wywoływanie funkcji. Akceptowane dane wejściowe Tekst Wyniki json · sse ### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Wejście `text` Wyjście `json`, `sse` Format wyjściowy JSON lub SSE | Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity grok-2-vision-1212 | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— | | Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | Kombinacje materiałów wejściowych **Tekst** · tekst UTF-8 `ciąg messages[].content` Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`text_file_material` | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. | Cykl życia: `synchronous_or_streamed` ### Cennik Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie. Tryb szybki Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki Tryb flex Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex Maksymalna intensywność rozumowania Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default) #### Stawki Ailoot #### Ceny według konfiguracji | Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata | | --- | --- | --- | | KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.004** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.02** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik ```json { "model": "grok-2-vision-1212", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'grok-2-vision-1212', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'grok-2-vision-1212', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Odbieranie i zapisywanie wyników #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON lub SSE ##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści. Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem. ##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego. Pola odpowiedzi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`id` | Typstring | | Pole`model` | Typstring | | Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Pole`stop_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | Typobject | Błędy i dalsze kroki | Odpowiedź | Warunek | Następny krok | | --- | --- | --- | | Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`grok-2-vision-1212`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=grok-2-vision-1212&route=Ultra&caller=grok-2-vision-1212&fmt=messages) #### Aliasy ścieżek metod Użyj ścieżek metod podanych powyżej. #### Powiązane ID modeli [`grok-2-vision-1212`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=grok-2-vision-1212&route=Ultra&caller=grok-2-vision-1212&fmt=messages) FAQ · grok-2-vision-1212 Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/chat/completions` · `grok-2-vision-1212`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `grok-2-vision-1212`: `text` → `json`, `sse` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/chat/completions` · `grok-2-vision-1212`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `grok-2-vision-1212`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/chat/completions` · `grok-2-vision-1212`: `messages.min_items`: `1` Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją. ## Firma i jej portfel projektów Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. ## Kupuj tokeny z rabatem. Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny. Subskrypcja Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań. Kod promocyjny do 50% Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji. Koszty w historii Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania. [Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/) ## Połącz API z produktem, który sprzedajesz. SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską. Aplikacja komercyjna Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi. Licencja resellerska Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży. Dokumenty na stronie Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem. [Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl) ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.