Source: https://ailoot.ai/models/pl/kat-coder-pro-v1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/kat-coder-pro-v1/ Language: pl # kat-coder-pro-v1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/kat-coder-pro-v1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/kat-coder-pro-v1/facts.json) ## [kat-coder-pro-v1](https://ailoot.ai/models/pl/kat-coder-pro-v1/) KAT-Coder to rodzina modeli programistycznych Kuaishou do zadań rozwoju oprogramowania uwzględniających repozytorium. Proces producenta łączy przegląd wspomagany narzędziami, generowanie poprawek, weryfikację na podstawie wykonania i refleksję, tworząc kod lub wyjaśnienia powiązane z rzeczywistym zachowaniem projektu. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/pl/kat-coder-pro-v1/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/pl/kat-coder-pro-v1/#method-1) O modelu Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody. KAT-Coder to rodzina modeli programistycznych Kuaishou do zadań inżynierii oprogramowania w środowisku z narzędziami. Pierwotne wydanie producenta skupia się na przeprowadzeniu zlecenia programistycznego przez przegląd repozytorium, utworzenie poprawki i weryfikację. Trening obejmuje implementowanie i rozwijanie funkcji, naprawianie błędów, refaktoryzację, prace nad wydajnością, tworzenie testów, rozumienie kodu i zadania związane z konfiguracją. Użytecznymi rezultatami są kod i tekst powiązane z rzeczywistym zachowaniem projektu. #### Przekaż problem i istotny kontekst projektu Określ zachowanie do osiągnięcia, obecną implementację i warunki definiujące ukończenie. Dołącz pliki lub fragmenty źródeł potrzebne do zrozumienia problemu oraz polecenia lub obserwacje już dostępne ze środowiska. Pierwotny opis naprawy błędu może wskazywać wejście powodujące błąd, oczekiwany wynik i funkcję, której zachowanie się różni. Zlecenie funkcji może określać rezultat widoczny dla użytkownika i interfejsy, które mają pozostać spójne. Agentowy trening producenta wykorzystuje opisy problemów, kod gałęzi, środowiska wykonawcze i weryfikowalne warunki zadania. Zachowuj zgodność tych elementów w zadaniu wspomaganym aplikacją. Propozycja modelu powinna dotyczyć rzeczywistej kopii roboczej i dostarczonych dowodów, a aplikacja wykonuje operacje na plikach lub uruchomienia i zwraca wyniki. Zachowuj wynik każdej istotnej operacji przy kontynuacji. #### Narzędzia i rozwój wieloturowy Producent dokumentuje wykonywanie instrukcji, korzystanie z narzędzi i rozbudowaną interakcję jako centralne elementy rozwoju rodziny. Opublikowany przepis agenta programistycznego zapewnia operacje odczytu i edycji plików oraz działanie ukończenia. Model może analizować informacje, żądać zmiany i kontynuować na podstawie zwróconej obserwacji. Jego rolą jest wybór i opis kolejnego kroku; otaczające środowisko ustala, co rzeczywiście nastąpiło. Pierwotne wydanie opisuje także równoległe żądania narzędzi jako możliwość zaobserwowaną po treningu agentowym. Stosuj niezależne operacje tylko wtedy, gdy ich wyniki można zachować przy właściwym żądaniu. Wyjaśnienie repozytorium może łączyć informacje z kilku plików, natomiast poprawka wymaga bieżącej zawartości i zachowania zmienianego kodu. Nie zastępuj brakującej obserwacji wiarygodnie brzmiącym wynikiem środowiska. #### Świadomie sprawdzaj proponowane zmiany Opublikowany przepis agenta producenta oddziela generowanie poprawek, filtrowanie, wybór i refleksję. Filtrowanie łączy deduplikację semantyczną z kontrolami opartymi na wykonaniu; wybór ocenia pozostałe propozycje; refleksja wykorzystuje wcześniejsze wyniki do ukierunkowania następnej rundy. Etapy te należą do udokumentowanego procesu programistycznego, a nie są automatyczną gwarancją dołączoną do każdej zwykłej odpowiedzi tekstowej. W praktycznym zadaniu programistycznym zachowuj razem proponowaną poprawkę, rzeczywiście uruchomione kontrole i ich wyniki. Porównanie kandydatów naprawy powinno wyjaśniać warunek, który je rozróżnia, zwłaszcza gdy każdy wygląda przekonująco na podstawie samego diffu. Nieudana kontrola może przekazać następnej turze konkretny problem do rozwiązania zamiast wywoływać niezwiązane przepisywanie. #### Rozróżnienia rodzin i edycji Pierwotne wydanie producenta odróżnia KAT-Coder od osobnego otwartego modelu KAT-Dev-32B. Opisy treningu i demonstracje procesów nie czynią każdego nazwanego wariantu rodziny identycznym checkpointem. Zachowuj wybrany wariant i przekazane instrukcje projektu przy wyniku oraz stosuj właściwy interfejs producenta lub przepis środowiska do jego operacji. Użyteczne przekazanie pracy może zawierać ukierunkowaną implementację, wyjaśnienie defektu lub refaktoryzację z dowodami wspierającymi jej zachowanie. Sprawdzaj zmienioną logikę i rzeczywiste wyniki środowiska przed uznaniem zadania za ukończone. Programistyczne przeznaczenie KAT-Coder jest najbardziej użyteczne, gdy pozostaje powiązane z konkretnym zleceniem rozwoju, odpowiednim kodem i rezultatem końcowym możliwym do weryfikacji. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `KAT-Coder-Pro-V1` [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat) Kuaishou /`KAT-Coder-Pro-V1` ### Start KAT-Coder to rodzina modeli programistycznych Kuaishou do zadań rozwoju oprogramowania uwzględniających repozytorium. Proces producenta łączy przegląd wspomagany narzędziami, generowanie poprawek, weryfikację na podstawie wykonania i refleksję, tworząc kod lub wyjaśnienia powiązane z rzeczywistym zachowaniem projektu. 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 KAT-Coder-Pro-V1 | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | 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 | | Parametr`control_scope` | KontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false. | | Parametr`output_modalities` | Kontrakttext | | Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull | Aliasy metody: `/chat/completions` 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 **$0.00114** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00456** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"KAT-Coder-Pro-V1","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') 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="KAT-Coder-Pro-V1", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) 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")) ``` ### 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** [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod `/chat/completions` #### Powiązane ID modeli [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `KAT-Coder-Pro-V1` [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages) Kuaishou /`KAT-Coder-Pro-V1` ### Start KAT-Coder to rodzina modeli programistycznych Kuaishou do zadań rozwoju oprogramowania uwzględniających repozytorium. Proces producenta łączy przegląd wspomagany narzędziami, generowanie poprawek, weryfikację na podstawie wykonania i refleksję, tworząc kod lub wyjaśnienia powiązane z rzeczywistym zachowaniem projektu. 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 KAT-Coder-Pro-V1 | 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 **$0.00114** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00456** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik ```json { "model": "KAT-Coder-Pro-V1", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'KAT-Coder-Pro-V1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```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': 'KAT-Coder-Pro-V1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### 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** [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages) #### Aliasy ścieżek metod `/chat/completions` #### Powiązane ID modeli [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages) FAQ · kat-coder-pro-v1 Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `text` → `json`, `sse` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Jakie limity obowiązują? `POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `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.