O Aion 3.5 é o sistema numerado de narrativa e interpretação de papéis da Aion Labs que utiliza geração colaborativa. O fabricante descreve vários modelos especializados a contribuírem para cada resposta, com ênfase na estrutura narrativa, em tensão e conflito cativantes e num tratamento matizado de temas mais sombrios. Recebe texto e devolve texto. Uma tarefa útil pode pedir a continuação de uma cena, uma troca de falas na pele das personagens ou uma revisão que reforce a relação entre acontecimentos, em vez de simplesmente acrescentar mais descrição.
O contexto publicado é de 256K, com até 32K de saída. É maior do que o contexto documentado do Aion 3.0, enquanto o teto de saída permanece especificado separadamente. Prepare uma narrativa longa com uma descrição compacta do estado atual, dos factos importantes para esta passagem e do diálogo anterior relevante. Identifique as regras do mundo e as promessas ou conflitos por resolver. Deixe espaço para o raciocínio e o resultado pedido, em vez de preencher toda a entrada com material sem relação com a cena seguinte.
O Aion 3.5 aceita esforço de raciocínio low, high ou max e utiliza high por predefinição. O raciocínio não pode ser desativado; a definição none das edições anteriores não é um substituto válido. O fabricante devolve por predefinição o raciocínio interno separado do texto visível. O limite de conclusão inclui tanto o raciocínio como a resposta final. Se o limite terminar durante o raciocínio, a resposta visível pode estar vazia, por isso especifique um resultado desejado prático e espaço de geração suficiente para o produzir.
Para construir cenas, forneça os objetivos das personagens, o que cada uma sabe, o obstáculo imediato e o ponto de vista pretendido. Um briefing exemplificativo pode pedir um confronto em que ambos os lados tenham motivações plausíveis e o desfecho introduza uma nova escolha, em vez de fechar todos os fios narrativos. Defina se a saída deve ser diálogo, prosa ou uma combinação e identifique as ações que pertencem à personagem do leitor, para que a continuação de interpretação de papéis não as substitua.
Para edição, forneça a passagem e peça uma alteração estrutural específica, como tornar causalmente claro um ponto de viragem ou reduzir exposição repetida. Peça o texto revisto separado dos comentários se o pretender inserir numa obra existente. O histórico de conversa e o streaming fazem parte da interface do fabricante; os parâmetros de ferramentas, quando suportados, descrevem pedidos para uma aplicação executar. A entrega central do modelo continua a ser texto narrativo, sem inferir saída de imagem, voz ou ficheiro concluído a partir do cenário da história.
", "aboutText": "O Aion 3.5 é o sistema numerado de narrativa e interpretação de papéis da Aion Labs que utiliza geração colaborativa. O fabricante descreve vários modelos especializados a contribuírem para cada resposta, com ênfase na estrutura narrativa, em tensão e conflito cativantes e num tratamento matizado de temas mais sombrios. Recebe texto e devolve texto. Uma tarefa útil pode pedir a continuação de uma cena, uma troca de falas na pele das personagens ou uma revisão que reforce a relação entre acontecimentos, em vez de simplesmente acrescentar mais descrição.\n\nO contexto publicado é de 256K, com até 32K de saída. É maior do que o contexto documentado do Aion 3.0, enquanto o teto de saída permanece especificado separadamente. Prepare uma narrativa longa com uma descrição compacta do estado atual, dos factos importantes para esta passagem e do diálogo anterior relevante. Identifique as regras do mundo e as promessas ou conflitos por resolver. Deixe espaço para o raciocínio e o resultado pedido, em vez de preencher toda a entrada com material sem relação com a cena seguinte.\n\nO Aion 3.5 aceita esforço de raciocínio low, high ou max e utiliza high por predefinição. O raciocínio não pode ser desativado; a definição none das edições anteriores não é um substituto válido. O fabricante devolve por predefinição o raciocínio interno separado do texto visível. O limite de conclusão inclui tanto o raciocínio como a resposta final. Se o limite terminar durante o raciocínio, a resposta visível pode estar vazia, por isso especifique um resultado desejado prático e espaço de geração suficiente para o produzir.\n\nPara construir cenas, forneça os objetivos das personagens, o que cada uma sabe, o obstáculo imediato e o ponto de vista pretendido. Um briefing exemplificativo pode pedir um confronto em que ambos os lados tenham motivações plausíveis e o desfecho introduza uma nova escolha, em vez de fechar todos os fios narrativos. Defina se a saída deve ser diálogo, prosa ou uma combinação e identifique as ações que pertencem à personagem do leitor, para que a continuação de interpretação de papéis não as substitua.\n\nPara edição, forneça a passagem e peça uma alteração estrutural específica, como tornar causalmente claro um ponto de viragem ou reduzir exposição repetida. Peça o texto revisto separado dos comentários se o pretender inserir numa obra existente. O histórico de conversa e o streaming fazem parte da interface do fabricante; os parâmetros de ferramentas, quando suportados, descrevem pedidos para uma aplicação executar. A entrega central do modelo continua a ser texto narrativo, sem inferir saída de imagem, voz ou ficheiro concluído a partir do cenário da história.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
A standoff that leaves the player a choice\n\nContinue this roleplay for two or three replies as Captain Mira. A flood threatens her village; the player controls engineer Ivo, who refuses to open a gate that would flood his workshop. Mira knows the evacuation route is blocked. Reveal that fact through conflict, then stop before Ivo decides or acts.Two or three short in-character replies from Mira, with brief scene action and an unresolved choice for Ivo.Mira reveals the blocked route, while Ivo's dialogue, decisions and actions remain unwritten.aion-labs/aion-3.5O Aion 3.5 é o modelo de texto colaborativo da Aion Labs para interpretação imersiva de papéis e narrativa longa. Combina um contexto de 256K e até 32K de saída com raciocínio sempre ativo e foco na estrutura narrativa, na tensão e no conflito.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O Aion 3.5 é o sistema numerado de narrativa e interpretação de papéis da Aion Labs que utiliza geração colaborativa. O fabricante descreve vários modelos especializados a contribuírem para cada resposta, com ênfase na estrutura narrativa, em tensão e conflito cativantes e num tratamento matizado de temas mais sombrios. Recebe texto e devolve texto. Uma tarefa útil pode pedir a continuação de uma cena, uma troca de falas na pele das personagens ou uma revisão que reforce a relação entre acontecimentos, em vez de simplesmente acrescentar mais descrição.
O contexto publicado é de 256K, com até 32K de saída. É maior do que o contexto documentado do Aion 3.0, enquanto o teto de saída permanece especificado separadamente. Prepare uma narrativa longa com uma descrição compacta do estado atual, dos factos importantes para esta passagem e do diálogo anterior relevante. Identifique as regras do mundo e as promessas ou conflitos por resolver. Deixe espaço para o raciocínio e o resultado pedido, em vez de preencher toda a entrada com material sem relação com a cena seguinte.
O Aion 3.5 aceita esforço de raciocínio low, high ou max e utiliza high por predefinição. O raciocínio não pode ser desativado; a definição none das edições anteriores não é um substituto válido. O fabricante devolve por predefinição o raciocínio interno separado do texto visível. O limite de conclusão inclui tanto o raciocínio como a resposta final. Se o limite terminar durante o raciocínio, a resposta visível pode estar vazia, por isso especifique um resultado desejado prático e espaço de geração suficiente para o produzir.
Para construir cenas, forneça os objetivos das personagens, o que cada uma sabe, o obstáculo imediato e o ponto de vista pretendido. Um briefing exemplificativo pode pedir um confronto em que ambos os lados tenham motivações plausíveis e o desfecho introduza uma nova escolha, em vez de fechar todos os fios narrativos. Defina se a saída deve ser diálogo, prosa ou uma combinação e identifique as ações que pertencem à personagem do leitor, para que a continuação de interpretação de papéis não as substitua.
Para edição, forneça a passagem e peça uma alteração estrutural específica, como tornar causalmente claro um ponto de viragem ou reduzir exposição repetida. Peça o texto revisto separado dos comentários se o pretender inserir numa obra existente. O histórico de conversa e o streaming fazem parte da interface do fabricante; os parâmetros de ferramentas, quando suportados, descrevem pedidos para uma aplicação executar. A entrega central do modelo continua a ser texto narrativo, sem inferir saída de imagem, voz ou ficheiro concluído a partir do cenário da história.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites aion-labs/aion-3.5 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envie o ID exato do modelo com messages.
O comprimento do contexto não é um limite de saída.
Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.012 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0015 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.012 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0015 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "aion-labs/aion-3.5", "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='aion-labs/aion-3.5',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='aion-labs/aion-3.5',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 ou SSE
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Ailoot Ultra aion-labs/aion-3.5
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
aion-labs/aion-3.5O Aion 3.5 é o modelo de texto colaborativo da Aion Labs para interpretação imersiva de papéis e narrativa longa. Combina um contexto de 256K e até 32K de saída com raciocínio sempre ativo e foco na estrutura narrativa, na tensão e no conflito.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O Aion 3.5 é o sistema numerado de narrativa e interpretação de papéis da Aion Labs que utiliza geração colaborativa. O fabricante descreve vários modelos especializados a contribuírem para cada resposta, com ênfase na estrutura narrativa, em tensão e conflito cativantes e num tratamento matizado de temas mais sombrios. Recebe texto e devolve texto. Uma tarefa útil pode pedir a continuação de uma cena, uma troca de falas na pele das personagens ou uma revisão que reforce a relação entre acontecimentos, em vez de simplesmente acrescentar mais descrição.
O contexto publicado é de 256K, com até 32K de saída. É maior do que o contexto documentado do Aion 3.0, enquanto o teto de saída permanece especificado separadamente. Prepare uma narrativa longa com uma descrição compacta do estado atual, dos factos importantes para esta passagem e do diálogo anterior relevante. Identifique as regras do mundo e as promessas ou conflitos por resolver. Deixe espaço para o raciocínio e o resultado pedido, em vez de preencher toda a entrada com material sem relação com a cena seguinte.
O Aion 3.5 aceita esforço de raciocínio low, high ou max e utiliza high por predefinição. O raciocínio não pode ser desativado; a definição none das edições anteriores não é um substituto válido. O fabricante devolve por predefinição o raciocínio interno separado do texto visível. O limite de conclusão inclui tanto o raciocínio como a resposta final. Se o limite terminar durante o raciocínio, a resposta visível pode estar vazia, por isso especifique um resultado desejado prático e espaço de geração suficiente para o produzir.
Para construir cenas, forneça os objetivos das personagens, o que cada uma sabe, o obstáculo imediato e o ponto de vista pretendido. Um briefing exemplificativo pode pedir um confronto em que ambos os lados tenham motivações plausíveis e o desfecho introduza uma nova escolha, em vez de fechar todos os fios narrativos. Defina se a saída deve ser diálogo, prosa ou uma combinação e identifique as ações que pertencem à personagem do leitor, para que a continuação de interpretação de papéis não as substitua.
Para edição, forneça a passagem e peça uma alteração estrutural específica, como tornar causalmente claro um ponto de viragem ou reduzir exposição repetida. Peça o texto revisto separado dos comentários se o pretender inserir numa obra existente. O histórico de conversa e o streaming fazem parte da interface do fabricante; os parâmetros de ferramentas, quando suportados, descrevem pedidos para uma aplicação executar. A entrega central do modelo continua a ser texto narrativo, sem inferir saída de imagem, voz ou ficheiro concluído a partir do cenário da história.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites aion-labs/aion-3.5 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_file_material | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.012 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0015 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.012 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0015 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "aion-labs/aion-3.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'aion-labs/aion-3.5', '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': 'aion-labs/aion-3.5', '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 ou SSE
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Ailoot Ultra aion-labs/aion-3.5
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
Exemplo técnico em inglês
A standoff that leaves the player a choice\n\nContinue this roleplay for two or three replies as Captain Mira. A flood threatens her village; the player controls engineer Ivo, who refuses to open a gate that would flood his workshop. Mira knows the evacuation route is blocked. Reveal that fact through conflict, then stop before Ivo decides or acts.Two or three short in-character replies from Mira, with brief scene action and an unresolved choice for Ivo.Mira reveals the blocked route, while Ivo's dialogue, decisions and actions remain unwritten.