grok-2-vision-1212
Grok 2 Vision 1212 é a edição de compreensão de imagens da xAI para perguntas sobre documentos, gráficos, fotografias e capturas de ecrã. Combina uma pergunta escrita com entrada visual e devolve uma resposta em texto, com funcionalidades de saídas estruturadas e chamadas de funções documentadas para a edição com designação própria.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgrok-2-vision-1212 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgrok-2-vision-1212
Sobre o modelo
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Grok 2 Vision 1212 é a edição de entrada visual da família Grok 2 da xAI, identificada pelo nome grok-2-vision-1212. O fabricante apresenta Grok 2 como um modelo para compreensão textual e visual, com tarefas que incluem perguntas sobre documentos e raciocínio matemático a partir de material visual. O anúncio posterior da versão 1212 descreve melhorias no cumprimento de instruções e no comportamento multilingue. Esta ficha diz respeito à edição visual com designação própria e ao seu resultado textual.
Os metadados de modelo do produtor indicam texto e imagens como entrada e texto como saída. Uma tarefa prática começa, por isso, tanto com os elementos de prova visuais como com uma pergunta precisa. Para uma página de documento, especifique o campo, a secção ou a relação que precisa de ver explicados; para um gráfico, identifique os rótulos e as quantidades relevantes; para uma captura de ecrã, descreva o objetivo do utilizador e o elemento que pretende examinar. O objetivo é relacionar o conteúdo visível com o pedido, em vez de pedir uma descrição sem orientação de tudo o que está na imagem.
Um exemplo de pedido documental é: «Leia os títulos e os campos identificados nesta página. Devolva os valores visíveis, assinale as entradas que não consegue ler com confiança e explique que passagem sustenta a sua resposta.» Um pedido sobre um gráfico pode perguntar pela relação entre duas séries e pela distinção entre valores diretamente visíveis e interpretação. Para uma fotografia de produto, peça características visíveis e uma comparação com a especificação escrita fornecida. São exemplos de preparação e saída baseados nas famílias de tarefas visuais do fabricante, e não promessas de que todos os pormenores possam ser recuperados de todas as imagens.
O exemplo do modelo com designação própria regista também suporte de saídas estruturadas e chamadas de funções. Para extração, defina o resultado pretendido: por exemplo, uma lista de campos, o respetivo texto visível e uma nota de incerteza. Para uma tarefa assistida por ferramentas, forneça as descrições das ferramentas permitidas e a informação necessária a uma operação. A aplicação realiza a operação e devolve o resultado; o modelo pode então utilizar essa informação na resposta textual seguinte. A funcionalidade visual em si é a capacidade de interpretar a imagem fornecida, enquanto a operação externa pertence à aplicação envolvente.
Esta edição é indicada sem um modo de raciocínio separado nesse exemplo do produtor. Pode ainda responder a perguntas que exijam relações e explicações, mas os modos explícitos de raciocínio alargado descritos para outras versões Grok devem manter-se separados. O mesmo exemplo indica um comprimento máximo de prompt de 32,768 tokens. Esse é o campo de entrada publicado para o modelo com designação própria, e não uma extensão máxima de resposta documentada separadamente. As fontes primárias consultadas não estabelecem um teto global exato para o número de imagens, a resolução das imagens ou os tokens de saída para Vision 1212, pelo que esses valores devem provir de uma especificação de pedido concreta, em vez de serem importados de um modelo visual mais recente.
O nome fixo 1212 também importa ao escolher uma edição. A versão apenas textual do Grok 2 e os seus produtos de geração de imagens destinam-se a entradas e saídas diferentes. O resultado aqui descrito é uma resposta escrita sobre material visual. As funcionalidades apresentadas na aplicação Grok, como experiências adicionais de pesquisa ou geração de imagens, são integrações separadas em torno da família e devem distinguir-se das capacidades desta entrada de modelo com designação própria.
Prepare páginas legíveis e atribua uma identificação a cada imagem ao comparar material. Indique que parte da imagem é relevante, inclua na pergunta quaisquer definições ou unidades necessárias e peça que a resposta preserve os nomes originais. Para um artefacto final útil, escolha uma explicação, uma tabela de extração ou uma lista de observações ligadas aos elementos de prova. Se a imagem for ambígua, conserve essa incerteza na saída e confira as leituras com consequências relevantes com o material original.
Tarefa prática
Tarefa prática
Exemplo técnico em inglês
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.Resultado esperado
A three-sentence caption separating stated sales values, a calculated change and the revenue-information limit.Verificar o resultado
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-1212Introdução
Grok 2 Vision 1212 é a edição de compreensão de imagens da xAI para perguntas sobre documentos, gráficos, fotografias e capturas de ecrã. Combina uma pergunta escrita com entrada visual e devolve uma resposta em texto, com funcionalidades de saídas estruturadas e chamadas de funções documentadas para a edição com designação própria.
- Entradas aceites
- Texto
- Resultados
- Texto
Disponível no Ailoot · entradas e métodos
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Entrada
text- Saída
text- Formato de saída
- json ou SSE
| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites grok-2-vision-1212 | 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— |
Combinações de materiais de entrada
Texto · Texto UTF8
messages[].content
Parâmetros e ciclo de vida do método
| 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.
Tarifários
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
- Modo rápido
- Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
- Modo flex
- Não especificado Quando o modo flex está selecionado
- Esforço máximo de raciocínio
- Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Tarifas Ailoot
Preços por configuração
| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
Exemplos de pedidos
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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
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"))
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")
Receber e guardar os resultados
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json ou SSE
Guardar todos os resultados concluídos
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.
Se for necessário verificar a resposta original
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
Campos da resposta
| 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 |
Erros e passos seguintes
| 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. |
Aliases
Aliases do modelo
Ailoot Ultra grok-2-vision-1212
Aliases dos caminhos dos métodos
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
IDs de chamada relacionados
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages grok-2-vision-1212
grok-2-vision-1212Introdução
Grok 2 Vision 1212 é a edição de compreensão de imagens da xAI para perguntas sobre documentos, gráficos, fotografias e capturas de ecrã. Combina uma pergunta escrita com entrada visual e devolve uma resposta em texto, com funcionalidades de saídas estruturadas e chamadas de funções documentadas para a edição com designação própria.
- Entradas aceites
- Texto
- Resultados
- json · sse
Disponível no Ailoot · entradas e métodos
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Entrada
text- Saída
json,sse- Formato de saída
- JSON ou SSE
| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites grok-2-vision-1212 | 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 |
Combinações de materiais de entrada
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
Parâmetros e ciclo de vida do método
| 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
Tarifários
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
- Modo rápido
- Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
- Modo flex
- Não especificado Quando o modo flex está selecionado
- Esforço máximo de raciocínio
- Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Tarifas Ailoot
Preços por configuração
| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.02 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
Exemplos de pedidos
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "grok-2-vision-1212",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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
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))
Receber e guardar os resultados
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON ou SSE
Guardar todos os resultados concluídos
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.
Se for necessário verificar a resposta original
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
Campos da resposta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
Erros e passos seguintes
| 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. |
Aliases
Aliases do modelo
Ailoot Ultra grok-2-vision-1212
Aliases dos caminhos dos métodos
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
IDs de chamada relacionados
FAQ · grok-2-vision-1212
- Que entradas e resultados estão disponíveis?
POST /v1/chat/completions·grok-2-vision-1212:text→textPOST /v1/messages·grok-2-vision-1212:text→json,sse- Que campos utiliza o pedido?
POST /v1/chat/completions·grok-2-vision-1212:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·grok-2-vision-1212:model,messages,max_tokens,stream- Que limites se aplicam?
POST /v1/chat/completions·grok-2-vision-1212:messages.min_items:1