Grok Build 0.1 é o modelo Grok do produtor centrado em programação para tarefas de software com agentes, engenharia e fluxos de trabalho. Aceita material escrito e imagens e gera texto, incluindo código e resultados estruturados. A ficha do modelo especifica uma janela de contexto de 256 000 tokens e enumera raciocínio, chamadas de funções e saídas estruturadas entre as capacidades.
Para uma tarefa de software, forneça o comportamento pretendido, a implementação relevante e a falha observada ou a alteração solicitada. Identifique as interfaces e dependências que devem manter a compatibilidade. Um resultado útil pode ser uma proposta de correção, uma explicação da causa e as verificações necessárias para avaliar a alteração. Mantenha o material de origem e a saída solicitada centrados na tarefa definida.
A entrada de imagens pode acrescentar evidência visual a uma tarefa de engenharia ou interface. Forneça a imagem com uma pergunta associada a uma característica visível e inclua qualquer especificação escrita necessária para a interpretar. Por exemplo, uma captura de ecrã pode apoiar a descrição de um problema de interface, enquanto o código-fonte e o comportamento observado estabelecem como a aplicação o implementa.
As chamadas de funções ligam o passo proposto pelo modelo a uma ferramenta da aplicação. Defina a função e os respetivos argumentos, deixe o modelo solicitar a chamada, execute-a na aplicação e devolva o resultado real. O produtor distingue este percurso executado pelo cliente das suas ferramentas do lado do servidor. Preserve a chamada e o seu resultado em conjunto, para que um seguimento parta da observação em vez de presumir que o comando proposto teve êxito.
As saídas estruturadas podem organizar uma extração ou um relatório em torno de campos definidos. Forneça o esquema pretendido e o significado da tarefa e examine depois o artefacto devolvido para avaliar a informação que contém. O produtor suporta um subconjunto prático de JSON Schema; algumas restrições complexas ou excessivamente grandes são tratadas na medida do possível. Verificar o formato é, por isso, distinto de verificar se os factos extraídos ou o código proposto estão corretos.
Para uma tarefa de raciocínio, indique a conclusão exigida e as condições que deve satisfazer. A ficha do produtor também assinala que o processamento em lote não é suportado neste modelo. Peça um artefacto final que identifique a alteração proposta, as evidências utilizadas e a condição que ainda falta verificar. Isto mantém a saída do modelo de programação ligada à tarefa de desenvolvimento real da aplicação.
", "aboutText": "Grok Build 0.1 é o modelo Grok do produtor centrado em programação para tarefas de software com agentes, engenharia e fluxos de trabalho. Aceita material escrito e imagens e gera texto, incluindo código e resultados estruturados. A ficha do modelo especifica uma janela de contexto de 256 000 tokens e enumera raciocínio, chamadas de funções e saídas estruturadas entre as capacidades.\n\nPara uma tarefa de software, forneça o comportamento pretendido, a implementação relevante e a falha observada ou a alteração solicitada. Identifique as interfaces e dependências que devem manter a compatibilidade. Um resultado útil pode ser uma proposta de correção, uma explicação da causa e as verificações necessárias para avaliar a alteração. Mantenha o material de origem e a saída solicitada centrados na tarefa definida.\n\nA entrada de imagens pode acrescentar evidência visual a uma tarefa de engenharia ou interface. Forneça a imagem com uma pergunta associada a uma característica visível e inclua qualquer especificação escrita necessária para a interpretar. Por exemplo, uma captura de ecrã pode apoiar a descrição de um problema de interface, enquanto o código-fonte e o comportamento observado estabelecem como a aplicação o implementa.\n\nAs chamadas de funções ligam o passo proposto pelo modelo a uma ferramenta da aplicação. Defina a função e os respetivos argumentos, deixe o modelo solicitar a chamada, execute-a na aplicação e devolva o resultado real. O produtor distingue este percurso executado pelo cliente das suas ferramentas do lado do servidor. Preserve a chamada e o seu resultado em conjunto, para que um seguimento parta da observação em vez de presumir que o comando proposto teve êxito.\n\nAs saídas estruturadas podem organizar uma extração ou um relatório em torno de campos definidos. Forneça o esquema pretendido e o significado da tarefa e examine depois o artefacto devolvido para avaliar a informação que contém. O produtor suporta um subconjunto prático de JSON Schema; algumas restrições complexas ou excessivamente grandes são tratadas na medida do possível. Verificar o formato é, por isso, distinto de verificar se os factos extraídos ou o código proposto estão corretos.\n\nPara uma tarefa de raciocínio, indique a conclusão exigida e as condições que deve satisfazer. A ficha do produtor também assinala que o processamento em lote não é suportado neste modelo. Peça um artefacto final que identifique a alteração proposta, as evidências utilizadas e a condição que ainda falta verificar. Isto mantém a saída do modelo de programação ligada à tarefa de desenvolvimento real da aplicação.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Patch an unsafe retry counter\n\nFix this pseudocode: attempts=0; while attempts < 3: try send(); on success return; on failure continue; attempts += 1. It can retry forever. Provide a corrected bounded loop that attempts send at most three times, stops on success and reports failure after exhaustion. Include test scenarios for immediate success and three failures, without claiming actual sends.Corrected framework-neutral pseudocode plus two tests with expected attempt counts and terminal outcomes.The failure path increments the counter, total attempts never exceed three, and success terminates immediately.x-ai/grok-build-0.1Grok Build 0.1 é um modelo de programação para tarefas de software com agentes, engenharia e fluxos de trabalho. Aceita texto e imagens, produz texto e combina raciocínio, chamadas de funções e respostas estruturadas num contexto de 256 000 tokens.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Grok Build 0.1 é o modelo Grok do produtor centrado em programação para tarefas de software com agentes, engenharia e fluxos de trabalho. Aceita material escrito e imagens e gera texto, incluindo código e resultados estruturados. A ficha do modelo especifica uma janela de contexto de 256 000 tokens e enumera raciocínio, chamadas de funções e saídas estruturadas entre as capacidades.
Para uma tarefa de software, forneça o comportamento pretendido, a implementação relevante e a falha observada ou a alteração solicitada. Identifique as interfaces e dependências que devem manter a compatibilidade. Um resultado útil pode ser uma proposta de correção, uma explicação da causa e as verificações necessárias para avaliar a alteração. Mantenha o material de origem e a saída solicitada centrados na tarefa definida.
A entrada de imagens pode acrescentar evidência visual a uma tarefa de engenharia ou interface. Forneça a imagem com uma pergunta associada a uma característica visível e inclua qualquer especificação escrita necessária para a interpretar. Por exemplo, uma captura de ecrã pode apoiar a descrição de um problema de interface, enquanto o código-fonte e o comportamento observado estabelecem como a aplicação o implementa.
As chamadas de funções ligam o passo proposto pelo modelo a uma ferramenta da aplicação. Defina a função e os respetivos argumentos, deixe o modelo solicitar a chamada, execute-a na aplicação e devolva o resultado real. O produtor distingue este percurso executado pelo cliente das suas ferramentas do lado do servidor. Preserve a chamada e o seu resultado em conjunto, para que um seguimento parta da observação em vez de presumir que o comando proposto teve êxito.
As saídas estruturadas podem organizar uma extração ou um relatório em torno de campos definidos. Forneça o esquema pretendido e o significado da tarefa e examine depois o artefacto devolvido para avaliar a informação que contém. O produtor suporta um subconjunto prático de JSON Schema; algumas restrições complexas ou excessivamente grandes são tratadas na medida do possível. Verificar o formato é, por isso, distinto de verificar se os factos extraídos ou o código proposto estão corretos.
Para uma tarefa de raciocínio, indique a conclusão exigida e as condições que deve satisfazer. A ficha do produtor também assinala que o processamento em lote não é suportado neste modelo. Peça um artefacto final que identifique a alteração proposta, as evidências utilizadas e a condição que ainda falta verificar. Isto mantém a saída do modelo de programação ligada à tarefa de desenvolvimento real da aplicação.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites x-ai/grok-build-0.1 | 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 $0.002 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0004 / 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 inclusive200 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.002 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de200 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.008 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0008 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "x-ai/grok-build-0.1", "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='x-ai/grok-build-0.1',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='x-ai/grok-build-0.1',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 x-ai/grok-build-0.1
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
x-ai/grok-build-0.1Grok Build 0.1 é um modelo de programação para tarefas de software com agentes, engenharia e fluxos de trabalho. Aceita texto e imagens, produz texto e combina raciocínio, chamadas de funções e respostas estruturadas num contexto de 256 000 tokens.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Grok Build 0.1 é o modelo Grok do produtor centrado em programação para tarefas de software com agentes, engenharia e fluxos de trabalho. Aceita material escrito e imagens e gera texto, incluindo código e resultados estruturados. A ficha do modelo especifica uma janela de contexto de 256 000 tokens e enumera raciocínio, chamadas de funções e saídas estruturadas entre as capacidades.
Para uma tarefa de software, forneça o comportamento pretendido, a implementação relevante e a falha observada ou a alteração solicitada. Identifique as interfaces e dependências que devem manter a compatibilidade. Um resultado útil pode ser uma proposta de correção, uma explicação da causa e as verificações necessárias para avaliar a alteração. Mantenha o material de origem e a saída solicitada centrados na tarefa definida.
A entrada de imagens pode acrescentar evidência visual a uma tarefa de engenharia ou interface. Forneça a imagem com uma pergunta associada a uma característica visível e inclua qualquer especificação escrita necessária para a interpretar. Por exemplo, uma captura de ecrã pode apoiar a descrição de um problema de interface, enquanto o código-fonte e o comportamento observado estabelecem como a aplicação o implementa.
As chamadas de funções ligam o passo proposto pelo modelo a uma ferramenta da aplicação. Defina a função e os respetivos argumentos, deixe o modelo solicitar a chamada, execute-a na aplicação e devolva o resultado real. O produtor distingue este percurso executado pelo cliente das suas ferramentas do lado do servidor. Preserve a chamada e o seu resultado em conjunto, para que um seguimento parta da observação em vez de presumir que o comando proposto teve êxito.
As saídas estruturadas podem organizar uma extração ou um relatório em torno de campos definidos. Forneça o esquema pretendido e o significado da tarefa e examine depois o artefacto devolvido para avaliar a informação que contém. O produtor suporta um subconjunto prático de JSON Schema; algumas restrições complexas ou excessivamente grandes são tratadas na medida do possível. Verificar o formato é, por isso, distinto de verificar se os factos extraídos ou o código proposto estão corretos.
Para uma tarefa de raciocínio, indique a conclusão exigida e as condições que deve satisfazer. A ficha do produtor também assinala que o processamento em lote não é suportado neste modelo. Peça um artefacto final que identifique a alteração proposta, as evidências utilizadas e a condição que ainda falta verificar. Isto mantém a saída do modelo de programação ligada à tarefa de desenvolvimento real da aplicação.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites x-ai/grok-build-0.1 | 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 $0.002 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0004 / 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 inclusive200 000 | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.002 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.004 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de200 000 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.008 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.0008 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "x-ai/grok-build-0.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'x-ai/grok-build-0.1', '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': 'x-ai/grok-build-0.1', '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 x-ai/grok-build-0.1
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
Exemplo técnico em inglês
Patch an unsafe retry counter\n\nFix this pseudocode: attempts=0; while attempts < 3: try send(); on success return; on failure continue; attempts += 1. It can retry forever. Provide a corrected bounded loop that attempts send at most three times, stops on success and reports failure after exhaustion. Include test scenarios for immediate success and three failures, without claiming actual sends.Corrected framework-neutral pseudocode plus two tests with expected attempt counts and terminal outcomes.The failure path increments the counter, total attempts never exceed three, and success terminates immediately.