Source: https://ailoot.ai/models/ru/inference-net-schematron-v2-small/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/inference-net-schematron-v2-small/ Language: ru # Inference.net: Schematron V2 Small [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/inference-net-schematron-v2-small/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/inference-net-schematron-v2-small/facts.json) ## [Inference.net: Schematron V2 Small](https://ailoot.ai/models/ru/inference-net-schematron-v2-small/) Schematron V2 Small извлекает заданные схемой факты из переданного HTML в типизированный JSON. Это вариант V2 с акцентом на качество для сложных схем и длинных страниц, с контекстом производителя 128K, вложенными записями и описаниями полей, определяющими возвращаемые данные. - [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/ru/inference-net-schematron-v2-small/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/ru/inference-net-schematron-v2-small/#method-1) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. Schematron V2 Small — модель Inference.net с акцентом на качество извлечения для преобразования HTML в JSON по схеме. Производитель разрабатывает её для сложных схем и длинных страниц; её роль отличается от V2 Turbo, ориентированной на пропускную способность. Она читает HTML и схему вызывающего приложения и возвращает соответствующую структурированную запись. Цель — извлечь факты, нужные следующему приложению, а не сгенерировать широкий диалоговый ответ. #### Схема как спецификация задачи Руководство производителя указывает, что инструкции извлечения должны находиться в схеме, а не в естественно-языковом системном или пользовательском запросе. Определите тип каждого свойства и объясните его смысл в описании поля. Поддерживаются вложенные объекты и списки. Например, запись товара может отличать его идентификатор от отображаемого названия и группировать значения характеристик в отдельном объекте. Для сложной страницы разрешите неоднозначность смысла полей до запроса извлечения. Объясните, относится ли дата к публикации, событию или правке и как представлять несколько исходных значений. Задайте в схеме правило для отсутствующей информации, чтобы модели не приходилось придумывать значение ради видимой полноты объекта. Разработчик показывает типизированные модели и JSON Schema вместе с проверкой возвращённого JSON. #### Подготовка длинного документа Рекомендуемая предварительная обработка HTML удаляет скрипты, стили и шаблонные элементы, сохраняя нужное содержимое. Производитель советует действовать осторожно: чрезмерное удаление может уничтожить сведения, необходимые для извлечения. Сохраняйте заголовки таблиц, вложенные подписи и соседний текст, определяющий смысл значения. Ограничивайте материал нужной областью, если страница содержит постороннюю навигацию или повторы. Пример задачи — извлечь техническую запись со страницы товара с несколькими таблицами конфигураций. Вход должен сохранять соответствие таблиц вариантам, а схема — описывать конкретный вариант или нужный список вариантов. Тогда полученный JSON можно проверять по исходным строкам, а не считать изложением всего сайта. #### Small и Turbo — отдельные варианты V2 Small делает акцент на качестве извлечения для сложных схем и длинного HTML. Turbo — отдельная версия для обработки страниц с большей пропускной способностью. Обе используют документированный контекст семейства V2 в 128K и строгий процесс JSON по схеме. Контекст включает вход и запрошенный вывод вместе, поэтому сосредоточьте большую страницу вокруг записи, фактически нужной задаче. #### От извлечения к данным приложения Структурированный объект может поддерживать загрузку каталога, разбор документов или слой свидетельств для ответа с поиском. Приложение получает исходную страницу, предоставляет схему и проверяет вывод перед использованием. Сохраняйте идентификатор страницы или связь с источником в этом процессе. Если запись содержит числа, сравнивайте единицы и предполагаемую интерпретацию с источником. Соответствие схеме устанавливает форму результата, но не проверяет независимо каждый извлечённый факт. Проверяйте характерные записи по исходному HTML и задайте обработку противоречивой или отсутствующей информации. V2 Small остаётся самостоятельным именованным выпуском, отдельным от контрольных точек V1 с открытыми весами. Документированный интерфейс выполняет извлечение HTML в JSON и не подразумевает входных изображений, общего диалога, автоматического веб-доступа или нативного процесса выполнения инструментов. Практическая задача ### Практическая задача Технический пример на английском ``` Extract product variants from HTML HTML source:

Travel Flask

Small

Capacity: 350 ml

Large

Capacity: 600 ml

. Extraction specification for the existing schema-guided workflow: product_name is the article title; variants is a list of objects containing name, capacity_value as an integer and capacity_unit as text. Return only the extracted record; preserve section-to-value associations. ``` #### Ожидаемый результат ``` A target JSON record with product_name and two variants, each containing name, integer capacity_value and capacity_unit. ``` #### Проверка результата ``` Validate the returned record against the configured extraction schema and both source sections; do not swap capacities. ``` **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `inference-net/schematron-v2-small` [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=chat) Inference.net /`inference-net/schematron-v2-small` ### Начало Schematron V2 Small извлекает заданные схемой факты из переданного HTML в типизированный JSON. Это вариант V2 с акцентом на качество для сложных схем и длинных страниц, с контекстом производителя 128K, вложенными записями и описаниями полей, определяющими возвращаемые данные. Допустимые входные данные Текст Результаты Текст ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Входные данные `text` Результат `text` Выходной формат json или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения inference-net/schematron-v2-small | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`messages[].content` | Тип`string\|content_part[]\|null` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].tool_calls` | Тип`tool_call[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].tool_call_id` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— | | Поле`messages[].name` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].reasoning_content` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— | | Поле`messages[].reasoning_details` | Тип`object\|array` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`max_completion_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | | Поле`stream_options.include_usage` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`temperature` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`top_p` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`stop` | Тип`string\|string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`tools` | Тип`function_tool[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`tools[].type` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`tools[].function.name` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— | | Поле`tools[].function.description` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`tools[].function.parameters` | Тип`JSON_schema` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`tool_choice` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`parallel_tool_calls` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`response_format` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`reasoning_effort` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`reasoning` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`service_tier` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`instructions` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— | | Поле`functions` | Тип`function[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`function_call` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`prompt_cache_options` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`modalities` | Тип`string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— | | Поле`provider` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— | | Поле`cache_control.ttl` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF8 `messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`messages` | Контрактмассив сообщений со структурой role/content | | Параметр`file_material` | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Параметр`control_scope` | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса | | Параметр`output_modalities` | Контрактtext | | Параметр`hosted_operations` | Контрактfalse | | Параметр`multimodal_input_binding` | Контрактnull | Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed` Отправляйте точный ID модели вместе с messages. Длина контекста не является пределом выхода. Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки. ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Стандартный тариф При выборе быстрого режима Режим flex Стандартный тариф При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку. | Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата | | --- | --- | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.0001** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00046** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | | КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.0001** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00046** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI curlPython SDKПоток Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "inference-net/schematron-v2-small", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='inference-net/schematron-v2-small',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='inference-net/schematron-v2-small',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") ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI json или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого. Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`choices[].index` | Типinteger | | Поле`choices[].message.content` | Типstring\|null | | Поле`choices[].message.tool_calls` | Типtool\_call\[\] | | Поле`choices[].message.reasoning_content` | Типstring | | Поле`choices[].message.reasoning_details` | Типobject\|array | | Поле`choices[].finish_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=chat) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `inference-net/schematron-v2-small` [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=messages) Inference.net /`inference-net/schematron-v2-small` ### Начало Schematron V2 Small извлекает заданные схемой факты из переданного HTML в типизированный JSON. Это вариант V2 с акцентом на качество для сложных схем и длинных страниц, с контекстом производителя 128K, вложенными записями и описаниями полей, определяющими возвращаемые данные. Допустимые входные данные Текст Результаты json · sse ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` Входные данные `text` Результат `json`, `sse` Выходной формат JSON или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения inference-net/schematron-v2-small | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— | | Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF-8 `строка messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages, max\_tokens | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`text_file_material` | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. | Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed` ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Стандартный тариф При выборе быстрого режима Режим flex Стандартный тариф При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку. | Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата | | --- | --- | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.0001** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00046** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | | КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.0001** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00046** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат ```json { "model": "inference-net/schematron-v2-small", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'inference-net/schematron-v2-small', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'inference-net/schematron-v2-small', '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)) ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic JSON или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого. Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`id` | Типstring | | Поле`model` | Типstring | | Поле`content[]` | Типtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Поле`stop_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=messages) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=messages) FAQ · Inference.net: Schematron V2 Small Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/chat/completions` · `inference-net/schematron-v2-small`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `inference-net/schematron-v2-small`: `text` → `json`, `sse` Какие поля использует запрос? `POST /v1/chat/completions` · `inference-net/schematron-v2-small`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `inference-net/schematron-v2-small`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Какие ограничения действуют? `POST /v1/chat/completions` · `inference-net/schematron-v2-small`: `messages.min_items`: `1` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.