Source: https://ailoot.ai/models/sk/longcat-flash-thinking-ultra/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sk/longcat-flash-thinking-ultra/
Language: sk

# LongCat-Flash-Thinking-ultra

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sk/longcat-flash-thinking-ultra/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sk/longcat-flash-thinking-ultra/facts.json)

## [LongCat-Flash-Thinking-ultra](https://ailoot.ai/models/sk/longcat-flash-thinking-ultra/)

LongCat-Flash-Thinking je model Meituan na uvažovanie pre matematiku, programovanie, používanie nástrojov a formálne dokazovanie viet. Pôvodná edícia Thinking spája všeobecné uvažovanie s vyhradeným formálnym a agentovým trénovaním a vytvára text a kandidátne riešenia výslovných podmienok.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/sk/longcat-flash-thinking-ultra/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/sk/longcat-flash-thinking-ultra/#method-1)

O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

Predstavenie modelu

LongCat-Flash-Thinking je veľký jazykový model Meituan na uvažovanie. Jeho návrh mixture-of-experts obsahuje celkovo 560 miliárd parametrov a podľa kontextu úlohy dynamicky aktivuje približne 18,6 až 31,3 miliardy, v priemere asi 27 miliárd. Zameranie pokrýva matematiku, logiku, programovanie, nasledovanie pokynov, automatické dokazovanie viet a používanie nástrojov. Táto karta opisuje pôvodné vydanie Thinking s textovými pokynmi a textovými výsledkami.

Doménovo paralelné učenie posilňovaním

Vývoj začína etapou studeného štartu s dlhým reťazcom uvažovania, po ktorej nasleduje rozsiahle učenie posilňovaním. Trénovanie rozdeľuje úlohy STEM, programovania a agentov do domén a potom zlučuje výsledné špecializované modely. To vysvetľuje, prečo sú všeobecné uvažovanie, programovanie a interakcia s nástrojmi ústredné pre toto vydanie. Je užitočné definovať presný druh problému a požadovaný výsledok namiesto žiadosti o širokú diskusiu na tému.

Tréningová infraštruktúra DORA

Systém DORA výrobcu koordinuje asynchrónne učenie posilňovaním pomocou pružného prideľovania zdrojov a viacverziového procesu. Jeho účelom je efektívne trénovanie, konzistentné vzorky a opätovné použitie výpočtov počas trénovania. Tieto vlastnosti patria do tréningového procesu výrobcu: neznamenajú trvalú pamäť aplikačnej konverzácie ani konkrétnu prevádzkovú kapacitu používateľskej požiadavky.

Formálne a agentové uvažovanie

Trénovanie formálneho uvažovania používa formalizáciu tvrdení, iteratívnu syntézu dôkazov a filtrovanie podľa syntaxe a konzistentnosti. Zverejnené zadanie dokazovania viet dodáva problém spolu s jeho formálnym tvrdením a žiada riešenie v Lean 4. Pripravte definície, predpoklady a presné znenie vety; ilustračným výstupom je kandidátny dôkaz s vysvetlením dôležitých priebežných tvrdení. O prijatí vygenerovaného dôkazu stále rozhoduje formálny overovač.

Agentové trénovanie rozvíja adaptívne používanie poskytnutých nástrojov. Výrobca vytvára úlohy skutočne vyžadujúce pomoc nástrojov a trénuje na jednoťahových aj viacťahových postupnostiach riešenia. Modelu dodajte názov nástroja, účel a vstupnú schému a potom vráťte skutočný výsledok nástroja pre ďalší krok. Napríklad úloha analýzy kódu môže žiadať preskúmať dodanú funkciu, vybrať diagnostickú operáciu a vysvetliť pozorovanie. Vykonávanie nástrojov patrí okolitej aplikácii.

Príprava konverzácie a odpovede

Natívne konverzačné príklady zahŕňajú značku /think\_on, voliteľné systémové pokyny a skoršie ťahy pred novým používateľským dopytom. Matematické príklady žiadajú uvažovanie krok za krokom a umiestňujú konečný výsledok do rozpoznateľného rámčeka. Formálna šablóna pridáva tvrdenie Lean 4. Natívne príklady nástrojov vytvárajú označené záznamy obsahujúce názov funkcie a argumenty a povoľujú nadväzujúce záznamy pre viacero volaní. Tieto konvencie opisujú šablóny výrobcu; integrácia musí zachovať ich význam namiesto považovania za bežný text odpovede.

Rozdiely edícií a hľadiská použitia

Pôvodné vydanie a jeho edícia váh FP8 majú samostatné názvy. Príručka nasadenia opisuje aj voliteľnú predikciu viacerých tokenov, ktorá závisí od nastavenia inferencie. Výrobca uvádza, že jazykový výkon sa môže líšiť a nie každá nadväzujúca aplikácia bola komplexne posúdená. Zachovajte matematicky alebo technicky overiteľný cieľ, dodajte úplné podmienky a vygenerovaný kód či dôkazy skúmajte príslušným overovačom. Identita pôvodného Thinking zostáva oddelená od Chat a neskorších pomenovaných edícií Thinking; číselné limity kontextu alebo výstupu vyžadujú špecifikáciu vybraného vydania.

Praktická úloha

### Praktická úloha

Technický príklad v angličtine

```
Prove a capacity claim

A dispatch team claims it can place 25 packages into six lockers, with at most four packages per locker. Determine whether the claim is possible. Give a short mathematical argument from the capacity condition, then state the smallest number of lockers that could hold all packages under the same rule.
```

#### Očakávaný výsledok

```
A concise impossibility argument and a minimum-locker calculation.
```

#### Overenie výsledku

```
The argument must use total capacity and round the locker requirement up to a whole number.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=chat)

Ostatné /`LongCat-Flash-Thinking-ultra`

### Úvod

LongCat-Flash-Thinking je model Meituan na uvažovanie pre matematiku, programovanie, používanie nástrojov a formálne dokazovanie viet. Pôvodná edícia Thinking spája všeobecné uvažovanie s vyhradeným formálnym a agentovým trénovaním a vytvára text a kandidátne riešenia výslovných podmienok.

Povolené vstupy

Text

Výsledky

Text

### Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Vstup

`text`

Výstup

`text`

Výstupný formát

json alebo SSE

| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity LongCat-Flash-Thinking-ultra | Predvolené— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
| Pole`provider` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |

Kombinácie vstupných podkladov

**Text** · Text UTF8

`messages[].content`

Parametre a životný cyklus metódy

| Parameter | Špecifikácia |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Špecifikáciaapplication/json |
| Parameter`required` | Špecifikáciamodel, messages |
| Parameter`material_types` | Špecifikáciatext |
| Parameter`messages` | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
| Parameter`file_material` | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
| Parameter`optional_controls` | Špecifikáciastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
| Parameter`output_modalities` | Špecifikáciatext |
| Parameter`hosted_operations` | Špecifikáciafalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Špecifikácianull |

Životný cyklus: `synchronous_or_streamed`

Pošlite presné ID modelu spolu s messages.

Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.

Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.

### Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim

Neuvedené Keď je zvolený rýchly režim

Režim Flex

Neuvedené Keď je zvolený režim flex

Maximálna úroveň uvažovania

Neuvedené Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

#### Sadzby Ailoot

#### Ceny podľa konfigurácie

| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
| --- | --- | --- |
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny **$0.000286** / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny **$0.002858** / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache **$0** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache **$0** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod **—** / 1K tokenov |

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. [Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/reserve/)

### Príklady požiadaviek

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamovanie v jazyku 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": "LongCat-Flash-Thinking-ultra", "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='LongCat-Flash-Thinking-ultra',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='LongCat-Flash-Thinking-ultra',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")
```

### Prijať a uložiť výsledky

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json alebo SSE

##### Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.

##### Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a ďalšie kroky

| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
| --- | --- | --- |
| Odpoveď400 · `invalid_request_error` | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelov

**Ailoot Ultra** [`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=chat)

#### Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

#### Súvisiace ID na volanie

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=messages)

Ostatné /`LongCat-Flash-Thinking-ultra`

### Úvod

LongCat-Flash-Thinking je model Meituan na uvažovanie pre matematiku, programovanie, používanie nástrojov a formálne dokazovanie viet. Pôvodná edícia Thinking spája všeobecné uvažovanie s vyhradeným formálnym a agentovým trénovaním a vytvára text a kandidátne riešenia výslovných podmienok.

Povolené vstupy

Text

Výsledky

json · sse

### Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Vstup

`text`

Výstup

`json`, `sse`

Výstupný formát

JSON alebo SSE

| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity LongCat-Flash-Thinking-ultra | Predvolené— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |

Kombinácie vstupných podkladov

**Text** · Text UTF-8

`reťazec messages[].content`

Parametre a životný cyklus metódy

| Parameter | Špecifikácia |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Špecifikáciaapplication/json |
| Parameter`required` | Špecifikáciamodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Špecifikáciastream |
| Parameter`material_types` | Špecifikáciatext |
| Parameter`text_file_material` | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |

Životný cyklus: `synchronous_or_streamed`

### Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim

Neuvedené Keď je zvolený rýchly režim

Režim Flex

Neuvedené Keď je zvolený režim flex

Maximálna úroveň uvažovania

Neuvedené Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

#### Sadzby Ailoot

#### Ceny podľa konfigurácie

| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
| --- | --- | --- |
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny **$0.000286** / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny **$0.002858** / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache **$0** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache **$0** / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod **—** / 1K tokenov |

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. [Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/reserve/)

### Príklady požiadaviek

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimálne telo požiadavky vo formáte JSONcurl · použite svoj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledok

```json
{
  "model": "LongCat-Flash-Thinking-ultra",
  "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': 'LongCat-Flash-Thinking-ultra', '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': 'LongCat-Flash-Thinking-ultra', '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))
```

### Prijať a uložiť výsledky

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON alebo SSE

##### Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.

##### Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a ďalšie kroky

| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
| --- | --- | --- |
| Odpoveď400 · `invalid_request_error` | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelov

**Ailoot Ultra** [`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=messages)

#### Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

#### Súvisiace ID na volanie

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=messages)

FAQ · LongCat-Flash-Thinking-ultra

Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

`POST /v1/chat/completions` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `text` → `json`, `sse`

Aké polia používa požiadavka?

`POST /v1/chat/completions` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Aké limity platia?

`POST /v1/chat/completions` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `messages.min_items`: `1`

Pripojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes alebo vlastnej aplikácii.

## Spoločnosť a jej portfólio projektov

Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.

## Nakupujte tokeny so zľavou.

Zľava predplatného na pravidelnú prácu. Promo kódy až 50% na nákup tokenov.

Predplatné

Na pravidelné požiadavky vyberte tarifu so zľavou.

Promo kód až 50%

Pri nákupe zadajte kód. Cena sa prepočíta podľa prebiehajúcej akcie.

Výdavky v histórii

Pri každej požiadavke sa uloží model, tokeny a suma.

[Vybrať predplatné](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/subscriptions/) · [Zobraziť ceny modelov](https://ailoot.ai/models/sk/)

## Pripojte API k produktu, ktorý predávate.

SaaS, aplikácie a boti podľa ponuky a licenčnej zmluvy Ailoot. Na ďalší predaj požiadajte o licenciu predajcu.

Komerčná aplikácia

Začleňte generovanie textu, obrázkov, videa a zvuku do platených funkcií svojej služby.

Licencia pre predajcu

Pošlite popis projektu a spôsob poskytovania prístupu. Vyžiadajte písomné podmienky použitia a ďalšieho predaja.

Dokumenty na webe

Ponuka, licenčná zmluva a zásady spracovania dát sú dostupné pred pripojením.

[Požiadať o licenciu predajcu](mailto:support@ailoot.ai) · [Ponuka a licenčná zmluva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sk)

## Ailoot · Spoločnosť a jej portfólio projektov





Ailoot stavia na dlhodobých prevádzkových skúsenostiach, širokej klientskej základni, stabilných službách a priebežnom sledovaní KPI.





Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.





Ailoot využíva tieto prevádzkové skúsenosti na poskytovanie prístupu cez API k funkciám AI v produktoch zákazníkov, agentoch, aplikáciách a automatizáciách.