modely

Perceptron: Perceptron Mk1.5

Markdown · JSON

Perceptron: Perceptron Mk1.5

Perceptron Mk1.5 rozumie textu, obrázkom, videu a zvuku pri vizuálnych úlohách a úlohách stelesnených agentov. Vracia text, priestorové alebo časové anotácie, trajektórie objektov a navrhované volania funkcií s kontextom výrobcu 36 864 tokenov a maximálnym výstupom 8 192 tokenov.

O modeli

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

Perceptron Mk1.5 je multimodálny model Perceptron na vizuálne porozumenie, časové ukotvenie a úlohy stelesnených agentov. Prijíma text, obrázky, video a zvuk a vracia text, priestorové alebo časové anotácie, štruktúrované odpovede a obsah volaní funkcií. Aktuálna špecifikácia výrobcu uvádza kontext 36 864 tokenov a maximálny výstup 8 192 tokenov; tieto presné limity sú konkrétnejšie než zaokrúhlený opis 32K v článku pri uvedení.

Video a sledovanie objektov

Významným prírastkom je sledovanie objektov vo videu v podobe geometrie s časovými značkami. Cieľ jasne opíšte a uveďte, čo má výsledok preukázať, napríklad kedy predmet vstúpi do scény, kam sa pohybuje alebo ktorý interval obsahuje konkrétnu činnosť. Pri záberoch z vlastného pohľadu výrobca zdôrazňuje sledovanie rúk a rozdelenie na podúlohy, čo je užitočné pri analýze činnosti operátora v čase.

Zdokumentované výstupy zahŕňajú body, ohraničujúce rámčeky a polygóny na priestorové ukotvenie, klipy pre časové intervaly a kontajnery trajektórií pre pohyb objektov. Track je kontajner v generovanom anotačnom značkovaní, nie samostatná hodnota formátu anotácie. Body trajektórie môžu byť riedke: vrátená trajektória nezaručuje rámček pre každú zdrojovú snímku ani nepretržitú viditeľnosť objektu. Zachovajte pôvodné médiá a prepojenie na súradnice alebo časové značky, aby sa tieto výsledky dali skontrolovať podľa skutočnej scény.

Zvuk a kombinované podklady

Mk1.5 pridáva natívne porozumenie zvuku vrátane prepisu, detekcie zvukových udalostí, zhrnutí a otázok o nahrávke. Výrobca prijíma WAV, MP3 a FLAC. Limit zvuku na jednu položku je 16 384 zvukových tokenov, približne 21,8 minúty pri zdokumentovanej rýchlosti približne 750 tokenov za minútu. Zvuk zdieľa kontext s ostatnými vstupmi a kapacitou výstupu, takže požiadavka môže zaplniť kontext ešte pred dosiahnutím tohto limitu na položku.

Pri videu, ktorého zvuková stopa je dôležitá, postup výrobcu výslovne zapína zvuk vo videu. Uveďte, či sa úloha týka reči, zvukovej udalosti, viditeľnej scény alebo ich vzťahu. Výstupom je text a štruktúrovaný obsah; Mk1.5 negeneruje rečový zvuk. Pri prepise zachovajte požadovaný jazyk a časové priradenie namiesto považovania vizuálneho titulku za prepis.

Viacero médií a štruktúrované odpovede

Výrobca podporuje porovnávanie naprieč mediálnymi vstupmi. Označte položky a zachovajte priradenia k médiám. Voliteľný asset_idx identifikuje výskyt média dostupný v danom bode konverzácie, nie trvalý identifikátor súboru. Ak nie je prítomný výslovný ani zdedený selektor, anotácia sa vzťahuje na posledné dostupné médium v čase generovania. Tieto pravidlá sú dôležité, keď úloha porovnáva dve kamery, stránky alebo nahrávky. Limit požiadavky výrobcu je 256 mediálnych jednotiek. Každá snímka v skupine video_frames sa započítava do tohto limitu, hoci skupina zaberá jeden index média; zapnutie zvukovej stopy videa nepridáva ďalšie médium.

Výrobca podporuje konečné odpovede obmedzené schémou JSON Schema alebo regulárnym výrazom. Definujte polia alebo vzor a vrátené hodnoty skontrolujte podľa zdroja. Dokumentuje aj Multilook pre nezávislé prompty nad spoločným kontextom, čo je samostatný postup výrobcu odlišný od bežného chatu s jediným dokončením.

Funkcie a uvažovanie

Mk1.5 dokáže vyberať dodané funkcie opísané názvami, účelmi a schémami JSON. Aplikácia vykonáva navrhnuté volania a vracia pozorovania. Pri úlohe stelesneného agenta alebo úlohe v rozhraní definujte povolené úkony a kritérium dokončenia, potom použite nový vizuálny stav alebo výsledok nástroja ako dôkaz pre ďalší krok. Vo variante výrobcu je možné nastaviť mieru uvažovania.

Nástroje na volanie funkcií nemožno deklarovať v tej istej požiadavke ako výstup obmedzený schémou JSON Schema alebo regulárnym výrazom; výrobca prikazuje žiadať obmedzenú konečnú odpoveď až po slučke nástrojov. Pred použitím výsledku skontrolujte dôvod ukončenia, pretože ukončenie pre dĺžku môže znamenať neúplný výstup.

Užitočným výstupom je vysvetlenie scény ukotvené v podkladoch, časovaný prepis, anotácia objektu alebo návrh úkonu podložený dôkazmi. Geometriu skontrolujte podľa médií, pozorované detaily odlíšte od interpretácie a presné schopnosti Mk1.5 v oblasti zvuku, sledovania a nástrojov zachovajte oddelene od predchádzajúcej edície Mk1.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický príklad v angličtine

Summarize a timed handling sequence

Use these written frame notes, not unseen footage: 00:02 operator picks up a red box; 00:05 places it on scale; 00:08 removes it; 00:11 places it on shelf. Return the ordered subtasks and the observed interval when the box is on the scale. State the sampling limitation instead of claiming exact continuous motion between notes.

Očakávaný výsledok

An ordered subtask list and a scale interval explicitly bounded by the supplied observations.

Overenie výsledku

Timestamps stay attached to their notes, and the answer does not invent intermediate geometry or continuous visibility.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions perceptron/perceptron-mk1.5

perceptron/perceptron-mk1.5

Perceptron /perceptron/perceptron-mk1.5

Úvod

Perceptron Mk1.5 rozumie textu, obrázkom, videu a zvuku pri vizuálnych úlohách a úlohách stelesnených agentov. Vracia text, priestorové alebo časové anotácie, trajektórie objektov a navrhované volania funkcií s kontextom výrobcu 36 864 tokenov a maximálnym výstupom 8 192 tokenov.

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
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
perceptron/perceptron-mk1.5
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Minimálny počet položiek: 1
Predvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty 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—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID
Predvolené—
Polemessages[].nameTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa
Predvolené—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletemperatureTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletop_pTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestopTypstring|string[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].typeTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
function
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].function.nameTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia
Predvolené—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletool_choiceTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleresponse_formatTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polereasoning_effortTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolereasoningTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleservice_tierTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoleinstructionsTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Predvolené—
PolefunctionsTypfunction[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polefunction_callTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolemodalitiesTypstring[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
text
Predvolené—
PoleproviderTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta
Predvolené—
Polecache_control.ttlTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty 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
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
ParametermessagesŠpecifikáciapole správ so štruktúrou role/content
Parameterfile_materialŠpecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeŠpecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou
Parameteroutput_modalitiesŠpecifikáciatext
Parameterhosted_operationsŠpecifikáciafalse
Parametermultimodal_input_bindingŠpecifikácianull

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
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
Úroveň uvažovania · vysoká
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania vysoká
Úroveň uvažovania · nízka
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania nízka
Úroveň uvažovania · stredná
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania stredná
Úroveň uvažovania · minimálna
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania minimálna
Úroveň uvažovania · žiadna
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania nastavená na žiadnu

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 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 →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamovanie v jazyku Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "perceptron/perceptron-mk1.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='perceptron/perceptron-mk1.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='perceptron/perceptron-mk1.5',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
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra perceptron/perceptron-mk1.5

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

perceptron/perceptron-mk1.5

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages perceptron/perceptron-mk1.5

perceptron/perceptron-mk1.5

Perceptron /perceptron/perceptron-mk1.5

Úvod

Perceptron Mk1.5 rozumie textu, obrázkom, videu a zvuku pri vizuálnych úlohách a úlohách stelesnených agentov. Vracia text, priestorové alebo časové anotácie, trajektórie objektov a navrhované volania funkcií s kontextom výrobcu 36 864 tokenov a maximálnym výstupom 8 192 tokenov.

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
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
perceptron/perceptron-mk1.5
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF-8

reťazec messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
Parametertext_file_materialŠpecifikáciaPrečítajte 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
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
Úroveň uvažovania · vysoká
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania vysoká
Úroveň uvažovania · nízka
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania nízka
Úroveň uvažovania · stredná
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania stredná
Úroveň uvažovania · minimálna
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania minimálna
Úroveň uvažovania · žiadna
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania nastavená na žiadnu

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.003 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 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 →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimálne telo požiadavky vo formáte JSONcurl · použite svoj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledok
{
  "model": "perceptron/perceptron-mk1.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'perceptron/perceptron-mk1.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'perceptron/perceptron-mk1.5', '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
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra perceptron/perceptron-mk1.5

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

perceptron/perceptron-mk1.5

FAQ · Perceptron: Perceptron Mk1.5
Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

POST /v1/chat/completions · perceptron/perceptron-mk1.5: text → text

POST /v1/messages · perceptron/perceptron-mk1.5: text → json, sse

Aké polia používa požiadavka?

POST /v1/chat/completions · perceptron/perceptron-mk1.5: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · perceptron/perceptron-mk1.5: model, messages, max_tokens, stream

Aké limity platia?

POST /v1/chat/completions · perceptron/perceptron-mk1.5: messages.min_items: 1

Viac podrobností

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 · Zobraziť ceny modelov

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 · Ponuka a licenčná zmluva