Fugu Ultra je variant rodiny orchestrácie modelov Fugu od Sakana AI zameraný na hĺbku. Pôvodné vydanie Ultra od výrobcu koordinuje rozsiahlejšiu skupinu expertov pre náročné viacstupňové problémy. Medzi uvedené použitia patria výskum AI, reprodukcia vedeckých prác, revízia kódu, analýza kybernetickej bezpečnosti a skúmanie literatúry alebo patentov.
Fugu je sám jazykovým modelom trénovaným na koordináciu príspevkov iných modelov. Rozhoduje, ako delegovať, ako majú agenti komunikovať a ako sa má ich práca spojiť. Systém riadi výber, overovanie a syntézu v jednom rozhraní modelu výrobcu. Užitočným výstupom je konečné vysvetlenie, analýza alebo navrhovaný zdrojový artefakt naviazaný na cieľ používateľa.
Dôraz Ultra na hĺbku je užitočný pri práci, ktorá sa rozvíja cez niekoľko pozorovaní. Výrobca opisuje výskumné úlohy, ktoré skúmajú nápad, vykonajú experiment, interpretujú zlyhanie a upravia prístup. Úloha pre model má preto určiť cieľ, materiál na preskúmanie a dôkazy, ktoré by odôvodnili ponechanie alebo odmietnutie navrhovaného výsledku.
Pri reprodukcii vedeckej práce dodajte príslušnú metódu, podmienky implementácie a pozorovania z aktuálneho pokusu. Žiadajte kroky potrebné na porovnanie implementácie s opísanou metódou a nevyriešené rozdiely. Pri analýze literatúry definujte rozsah a žiadajte zistenia, ich podporné pasáže a medzery ovplyvňujúce záver.
Pri revízii kódu dodajte skutočný zdrojový kód a posudzované správanie. Žiadajte vysvetlenie každého podstatného zistenia a kontrolu, ktorá ho môže potvrdiť. Pri autorizovanej bezpečnostnej revízii definujte systém a rozsah a žiadajte správu s dôkazmi a krokmi opätovného testovania. Ide o spôsoby usporiadania zdokumentovaných oblastí úloh výrobcu, nie o záruky výsledku konkrétnej revízie.
Variant Ultra bez verzie odlišujte od výslovne pomenovanej edície Ultra v2. Sakana časom rozvíja orchestráciu aj skupinu expertov, takže názov rodiny neurčuje nemenné zloženie. Keď aplikácia spúšťa externé nástroje, vráťte pozorovaný výsledok pre ďalší krok a konečným výstupom ukážte, čo úloha skutočne preukázala.
", "aboutText": "Fugu Ultra je variant rodiny orchestrácie modelov Fugu od Sakana AI zameraný na hĺbku. Pôvodné vydanie Ultra od výrobcu koordinuje rozsiahlejšiu skupinu expertov pre náročné viacstupňové problémy. Medzi uvedené použitia patria výskum AI, reprodukcia vedeckých prác, revízia kódu, analýza kybernetickej bezpečnosti a skúmanie literatúry alebo patentov.\n\nFugu je sám jazykovým modelom trénovaným na koordináciu príspevkov iných modelov. Rozhoduje, ako delegovať, ako majú agenti komunikovať a ako sa má ich práca spojiť. Systém riadi výber, overovanie a syntézu v jednom rozhraní modelu výrobcu. Užitočným výstupom je konečné vysvetlenie, analýza alebo navrhovaný zdrojový artefakt naviazaný na cieľ používateľa.\n\nDôraz Ultra na hĺbku je užitočný pri práci, ktorá sa rozvíja cez niekoľko pozorovaní. Výrobca opisuje výskumné úlohy, ktoré skúmajú nápad, vykonajú experiment, interpretujú zlyhanie a upravia prístup. Úloha pre model má preto určiť cieľ, materiál na preskúmanie a dôkazy, ktoré by odôvodnili ponechanie alebo odmietnutie navrhovaného výsledku.\n\nPri reprodukcii vedeckej práce dodajte príslušnú metódu, podmienky implementácie a pozorovania z aktuálneho pokusu. Žiadajte kroky potrebné na porovnanie implementácie s opísanou metódou a nevyriešené rozdiely. Pri analýze literatúry definujte rozsah a žiadajte zistenia, ich podporné pasáže a medzery ovplyvňujúce záver.\n\nPri revízii kódu dodajte skutočný zdrojový kód a posudzované správanie. Žiadajte vysvetlenie každého podstatného zistenia a kontrolu, ktorá ho môže potvrdiť. Pri autorizovanej bezpečnostnej revízii definujte systém a rozsah a žiadajte správu s dôkazmi a krokmi opätovného testovania. Ide o spôsoby usporiadania zdokumentovaných oblastí úloh výrobcu, nie o záruky výsledku konkrétnej revízie.\n\nVariant Ultra bez verzie odlišujte od výslovne pomenovanej edície Ultra v2. Sakana časom rozvíja orchestráciu aj skupinu expertov, takže názov rodiny neurčuje nemenné zloženie. Keď aplikácia spúšťa externé nástroje, vráťte pozorovaný výsledok pre ďalší krok a konečným výstupom ukážte, čo úloha skutočne preukázala.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Audit a paper-reproduction discrepancy\n\nCompare this supplied method with the reproduction notes. Method M: normalize each feature using training-set mean and variance, then apply the same values to validation data. Notes N: normalization is fitted once on the combined training and validation rows. Explain the discrepancy, its consequence for evaluation and one focused rerun that would distinguish the corrected procedure.A source-linked reproduction finding, an explanation of leakage and one bounded correction-and-comparison experiment.The proposed correction fits normalization only on training data and does not invent the rerun's outcome.sakana/fugu-ultraFugu Ultra od Sakana AI koordinuje rozsiahlejšiu skupinu expertných modelov pre náročné viacstupňové úlohy. Medzi použitia výrobcu patria výskum, reprodukcia vedeckých prác, revízia kódu a analýza literatúry so zisteniami zostavenými do jedinej odpovede.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Fugu Ultra je variant rodiny orchestrácie modelov Fugu od Sakana AI zameraný na hĺbku. Pôvodné vydanie Ultra od výrobcu koordinuje rozsiahlejšiu skupinu expertov pre náročné viacstupňové problémy. Medzi uvedené použitia patria výskum AI, reprodukcia vedeckých prác, revízia kódu, analýza kybernetickej bezpečnosti a skúmanie literatúry alebo patentov.
Fugu je sám jazykovým modelom trénovaným na koordináciu príspevkov iných modelov. Rozhoduje, ako delegovať, ako majú agenti komunikovať a ako sa má ich práca spojiť. Systém riadi výber, overovanie a syntézu v jednom rozhraní modelu výrobcu. Užitočným výstupom je konečné vysvetlenie, analýza alebo navrhovaný zdrojový artefakt naviazaný na cieľ používateľa.
Dôraz Ultra na hĺbku je užitočný pri práci, ktorá sa rozvíja cez niekoľko pozorovaní. Výrobca opisuje výskumné úlohy, ktoré skúmajú nápad, vykonajú experiment, interpretujú zlyhanie a upravia prístup. Úloha pre model má preto určiť cieľ, materiál na preskúmanie a dôkazy, ktoré by odôvodnili ponechanie alebo odmietnutie navrhovaného výsledku.
Pri reprodukcii vedeckej práce dodajte príslušnú metódu, podmienky implementácie a pozorovania z aktuálneho pokusu. Žiadajte kroky potrebné na porovnanie implementácie s opísanou metódou a nevyriešené rozdiely. Pri analýze literatúry definujte rozsah a žiadajte zistenia, ich podporné pasáže a medzery ovplyvňujúce záver.
Pri revízii kódu dodajte skutočný zdrojový kód a posudzované správanie. Žiadajte vysvetlenie každého podstatného zistenia a kontrolu, ktorá ho môže potvrdiť. Pri autorizovanej bezpečnostnej revízii definujte systém a rozsah a žiadajte správu s dôkazmi a krokmi opätovného testovania. Ide o spôsoby usporiadania zdokumentovaných oblastí úloh výrobcu, nie o záruky výsledku konkrétnej revízie.
Variant Ultra bez verzie odlišujte od výslovne pomenovanej edície Ultra v2. Sakana časom rozvíja orchestráciu aj skupinu expertov, takže názov rodiny neurčuje nemenné zloženie. Keď aplikácia spúšťa externé nástroje, vráťte pozorovaný výsledok pre ďalší krok a konečným výstupom ukážte, čo úloha skutočne preukázala.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity sakana/fugu-ultra | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | 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— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_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.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.01 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.06 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.01 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.06 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.09 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.002 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "sakana/fugu-ultra", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='sakana/fugu-ultra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='sakana/fugu-ultra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson alebo SSE
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.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra sakana/fugu-ultra
Použite cesty metód uvedené vyššie.
sakana/fugu-ultraFugu Ultra od Sakana AI koordinuje rozsiahlejšiu skupinu expertných modelov pre náročné viacstupňové úlohy. Medzi použitia výrobcu patria výskum, reprodukcia vedeckých prác, revízia kódu a analýza literatúry so zisteniami zostavenými do jedinej odpovede.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Fugu Ultra je variant rodiny orchestrácie modelov Fugu od Sakana AI zameraný na hĺbku. Pôvodné vydanie Ultra od výrobcu koordinuje rozsiahlejšiu skupinu expertov pre náročné viacstupňové problémy. Medzi uvedené použitia patria výskum AI, reprodukcia vedeckých prác, revízia kódu, analýza kybernetickej bezpečnosti a skúmanie literatúry alebo patentov.
Fugu je sám jazykovým modelom trénovaným na koordináciu príspevkov iných modelov. Rozhoduje, ako delegovať, ako majú agenti komunikovať a ako sa má ich práca spojiť. Systém riadi výber, overovanie a syntézu v jednom rozhraní modelu výrobcu. Užitočným výstupom je konečné vysvetlenie, analýza alebo navrhovaný zdrojový artefakt naviazaný na cieľ používateľa.
Dôraz Ultra na hĺbku je užitočný pri práci, ktorá sa rozvíja cez niekoľko pozorovaní. Výrobca opisuje výskumné úlohy, ktoré skúmajú nápad, vykonajú experiment, interpretujú zlyhanie a upravia prístup. Úloha pre model má preto určiť cieľ, materiál na preskúmanie a dôkazy, ktoré by odôvodnili ponechanie alebo odmietnutie navrhovaného výsledku.
Pri reprodukcii vedeckej práce dodajte príslušnú metódu, podmienky implementácie a pozorovania z aktuálneho pokusu. Žiadajte kroky potrebné na porovnanie implementácie s opísanou metódou a nevyriešené rozdiely. Pri analýze literatúry definujte rozsah a žiadajte zistenia, ich podporné pasáže a medzery ovplyvňujúce záver.
Pri revízii kódu dodajte skutočný zdrojový kód a posudzované správanie. Žiadajte vysvetlenie každého podstatného zistenia a kontrolu, ktorá ho môže potvrdiť. Pri autorizovanej bezpečnostnej revízii definujte systém a rozsah a žiadajte správu s dôkazmi a krokmi opätovného testovania. Ide o spôsoby usporiadania zdokumentovaných oblastí úloh výrobcu, nie o záruky výsledku konkrétnej revízie.
Variant Ultra bez verzie odlišujte od výslovne pomenovanej edície Ultra v2. Sakana časom rozvíja orchestráciu aj skupinu expertov, takže názov rodiny neurčuje nemenné zloženie. Keď aplikácia spúšťa externé nástroje, vráťte pozorovaný výsledok pre ďalší krok a konečným výstupom ukážte, čo úloha skutočne preukázala.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity sakana/fugu-ultra | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.01 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.06 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)272 000 | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.01 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.06 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.001 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 2 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než272 000 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.02 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.09 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.002 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "sakana/fugu-ultra",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'sakana/fugu-ultra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'sakana/fugu-ultra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON alebo SSE
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.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra sakana/fugu-ultra
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
Audit a paper-reproduction discrepancy\n\nCompare this supplied method with the reproduction notes. Method M: normalize each feature using training-set mean and variance, then apply the same values to validation data. Notes N: normalization is fitted once on the combined training and validation rows. Explain the discrepancy, its consequence for evaluation and one focused rerun that would distinguish the corrected procedure.A source-linked reproduction finding, an explanation of leakage and one bounded correction-and-comparison experiment.The proposed correction fits normalization only on training data and does not invent the rerun's outcome.