SenseChat-Turbo je odľahčený model všeobecného dialógu v ponuke SenseNova od SenseTime. Výrobca ho určuje na rýchle odpovedanie na otázky a scenáre ladenia modelu. Použite ho na jasne ohraničenú textovú úlohu: odpoveď na otázku z dodaných informácií, preformulovanie krátkej správy, určenie hlavnej myšlienky pasáže alebo pokračovanie v konkrétnej konverzácii.
Uveďte, čo má odpoveď dosiahnuť, a zahrňte informácie potrebné na jej vytvorenie. Pri vysvetlení pre zákazníka dodajte príslušné fakty o produkte a žiadajte stručnú odpoveď na skutočnú otázku. Pri preformulovaní dodajte pôvodné znenie, publikum a želaný tón. Materiál na analýzu oddeľte od pokynov na prezentáciu výsledku.
Užitočné zadanie znie: „Pomocou dodaného úryvku pravidiel vysvetlite, ktorý krok sa vzťahuje na túto situáciu, a potom vypíšte informácie, ktoré ešte chýbajú.“ Výsledný text má odlíšiť podloženú odpoveď od otázky, ktorú úryvok nerieši. Krátka odpoveď sa používa ľahšie, keď odpovedá na jeden jasný problém namiesto miešania viacerých nesúvisiacich cieľov.
Postup textovej konverzácie výrobcu používa správy označené rolami a podporuje sled požiadaviek používateľa a odpovedí asistenta. Keď naň doplňujúca otázka odkazuje, zachovajte predchádzajúce kolo spolu s každým faktom alebo obmedzením, ktoré sú stále dôležité. V postupe bez histórie konverzácie uchovávanej serverom dodáva aplikácia príslušnú históriu s ďalšou požiadavkou.
Pri pokračujúcej výmene s podporou zachovajte už objasnenú otázku a pozorovanie dodané používateľom. Žiadajte, aby ďalšia odpoveď pokračovala z tohto stavu. Odstráňte nesúvisiaci materiál, ktorý odvádza pozornosť od aktuálnej úlohy, a v konfigurácii používanej pre konverzáciu vyhraďte priestor na odpoveď.
SenseTime uvádza scenáre ladenia modelu ako súčasť určenia Turbo. Pri prispôsobení konkrétnej úlohe pripravte reprezentatívne príklady vstupov a odpovedí ukazujúce želané správanie: slovnú zásobu, formu odpovede, mieru detailov a zaobchádzanie s chýbajúcimi informáciami. Očakávanú odpoveď udržujte v súlade so zdrojovými faktmi v každom príklade.
Užitočné príklady môžu odlišovať faktickú odpoveď od žiadosti o objasnenie alebo krátke vysvetlenie od štruktúrovaného zoznamu polí. Zahrňte náročné alebo nejednoznačné prípady aj priamočiare prípady. Príklady skontrolujte podľa zamýšľanej úlohy pred tým, než ich znenie použijete ako vzor na opakovanie. Táto príprava opisuje želané správanie dialógu; okolitý adaptačný postup určuje, ako sa príklady použijú.
Konverzačné rozhrania výrobcu podporujú dokončený aj streamovaný text. Dokončená odpoveď poskytuje odpoveď ako jeden výsledok; stream dodáva postupné časti, ktoré aplikácia skladá. Hotovú odpoveď zachovajte na kontrolu alebo opätovné použitie namiesto posudzovania úlohy iba podľa prvých viditeľných slov.
Pri extrakcii alebo klasifikácii kontrolujte skutočné polia alebo označenia podľa zdroja. Pri preformulovaní porovnajte, či sa pri požadovanej zmene tónu zachoval význam. Pri výmene otázok a odpovedí skontrolujte, že odpoveď rieši aktuálny problém a že každá nadväzujúca požiadavka je relevantná.
Turbo a SenseChat-5 sú samostatne pomenované modely všeobecného dialógu. SenseChat-5-Cantonese, modely dialógov postáv a vizuálne modely či modely kombinovaných modalít majú tiež vlastné varianty. Pri porovnávaní úlohy alebo pokračovaní aplikačnej konverzácie uchovajte pri konečnej odpovedi zvolenú edíciu aj dodaný text.
Zvoľte úlohu ohraničeného dialógu Turbo, keď má byť výsledkom stručný použiteľný text. Odpovedi určite výslovné použitie, napríklad odpoveď, upravený odsek, zoznam polí alebo objasňujúcu otázku, a pred použitím v ďalšom kroku skontrolujte tento výstup z hľadiska faktickej zhody, znenia a úplnosti.
", "aboutText": "### Rýchle otázky a dialóg na mieru\n\nSenseChat-Turbo je odľahčený model všeobecného dialógu v ponuke SenseNova od SenseTime. Výrobca ho určuje na rýchle odpovedanie na otázky a scenáre ladenia modelu. Použite ho na jasne ohraničenú textovú úlohu: odpoveď na otázku z dodaných informácií, preformulovanie krátkej správy, určenie hlavnej myšlienky pasáže alebo pokračovanie v konkrétnej konverzácii.\n\n### Dajte modelu presnú požiadavku\n\nUveďte, čo má odpoveď dosiahnuť, a zahrňte informácie potrebné na jej vytvorenie. Pri vysvetlení pre zákazníka dodajte príslušné fakty o produkte a žiadajte stručnú odpoveď na skutočnú otázku. Pri preformulovaní dodajte pôvodné znenie, publikum a želaný tón. Materiál na analýzu oddeľte od pokynov na prezentáciu výsledku.\n\nUžitočné zadanie znie: „Pomocou dodaného úryvku pravidiel vysvetlite, ktorý krok sa vzťahuje na túto situáciu, a potom vypíšte informácie, ktoré ešte chýbajú.“ Výsledný text má odlíšiť podloženú odpoveď od otázky, ktorú úryvok nerieši. Krátka odpoveď sa používa ľahšie, keď odpovedá na jeden jasný problém namiesto miešania viacerých nesúvisiacich cieľov.\n\n### Zachovajte relevantný kontext konverzácie\n\nPostup textovej konverzácie výrobcu používa správy označené rolami a podporuje sled požiadaviek používateľa a odpovedí asistenta. Keď naň doplňujúca otázka odkazuje, zachovajte predchádzajúce kolo spolu s každým faktom alebo obmedzením, ktoré sú stále dôležité. V postupe bez histórie konverzácie uchovávanej serverom dodáva aplikácia príslušnú históriu s ďalšou požiadavkou.\n\nPri pokračujúcej výmene s podporou zachovajte už objasnenú otázku a pozorovanie dodané používateľom. Žiadajte, aby ďalšia odpoveď pokračovala z tohto stavu. Odstráňte nesúvisiaci materiál, ktorý odvádza pozornosť od aktuálnej úlohy, a v konfigurácii používanej pre konverzáciu vyhraďte priestor na odpoveď.\n\n### Pripravte príklady pre konkrétnu úlohu\n\nSenseTime uvádza scenáre ladenia modelu ako súčasť určenia Turbo. Pri prispôsobení konkrétnej úlohe pripravte reprezentatívne príklady vstupov a odpovedí ukazujúce želané správanie: slovnú zásobu, formu odpovede, mieru detailov a zaobchádzanie s chýbajúcimi informáciami. Očakávanú odpoveď udržujte v súlade so zdrojovými faktmi v každom príklade.\n\nUžitočné príklady môžu odlišovať faktickú odpoveď od žiadosti o objasnenie alebo krátke vysvetlenie od štruktúrovaného zoznamu polí. Zahrňte náročné alebo nejednoznačné prípady aj priamočiare prípady. Príklady skontrolujte podľa zamýšľanej úlohy pred tým, než ich znenie použijete ako vzor na opakovanie. Táto príprava opisuje želané správanie dialógu; okolitý adaptačný postup určuje, ako sa príklady použijú.\n\n### Dokončené a streamované odpovede\n\nKonverzačné rozhrania výrobcu podporujú dokončený aj streamovaný text. Dokončená odpoveď poskytuje odpoveď ako jeden výsledok; stream dodáva postupné časti, ktoré aplikácia skladá. Hotovú odpoveď zachovajte na kontrolu alebo opätovné použitie namiesto posudzovania úlohy iba podľa prvých viditeľných slov.\n\nPri extrakcii alebo klasifikácii kontrolujte skutočné polia alebo označenia podľa zdroja. Pri preformulovaní porovnajte, či sa pri požadovanej zmene tónu zachoval význam. Pri výmene otázok a odpovedí skontrolujte, že odpoveď rieši aktuálny problém a že každá nadväzujúca požiadavka je relevantná.\n\n### Edíciu Turbo odlišujte\n\nTurbo a SenseChat-5 sú samostatne pomenované modely všeobecného dialógu. SenseChat-5-Cantonese, modely dialógov postáv a vizuálne modely či modely kombinovaných modalít majú tiež vlastné varianty. Pri porovnávaní úlohy alebo pokračovaní aplikačnej konverzácie uchovajte pri konečnej odpovedi zvolenú edíciu aj dodaný text.\n\nZvoľte úlohu ohraničeného dialógu Turbo, keď má byť výsledkom stručný použiteľný text. Odpovedi určite výslovné použitie, napríklad odpoveď, upravený odsek, zoznam polí alebo objasňujúcu otázku, a pred použitím v ďalšom kroku skontrolujte tento výstup z hľadiska faktickej zhody, znenia a úplnosti.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Answer a cancellation-window question\n\nAnswer this customer using only the policy. Customer: 'My order is packed but has not left the warehouse. Can I cancel?' Policy: 'Cancellation is available until carrier handover, including packed orders. After handover, use the return procedure.' Give a concise answer and the next information needed if handover status is not confirmed.A short conditional answer and one relevant status-clarification question.The answer recognizes packed orders as eligible before handover and does not assume the handover status was checked.SenseChat-TurboSenseChat-Turbo od SenseTime je odľahčený model na textovú konverzáciu určený na rýchle otázky a prispôsobenie konkrétnym úlohám. Pripravte stručné požiadavky, príslušný dialóg uchovávajte spolu a dokončenú odpoveď skontrolujte podľa faktov dodaných pre úlohu.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
SenseChat-Turbo je odľahčený model všeobecného dialógu v ponuke SenseNova od SenseTime. Výrobca ho určuje na rýchle odpovedanie na otázky a scenáre ladenia modelu. Použite ho na jasne ohraničenú textovú úlohu: odpoveď na otázku z dodaných informácií, preformulovanie krátkej správy, určenie hlavnej myšlienky pasáže alebo pokračovanie v konkrétnej konverzácii.
Uveďte, čo má odpoveď dosiahnuť, a zahrňte informácie potrebné na jej vytvorenie. Pri vysvetlení pre zákazníka dodajte príslušné fakty o produkte a žiadajte stručnú odpoveď na skutočnú otázku. Pri preformulovaní dodajte pôvodné znenie, publikum a želaný tón. Materiál na analýzu oddeľte od pokynov na prezentáciu výsledku.
Užitočné zadanie znie: „Pomocou dodaného úryvku pravidiel vysvetlite, ktorý krok sa vzťahuje na túto situáciu, a potom vypíšte informácie, ktoré ešte chýbajú.“ Výsledný text má odlíšiť podloženú odpoveď od otázky, ktorú úryvok nerieši. Krátka odpoveď sa používa ľahšie, keď odpovedá na jeden jasný problém namiesto miešania viacerých nesúvisiacich cieľov.
Postup textovej konverzácie výrobcu používa správy označené rolami a podporuje sled požiadaviek používateľa a odpovedí asistenta. Keď naň doplňujúca otázka odkazuje, zachovajte predchádzajúce kolo spolu s každým faktom alebo obmedzením, ktoré sú stále dôležité. V postupe bez histórie konverzácie uchovávanej serverom dodáva aplikácia príslušnú históriu s ďalšou požiadavkou.
Pri pokračujúcej výmene s podporou zachovajte už objasnenú otázku a pozorovanie dodané používateľom. Žiadajte, aby ďalšia odpoveď pokračovala z tohto stavu. Odstráňte nesúvisiaci materiál, ktorý odvádza pozornosť od aktuálnej úlohy, a v konfigurácii používanej pre konverzáciu vyhraďte priestor na odpoveď.
SenseTime uvádza scenáre ladenia modelu ako súčasť určenia Turbo. Pri prispôsobení konkrétnej úlohe pripravte reprezentatívne príklady vstupov a odpovedí ukazujúce želané správanie: slovnú zásobu, formu odpovede, mieru detailov a zaobchádzanie s chýbajúcimi informáciami. Očakávanú odpoveď udržujte v súlade so zdrojovými faktmi v každom príklade.
Užitočné príklady môžu odlišovať faktickú odpoveď od žiadosti o objasnenie alebo krátke vysvetlenie od štruktúrovaného zoznamu polí. Zahrňte náročné alebo nejednoznačné prípady aj priamočiare prípady. Príklady skontrolujte podľa zamýšľanej úlohy pred tým, než ich znenie použijete ako vzor na opakovanie. Táto príprava opisuje želané správanie dialógu; okolitý adaptačný postup určuje, ako sa príklady použijú.
Konverzačné rozhrania výrobcu podporujú dokončený aj streamovaný text. Dokončená odpoveď poskytuje odpoveď ako jeden výsledok; stream dodáva postupné časti, ktoré aplikácia skladá. Hotovú odpoveď zachovajte na kontrolu alebo opätovné použitie namiesto posudzovania úlohy iba podľa prvých viditeľných slov.
Pri extrakcii alebo klasifikácii kontrolujte skutočné polia alebo označenia podľa zdroja. Pri preformulovaní porovnajte, či sa pri požadovanej zmene tónu zachoval význam. Pri výmene otázok a odpovedí skontrolujte, že odpoveď rieši aktuálny problém a že každá nadväzujúca požiadavka je relevantná.
Turbo a SenseChat-5 sú samostatne pomenované modely všeobecného dialógu. SenseChat-5-Cantonese, modely dialógov postáv a vizuálne modely či modely kombinovaných modalít majú tiež vlastné varianty. Pri porovnávaní úlohy alebo pokračovaní aplikačnej konverzácie uchovajte pri konečnej odpovedi zvolenú edíciu aj dodaný text.
Zvoľte úlohu ohraničeného dialógu Turbo, keď má byť výsledkom stručný použiteľný text. Odpovedi určite výslovné použitie, napríklad odpoveď, upravený odsek, zoznam polí alebo objasňujúcu otázku, a pred použitím v ďalšom kroku skontrolujte tento výstup z hľadiska faktickej zhody, znenia a úplnosti.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity SenseChat-Turbo | 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.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00066 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00154 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "SenseChat-Turbo", "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='SenseChat-Turbo',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='SenseChat-Turbo',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 SenseChat-Turbo
Použite cesty metód uvedené vyššie.
SenseChat-TurboSenseChat-Turbo od SenseTime je odľahčený model na textovú konverzáciu určený na rýchle otázky a prispôsobenie konkrétnym úlohám. Pripravte stručné požiadavky, príslušný dialóg uchovávajte spolu a dokončenú odpoveď skontrolujte podľa faktov dodaných pre úlohu.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
SenseChat-Turbo je odľahčený model všeobecného dialógu v ponuke SenseNova od SenseTime. Výrobca ho určuje na rýchle odpovedanie na otázky a scenáre ladenia modelu. Použite ho na jasne ohraničenú textovú úlohu: odpoveď na otázku z dodaných informácií, preformulovanie krátkej správy, určenie hlavnej myšlienky pasáže alebo pokračovanie v konkrétnej konverzácii.
Uveďte, čo má odpoveď dosiahnuť, a zahrňte informácie potrebné na jej vytvorenie. Pri vysvetlení pre zákazníka dodajte príslušné fakty o produkte a žiadajte stručnú odpoveď na skutočnú otázku. Pri preformulovaní dodajte pôvodné znenie, publikum a želaný tón. Materiál na analýzu oddeľte od pokynov na prezentáciu výsledku.
Užitočné zadanie znie: „Pomocou dodaného úryvku pravidiel vysvetlite, ktorý krok sa vzťahuje na túto situáciu, a potom vypíšte informácie, ktoré ešte chýbajú.“ Výsledný text má odlíšiť podloženú odpoveď od otázky, ktorú úryvok nerieši. Krátka odpoveď sa používa ľahšie, keď odpovedá na jeden jasný problém namiesto miešania viacerých nesúvisiacich cieľov.
Postup textovej konverzácie výrobcu používa správy označené rolami a podporuje sled požiadaviek používateľa a odpovedí asistenta. Keď naň doplňujúca otázka odkazuje, zachovajte predchádzajúce kolo spolu s každým faktom alebo obmedzením, ktoré sú stále dôležité. V postupe bez histórie konverzácie uchovávanej serverom dodáva aplikácia príslušnú históriu s ďalšou požiadavkou.
Pri pokračujúcej výmene s podporou zachovajte už objasnenú otázku a pozorovanie dodané používateľom. Žiadajte, aby ďalšia odpoveď pokračovala z tohto stavu. Odstráňte nesúvisiaci materiál, ktorý odvádza pozornosť od aktuálnej úlohy, a v konfigurácii používanej pre konverzáciu vyhraďte priestor na odpoveď.
SenseTime uvádza scenáre ladenia modelu ako súčasť určenia Turbo. Pri prispôsobení konkrétnej úlohe pripravte reprezentatívne príklady vstupov a odpovedí ukazujúce želané správanie: slovnú zásobu, formu odpovede, mieru detailov a zaobchádzanie s chýbajúcimi informáciami. Očakávanú odpoveď udržujte v súlade so zdrojovými faktmi v každom príklade.
Užitočné príklady môžu odlišovať faktickú odpoveď od žiadosti o objasnenie alebo krátke vysvetlenie od štruktúrovaného zoznamu polí. Zahrňte náročné alebo nejednoznačné prípady aj priamočiare prípady. Príklady skontrolujte podľa zamýšľanej úlohy pred tým, než ich znenie použijete ako vzor na opakovanie. Táto príprava opisuje želané správanie dialógu; okolitý adaptačný postup určuje, ako sa príklady použijú.
Konverzačné rozhrania výrobcu podporujú dokončený aj streamovaný text. Dokončená odpoveď poskytuje odpoveď ako jeden výsledok; stream dodáva postupné časti, ktoré aplikácia skladá. Hotovú odpoveď zachovajte na kontrolu alebo opätovné použitie namiesto posudzovania úlohy iba podľa prvých viditeľných slov.
Pri extrakcii alebo klasifikácii kontrolujte skutočné polia alebo označenia podľa zdroja. Pri preformulovaní porovnajte, či sa pri požadovanej zmene tónu zachoval význam. Pri výmene otázok a odpovedí skontrolujte, že odpoveď rieši aktuálny problém a že každá nadväzujúca požiadavka je relevantná.
Turbo a SenseChat-5 sú samostatne pomenované modely všeobecného dialógu. SenseChat-5-Cantonese, modely dialógov postáv a vizuálne modely či modely kombinovaných modalít majú tiež vlastné varianty. Pri porovnávaní úlohy alebo pokračovaní aplikačnej konverzácie uchovajte pri konečnej odpovedi zvolenú edíciu aj dodaný text.
Zvoľte úlohu ohraničeného dialógu Turbo, keď má byť výsledkom stručný použiteľný text. Odpovedi určite výslovné použitie, napríklad odpoveď, upravený odsek, zoznam polí alebo objasňujúcu otázku, a pred použitím v ďalšom kroku skontrolujte tento výstup z hľadiska faktickej zhody, znenia a úplnosti.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity SenseChat-Turbo | 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.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00066 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00154 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "SenseChat-Turbo",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'SenseChat-Turbo', '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': 'SenseChat-Turbo', '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 SenseChat-Turbo
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
Answer a cancellation-window question\n\nAnswer this customer using only the policy. Customer: 'My order is packed but has not left the warehouse. Can I cancel?' Policy: 'Cancellation is available until carrier handover, including packed orders. After handover, use the return procedure.' Give a concise answer and the next information needed if handover status is not confirmed.A short conditional answer and one relevant status-clarification question.The answer recognizes packed orders as eligible before handover and does not assume the handover status was checked.