Amazon Nova Micro je Amazonov izključno besedilni model Nova prve generacije, zasnovan za odgovore z nizko zakasnitvijo v rutinskih jezikovnih postopkih. Sprejema besedilo in vrača besedilo. Amazonovi primeri vključujejo povzemanje podanih informacij, prevajanje, razvrščanje besedila, odgovarjanje na vprašanja in ustvarjanje jedrnate pisne vsebine. Micro je uporaben, kadar je aplikacija že zbrala dejstva in potrebuje osredotočeno preoblikovanje, denimo pretvorbo lastnosti izdelka v kataloški odstavek ali zapiskov sestanka v seznam ukrepov.
Vodnik Nova prve generacije navaja kontekstno okno 128K žetonov in največji izhod 10K žetonov. Dokumentirani datum meje znanja je oktober 2024. To je manjši delovni kontekst od oken 300K pri Nova Lite in Pro ali okna 1 milijon žetonov pri Premier. Razpoložljivi prostor uporabite za besedilo, od katerega je odgovor dejansko odvisen: izvorne odlomke, primere in ustrezen pogovor. Določite, ali je želeno gradivo kratek odgovor, oznaka kategorije, prevod ali nabor izluščenih polj. Velik dovoljeni kontekst ne zahteva dolgega odgovora; izrecna dolžina in struktura izhoda ohranjata uporabnost rezultata.
Področje Micro je besedilo, ne izvorno razumevanje slik, videa ali zvoka. Za informacije, prvotno shranjene v dokumentu ali predstavnostni datoteki, podajte izluščeno besedilo ali prepis. Opis vsebine izdelka lahko vsebuje ime izdelka, dimenzije, materiale, različice in zahtevani slog ter nato zahteva en odstavek, ki uporablja samo te lastnosti. Izviren primer bi zahteval nevtralen opis in ločen seznam manjkajočih specifikacij. Tako model deluje kot pisec in preoblikovalec podanih dokazov, namesto da bi sklepal o nevidnih lastnostih izdelka.
Amazon za besedilne pozive Nova dokumentira vloge system, user in assistant. Sistemsko navodilo lahko določi pisno vlogo in ponavljajoče se omejitve; uporabniško sporočilo poda nalogo in izvorno gradivo; nekaj značilnih primerov lahko pokaže želeni format. Goste vhode strukturirajte z jasnimi oznakami in sestavljena navodila razdelite v ločene korake, če ima model težave z njihovimi odvisnostmi. Pri prevajanju navedite ciljni jezik, ali naj ohrani lastna imena in kateri izrazi morajo ostati nespremenjeni. Družina version1 je učena za več kot 200 jezikov z optimizacijo za manjši nabor, zato ne predpostavljajte enake kakovosti v vsakem narečju.
Micro podpira pretočne odgovore in klicanje orodij na strani odjemalca. Podpira tudi predpomnjenje pozivov v Amazonovem dokumentiranem izvajalnem profilu. Izrecno predpomnjenje zahteva vsaj 1K žetonov na kontrolno točko in dovoljuje do štiri kontrolne točke s petminutno hrambo. Proizvajalec predpomnjenje pozivov omejuje na 20K žetonov, predvsem za besedilne pozive; ta dovoljeni obseg predpomnilnika je ločen od celotnega kontekstnega okna. Pri asistentu, oprtem na vire, lahko aplikacija pridobi ustrezno besedilo ali izvede zahtevano funkcijo, nato opaženi rezultat pošlje nazaj za končni odgovor. Model sam ni mehanizem za sprotno pridobivanje informacij. Kadar je odgovor odvisen od trenutne politike ali zasebne zbirke znanja, vključite dejanski ustrezni vir. Zahtevani format JSON je lahko uporaben za razvrščanje ali izločanje podatkov, vendar proizvajalčev profil obvezno uveljavljenega strukturiranega izhoda ne navaja kot podprte zmožnosti; določite obnašanje pri manjkajočih vrednostih in preverite vrnjena polja.
Dodatna vloga prve generacije je prilagajanje: Amazon dokumentira prilagajanje modela Micro na označenih primerih in destilacijo znanja za konkretne naloge iz Nova Pro ali Premier vanj. Prilagojena izpeljanka je ločen postopek, ne zmožnost, ki neopazno spremeni osnovno izdajo. Pri običajnem modelu dokončano gradivo presodite glede na njegov opis: podana dejstva naj ostanejo ohranjena, pomembne lastnosti naj ne izginejo, proza pa naj ustreza zahtevanemu slogu. Micro lahko ustvarja tudi kodo, vendar ti izhodi ne vključujejo samodejnega varnostnega pregleda ali rezultata izvajanja.
", "aboutText": "Amazon Nova Micro je Amazonov izključno besedilni model Nova prve generacije, zasnovan za odgovore z nizko zakasnitvijo v rutinskih jezikovnih postopkih. Sprejema besedilo in vrača besedilo. Amazonovi primeri vključujejo povzemanje podanih informacij, prevajanje, razvrščanje besedila, odgovarjanje na vprašanja in ustvarjanje jedrnate pisne vsebine. Micro je uporaben, kadar je aplikacija že zbrala dejstva in potrebuje osredotočeno preoblikovanje, denimo pretvorbo lastnosti izdelka v kataloški odstavek ali zapiskov sestanka v seznam ukrepov.\n\nVodnik Nova prve generacije navaja kontekstno okno 128K žetonov in največji izhod 10K žetonov. Dokumentirani datum meje znanja je oktober 2024. To je manjši delovni kontekst od oken 300K pri Nova Lite in Pro ali okna 1 milijon žetonov pri Premier. Razpoložljivi prostor uporabite za besedilo, od katerega je odgovor dejansko odvisen: izvorne odlomke, primere in ustrezen pogovor. Določite, ali je želeno gradivo kratek odgovor, oznaka kategorije, prevod ali nabor izluščenih polj. Velik dovoljeni kontekst ne zahteva dolgega odgovora; izrecna dolžina in struktura izhoda ohranjata uporabnost rezultata.\n\nPodročje Micro je besedilo, ne izvorno razumevanje slik, videa ali zvoka. Za informacije, prvotno shranjene v dokumentu ali predstavnostni datoteki, podajte izluščeno besedilo ali prepis. Opis vsebine izdelka lahko vsebuje ime izdelka, dimenzije, materiale, različice in zahtevani slog ter nato zahteva en odstavek, ki uporablja samo te lastnosti. Izviren primer bi zahteval nevtralen opis in ločen seznam manjkajočih specifikacij. Tako model deluje kot pisec in preoblikovalec podanih dokazov, namesto da bi sklepal o nevidnih lastnostih izdelka.\n\nAmazon za besedilne pozive Nova dokumentira vloge system, user in assistant. Sistemsko navodilo lahko določi pisno vlogo in ponavljajoče se omejitve; uporabniško sporočilo poda nalogo in izvorno gradivo; nekaj značilnih primerov lahko pokaže želeni format. Goste vhode strukturirajte z jasnimi oznakami in sestavljena navodila razdelite v ločene korake, če ima model težave z njihovimi odvisnostmi. Pri prevajanju navedite ciljni jezik, ali naj ohrani lastna imena in kateri izrazi morajo ostati nespremenjeni. Družina version1 je učena za več kot 200 jezikov z optimizacijo za manjši nabor, zato ne predpostavljajte enake kakovosti v vsakem narečju.\n\nMicro podpira pretočne odgovore in klicanje orodij na strani odjemalca. Podpira tudi predpomnjenje pozivov v Amazonovem dokumentiranem izvajalnem profilu. Izrecno predpomnjenje zahteva vsaj 1K žetonov na kontrolno točko in dovoljuje do štiri kontrolne točke s petminutno hrambo. Proizvajalec predpomnjenje pozivov omejuje na 20K žetonov, predvsem za besedilne pozive; ta dovoljeni obseg predpomnilnika je ločen od celotnega kontekstnega okna. Pri asistentu, oprtem na vire, lahko aplikacija pridobi ustrezno besedilo ali izvede zahtevano funkcijo, nato opaženi rezultat pošlje nazaj za končni odgovor. Model sam ni mehanizem za sprotno pridobivanje informacij. Kadar je odgovor odvisen od trenutne politike ali zasebne zbirke znanja, vključite dejanski ustrezni vir. Zahtevani format JSON je lahko uporaben za razvrščanje ali izločanje podatkov, vendar proizvajalčev profil obvezno uveljavljenega strukturiranega izhoda ne navaja kot podprte zmožnosti; določite obnašanje pri manjkajočih vrednostih in preverite vrnjena polja.\n\nDodatna vloga prve generacije je prilagajanje: Amazon dokumentira prilagajanje modela Micro na označenih primerih in destilacijo znanja za konkretne naloge iz Nova Pro ali Premier vanj. Prilagojena izpeljanka je ločen postopek, ne zmožnost, ki neopazno spremeni osnovno izdajo. Pri običajnem modelu dokončano gradivo presodite glede na njegov opis: podana dejstva naj ostanejo ohranjena, pomembne lastnosti naj ne izginejo, proza pa naj ustreza zahtevanemu slogu. Micro lahko ustvarja tudi kodo, vendar ti izhodi ne vključujejo samodejnega varnostnega pregleda ali rezultata izvajanja.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Product copy from supplied specifications\n\nTurn these attributes into a neutral 45-word catalog paragraph: folding desk, oak veneer, steel frame, 90 × 50 cm top, two height positions, flat-pack delivery. Follow it with missing specifications a buyer might need. Use only the supplied attributes and avoid claims about durability, sustainability or maximum load.One short product paragraph followed by a separate missing-specifications list.Every stated product feature is in the supplied attributes; unknown load capacity stays in the missing list.amazon/nova-micro-v1Amazon Nova Micro je izključno besedilni model v družini Nova prve generacije. Zasnovan je za jezikovne naloge z nizko zakasnitvijo, kot so povzetki, prevajanje, razvrščanje, odgovarjanje na vprašanja in pretvarjanje podanih dejstev v jedrnato vsebino.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Amazon Nova Micro je Amazonov izključno besedilni model Nova prve generacije, zasnovan za odgovore z nizko zakasnitvijo v rutinskih jezikovnih postopkih. Sprejema besedilo in vrača besedilo. Amazonovi primeri vključujejo povzemanje podanih informacij, prevajanje, razvrščanje besedila, odgovarjanje na vprašanja in ustvarjanje jedrnate pisne vsebine. Micro je uporaben, kadar je aplikacija že zbrala dejstva in potrebuje osredotočeno preoblikovanje, denimo pretvorbo lastnosti izdelka v kataloški odstavek ali zapiskov sestanka v seznam ukrepov.
Vodnik Nova prve generacije navaja kontekstno okno 128K žetonov in največji izhod 10K žetonov. Dokumentirani datum meje znanja je oktober 2024. To je manjši delovni kontekst od oken 300K pri Nova Lite in Pro ali okna 1 milijon žetonov pri Premier. Razpoložljivi prostor uporabite za besedilo, od katerega je odgovor dejansko odvisen: izvorne odlomke, primere in ustrezen pogovor. Določite, ali je želeno gradivo kratek odgovor, oznaka kategorije, prevod ali nabor izluščenih polj. Velik dovoljeni kontekst ne zahteva dolgega odgovora; izrecna dolžina in struktura izhoda ohranjata uporabnost rezultata.
Področje Micro je besedilo, ne izvorno razumevanje slik, videa ali zvoka. Za informacije, prvotno shranjene v dokumentu ali predstavnostni datoteki, podajte izluščeno besedilo ali prepis. Opis vsebine izdelka lahko vsebuje ime izdelka, dimenzije, materiale, različice in zahtevani slog ter nato zahteva en odstavek, ki uporablja samo te lastnosti. Izviren primer bi zahteval nevtralen opis in ločen seznam manjkajočih specifikacij. Tako model deluje kot pisec in preoblikovalec podanih dokazov, namesto da bi sklepal o nevidnih lastnostih izdelka.
Amazon za besedilne pozive Nova dokumentira vloge system, user in assistant. Sistemsko navodilo lahko določi pisno vlogo in ponavljajoče se omejitve; uporabniško sporočilo poda nalogo in izvorno gradivo; nekaj značilnih primerov lahko pokaže želeni format. Goste vhode strukturirajte z jasnimi oznakami in sestavljena navodila razdelite v ločene korake, če ima model težave z njihovimi odvisnostmi. Pri prevajanju navedite ciljni jezik, ali naj ohrani lastna imena in kateri izrazi morajo ostati nespremenjeni. Družina version1 je učena za več kot 200 jezikov z optimizacijo za manjši nabor, zato ne predpostavljajte enake kakovosti v vsakem narečju.
Micro podpira pretočne odgovore in klicanje orodij na strani odjemalca. Podpira tudi predpomnjenje pozivov v Amazonovem dokumentiranem izvajalnem profilu. Izrecno predpomnjenje zahteva vsaj 1K žetonov na kontrolno točko in dovoljuje do štiri kontrolne točke s petminutno hrambo. Proizvajalec predpomnjenje pozivov omejuje na 20K žetonov, predvsem za besedilne pozive; ta dovoljeni obseg predpomnilnika je ločen od celotnega kontekstnega okna. Pri asistentu, oprtem na vire, lahko aplikacija pridobi ustrezno besedilo ali izvede zahtevano funkcijo, nato opaženi rezultat pošlje nazaj za končni odgovor. Model sam ni mehanizem za sprotno pridobivanje informacij. Kadar je odgovor odvisen od trenutne politike ali zasebne zbirke znanja, vključite dejanski ustrezni vir. Zahtevani format JSON je lahko uporaben za razvrščanje ali izločanje podatkov, vendar proizvajalčev profil obvezno uveljavljenega strukturiranega izhoda ne navaja kot podprte zmožnosti; določite obnašanje pri manjkajočih vrednostih in preverite vrnjena polja.
Dodatna vloga prve generacije je prilagajanje: Amazon dokumentira prilagajanje modela Micro na označenih primerih in destilacijo znanja za konkretne naloge iz Nova Pro ali Premier vanj. Prilagojena izpeljanka je ločen postopek, ne zmožnost, ki neopazno spremeni osnovno izdajo. Pri običajnem modelu dokončano gradivo presodite glede na njegov opis: podana dejstva naj ostanejo ohranjena, pomembne lastnosti naj ne izginejo, proza pa naj ustreza zahtevanemu slogu. Micro lahko ustvarja tudi kodo, vendar ti izhodi ne vključujejo samodejnega varnostnega pregleda ali rezultata izvajanja.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve amazon/nova-micro-v1 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00007 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00007 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "amazon/nova-micro-v1", "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='amazon/nova-micro-v1',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='amazon/nova-micro-v1',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra amazon/nova-micro-v1
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
amazon/nova-micro-v1Amazon Nova Micro je izključno besedilni model v družini Nova prve generacije. Zasnovan je za jezikovne naloge z nizko zakasnitvijo, kot so povzetki, prevajanje, razvrščanje, odgovarjanje na vprašanja in pretvarjanje podanih dejstev v jedrnato vsebino.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Amazon Nova Micro je Amazonov izključno besedilni model Nova prve generacije, zasnovan za odgovore z nizko zakasnitvijo v rutinskih jezikovnih postopkih. Sprejema besedilo in vrača besedilo. Amazonovi primeri vključujejo povzemanje podanih informacij, prevajanje, razvrščanje besedila, odgovarjanje na vprašanja in ustvarjanje jedrnate pisne vsebine. Micro je uporaben, kadar je aplikacija že zbrala dejstva in potrebuje osredotočeno preoblikovanje, denimo pretvorbo lastnosti izdelka v kataloški odstavek ali zapiskov sestanka v seznam ukrepov.
Vodnik Nova prve generacije navaja kontekstno okno 128K žetonov in največji izhod 10K žetonov. Dokumentirani datum meje znanja je oktober 2024. To je manjši delovni kontekst od oken 300K pri Nova Lite in Pro ali okna 1 milijon žetonov pri Premier. Razpoložljivi prostor uporabite za besedilo, od katerega je odgovor dejansko odvisen: izvorne odlomke, primere in ustrezen pogovor. Določite, ali je želeno gradivo kratek odgovor, oznaka kategorije, prevod ali nabor izluščenih polj. Velik dovoljeni kontekst ne zahteva dolgega odgovora; izrecna dolžina in struktura izhoda ohranjata uporabnost rezultata.
Področje Micro je besedilo, ne izvorno razumevanje slik, videa ali zvoka. Za informacije, prvotno shranjene v dokumentu ali predstavnostni datoteki, podajte izluščeno besedilo ali prepis. Opis vsebine izdelka lahko vsebuje ime izdelka, dimenzije, materiale, različice in zahtevani slog ter nato zahteva en odstavek, ki uporablja samo te lastnosti. Izviren primer bi zahteval nevtralen opis in ločen seznam manjkajočih specifikacij. Tako model deluje kot pisec in preoblikovalec podanih dokazov, namesto da bi sklepal o nevidnih lastnostih izdelka.
Amazon za besedilne pozive Nova dokumentira vloge system, user in assistant. Sistemsko navodilo lahko določi pisno vlogo in ponavljajoče se omejitve; uporabniško sporočilo poda nalogo in izvorno gradivo; nekaj značilnih primerov lahko pokaže želeni format. Goste vhode strukturirajte z jasnimi oznakami in sestavljena navodila razdelite v ločene korake, če ima model težave z njihovimi odvisnostmi. Pri prevajanju navedite ciljni jezik, ali naj ohrani lastna imena in kateri izrazi morajo ostati nespremenjeni. Družina version1 je učena za več kot 200 jezikov z optimizacijo za manjši nabor, zato ne predpostavljajte enake kakovosti v vsakem narečju.
Micro podpira pretočne odgovore in klicanje orodij na strani odjemalca. Podpira tudi predpomnjenje pozivov v Amazonovem dokumentiranem izvajalnem profilu. Izrecno predpomnjenje zahteva vsaj 1K žetonov na kontrolno točko in dovoljuje do štiri kontrolne točke s petminutno hrambo. Proizvajalec predpomnjenje pozivov omejuje na 20K žetonov, predvsem za besedilne pozive; ta dovoljeni obseg predpomnilnika je ločen od celotnega kontekstnega okna. Pri asistentu, oprtem na vire, lahko aplikacija pridobi ustrezno besedilo ali izvede zahtevano funkcijo, nato opaženi rezultat pošlje nazaj za končni odgovor. Model sam ni mehanizem za sprotno pridobivanje informacij. Kadar je odgovor odvisen od trenutne politike ali zasebne zbirke znanja, vključite dejanski ustrezni vir. Zahtevani format JSON je lahko uporaben za razvrščanje ali izločanje podatkov, vendar proizvajalčev profil obvezno uveljavljenega strukturiranega izhoda ne navaja kot podprte zmožnosti; določite obnašanje pri manjkajočih vrednostih in preverite vrnjena polja.
Dodatna vloga prve generacije je prilagajanje: Amazon dokumentira prilagajanje modela Micro na označenih primerih in destilacijo znanja za konkretne naloge iz Nova Pro ali Premier vanj. Prilagojena izpeljanka je ločen postopek, ne zmožnost, ki neopazno spremeni osnovno izdajo. Pri običajnem modelu dokončano gradivo presodite glede na njegov opis: podana dejstva naj ostanejo ohranjena, pomembne lastnosti naj ne izginejo, proza pa naj ustreza zahtevanemu slogu. Micro lahko ustvarja tudi kodo, vendar ti izhodi ne vključujejo samodejnega varnostnega pregleda ali rezultata izvajanja.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve amazon/nova-micro-v1 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00007 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00007 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "amazon/nova-micro-v1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'amazon/nova-micro-v1', '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': 'amazon/nova-micro-v1', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra amazon/nova-micro-v1
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Product copy from supplied specifications\n\nTurn these attributes into a neutral 45-word catalog paragraph: folding desk, oak veneer, steel frame, 90 × 50 cm top, two height positions, flat-pack delivery. Follow it with missing specifications a buyer might need. Use only the supplied attributes and avoid claims about durability, sustainability or maximum load.One short product paragraph followed by a separate missing-specifications list.Every stated product feature is in the supplied attributes; unknown load capacity stays in the missing list.