Amazon Nova Premier je najzmogljivejši model za razumevanje v Amazonovi družini Nova prve generacije, zasnovan za kompleksno delo, ki zahteva globoko razumevanje, kontekst in načrtovanje skozi več korakov. Obdeluje besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo. Njegova vloga vključuje razmišljanje o dolgih poročilih, primerjanje dokazov med dokumenti, razumevanje grafikonov in vizualnega gradiva ter usklajevanje agentskih nalog. Premier je ločen od lažjih modelov Micro, Lite in Pro ter od modelov Nova, ki ustvarjajo slike, video ali pogovorni govor.
Natančni proizvajalčev profil modela navaja kontekstno okno 1 milijon žetonov in največji izhod 25K žetonov. Dokumentirani datum meje znanja je oktober 2024. Zaradi tega je Premier uporaben, kadar naloga ob navodilih in pogovoru potrebuje velik obseg referenčnega gradiva. To gradivo uredite z imeni dokumentov, oznakami razdelkov in konkretnim vprašanjem, namesto da zahtevate neusmerjeno analizo vsega. Uporaben rezultat je lahko primerjalna matrika, poročilo na podlagi dokazov ali predlagano zaporedje ukrepov. Kontekstni obseg pokriva gradivo, s katerim model dela; ne obljublja, da bo vsaka podrobnost vključena v končni odgovor.
Dokumentirani večmodalni postopek Premier obravnava slike PNG, JPG/JPEG, GIF in WebP ter običajne video vsebnike, kot so MP4, MOV, MKV in WebM. Dokumentni postopek vključuje PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT in Markdown. Besedilno usmerjene datoteke zagotavljajo besedilo; PDF in DOCX lahko zagotovita besedilo strani z vizualnimi informacijami. Pri poročilu z grafikoni ohranite berljive oznake ter od modela pred interpretacijo zahtevajte opis ustreznih opažanj. Če potrebujete le prozo, priloženo izluščeno besedilo prepreči, da bi vizualno izločanje postalo predpogoj za razumevanje dokumenta. Vdeljene predstavnostne vsebine si delijo omejitev podatkovnega tovora 25 MB, vključno z dodatnim obsegom base64. Zahteva vsebuje en video, prek S3 omejen na 1 GB; združene predstavnostne vsebine S3 lahko skupaj merijo 2 GB. Vhodi PDF in DOCX ostajajo omejeni na pet dokumentov, s skupnim dovoljenim obsegom 25 MB za neposredno nalaganje ali 2 GB prek S3.
Razumevanje videa temelji na vzorčenih vizualnih sličicah. Vodnik prve generacije za Premier posebej določa vzorčenje ene sličice na sekundo do 3.200 sličic, kar je drugačen dovoljeni obseg kot strategija 960 sličic pri Nova Lite in Pro. To je uporabno za povzetke prizorov in vprašanja o dogodkih skozi čas, kratka dejanja med vzorčenimi sličicami pa lahko ostanejo neopažena. Podajte ustrezen posnetek ali časovni razpon in določite podrobnosti za spremljanje. Pri dolgem zaporedju lahko analiza po odsekih, ki ji sledi besedilni povzetek, ohranja osredotočenost, čeprav lahko delitev izgubi kontekst na mejah odsekov. Dokumentirane modalnosti modela ne vključujejo zvočnega vhoda, zato govorne informacije podajte kot besedilo.
Premier podpira pretočne odgovore, postopke, usmerjene v orodja in dopolnjene s pridobivanjem virov, ter 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. Agentu podajte nalogo, dovoljena orodja in opise njihovih argumentov, nato aplikaciji prepustite izvedbo zahtevanih dejanj in vrnitev opažanj pred naslednjim korakom modela. Njegova vloga razmišljanja ne pomeni, da lahko brez te izvajalne plasti upravlja zunanji sistem. Navodila prve generacije podpirajo razlago rešitve v fazah prek pozivov; ločene nastavitve razširjenega razmišljanja low, medium in high modela Nova 2 Lite niso del dokumentiranega vmesnika te izdaje. Za poročilo ali rezultat orodja zahtevajte izrecna polja in primere želene strukture; zahtevana oblika JSON se razlikuje od obvezno uveljavljenega strukturiranega izhoda.
Posebna vloga Premier je učenje manjših modelov Nova z destilacijo. Amazon opisuje uporabo odgovorov Premier kot učnih primerov za specializirane različice Nova Micro, Lite in Pro ter nato primerjavo vedenja manjšega modela pri ciljni nalogi. To je postopek prilagajanja modela, ne sprememba identitete običajnega odgovora Premier. Pri običajni uporabi podajte avtoritativna dejstva in zahtevajte, da odgovor loči opažanja, predpostavke in manjkajoče dokaze. Nova lahko ustvari verjetne trditve, ki nasprotujejo viru, ustvarjena koda pa ne vključuje samodejnega varnostnega pregleda, zato naj uporabno gradivo vsebuje dovolj dokazov in podrobnosti za preverjanje glede na vhode. Proizvajalec prav tako navaja, da ta model ne prepoznava ali poimenuje oseb na slikah, v dokumentih ali videih.
", "aboutText": "Amazon Nova Premier je najzmogljivejši model za razumevanje v Amazonovi družini Nova prve generacije, zasnovan za kompleksno delo, ki zahteva globoko razumevanje, kontekst in načrtovanje skozi več korakov. Obdeluje besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo. Njegova vloga vključuje razmišljanje o dolgih poročilih, primerjanje dokazov med dokumenti, razumevanje grafikonov in vizualnega gradiva ter usklajevanje agentskih nalog. Premier je ločen od lažjih modelov Micro, Lite in Pro ter od modelov Nova, ki ustvarjajo slike, video ali pogovorni govor.\n\nNatančni proizvajalčev profil modela navaja kontekstno okno 1 milijon žetonov in največji izhod 25K žetonov. Dokumentirani datum meje znanja je oktober 2024. Zaradi tega je Premier uporaben, kadar naloga ob navodilih in pogovoru potrebuje velik obseg referenčnega gradiva. To gradivo uredite z imeni dokumentov, oznakami razdelkov in konkretnim vprašanjem, namesto da zahtevate neusmerjeno analizo vsega. Uporaben rezultat je lahko primerjalna matrika, poročilo na podlagi dokazov ali predlagano zaporedje ukrepov. Kontekstni obseg pokriva gradivo, s katerim model dela; ne obljublja, da bo vsaka podrobnost vključena v končni odgovor.\n\nDokumentirani večmodalni postopek Premier obravnava slike PNG, JPG/JPEG, GIF in WebP ter običajne video vsebnike, kot so MP4, MOV, MKV in WebM. Dokumentni postopek vključuje PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT in Markdown. Besedilno usmerjene datoteke zagotavljajo besedilo; PDF in DOCX lahko zagotovita besedilo strani z vizualnimi informacijami. Pri poročilu z grafikoni ohranite berljive oznake ter od modela pred interpretacijo zahtevajte opis ustreznih opažanj. Če potrebujete le prozo, priloženo izluščeno besedilo prepreči, da bi vizualno izločanje postalo predpogoj za razumevanje dokumenta. Vdeljene predstavnostne vsebine si delijo omejitev podatkovnega tovora 25 MB, vključno z dodatnim obsegom base64. Zahteva vsebuje en video, prek S3 omejen na 1 GB; združene predstavnostne vsebine S3 lahko skupaj merijo 2 GB. Vhodi PDF in DOCX ostajajo omejeni na pet dokumentov, s skupnim dovoljenim obsegom 25 MB za neposredno nalaganje ali 2 GB prek S3.\n\nRazumevanje videa temelji na vzorčenih vizualnih sličicah. Vodnik prve generacije za Premier posebej določa vzorčenje ene sličice na sekundo do 3.200 sličic, kar je drugačen dovoljeni obseg kot strategija 960 sličic pri Nova Lite in Pro. To je uporabno za povzetke prizorov in vprašanja o dogodkih skozi čas, kratka dejanja med vzorčenimi sličicami pa lahko ostanejo neopažena. Podajte ustrezen posnetek ali časovni razpon in določite podrobnosti za spremljanje. Pri dolgem zaporedju lahko analiza po odsekih, ki ji sledi besedilni povzetek, ohranja osredotočenost, čeprav lahko delitev izgubi kontekst na mejah odsekov. Dokumentirane modalnosti modela ne vključujejo zvočnega vhoda, zato govorne informacije podajte kot besedilo.\n\nPremier podpira pretočne odgovore, postopke, usmerjene v orodja in dopolnjene s pridobivanjem virov, ter 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. Agentu podajte nalogo, dovoljena orodja in opise njihovih argumentov, nato aplikaciji prepustite izvedbo zahtevanih dejanj in vrnitev opažanj pred naslednjim korakom modela. Njegova vloga razmišljanja ne pomeni, da lahko brez te izvajalne plasti upravlja zunanji sistem. Navodila prve generacije podpirajo razlago rešitve v fazah prek pozivov; ločene nastavitve razširjenega razmišljanja low, medium in high modela Nova 2 Lite niso del dokumentiranega vmesnika te izdaje. Za poročilo ali rezultat orodja zahtevajte izrecna polja in primere želene strukture; zahtevana oblika JSON se razlikuje od obvezno uveljavljenega strukturiranega izhoda.\n\nPosebna vloga Premier je učenje manjših modelov Nova z destilacijo. Amazon opisuje uporabo odgovorov Premier kot učnih primerov za specializirane različice Nova Micro, Lite in Pro ter nato primerjavo vedenja manjšega modela pri ciljni nalogi. To je postopek prilagajanja modela, ne sprememba identitete običajnega odgovora Premier. Pri običajni uporabi podajte avtoritativna dejstva in zahtevajte, da odgovor loči opažanja, predpostavke in manjkajoče dokaze. Nova lahko ustvari verjetne trditve, ki nasprotujejo viru, ustvarjena koda pa ne vključuje samodejnega varnostnega pregleda, zato naj uporabno gradivo vsebuje dovolj dokazov in podrobnosti za preverjanje glede na vhode. Proizvajalec prav tako navaja, da ta model ne prepoznava ali poimenuje oseb na slikah, v dokumentih ali videih.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Compare two rollout proposals\n\nCompare these rollout notes for a support team. Plan A: train all 40 agents on Monday, migrate Tuesday, no rollback rehearsal. Plan B: train 10 agents, pilot for two days, rehearse rollback, then migrate the rest. Prepare a decision memo with evidence, trade-offs and one question the notes cannot answer.A short recommendation, a two-plan comparison table and one explicitly unanswered question.Check every stated advantage against the notes; do not invent costs, outage rates or pilot results.amazon/nova-premier-v1Amazon Nova Premier je model prve generacije Nova za kompleksno večmodalno razmišljanje, analizo dolgih dokumentov in agente. Sprejema besedilo, slike in video, vrača besedilo ter služi tudi kot učitelj pri destilaciji specializiranih modelov Nova.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Amazon Nova Premier je najzmogljivejši model za razumevanje v Amazonovi družini Nova prve generacije, zasnovan za kompleksno delo, ki zahteva globoko razumevanje, kontekst in načrtovanje skozi več korakov. Obdeluje besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo. Njegova vloga vključuje razmišljanje o dolgih poročilih, primerjanje dokazov med dokumenti, razumevanje grafikonov in vizualnega gradiva ter usklajevanje agentskih nalog. Premier je ločen od lažjih modelov Micro, Lite in Pro ter od modelov Nova, ki ustvarjajo slike, video ali pogovorni govor.
Natančni proizvajalčev profil modela navaja kontekstno okno 1 milijon žetonov in največji izhod 25K žetonov. Dokumentirani datum meje znanja je oktober 2024. Zaradi tega je Premier uporaben, kadar naloga ob navodilih in pogovoru potrebuje velik obseg referenčnega gradiva. To gradivo uredite z imeni dokumentov, oznakami razdelkov in konkretnim vprašanjem, namesto da zahtevate neusmerjeno analizo vsega. Uporaben rezultat je lahko primerjalna matrika, poročilo na podlagi dokazov ali predlagano zaporedje ukrepov. Kontekstni obseg pokriva gradivo, s katerim model dela; ne obljublja, da bo vsaka podrobnost vključena v končni odgovor.
Dokumentirani večmodalni postopek Premier obravnava slike PNG, JPG/JPEG, GIF in WebP ter običajne video vsebnike, kot so MP4, MOV, MKV in WebM. Dokumentni postopek vključuje PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT in Markdown. Besedilno usmerjene datoteke zagotavljajo besedilo; PDF in DOCX lahko zagotovita besedilo strani z vizualnimi informacijami. Pri poročilu z grafikoni ohranite berljive oznake ter od modela pred interpretacijo zahtevajte opis ustreznih opažanj. Če potrebujete le prozo, priloženo izluščeno besedilo prepreči, da bi vizualno izločanje postalo predpogoj za razumevanje dokumenta. Vdeljene predstavnostne vsebine si delijo omejitev podatkovnega tovora 25 MB, vključno z dodatnim obsegom base64. Zahteva vsebuje en video, prek S3 omejen na 1 GB; združene predstavnostne vsebine S3 lahko skupaj merijo 2 GB. Vhodi PDF in DOCX ostajajo omejeni na pet dokumentov, s skupnim dovoljenim obsegom 25 MB za neposredno nalaganje ali 2 GB prek S3.
Razumevanje videa temelji na vzorčenih vizualnih sličicah. Vodnik prve generacije za Premier posebej določa vzorčenje ene sličice na sekundo do 3.200 sličic, kar je drugačen dovoljeni obseg kot strategija 960 sličic pri Nova Lite in Pro. To je uporabno za povzetke prizorov in vprašanja o dogodkih skozi čas, kratka dejanja med vzorčenimi sličicami pa lahko ostanejo neopažena. Podajte ustrezen posnetek ali časovni razpon in določite podrobnosti za spremljanje. Pri dolgem zaporedju lahko analiza po odsekih, ki ji sledi besedilni povzetek, ohranja osredotočenost, čeprav lahko delitev izgubi kontekst na mejah odsekov. Dokumentirane modalnosti modela ne vključujejo zvočnega vhoda, zato govorne informacije podajte kot besedilo.
Premier podpira pretočne odgovore, postopke, usmerjene v orodja in dopolnjene s pridobivanjem virov, ter 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. Agentu podajte nalogo, dovoljena orodja in opise njihovih argumentov, nato aplikaciji prepustite izvedbo zahtevanih dejanj in vrnitev opažanj pred naslednjim korakom modela. Njegova vloga razmišljanja ne pomeni, da lahko brez te izvajalne plasti upravlja zunanji sistem. Navodila prve generacije podpirajo razlago rešitve v fazah prek pozivov; ločene nastavitve razširjenega razmišljanja low, medium in high modela Nova 2 Lite niso del dokumentiranega vmesnika te izdaje. Za poročilo ali rezultat orodja zahtevajte izrecna polja in primere želene strukture; zahtevana oblika JSON se razlikuje od obvezno uveljavljenega strukturiranega izhoda.
Posebna vloga Premier je učenje manjših modelov Nova z destilacijo. Amazon opisuje uporabo odgovorov Premier kot učnih primerov za specializirane različice Nova Micro, Lite in Pro ter nato primerjavo vedenja manjšega modela pri ciljni nalogi. To je postopek prilagajanja modela, ne sprememba identitete običajnega odgovora Premier. Pri običajni uporabi podajte avtoritativna dejstva in zahtevajte, da odgovor loči opažanja, predpostavke in manjkajoče dokaze. Nova lahko ustvari verjetne trditve, ki nasprotujejo viru, ustvarjena koda pa ne vključuje samodejnega varnostnega pregleda, zato naj uporabno gradivo vsebuje dovolj dokazov in podrobnosti za preverjanje glede na vhode. Proizvajalec prav tako navaja, da ta model ne prepoznava ali poimenuje oseb na slikah, v dokumentih ali videih.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve amazon/nova-premier-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 $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.025 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00125 / 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 $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.025 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "amazon/nova-premier-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-premier-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-premier-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-premier-v1
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
amazon/nova-premier-v1Amazon Nova Premier je model prve generacije Nova za kompleksno večmodalno razmišljanje, analizo dolgih dokumentov in agente. Sprejema besedilo, slike in video, vrača besedilo ter služi tudi kot učitelj pri destilaciji specializiranih modelov Nova.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Amazon Nova Premier je najzmogljivejši model za razumevanje v Amazonovi družini Nova prve generacije, zasnovan za kompleksno delo, ki zahteva globoko razumevanje, kontekst in načrtovanje skozi več korakov. Obdeluje besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo. Njegova vloga vključuje razmišljanje o dolgih poročilih, primerjanje dokazov med dokumenti, razumevanje grafikonov in vizualnega gradiva ter usklajevanje agentskih nalog. Premier je ločen od lažjih modelov Micro, Lite in Pro ter od modelov Nova, ki ustvarjajo slike, video ali pogovorni govor.
Natančni proizvajalčev profil modela navaja kontekstno okno 1 milijon žetonov in največji izhod 25K žetonov. Dokumentirani datum meje znanja je oktober 2024. Zaradi tega je Premier uporaben, kadar naloga ob navodilih in pogovoru potrebuje velik obseg referenčnega gradiva. To gradivo uredite z imeni dokumentov, oznakami razdelkov in konkretnim vprašanjem, namesto da zahtevate neusmerjeno analizo vsega. Uporaben rezultat je lahko primerjalna matrika, poročilo na podlagi dokazov ali predlagano zaporedje ukrepov. Kontekstni obseg pokriva gradivo, s katerim model dela; ne obljublja, da bo vsaka podrobnost vključena v končni odgovor.
Dokumentirani večmodalni postopek Premier obravnava slike PNG, JPG/JPEG, GIF in WebP ter običajne video vsebnike, kot so MP4, MOV, MKV in WebM. Dokumentni postopek vključuje PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT in Markdown. Besedilno usmerjene datoteke zagotavljajo besedilo; PDF in DOCX lahko zagotovita besedilo strani z vizualnimi informacijami. Pri poročilu z grafikoni ohranite berljive oznake ter od modela pred interpretacijo zahtevajte opis ustreznih opažanj. Če potrebujete le prozo, priloženo izluščeno besedilo prepreči, da bi vizualno izločanje postalo predpogoj za razumevanje dokumenta. Vdeljene predstavnostne vsebine si delijo omejitev podatkovnega tovora 25 MB, vključno z dodatnim obsegom base64. Zahteva vsebuje en video, prek S3 omejen na 1 GB; združene predstavnostne vsebine S3 lahko skupaj merijo 2 GB. Vhodi PDF in DOCX ostajajo omejeni na pet dokumentov, s skupnim dovoljenim obsegom 25 MB za neposredno nalaganje ali 2 GB prek S3.
Razumevanje videa temelji na vzorčenih vizualnih sličicah. Vodnik prve generacije za Premier posebej določa vzorčenje ene sličice na sekundo do 3.200 sličic, kar je drugačen dovoljeni obseg kot strategija 960 sličic pri Nova Lite in Pro. To je uporabno za povzetke prizorov in vprašanja o dogodkih skozi čas, kratka dejanja med vzorčenimi sličicami pa lahko ostanejo neopažena. Podajte ustrezen posnetek ali časovni razpon in določite podrobnosti za spremljanje. Pri dolgem zaporedju lahko analiza po odsekih, ki ji sledi besedilni povzetek, ohranja osredotočenost, čeprav lahko delitev izgubi kontekst na mejah odsekov. Dokumentirane modalnosti modela ne vključujejo zvočnega vhoda, zato govorne informacije podajte kot besedilo.
Premier podpira pretočne odgovore, postopke, usmerjene v orodja in dopolnjene s pridobivanjem virov, ter 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. Agentu podajte nalogo, dovoljena orodja in opise njihovih argumentov, nato aplikaciji prepustite izvedbo zahtevanih dejanj in vrnitev opažanj pred naslednjim korakom modela. Njegova vloga razmišljanja ne pomeni, da lahko brez te izvajalne plasti upravlja zunanji sistem. Navodila prve generacije podpirajo razlago rešitve v fazah prek pozivov; ločene nastavitve razširjenega razmišljanja low, medium in high modela Nova 2 Lite niso del dokumentiranega vmesnika te izdaje. Za poročilo ali rezultat orodja zahtevajte izrecna polja in primere želene strukture; zahtevana oblika JSON se razlikuje od obvezno uveljavljenega strukturiranega izhoda.
Posebna vloga Premier je učenje manjših modelov Nova z destilacijo. Amazon opisuje uporabo odgovorov Premier kot učnih primerov za specializirane različice Nova Micro, Lite in Pro ter nato primerjavo vedenja manjšega modela pri ciljni nalogi. To je postopek prilagajanja modela, ne sprememba identitete običajnega odgovora Premier. Pri običajni uporabi podajte avtoritativna dejstva in zahtevajte, da odgovor loči opažanja, predpostavke in manjkajoče dokaze. Nova lahko ustvari verjetne trditve, ki nasprotujejo viru, ustvarjena koda pa ne vključuje samodejnega varnostnega pregleda, zato naj uporabno gradivo vsebuje dovolj dokazov in podrobnosti za preverjanje glede na vhode. Proizvajalec prav tako navaja, da ta model ne prepoznava ali poimenuje oseb na slikah, v dokumentih ali videih.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve amazon/nova-premier-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 $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.025 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00125 / 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 $0.005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.025 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00125 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "amazon/nova-premier-v1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-premier-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-premier-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-premier-v1
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Compare two rollout proposals\n\nCompare these rollout notes for a support team. Plan A: train all 40 agents on Monday, migrate Tuesday, no rollback rehearsal. Plan B: train 10 agents, pilot for two days, rehearse rollback, then migrate the rest. Prepare a decision memo with evidence, trade-offs and one question the notes cannot answer.A short recommendation, a two-plan comparison table and one explicitly unanswered question.Check every stated advantage against the notes; do not invent costs, outage rates or pilot results.