Mercury 2.5 je Inceptionov difuzijski jezikovni model za sklepanje. Sledi modelu Mercury 2 s posodobljenim učenjem, oblikovanim na podlagi povratnih informacij iz produkcije in primerov napak, ter ohranja osredotočenost družine na odzivno generiranje besedila. Njegova objavljena različica vključuje kontekst 260K, nastavljivo sklepanje, vzporedne klice orodij in JSON, usklajen s shemo. Vhod sestavljata pisna naloga in ustrezen besedilni kontekst; izhod je besedilo, koda, strukturiran zapis ali predlagana vsebina klica orodja.
Družina Mercury generira jezik z vzporednim izpopolnjevanjem, ne zgolj z napovedovanjem enega žetona za drugim od leve proti desni. Ta arhitekturna usmeritev je namenjena vključevanju ponavljajočih se korakov modela v interaktiven potek. Nastavljivo sklepanje omogoča prilagajanje globine analize nalogi v proizvajalčevi različici. Zahtevani končni izdelek določite izrecno: odgovor mora biti morda kratek, tudi kadar je vmesni proces zahtevnejši.
Za primerjavo predložite merila in poimenovane izvorne odlomke. Za izluščanje opredelite polja in njihov pomen. Uporabno navodilo za nalogo je: »Te izvorne odlomke pretvori v zapis zahtevanih specifikacij, ohrani enote in določi odlomek, ki podpira vsako vrednost.« Izhod, usklajen s shemo, aplikaciji da urejen rezultat; skladnost z virom še vedno zahteva pregled.
Proizvajalec opisuje uporabo Mercury pri načrtovanju iskanja, preoblikovanju poizvedb, strukturiranju dejstev, povzemanju virov in preverjanju odgovorov. Aplikacija lahko vsakemu koraku določi konkreten namen in prenese ustrezne dokaze v naslednjega. Pri preoblikovanju poizvedbe zahtevajte ohranitev dejanskih uporabnikovih omejitev, pri povzetku vira pa ohranitev dejstev, potrebnih za končni odgovor, namesto zgolj krajšanja vsakega odlomka.
Zmožnost vzporednih klicev orodij pri Mercury 2.5 je uporabna, kadar lahko neodvisne operacije pridobijo različna opažanja za nalogo. Predložite jasne definicije funkcij in sheme parametrov. Aplikacija izvede izbrane klice in vrne njihove rezultate. Identifikatorje klicev in oznake virov hranite skupaj, da bo končni odgovor uporabljal opažene podatke in ne predpostavke, da je bilo orodje izvedeno.
Proizvajalec opisuje tudi pomoč pri programiranju in podporne operacije, kot sta strnjevanje dolge seje ali iskanje primernega orodja. Za strnjevanje določite, kaj potrebuje naslednja naloga: sprejete zahteve, trenutne napake, odločitve in dokaze zanje. Od modela zahtevajte ohranitev teh postavk in razlikovanje nedokončanega dela od dokončanega rezultata.
Pri spremembi programske opreme predložite ustrezno kodo, pričakovano vedenje in vhod, ki povzroči napako, ali opaženo napako. Zahtevajte usmerjeno izvedbo in njeno razlago. Če vizualna ali govorna aplikacija uporablja Mercury kot svoj jezikovni korak, predložite besedilo ali opažanje orodja, ki ga ta model dejansko prejme; prepoznavanje govora, sinteza govora in izris medijev ostajajo ločene komponente.
Dokumentirana različica Mercury 2.5 ima kontekst 260K in je ločena od modela Mercury 2 z začetnim kontekstom 128K ter specializiranih modelov Mercury Voice in Router. Izvorno gradivo, zgodovino, sklepanje in končni rezultat načrtujte v skupnem proračunu. Obliko izhoda izberite pred začetkom naloge in ohranite prostor za odgovor z obveznimi podrobnostmi.
Uporaben končni izdelek je strukturirano izluščanje podatkov, razlaga na podlagi virov, predlog kode ali jedrnat povzetek stanja naloge. Dejstva preverite glede na predloženo gradivo, kodo pa v predvidenem okolju. Difuzijska arhitektura in vloga pri odzivnih obremenitvah sami po sebi ne dokazujeta pravilnosti, dostopa do zunanjega vira ali izvedbe predlaganega dejanja.
", "aboutText": "Mercury 2.5 je Inceptionov difuzijski jezikovni model za sklepanje. Sledi modelu Mercury 2 s posodobljenim učenjem, oblikovanim na podlagi povratnih informacij iz produkcije in primerov napak, ter ohranja osredotočenost družine na odzivno generiranje besedila. Njegova objavljena različica vključuje kontekst 260K, nastavljivo sklepanje, vzporedne klice orodij in JSON, usklajen s shemo. Vhod sestavljata pisna naloga in ustrezen besedilni kontekst; izhod je besedilo, koda, strukturiran zapis ali predlagana vsebina klica orodja.\n\n### Difuzija in sklepanje\n\nDružina Mercury generira jezik z vzporednim izpopolnjevanjem, ne zgolj z napovedovanjem enega žetona za drugim od leve proti desni. Ta arhitekturna usmeritev je namenjena vključevanju ponavljajočih se korakov modela v interaktiven potek. Nastavljivo sklepanje omogoča prilagajanje globine analize nalogi v proizvajalčevi različici. Zahtevani končni izdelek določite izrecno: odgovor mora biti morda kratek, tudi kadar je vmesni proces zahtevnejši.\n\nZa primerjavo predložite merila in poimenovane izvorne odlomke. Za izluščanje opredelite polja in njihov pomen. Uporabno navodilo za nalogo je: »Te izvorne odlomke pretvori v zapis zahtevanih specifikacij, ohrani enote in določi odlomek, ki podpira vsako vrednost.« Izhod, usklajen s shemo, aplikaciji da urejen rezultat; skladnost z virom še vedno zahteva pregled.\n\n### Poteki iskanja in pridobivanja podatkov\n\nProizvajalec opisuje uporabo Mercury pri načrtovanju iskanja, preoblikovanju poizvedb, strukturiranju dejstev, povzemanju virov in preverjanju odgovorov. Aplikacija lahko vsakemu koraku določi konkreten namen in prenese ustrezne dokaze v naslednjega. Pri preoblikovanju poizvedbe zahtevajte ohranitev dejanskih uporabnikovih omejitev, pri povzetku vira pa ohranitev dejstev, potrebnih za končni odgovor, namesto zgolj krajšanja vsakega odlomka.\n\nZmožnost vzporednih klicev orodij pri Mercury 2.5 je uporabna, kadar lahko neodvisne operacije pridobijo različna opažanja za nalogo. Predložite jasne definicije funkcij in sheme parametrov. Aplikacija izvede izbrane klice in vrne njihove rezultate. Identifikatorje klicev in oznake virov hranite skupaj, da bo končni odgovor uporabljal opažene podatke in ne predpostavke, da je bilo orodje izvedeno.\n\n### Programiranje in delo s kontekstom\n\nProizvajalec opisuje tudi pomoč pri programiranju in podporne operacije, kot sta strnjevanje dolge seje ali iskanje primernega orodja. Za strnjevanje določite, kaj potrebuje naslednja naloga: sprejete zahteve, trenutne napake, odločitve in dokaze zanje. Od modela zahtevajte ohranitev teh postavk in razlikovanje nedokončanega dela od dokončanega rezultata.\n\nPri spremembi programske opreme predložite ustrezno kodo, pričakovano vedenje in vhod, ki povzroči napako, ali opaženo napako. Zahtevajte usmerjeno izvedbo in njeno razlago. Če vizualna ali govorna aplikacija uporablja Mercury kot svoj jezikovni korak, predložite besedilo ali opažanje orodja, ki ga ta model dejansko prejme; prepoznavanje govora, sinteza govora in izris medijev ostajajo ločene komponente.\n\n### Omejitve in pregled izhoda\n\nDokumentirana različica Mercury 2.5 ima kontekst 260K in je ločena od modela Mercury 2 z začetnim kontekstom 128K ter specializiranih modelov Mercury Voice in Router. Izvorno gradivo, zgodovino, sklepanje in končni rezultat načrtujte v skupnem proračunu. Obliko izhoda izberite pred začetkom naloge in ohranite prostor za odgovor z obveznimi podrobnostmi.\n\nUporaben končni izdelek je strukturirano izluščanje podatkov, razlaga na podlagi virov, predlog kode ali jedrnat povzetek stanja naloge. Dejstva preverite glede na predloženo gradivo, kodo pa v predvidenem okolju. Difuzijska arhitektura in vloga pri odzivnih obremenitvah sami po sebi ne dokazujeta pravilnosti, dostopa do zunanjega vira ali izvedbe predlaganega dejanja.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Rewrite a constrained retrieval query\n\nRewrite this request into two concise search queries for an application's document retriever: 'Find the approved procedure for recovering failed nightly exports without rerunning completed pages, for the warehouse service, excluding the retired batch runner.' Preserve the service, recovery objective and exclusion. Explain briefly what each query emphasizes; do not perform a search.Two query rewrites with short purpose notes, retaining all mandatory constraints.Neither rewrite drops the warehouse-service scope, completed-page protection or retired-runner exclusion.inception/mercury-2.5Mercury 2.5 je Inceptionov difuzijski besedilni model za sklepanje s kontekstom 260K. Nastavljivo sklepanje, vzporedni klici orodij in JSON, usklajen s shemo, podpirajo iskanje, izluščanje podatkov, pomoč pri programiranju in ponavljajoče se agentske korake, ki potrebujejo jasen, strukturiran rezultat.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mercury 2.5 je Inceptionov difuzijski jezikovni model za sklepanje. Sledi modelu Mercury 2 s posodobljenim učenjem, oblikovanim na podlagi povratnih informacij iz produkcije in primerov napak, ter ohranja osredotočenost družine na odzivno generiranje besedila. Njegova objavljena različica vključuje kontekst 260K, nastavljivo sklepanje, vzporedne klice orodij in JSON, usklajen s shemo. Vhod sestavljata pisna naloga in ustrezen besedilni kontekst; izhod je besedilo, koda, strukturiran zapis ali predlagana vsebina klica orodja.
Družina Mercury generira jezik z vzporednim izpopolnjevanjem, ne zgolj z napovedovanjem enega žetona za drugim od leve proti desni. Ta arhitekturna usmeritev je namenjena vključevanju ponavljajočih se korakov modela v interaktiven potek. Nastavljivo sklepanje omogoča prilagajanje globine analize nalogi v proizvajalčevi različici. Zahtevani končni izdelek določite izrecno: odgovor mora biti morda kratek, tudi kadar je vmesni proces zahtevnejši.
Za primerjavo predložite merila in poimenovane izvorne odlomke. Za izluščanje opredelite polja in njihov pomen. Uporabno navodilo za nalogo je: »Te izvorne odlomke pretvori v zapis zahtevanih specifikacij, ohrani enote in določi odlomek, ki podpira vsako vrednost.« Izhod, usklajen s shemo, aplikaciji da urejen rezultat; skladnost z virom še vedno zahteva pregled.
Proizvajalec opisuje uporabo Mercury pri načrtovanju iskanja, preoblikovanju poizvedb, strukturiranju dejstev, povzemanju virov in preverjanju odgovorov. Aplikacija lahko vsakemu koraku določi konkreten namen in prenese ustrezne dokaze v naslednjega. Pri preoblikovanju poizvedbe zahtevajte ohranitev dejanskih uporabnikovih omejitev, pri povzetku vira pa ohranitev dejstev, potrebnih za končni odgovor, namesto zgolj krajšanja vsakega odlomka.
Zmožnost vzporednih klicev orodij pri Mercury 2.5 je uporabna, kadar lahko neodvisne operacije pridobijo različna opažanja za nalogo. Predložite jasne definicije funkcij in sheme parametrov. Aplikacija izvede izbrane klice in vrne njihove rezultate. Identifikatorje klicev in oznake virov hranite skupaj, da bo končni odgovor uporabljal opažene podatke in ne predpostavke, da je bilo orodje izvedeno.
Proizvajalec opisuje tudi pomoč pri programiranju in podporne operacije, kot sta strnjevanje dolge seje ali iskanje primernega orodja. Za strnjevanje določite, kaj potrebuje naslednja naloga: sprejete zahteve, trenutne napake, odločitve in dokaze zanje. Od modela zahtevajte ohranitev teh postavk in razlikovanje nedokončanega dela od dokončanega rezultata.
Pri spremembi programske opreme predložite ustrezno kodo, pričakovano vedenje in vhod, ki povzroči napako, ali opaženo napako. Zahtevajte usmerjeno izvedbo in njeno razlago. Če vizualna ali govorna aplikacija uporablja Mercury kot svoj jezikovni korak, predložite besedilo ali opažanje orodja, ki ga ta model dejansko prejme; prepoznavanje govora, sinteza govora in izris medijev ostajajo ločene komponente.
Dokumentirana različica Mercury 2.5 ima kontekst 260K in je ločena od modela Mercury 2 z začetnim kontekstom 128K ter specializiranih modelov Mercury Voice in Router. Izvorno gradivo, zgodovino, sklepanje in končni rezultat načrtujte v skupnem proračunu. Obliko izhoda izberite pred začetkom naloge in ohranite prostor za odgovor z obveznimi podrobnostmi.
Uporaben končni izdelek je strukturirano izluščanje podatkov, razlaga na podlagi virov, predlog kode ali jedrnat povzetek stanja naloge. Dejstva preverite glede na predloženo gradivo, kodo pa v predvidenem okolju. Difuzijska arhitektura in vloga pri odzivnih obremenitvah sami po sebi ne dokazujeta pravilnosti, dostopa do zunanjega vira ali izvedbe predlaganega dejanja.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve inception/mercury-2.5 | 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 $0.0004 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0015 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0015 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00004 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "inception/mercury-2.5", "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='inception/mercury-2.5',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='inception/mercury-2.5',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 inception/mercury-2.5
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
inception/mercury-2.5Mercury 2.5 je Inceptionov difuzijski besedilni model za sklepanje s kontekstom 260K. Nastavljivo sklepanje, vzporedni klici orodij in JSON, usklajen s shemo, podpirajo iskanje, izluščanje podatkov, pomoč pri programiranju in ponavljajoče se agentske korake, ki potrebujejo jasen, strukturiran rezultat.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mercury 2.5 je Inceptionov difuzijski jezikovni model za sklepanje. Sledi modelu Mercury 2 s posodobljenim učenjem, oblikovanim na podlagi povratnih informacij iz produkcije in primerov napak, ter ohranja osredotočenost družine na odzivno generiranje besedila. Njegova objavljena različica vključuje kontekst 260K, nastavljivo sklepanje, vzporedne klice orodij in JSON, usklajen s shemo. Vhod sestavljata pisna naloga in ustrezen besedilni kontekst; izhod je besedilo, koda, strukturiran zapis ali predlagana vsebina klica orodja.
Družina Mercury generira jezik z vzporednim izpopolnjevanjem, ne zgolj z napovedovanjem enega žetona za drugim od leve proti desni. Ta arhitekturna usmeritev je namenjena vključevanju ponavljajočih se korakov modela v interaktiven potek. Nastavljivo sklepanje omogoča prilagajanje globine analize nalogi v proizvajalčevi različici. Zahtevani končni izdelek določite izrecno: odgovor mora biti morda kratek, tudi kadar je vmesni proces zahtevnejši.
Za primerjavo predložite merila in poimenovane izvorne odlomke. Za izluščanje opredelite polja in njihov pomen. Uporabno navodilo za nalogo je: »Te izvorne odlomke pretvori v zapis zahtevanih specifikacij, ohrani enote in določi odlomek, ki podpira vsako vrednost.« Izhod, usklajen s shemo, aplikaciji da urejen rezultat; skladnost z virom še vedno zahteva pregled.
Proizvajalec opisuje uporabo Mercury pri načrtovanju iskanja, preoblikovanju poizvedb, strukturiranju dejstev, povzemanju virov in preverjanju odgovorov. Aplikacija lahko vsakemu koraku določi konkreten namen in prenese ustrezne dokaze v naslednjega. Pri preoblikovanju poizvedbe zahtevajte ohranitev dejanskih uporabnikovih omejitev, pri povzetku vira pa ohranitev dejstev, potrebnih za končni odgovor, namesto zgolj krajšanja vsakega odlomka.
Zmožnost vzporednih klicev orodij pri Mercury 2.5 je uporabna, kadar lahko neodvisne operacije pridobijo različna opažanja za nalogo. Predložite jasne definicije funkcij in sheme parametrov. Aplikacija izvede izbrane klice in vrne njihove rezultate. Identifikatorje klicev in oznake virov hranite skupaj, da bo končni odgovor uporabljal opažene podatke in ne predpostavke, da je bilo orodje izvedeno.
Proizvajalec opisuje tudi pomoč pri programiranju in podporne operacije, kot sta strnjevanje dolge seje ali iskanje primernega orodja. Za strnjevanje določite, kaj potrebuje naslednja naloga: sprejete zahteve, trenutne napake, odločitve in dokaze zanje. Od modela zahtevajte ohranitev teh postavk in razlikovanje nedokončanega dela od dokončanega rezultata.
Pri spremembi programske opreme predložite ustrezno kodo, pričakovano vedenje in vhod, ki povzroči napako, ali opaženo napako. Zahtevajte usmerjeno izvedbo in njeno razlago. Če vizualna ali govorna aplikacija uporablja Mercury kot svoj jezikovni korak, predložite besedilo ali opažanje orodja, ki ga ta model dejansko prejme; prepoznavanje govora, sinteza govora in izris medijev ostajajo ločene komponente.
Dokumentirana različica Mercury 2.5 ima kontekst 260K in je ločena od modela Mercury 2 z začetnim kontekstom 128K ter specializiranih modelov Mercury Voice in Router. Izvorno gradivo, zgodovino, sklepanje in končni rezultat načrtujte v skupnem proračunu. Obliko izhoda izberite pred začetkom naloge in ohranite prostor za odgovor z obveznimi podrobnostmi.
Uporaben končni izdelek je strukturirano izluščanje podatkov, razlaga na podlagi virov, predlog kode ali jedrnat povzetek stanja naloge. Dejstva preverite glede na predloženo gradivo, kodo pa v predvidenem okolju. Difuzijska arhitektura in vloga pri odzivnih obremenitvah sami po sebi ne dokazujeta pravilnosti, dostopa do zunanjega vira ali izvedbe predlaganega dejanja.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve inception/mercury-2.5 | 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 $0.0004 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0015 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0015 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00004 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "inception/mercury-2.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'inception/mercury-2.5', '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': 'inception/mercury-2.5', '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 inception/mercury-2.5
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Rewrite a constrained retrieval query\n\nRewrite this request into two concise search queries for an application's document retriever: 'Find the approved procedure for recovering failed nightly exports without rerunning completed pages, for the warehouse service, excluding the retired batch runner.' Preserve the service, recovery objective and exclusion. Explain briefly what each query emphasizes; do not perform a search.Two query rewrites with short purpose notes, retaining all mandatory constraints.Neither rewrite drops the warehouse-service scope, completed-page protection or retired-runner exclusion.