Mercury 2 je Inceptionov jezikovni model za sklepanje, zgrajen okoli difuzijskega generiranja besedila. Namesto zgolj zaporednega dekodiranja od leve proti desni model vzporedno izpopolnjuje več žetonov proti rezultatu. Proizvajalec to različico razvija za ponavljajoče se interaktivne korake pri programiranju, agentih, pridobivanju podatkov in izluščanju. Sprejema pisna navodila in besedilni kontekst ter ustvari besedilni odgovor, kodo, strukturirane podatke ali predlagane operacije z orodji.
Natančen opis ob izidu navaja kontekst 128K, nastavljivo sklepanje, nativno uporabo orodij in JSON, usklajen s shemo. Te funkcije pripadajo dokumentirani različici Mercury 2 in so ločene od konteksta poznejšega Mercury 2.5 ter specializiranih modelov Voice, Router in Edit. Obliko končnega odgovora določite izrecno, namesto da bi iz imena družine sklepali na govorni ali urejevalni izhod.
Za preprosto izluščanje podajte definicije polj in izvorni odlomek. Za nalogo sklepanja navedite celoten pogoj in omejitve, ki morajo veljati. Praktična navodila so: »Primerjaj to izvedbo z zahtevami, prepoznaj prvo neskladje in vrni usmerjen popravek s podporno razlago.« Končni rezultat naj ostane povezan z vhodom, tudi kadar model razvije vmesno analizo.
Proizvajalec kot ustrezne obremenitve opisuje samodokončevanje, predloge naslednje spremembe, preoblikovanje kode in interaktivne programerske agente. Predložite okoliško izvedbo in določite, kaj naj se spremeni. Razložite pričakovano vedenje ter ohranite javna imena ali vmesnike, ki jih mora predelava obdržati. Predlagano spremembo je nato mogoče pregledati glede ustreznosti, preden se uporabi v dejanskem projektu.
Pri razvojni nalogi, vodeni z orodji, model izbira med predloženimi operacijami, aplikacija pa jih izvaja. V naslednji krog vrnite dejanske napake, izseke kode ali opažanja preverjanja. Generirana izvedba in uspešno izvedeni rezultat sta ločena izdelka, naloga pa mora zahtevati opažanje, ki dokazuje dokončanje.
Proizvajalčevi primeri uporabe Mercury 2 vključujejo večstopenjsko pridobivanje podatkov, ponovno razvrščanje in povzemanje. Vsakemu koraku določite natančen namen: vprašanje za iskanje, merila za ustrezen vir in dejstva, ki jih potrebuje končni odgovor. Identifikatorje virov ohranite skozi celoten potek, da bo mogoče ugotoviti, iz katerega gradiva izhaja povzetek.
Strukturiran izhod naj ima določena polja, jasne tipe in dogovor za manjkajoče podatke. Usklajenost s shemo zadeva predstavitev rezultata; njegove vrednosti primerjajte z dejanskim dokumentom ali opažanjem orodja. Pri nadaljujoči se nalogi ohranite uporabne ugotovitve in nerazrešena vprašanja, namesto da bi kopičili nepovezano zgodovino.
Mercury 2 lahko zagotovi korak generiranja besedila znotraj glasovne ali druge interaktivne aplikacije. Njegova dokumentirana vloga je tam ustvarjanje besed ali odločitve, ki jo uporabijo okoliške komponente za obdelavo zvoka in predvajanje. Za čiščenje prepisa predložite prepis in določite, katero besedilo, imena in pomen se morajo pri urejanju ohraniti.
Kontekst 128K skupaj vsebuje izvorno gradivo, pogovor in generirano vsebino. Rezervirajte prostor za končni odgovor, vprašanje ohranite vidno skozi popravke in kontekstne zmogljivosti ne obravnavajte kot neodvisnega izhodnega proračuna. Generirana dejstva, kodo in izluščena polja preverite glede na izvirni vhod. Uporaben izdelek je osredotočen odgovor ali strukturiran rezultat, ki premakne navedeno nalogo naprej in ga je mogoče preveriti z dejansko predloženimi dokazi.
", "aboutText": "Mercury 2 je Inceptionov jezikovni model za sklepanje, zgrajen okoli difuzijskega generiranja besedila. Namesto zgolj zaporednega dekodiranja od leve proti desni model vzporedno izpopolnjuje več žetonov proti rezultatu. Proizvajalec to različico razvija za ponavljajoče se interaktivne korake pri programiranju, agentih, pridobivanju podatkov in izluščanju. Sprejema pisna navodila in besedilni kontekst ter ustvari besedilni odgovor, kodo, strukturirane podatke ali predlagane operacije z orodji.\n\n### Proizvajalčeva različica\n\nNatančen opis ob izidu navaja kontekst 128K, nastavljivo sklepanje, nativno uporabo orodij in JSON, usklajen s shemo. Te funkcije pripadajo dokumentirani različici Mercury 2 in so ločene od konteksta poznejšega Mercury 2.5 ter specializiranih modelov Voice, Router in Edit. Obliko končnega odgovora določite izrecno, namesto da bi iz imena družine sklepali na govorni ali urejevalni izhod.\n\nZa preprosto izluščanje podajte definicije polj in izvorni odlomek. Za nalogo sklepanja navedite celoten pogoj in omejitve, ki morajo veljati. Praktična navodila so: »Primerjaj to izvedbo z zahtevami, prepoznaj prvo neskladje in vrni usmerjen popravek s podporno razlago.« Končni rezultat naj ostane povezan z vhodom, tudi kadar model razvije vmesno analizo.\n\n### Pomoč pri programiranju in urejanju\n\nProizvajalec kot ustrezne obremenitve opisuje samodokončevanje, predloge naslednje spremembe, preoblikovanje kode in interaktivne programerske agente. Predložite okoliško izvedbo in določite, kaj naj se spremeni. Razložite pričakovano vedenje ter ohranite javna imena ali vmesnike, ki jih mora predelava obdržati. Predlagano spremembo je nato mogoče pregledati glede ustreznosti, preden se uporabi v dejanskem projektu.\n\nPri razvojni nalogi, vodeni z orodji, model izbira med predloženimi operacijami, aplikacija pa jih izvaja. V naslednji krog vrnite dejanske napake, izseke kode ali opažanja preverjanja. Generirana izvedba in uspešno izvedeni rezultat sta ločena izdelka, naloga pa mora zahtevati opažanje, ki dokazuje dokončanje.\n\n### Iskanje in agentske zanke\n\nProizvajalčevi primeri uporabe Mercury 2 vključujejo večstopenjsko pridobivanje podatkov, ponovno razvrščanje in povzemanje. Vsakemu koraku določite natančen namen: vprašanje za iskanje, merila za ustrezen vir in dejstva, ki jih potrebuje končni odgovor. Identifikatorje virov ohranite skozi celoten potek, da bo mogoče ugotoviti, iz katerega gradiva izhaja povzetek.\n\nStrukturiran izhod naj ima določena polja, jasne tipe in dogovor za manjkajoče podatke. Usklajenost s shemo zadeva predstavitev rezultata; njegove vrednosti primerjajte z dejanskim dokumentom ali opažanjem orodja. Pri nadaljujoči se nalogi ohranite uporabne ugotovitve in nerazrešena vprašanja, namesto da bi kopičili nepovezano zgodovino.\n\n### Interaktivne jezikovne naloge in omejitve\n\nMercury 2 lahko zagotovi korak generiranja besedila znotraj glasovne ali druge interaktivne aplikacije. Njegova dokumentirana vloga je tam ustvarjanje besed ali odločitve, ki jo uporabijo okoliške komponente za obdelavo zvoka in predvajanje. Za čiščenje prepisa predložite prepis in določite, katero besedilo, imena in pomen se morajo pri urejanju ohraniti.\n\nKontekst 128K skupaj vsebuje izvorno gradivo, pogovor in generirano vsebino. Rezervirajte prostor za končni odgovor, vprašanje ohranite vidno skozi popravke in kontekstne zmogljivosti ne obravnavajte kot neodvisnega izhodnega proračuna. Generirana dejstva, kodo in izluščena polja preverite glede na izvirni vhod. Uporaben izdelek je osredotočen odgovor ali strukturiran rezultat, ki premakne navedeno nalogo naprej in ga je mogoče preveriti z dejansko predloženimi dokazi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Clean up a dictated task note\n\nClean up this supplied transcript for a task tracker: "Um, ask Rina, no, ask Sam to review invoice INV-209 before Thursday. Keep Rina copied. It is 480 euros, not 840." Remove fillers and false starts while preserving the corrected owner, copied person, invoice ID, deadline and amount. Return one clear task sentence.One cleaned task sentence retaining the final owner, copy instruction, invoice ID, deadline and corrected amount.Check that Sam owns review, Rina is copied and the amount is 480 euros.inception/mercury-2Mercury 2 je Inceptionov difuzijski besedilni model za sklepanje pri interaktivnem programiranju, iskanju in agentskih potekih. Vzporedno izpopolnjevanje, kontekst 128K, nastavljivo sklepanje, nativna uporaba orodij in JSON, usklajen s shemo, pomagajo iz besedila ustvariti osredotočene odgovore in strukturirane izdelke.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mercury 2 je Inceptionov jezikovni model za sklepanje, zgrajen okoli difuzijskega generiranja besedila. Namesto zgolj zaporednega dekodiranja od leve proti desni model vzporedno izpopolnjuje več žetonov proti rezultatu. Proizvajalec to različico razvija za ponavljajoče se interaktivne korake pri programiranju, agentih, pridobivanju podatkov in izluščanju. Sprejema pisna navodila in besedilni kontekst ter ustvari besedilni odgovor, kodo, strukturirane podatke ali predlagane operacije z orodji.
Natančen opis ob izidu navaja kontekst 128K, nastavljivo sklepanje, nativno uporabo orodij in JSON, usklajen s shemo. Te funkcije pripadajo dokumentirani različici Mercury 2 in so ločene od konteksta poznejšega Mercury 2.5 ter specializiranih modelov Voice, Router in Edit. Obliko končnega odgovora določite izrecno, namesto da bi iz imena družine sklepali na govorni ali urejevalni izhod.
Za preprosto izluščanje podajte definicije polj in izvorni odlomek. Za nalogo sklepanja navedite celoten pogoj in omejitve, ki morajo veljati. Praktična navodila so: »Primerjaj to izvedbo z zahtevami, prepoznaj prvo neskladje in vrni usmerjen popravek s podporno razlago.« Končni rezultat naj ostane povezan z vhodom, tudi kadar model razvije vmesno analizo.
Proizvajalec kot ustrezne obremenitve opisuje samodokončevanje, predloge naslednje spremembe, preoblikovanje kode in interaktivne programerske agente. Predložite okoliško izvedbo in določite, kaj naj se spremeni. Razložite pričakovano vedenje ter ohranite javna imena ali vmesnike, ki jih mora predelava obdržati. Predlagano spremembo je nato mogoče pregledati glede ustreznosti, preden se uporabi v dejanskem projektu.
Pri razvojni nalogi, vodeni z orodji, model izbira med predloženimi operacijami, aplikacija pa jih izvaja. V naslednji krog vrnite dejanske napake, izseke kode ali opažanja preverjanja. Generirana izvedba in uspešno izvedeni rezultat sta ločena izdelka, naloga pa mora zahtevati opažanje, ki dokazuje dokončanje.
Proizvajalčevi primeri uporabe Mercury 2 vključujejo večstopenjsko pridobivanje podatkov, ponovno razvrščanje in povzemanje. Vsakemu koraku določite natančen namen: vprašanje za iskanje, merila za ustrezen vir in dejstva, ki jih potrebuje končni odgovor. Identifikatorje virov ohranite skozi celoten potek, da bo mogoče ugotoviti, iz katerega gradiva izhaja povzetek.
Strukturiran izhod naj ima določena polja, jasne tipe in dogovor za manjkajoče podatke. Usklajenost s shemo zadeva predstavitev rezultata; njegove vrednosti primerjajte z dejanskim dokumentom ali opažanjem orodja. Pri nadaljujoči se nalogi ohranite uporabne ugotovitve in nerazrešena vprašanja, namesto da bi kopičili nepovezano zgodovino.
Mercury 2 lahko zagotovi korak generiranja besedila znotraj glasovne ali druge interaktivne aplikacije. Njegova dokumentirana vloga je tam ustvarjanje besed ali odločitve, ki jo uporabijo okoliške komponente za obdelavo zvoka in predvajanje. Za čiščenje prepisa predložite prepis in določite, katero besedilo, imena in pomen se morajo pri urejanju ohraniti.
Kontekst 128K skupaj vsebuje izvorno gradivo, pogovor in generirano vsebino. Rezervirajte prostor za končni odgovor, vprašanje ohranite vidno skozi popravke in kontekstne zmogljivosti ne obravnavajte kot neodvisnega izhodnega proračuna. Generirana dejstva, kodo in izluščena polja preverite glede na izvirni vhod. Uporaben izdelek je osredotočen odgovor ali strukturiran rezultat, ki premakne navedeno nalogo naprej in ga je mogoče preveriti z dejansko predloženimi dokazi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve inception/mercury-2 | 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 $0.0005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0015 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00005 / 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 $0.0005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0015 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00005 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${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", "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',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',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
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
inception/mercury-2Mercury 2 je Inceptionov difuzijski besedilni model za sklepanje pri interaktivnem programiranju, iskanju in agentskih potekih. Vzporedno izpopolnjevanje, kontekst 128K, nastavljivo sklepanje, nativna uporaba orodij in JSON, usklajen s shemo, pomagajo iz besedila ustvariti osredotočene odgovore in strukturirane izdelke.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mercury 2 je Inceptionov jezikovni model za sklepanje, zgrajen okoli difuzijskega generiranja besedila. Namesto zgolj zaporednega dekodiranja od leve proti desni model vzporedno izpopolnjuje več žetonov proti rezultatu. Proizvajalec to različico razvija za ponavljajoče se interaktivne korake pri programiranju, agentih, pridobivanju podatkov in izluščanju. Sprejema pisna navodila in besedilni kontekst ter ustvari besedilni odgovor, kodo, strukturirane podatke ali predlagane operacije z orodji.
Natančen opis ob izidu navaja kontekst 128K, nastavljivo sklepanje, nativno uporabo orodij in JSON, usklajen s shemo. Te funkcije pripadajo dokumentirani različici Mercury 2 in so ločene od konteksta poznejšega Mercury 2.5 ter specializiranih modelov Voice, Router in Edit. Obliko končnega odgovora določite izrecno, namesto da bi iz imena družine sklepali na govorni ali urejevalni izhod.
Za preprosto izluščanje podajte definicije polj in izvorni odlomek. Za nalogo sklepanja navedite celoten pogoj in omejitve, ki morajo veljati. Praktična navodila so: »Primerjaj to izvedbo z zahtevami, prepoznaj prvo neskladje in vrni usmerjen popravek s podporno razlago.« Končni rezultat naj ostane povezan z vhodom, tudi kadar model razvije vmesno analizo.
Proizvajalec kot ustrezne obremenitve opisuje samodokončevanje, predloge naslednje spremembe, preoblikovanje kode in interaktivne programerske agente. Predložite okoliško izvedbo in določite, kaj naj se spremeni. Razložite pričakovano vedenje ter ohranite javna imena ali vmesnike, ki jih mora predelava obdržati. Predlagano spremembo je nato mogoče pregledati glede ustreznosti, preden se uporabi v dejanskem projektu.
Pri razvojni nalogi, vodeni z orodji, model izbira med predloženimi operacijami, aplikacija pa jih izvaja. V naslednji krog vrnite dejanske napake, izseke kode ali opažanja preverjanja. Generirana izvedba in uspešno izvedeni rezultat sta ločena izdelka, naloga pa mora zahtevati opažanje, ki dokazuje dokončanje.
Proizvajalčevi primeri uporabe Mercury 2 vključujejo večstopenjsko pridobivanje podatkov, ponovno razvrščanje in povzemanje. Vsakemu koraku določite natančen namen: vprašanje za iskanje, merila za ustrezen vir in dejstva, ki jih potrebuje končni odgovor. Identifikatorje virov ohranite skozi celoten potek, da bo mogoče ugotoviti, iz katerega gradiva izhaja povzetek.
Strukturiran izhod naj ima določena polja, jasne tipe in dogovor za manjkajoče podatke. Usklajenost s shemo zadeva predstavitev rezultata; njegove vrednosti primerjajte z dejanskim dokumentom ali opažanjem orodja. Pri nadaljujoči se nalogi ohranite uporabne ugotovitve in nerazrešena vprašanja, namesto da bi kopičili nepovezano zgodovino.
Mercury 2 lahko zagotovi korak generiranja besedila znotraj glasovne ali druge interaktivne aplikacije. Njegova dokumentirana vloga je tam ustvarjanje besed ali odločitve, ki jo uporabijo okoliške komponente za obdelavo zvoka in predvajanje. Za čiščenje prepisa predložite prepis in določite, katero besedilo, imena in pomen se morajo pri urejanju ohraniti.
Kontekst 128K skupaj vsebuje izvorno gradivo, pogovor in generirano vsebino. Rezervirajte prostor za končni odgovor, vprašanje ohranite vidno skozi popravke in kontekstne zmogljivosti ne obravnavajte kot neodvisnega izhodnega proračuna. Generirana dejstva, kodo in izluščena polja preverite glede na izvirni vhod. Uporaben izdelek je osredotočen odgovor ali strukturiran rezultat, ki premakne navedeno nalogo naprej in ga je mogoče preveriti z dejansko predloženimi dokazi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve inception/mercury-2 | 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 $0.0005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0015 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00005 / 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 $0.0005 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0015 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00005 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "inception/mercury-2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Clean up a dictated task note\n\nClean up this supplied transcript for a task tracker: "Um, ask Rina, no, ask Sam to review invoice INV-209 before Thursday. Keep Rina copied. It is 480 euros, not 840." Remove fillers and false starts while preserving the corrected owner, copied person, invoice ID, deadline and amount. Return one clear task sentence.One cleaned task sentence retaining the final owner, copy instruction, invoice ID, deadline and corrected amount.Check that Sam owns review, Rina is copied and the amount is 480 euros.