SenseChat-Turbo je lahki model za splošni dialog v ponudbi modelov SenseNova podjetja SenseTime. Proizvajalec ga namenja hitremu odgovarjanju na vprašanja in scenarijem prilagajanja modela. Uporabite ga za jasno omejeno besedilno nalogo: odgovarjanje na vprašanje na podlagi predloženih informacij, preoblikovanje kratkega sporočila, prepoznavanje bistva odlomka ali nadaljevanje osredotočenega pogovora.
Navedite, kaj naj odgovor doseže, in vključite informacije, potrebne za njegovo pripravo. Za razlago, namenjeno stranki, predložite ustrezna dejstva o izdelku in zahtevajte jedrnat odgovor na dejansko vprašanje. Za preoblikovanje podajte izvirno besedilo, občinstvo in želeni ton. Gradivo za analizo ločite od navodil za predstavitev rezultata.
Uporabna navodila so: »Na podlagi predloženega odlomka pravil pojasni, kateri korak velja za to situacijo, nato pa naštej še potrebne informacije.« Nastalo besedilo mora ločiti podprt odgovor od vprašanja, ki ga odlomek ne razreši. Kratek odgovor je lažje uporabiti, kadar odgovarja na eno jasno težavo, namesto da meša več nepovezanih ciljev.
Proizvajalčev potek besedilnega pogovora uporablja sporočila z oznakami vlog ter podpira zaporedje uporabniških zahtev in odgovorov pomočnika. Ohranite prejšnjo potezo, kadar se dodatno vprašanje nanaša nanjo, skupaj z vsakim dejstvom ali omejitvijo, ki sta še pomembna. V poteku dela brez zgodovine pogovora, shranjene na strežniku, aplikacija ustrezno zgodovino predloži z naslednjo zahtevo.
Pri nadaljevanju pogovora za podporo ohranite že razjasnjeno vprašanje in opažanje, ki ga je podal uporabnik. Zahtevajte, da naslednji odgovor nadaljuje iz tega stanja. Odstranite nepovezano gradivo, ki odvrača pozornost od trenutne naloge, in znotraj konfiguracije, uporabljene za pogovor, rezervirajte prostor za odgovor.
SenseTime scenarije prilagajanja modela navaja kot del namena Turbo. Za prilagoditev posamezni nalogi pripravite reprezentativne primere vhodov in odgovorov, ki kažejo želeno vedenje: besedišče, obliko odgovora, raven podrobnosti in ravnanje z manjkajočimi informacijami. Pričakovani odgovor v vsakem primeru naj bo skladen z izvornimi dejstvi.
Uporabni primeri lahko razlikujejo med stvarnim odgovorom in zahtevo za pojasnilo ali med kratko razlago in strukturiranim seznamom polj. Poleg preprostih vključite tudi težke ali dvoumne primere. Preverite jih glede na predvideno nalogo, preden njihovo besedilo obravnavate kot vzorec za ponavljanje. Ta priprava opisuje želeno vedenje dialoga; potek prilagajanja, ki model obdaja, določa, kako so primeri uporabljeni.
Proizvajalčevi pogovorni vmesniki podpirajo dokončano in pretočno besedilo. Dokončani odgovor poda vsebino kot en rezultat; tok podaja zaporedne dele, ki jih aplikacija sestavi. Za pregled ali ponovno uporabo ohranite končni odgovor, namesto da nalogo ocenjujete samo po prvih vidnih besedah.
Pri izluščanju ali razvrščanju dejanska polja ali oznake preverite glede na vir. Pri preoblikovanju primerjajte, ali se je pomen ohranil skozi zahtevano spremembo tona. Pri izmenjavi vprašanj in odgovorov preverite, ali odgovor obravnava trenutno težavo in ali je morebitna nadaljnja zahteva ustrezna.
Turbo in SenseChat-5 sta posebej poimenovana modela za splošni dialog. SenseChat-5-Cantonese, modeli za dialog likov ter modeli za vid ali združene modalnosti imajo prav tako lastne različice. Ob primerjanju naloge ali nadaljevanju pogovora v aplikaciji ohranite izbrano izdajo in predloženo besedilo s končnim odgovorom.
Izberite vlogo Turbo za omejeni dialog, kadar naj bo rezultat jedrnat, uporaben kos besedila. Odgovoru določite izrecen cilj uporabe: odgovor, revidiran odstavek, seznam polj ali pojasnjevalno vprašanje. Pred uporabo v naslednjem koraku ta izdelek preglejte glede skladnosti z dejstvi, besedila in popolnosti.
", "aboutText": "### Hitra vprašanja in prilagojen dialog\n\nSenseChat-Turbo je lahki model za splošni dialog v ponudbi modelov SenseNova podjetja SenseTime. Proizvajalec ga namenja hitremu odgovarjanju na vprašanja in scenarijem prilagajanja modela. Uporabite ga za jasno omejeno besedilno nalogo: odgovarjanje na vprašanje na podlagi predloženih informacij, preoblikovanje kratkega sporočila, prepoznavanje bistva odlomka ali nadaljevanje osredotočenega pogovora.\n\n### Modelu podajte natančno zahtevo\n\nNavedite, kaj naj odgovor doseže, in vključite informacije, potrebne za njegovo pripravo. Za razlago, namenjeno stranki, predložite ustrezna dejstva o izdelku in zahtevajte jedrnat odgovor na dejansko vprašanje. Za preoblikovanje podajte izvirno besedilo, občinstvo in želeni ton. Gradivo za analizo ločite od navodil za predstavitev rezultata.\n\nUporabna navodila so: »Na podlagi predloženega odlomka pravil pojasni, kateri korak velja za to situacijo, nato pa naštej še potrebne informacije.« Nastalo besedilo mora ločiti podprt odgovor od vprašanja, ki ga odlomek ne razreši. Kratek odgovor je lažje uporabiti, kadar odgovarja na eno jasno težavo, namesto da meša več nepovezanih ciljev.\n\n### Kontekst pogovora naj ostane ustrezen\n\nProizvajalčev potek besedilnega pogovora uporablja sporočila z oznakami vlog ter podpira zaporedje uporabniških zahtev in odgovorov pomočnika. Ohranite prejšnjo potezo, kadar se dodatno vprašanje nanaša nanjo, skupaj z vsakim dejstvom ali omejitvijo, ki sta še pomembna. V poteku dela brez zgodovine pogovora, shranjene na strežniku, aplikacija ustrezno zgodovino predloži z naslednjo zahtevo.\n\nPri nadaljevanju pogovora za podporo ohranite že razjasnjeno vprašanje in opažanje, ki ga je podal uporabnik. Zahtevajte, da naslednji odgovor nadaljuje iz tega stanja. Odstranite nepovezano gradivo, ki odvrača pozornost od trenutne naloge, in znotraj konfiguracije, uporabljene za pogovor, rezervirajte prostor za odgovor.\n\n### Pripravite primere za posamezno nalogo\n\nSenseTime scenarije prilagajanja modela navaja kot del namena Turbo. Za prilagoditev posamezni nalogi pripravite reprezentativne primere vhodov in odgovorov, ki kažejo želeno vedenje: besedišče, obliko odgovora, raven podrobnosti in ravnanje z manjkajočimi informacijami. Pričakovani odgovor v vsakem primeru naj bo skladen z izvornimi dejstvi.\n\nUporabni primeri lahko razlikujejo med stvarnim odgovorom in zahtevo za pojasnilo ali med kratko razlago in strukturiranim seznamom polj. Poleg preprostih vključite tudi težke ali dvoumne primere. Preverite jih glede na predvideno nalogo, preden njihovo besedilo obravnavate kot vzorec za ponavljanje. Ta priprava opisuje želeno vedenje dialoga; potek prilagajanja, ki model obdaja, določa, kako so primeri uporabljeni.\n\n### Dokončani in pretočni odgovori\n\nProizvajalčevi pogovorni vmesniki podpirajo dokončano in pretočno besedilo. Dokončani odgovor poda vsebino kot en rezultat; tok podaja zaporedne dele, ki jih aplikacija sestavi. Za pregled ali ponovno uporabo ohranite končni odgovor, namesto da nalogo ocenjujete samo po prvih vidnih besedah.\n\nPri izluščanju ali razvrščanju dejanska polja ali oznake preverite glede na vir. Pri preoblikovanju primerjajte, ali se je pomen ohranil skozi zahtevano spremembo tona. Pri izmenjavi vprašanj in odgovorov preverite, ali odgovor obravnava trenutno težavo in ali je morebitna nadaljnja zahteva ustrezna.\n\n### Izdaja Turbo naj ostane ločena\n\nTurbo in SenseChat-5 sta posebej poimenovana modela za splošni dialog. SenseChat-5-Cantonese, modeli za dialog likov ter modeli za vid ali združene modalnosti imajo prav tako lastne različice. Ob primerjanju naloge ali nadaljevanju pogovora v aplikaciji ohranite izbrano izdajo in predloženo besedilo s končnim odgovorom.\n\nIzberite vlogo Turbo za omejeni dialog, kadar naj bo rezultat jedrnat, uporaben kos besedila. Odgovoru določite izrecen cilj uporabe: odgovor, revidiran odstavek, seznam polj ali pojasnjevalno vprašanje. Pred uporabo v naslednjem koraku ta izdelek preglejte glede skladnosti z dejstvi, besedila in popolnosti.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Answer a cancellation-window question\n\nAnswer this customer using only the policy. Customer: 'My order is packed but has not left the warehouse. Can I cancel?' Policy: 'Cancellation is available until carrier handover, including packed orders. After handover, use the return procedure.' Give a concise answer and the next information needed if handover status is not confirmed.A short conditional answer and one relevant status-clarification question.The answer recognizes packed orders as eligible before handover and does not assume the handover status was checked.SenseChat-TurboSenseChat-Turbo podjetja SenseTime je lahek model za besedilni pogovor, namenjen hitrim vprašanjem in prilagajanju posameznim nalogam. Pripravite jedrnate zahteve, ustrezni dialog ohranite skupaj in dokončani odgovor preverite glede na dejstva, predložena za nalogo.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
SenseChat-Turbo je lahki model za splošni dialog v ponudbi modelov SenseNova podjetja SenseTime. Proizvajalec ga namenja hitremu odgovarjanju na vprašanja in scenarijem prilagajanja modela. Uporabite ga za jasno omejeno besedilno nalogo: odgovarjanje na vprašanje na podlagi predloženih informacij, preoblikovanje kratkega sporočila, prepoznavanje bistva odlomka ali nadaljevanje osredotočenega pogovora.
Navedite, kaj naj odgovor doseže, in vključite informacije, potrebne za njegovo pripravo. Za razlago, namenjeno stranki, predložite ustrezna dejstva o izdelku in zahtevajte jedrnat odgovor na dejansko vprašanje. Za preoblikovanje podajte izvirno besedilo, občinstvo in želeni ton. Gradivo za analizo ločite od navodil za predstavitev rezultata.
Uporabna navodila so: »Na podlagi predloženega odlomka pravil pojasni, kateri korak velja za to situacijo, nato pa naštej še potrebne informacije.« Nastalo besedilo mora ločiti podprt odgovor od vprašanja, ki ga odlomek ne razreši. Kratek odgovor je lažje uporabiti, kadar odgovarja na eno jasno težavo, namesto da meša več nepovezanih ciljev.
Proizvajalčev potek besedilnega pogovora uporablja sporočila z oznakami vlog ter podpira zaporedje uporabniških zahtev in odgovorov pomočnika. Ohranite prejšnjo potezo, kadar se dodatno vprašanje nanaša nanjo, skupaj z vsakim dejstvom ali omejitvijo, ki sta še pomembna. V poteku dela brez zgodovine pogovora, shranjene na strežniku, aplikacija ustrezno zgodovino predloži z naslednjo zahtevo.
Pri nadaljevanju pogovora za podporo ohranite že razjasnjeno vprašanje in opažanje, ki ga je podal uporabnik. Zahtevajte, da naslednji odgovor nadaljuje iz tega stanja. Odstranite nepovezano gradivo, ki odvrača pozornost od trenutne naloge, in znotraj konfiguracije, uporabljene za pogovor, rezervirajte prostor za odgovor.
SenseTime scenarije prilagajanja modela navaja kot del namena Turbo. Za prilagoditev posamezni nalogi pripravite reprezentativne primere vhodov in odgovorov, ki kažejo želeno vedenje: besedišče, obliko odgovora, raven podrobnosti in ravnanje z manjkajočimi informacijami. Pričakovani odgovor v vsakem primeru naj bo skladen z izvornimi dejstvi.
Uporabni primeri lahko razlikujejo med stvarnim odgovorom in zahtevo za pojasnilo ali med kratko razlago in strukturiranim seznamom polj. Poleg preprostih vključite tudi težke ali dvoumne primere. Preverite jih glede na predvideno nalogo, preden njihovo besedilo obravnavate kot vzorec za ponavljanje. Ta priprava opisuje želeno vedenje dialoga; potek prilagajanja, ki model obdaja, določa, kako so primeri uporabljeni.
Proizvajalčevi pogovorni vmesniki podpirajo dokončano in pretočno besedilo. Dokončani odgovor poda vsebino kot en rezultat; tok podaja zaporedne dele, ki jih aplikacija sestavi. Za pregled ali ponovno uporabo ohranite končni odgovor, namesto da nalogo ocenjujete samo po prvih vidnih besedah.
Pri izluščanju ali razvrščanju dejanska polja ali oznake preverite glede na vir. Pri preoblikovanju primerjajte, ali se je pomen ohranil skozi zahtevano spremembo tona. Pri izmenjavi vprašanj in odgovorov preverite, ali odgovor obravnava trenutno težavo in ali je morebitna nadaljnja zahteva ustrezna.
Turbo in SenseChat-5 sta posebej poimenovana modela za splošni dialog. SenseChat-5-Cantonese, modeli za dialog likov ter modeli za vid ali združene modalnosti imajo prav tako lastne različice. Ob primerjanju naloge ali nadaljevanju pogovora v aplikaciji ohranite izbrano izdajo in predloženo besedilo s končnim odgovorom.
Izberite vlogo Turbo za omejeni dialog, kadar naj bo rezultat jedrnat, uporaben kos besedila. Odgovoru določite izrecen cilj uporabe: odgovor, revidiran odstavek, seznam polj ali pojasnjevalno vprašanje. Pred uporabo v naslednjem koraku ta izdelek preglejte glede skladnosti z dejstvi, besedila in popolnosti.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve SenseChat-Turbo | 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.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00066 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00154 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "SenseChat-Turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='SenseChat-Turbo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='SenseChat-Turbo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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 SenseChat-Turbo
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
SenseChat-TurboSenseChat-Turbo podjetja SenseTime je lahek model za besedilni pogovor, namenjen hitrim vprašanjem in prilagajanju posameznim nalogam. Pripravite jedrnate zahteve, ustrezni dialog ohranite skupaj in dokončani odgovor preverite glede na dejstva, predložena za nalogo.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
SenseChat-Turbo je lahki model za splošni dialog v ponudbi modelov SenseNova podjetja SenseTime. Proizvajalec ga namenja hitremu odgovarjanju na vprašanja in scenarijem prilagajanja modela. Uporabite ga za jasno omejeno besedilno nalogo: odgovarjanje na vprašanje na podlagi predloženih informacij, preoblikovanje kratkega sporočila, prepoznavanje bistva odlomka ali nadaljevanje osredotočenega pogovora.
Navedite, kaj naj odgovor doseže, in vključite informacije, potrebne za njegovo pripravo. Za razlago, namenjeno stranki, predložite ustrezna dejstva o izdelku in zahtevajte jedrnat odgovor na dejansko vprašanje. Za preoblikovanje podajte izvirno besedilo, občinstvo in želeni ton. Gradivo za analizo ločite od navodil za predstavitev rezultata.
Uporabna navodila so: »Na podlagi predloženega odlomka pravil pojasni, kateri korak velja za to situacijo, nato pa naštej še potrebne informacije.« Nastalo besedilo mora ločiti podprt odgovor od vprašanja, ki ga odlomek ne razreši. Kratek odgovor je lažje uporabiti, kadar odgovarja na eno jasno težavo, namesto da meša več nepovezanih ciljev.
Proizvajalčev potek besedilnega pogovora uporablja sporočila z oznakami vlog ter podpira zaporedje uporabniških zahtev in odgovorov pomočnika. Ohranite prejšnjo potezo, kadar se dodatno vprašanje nanaša nanjo, skupaj z vsakim dejstvom ali omejitvijo, ki sta še pomembna. V poteku dela brez zgodovine pogovora, shranjene na strežniku, aplikacija ustrezno zgodovino predloži z naslednjo zahtevo.
Pri nadaljevanju pogovora za podporo ohranite že razjasnjeno vprašanje in opažanje, ki ga je podal uporabnik. Zahtevajte, da naslednji odgovor nadaljuje iz tega stanja. Odstranite nepovezano gradivo, ki odvrača pozornost od trenutne naloge, in znotraj konfiguracije, uporabljene za pogovor, rezervirajte prostor za odgovor.
SenseTime scenarije prilagajanja modela navaja kot del namena Turbo. Za prilagoditev posamezni nalogi pripravite reprezentativne primere vhodov in odgovorov, ki kažejo želeno vedenje: besedišče, obliko odgovora, raven podrobnosti in ravnanje z manjkajočimi informacijami. Pričakovani odgovor v vsakem primeru naj bo skladen z izvornimi dejstvi.
Uporabni primeri lahko razlikujejo med stvarnim odgovorom in zahtevo za pojasnilo ali med kratko razlago in strukturiranim seznamom polj. Poleg preprostih vključite tudi težke ali dvoumne primere. Preverite jih glede na predvideno nalogo, preden njihovo besedilo obravnavate kot vzorec za ponavljanje. Ta priprava opisuje želeno vedenje dialoga; potek prilagajanja, ki model obdaja, določa, kako so primeri uporabljeni.
Proizvajalčevi pogovorni vmesniki podpirajo dokončano in pretočno besedilo. Dokončani odgovor poda vsebino kot en rezultat; tok podaja zaporedne dele, ki jih aplikacija sestavi. Za pregled ali ponovno uporabo ohranite končni odgovor, namesto da nalogo ocenjujete samo po prvih vidnih besedah.
Pri izluščanju ali razvrščanju dejanska polja ali oznake preverite glede na vir. Pri preoblikovanju primerjajte, ali se je pomen ohranil skozi zahtevano spremembo tona. Pri izmenjavi vprašanj in odgovorov preverite, ali odgovor obravnava trenutno težavo in ali je morebitna nadaljnja zahteva ustrezna.
Turbo in SenseChat-5 sta posebej poimenovana modela za splošni dialog. SenseChat-5-Cantonese, modeli za dialog likov ter modeli za vid ali združene modalnosti imajo prav tako lastne različice. Ob primerjanju naloge ali nadaljevanju pogovora v aplikaciji ohranite izbrano izdajo in predloženo besedilo s končnim odgovorom.
Izberite vlogo Turbo za omejeni dialog, kadar naj bo rezultat jedrnat, uporaben kos besedila. Odgovoru določite izrecen cilj uporabe: odgovor, revidiran odstavek, seznam polj ali pojasnjevalno vprašanje. Pred uporabo v naslednjem koraku ta izdelek preglejte glede skladnosti z dejstvi, besedila in popolnosti.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve SenseChat-Turbo | 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.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00066 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00154 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "SenseChat-Turbo",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'SenseChat-Turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'SenseChat-Turbo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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 SenseChat-Turbo
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Answer a cancellation-window question\n\nAnswer this customer using only the policy. Customer: 'My order is packed but has not left the warehouse. Can I cancel?' Policy: 'Cancellation is available until carrier handover, including packed orders. After handover, use the return procedure.' Give a concise answer and the next information needed if handover status is not confirmed.A short conditional answer and one relevant status-clarification question.The answer recognizes packed orders as eligible before handover and does not assume the handover status was checked.