Step R1 V Mini je večmodalni model podjetja StepFun za sklepanje s slikovnim in besedilnim vhodom ter besedilnim izhodom. Vizualno zaznavanje vključuje v pisno nalogo sklepanja: prepozna vidno, poveže ustrezne podrobnosti in pojasni sklep. Proizvajalec prikazuje tri konkretne uporabe: prepoznavanje lokacije s fotografije, opis jedi in recepta ter štetje predmetov pod navedenim pogojem.
Priložite sliko in vprašanje, ki določa želeni rezultat. Pri štetju lahko določite, kateri predmeti ustrezajo in katere je treba izključiti. Pri vprašanju o prizoru lahko vprašate, katere vidne značilnosti podpirajo predlagano lokacijo. Fotografija hrane lahko spodbudi opis vidne jedi pred predlogom recepta. Ločevanje opažanja in sklepa olajša preverjanje odgovora.
Na primer priložite fotografijo pladnja s predmeti različnih oblik in vprašajte po številu rdečih okroglih predmetov, s kratkim pojasnilom pravila štetja. Vključite celotno ustrezno območje, ne izreza, ki odstrani predmete, omenjene v vprašanju. Če je del slike skrit ali nejasen, zahtevajte, da model pred oceno preostalega navede, kaj lahko razloči.
Proizvajalčev primer lokacije združi več namigov na fotografiji stadiona za sklepanje o prizorišču. Ta delovni potek je uporaben za opis prizora ali primerjavo predlagane razlage s sliko. Najprej zahtevajte vidne namige, nato sklep, ki ga podpirajo. Če je sklep odvisen tudi od informacij zunaj fotografije, jih priložite kot ločen vir, namesto da pričakujete, da jih bo dokazala sama slika.
Primer recepta sledi istemu vzorcu: razlaga videza hrane, nato priprava pisnega predloga. Ob sliki priložite morebitne znane sestavine, prehranske zahteve ali omejitve priprave. Fotografija lahko usmeri predlog, dodatna uporabnikova dejstva pa določajo zahteve, ki jih videz ne more potrditi.
StepFun opisuje skupno večmodalno spodbujevalno učenje s preverljivimi vizualnimi nagradami in obsežnimi sintetičnimi večmodalnimi podatki. Te metode so namenjene sklepanju na podlagi pisnih in vizualnih dokazov. Objavljeni primeri se nanašajo na sklepanje in razumevanje; vrnjeni izdelek je besedilno pojasnilo, število ali predlagani recept.
Za ponovno uporaben delovni potek hranite vprašanje, sliko in zahtevano obliko odgovora skupaj. Zahtevajte strnjen seznam opažanj, ki mu sledi končni rezultat, ali določite polja, ki jih potrebuje aplikacija. Pomembna števila in izpeljane podrobnosti primerjajte z izvorno sliko. Nastavitve konteksta in ustvarjanja naj sledijo lastni pogodbi izbranega vmesnika; proizvajalčeva predstavitev ne določa univerzalne zgornje meje izhodnih žetonov.
", "aboutText": "Step R1 V Mini je večmodalni model podjetja StepFun za sklepanje s slikovnim in besedilnim vhodom ter besedilnim izhodom. Vizualno zaznavanje vključuje v pisno nalogo sklepanja: prepozna vidno, poveže ustrezne podrobnosti in pojasni sklep. Proizvajalec prikazuje tri konkretne uporabe: prepoznavanje lokacije s fotografije, opis jedi in recepta ter štetje predmetov pod navedenim pogojem.\n\n### Zastavite vprašanje o vidnih dokazih\n\nPriložite sliko in vprašanje, ki določa želeni rezultat. Pri štetju lahko določite, kateri predmeti ustrezajo in katere je treba izključiti. Pri vprašanju o prizoru lahko vprašate, katere vidne značilnosti podpirajo predlagano lokacijo. Fotografija hrane lahko spodbudi opis vidne jedi pred predlogom recepta. Ločevanje opažanja in sklepa olajša preverjanje odgovora.\n\nNa primer priložite fotografijo pladnja s predmeti različnih oblik in vprašajte po številu rdečih okroglih predmetov, s kratkim pojasnilom pravila štetja. Vključite celotno ustrezno območje, ne izreza, ki odstrani predmete, omenjene v vprašanju. Če je del slike skrit ali nejasen, zahtevajte, da model pred oceno preostalega navede, kaj lahko razloči.\n\n### Uporabite vizualne namige za utemeljeno pojasnilo\n\nProizvajalčev primer lokacije združi več namigov na fotografiji stadiona za sklepanje o prizorišču. Ta delovni potek je uporaben za opis prizora ali primerjavo predlagane razlage s sliko. Najprej zahtevajte vidne namige, nato sklep, ki ga podpirajo. Če je sklep odvisen tudi od informacij zunaj fotografije, jih priložite kot ločen vir, namesto da pričakujete, da jih bo dokazala sama slika.\n\nPrimer recepta sledi istemu vzorcu: razlaga videza hrane, nato priprava pisnega predloga. Ob sliki priložite morebitne znane sestavine, prehranske zahteve ali omejitve priprave. Fotografija lahko usmeri predlog, dodatna uporabnikova dejstva pa določajo zahteve, ki jih videz ne more potrditi.\n\n### Učenje in priprava naloge\n\nStepFun opisuje skupno večmodalno spodbujevalno učenje s preverljivimi vizualnimi nagradami in obsežnimi sintetičnimi večmodalnimi podatki. Te metode so namenjene sklepanju na podlagi pisnih in vizualnih dokazov. Objavljeni primeri se nanašajo na sklepanje in razumevanje; vrnjeni izdelek je besedilno pojasnilo, število ali predlagani recept.\n\nZa ponovno uporaben delovni potek hranite vprašanje, sliko in zahtevano obliko odgovora skupaj. Zahtevajte strnjen seznam opažanj, ki mu sledi končni rezultat, ali določite polja, ki jih potrebuje aplikacija. Pomembna števila in izpeljane podrobnosti primerjajte z izvorno sliko. Nastavitve konteksta in ustvarjanja naj sledijo lastni pogodbi izbranega vmesnika; proizvajalčeva predstavitev ne določa univerzalne zgornje meje izhodnih žetonov.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Count objects under an explicit rule\n\nCount confirmed red circular objects from these recorded annotations: A is a red circle; B is a red square; C is a blue circle; D is a red shape partly hidden with its outline unknown. Return the confirmed count, included identifiers and ambiguous identifiers. Exclude known nonmatching objects and do not guess D’s shape.A compact count record with included, excluded and ambiguous identifiers and a one-sentence counting rule.Check that color and shape are both required and D remains ambiguous rather than counted as a circle.step-r1-v-miniStep R1 V Mini razlaga slike in pisna vprašanja ter pripravi besedilni odgovor s sklepanjem. StepFun prikazuje uporabo vizualnih namigov za lokacijo, prepoznavanje jedi in štetje predmetov, zato je uporaben za vprašanja, ki združujejo vidne podrobnosti z jasno nalogo sklepanja.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Step R1 V Mini je večmodalni model podjetja StepFun za sklepanje s slikovnim in besedilnim vhodom ter besedilnim izhodom. Vizualno zaznavanje vključuje v pisno nalogo sklepanja: prepozna vidno, poveže ustrezne podrobnosti in pojasni sklep. Proizvajalec prikazuje tri konkretne uporabe: prepoznavanje lokacije s fotografije, opis jedi in recepta ter štetje predmetov pod navedenim pogojem.
Priložite sliko in vprašanje, ki določa želeni rezultat. Pri štetju lahko določite, kateri predmeti ustrezajo in katere je treba izključiti. Pri vprašanju o prizoru lahko vprašate, katere vidne značilnosti podpirajo predlagano lokacijo. Fotografija hrane lahko spodbudi opis vidne jedi pred predlogom recepta. Ločevanje opažanja in sklepa olajša preverjanje odgovora.
Na primer priložite fotografijo pladnja s predmeti različnih oblik in vprašajte po številu rdečih okroglih predmetov, s kratkim pojasnilom pravila štetja. Vključite celotno ustrezno območje, ne izreza, ki odstrani predmete, omenjene v vprašanju. Če je del slike skrit ali nejasen, zahtevajte, da model pred oceno preostalega navede, kaj lahko razloči.
Proizvajalčev primer lokacije združi več namigov na fotografiji stadiona za sklepanje o prizorišču. Ta delovni potek je uporaben za opis prizora ali primerjavo predlagane razlage s sliko. Najprej zahtevajte vidne namige, nato sklep, ki ga podpirajo. Če je sklep odvisen tudi od informacij zunaj fotografije, jih priložite kot ločen vir, namesto da pričakujete, da jih bo dokazala sama slika.
Primer recepta sledi istemu vzorcu: razlaga videza hrane, nato priprava pisnega predloga. Ob sliki priložite morebitne znane sestavine, prehranske zahteve ali omejitve priprave. Fotografija lahko usmeri predlog, dodatna uporabnikova dejstva pa določajo zahteve, ki jih videz ne more potrditi.
StepFun opisuje skupno večmodalno spodbujevalno učenje s preverljivimi vizualnimi nagradami in obsežnimi sintetičnimi večmodalnimi podatki. Te metode so namenjene sklepanju na podlagi pisnih in vizualnih dokazov. Objavljeni primeri se nanašajo na sklepanje in razumevanje; vrnjeni izdelek je besedilno pojasnilo, število ali predlagani recept.
Za ponovno uporaben delovni potek hranite vprašanje, sliko in zahtevano obliko odgovora skupaj. Zahtevajte strnjen seznam opažanj, ki mu sledi končni rezultat, ali določite polja, ki jih potrebuje aplikacija. Pomembna števila in izpeljane podrobnosti primerjajte z izvorno sliko. Nastavitve konteksta in ustvarjanja naj sledijo lastni pogodbi izbranega vmesnika; proizvajalčeva predstavitev ne določa univerzalne zgornje meje izhodnih žetonov.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve step-r1-v-mini | 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 $0.00484 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.022 / 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": "step-r1-v-mini", "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='step-r1-v-mini',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='step-r1-v-mini',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 step-r1-v-mini
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
step-r1-v-miniStep R1 V Mini razlaga slike in pisna vprašanja ter pripravi besedilni odgovor s sklepanjem. StepFun prikazuje uporabo vizualnih namigov za lokacijo, prepoznavanje jedi in štetje predmetov, zato je uporaben za vprašanja, ki združujejo vidne podrobnosti z jasno nalogo sklepanja.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Step R1 V Mini je večmodalni model podjetja StepFun za sklepanje s slikovnim in besedilnim vhodom ter besedilnim izhodom. Vizualno zaznavanje vključuje v pisno nalogo sklepanja: prepozna vidno, poveže ustrezne podrobnosti in pojasni sklep. Proizvajalec prikazuje tri konkretne uporabe: prepoznavanje lokacije s fotografije, opis jedi in recepta ter štetje predmetov pod navedenim pogojem.
Priložite sliko in vprašanje, ki določa želeni rezultat. Pri štetju lahko določite, kateri predmeti ustrezajo in katere je treba izključiti. Pri vprašanju o prizoru lahko vprašate, katere vidne značilnosti podpirajo predlagano lokacijo. Fotografija hrane lahko spodbudi opis vidne jedi pred predlogom recepta. Ločevanje opažanja in sklepa olajša preverjanje odgovora.
Na primer priložite fotografijo pladnja s predmeti različnih oblik in vprašajte po številu rdečih okroglih predmetov, s kratkim pojasnilom pravila štetja. Vključite celotno ustrezno območje, ne izreza, ki odstrani predmete, omenjene v vprašanju. Če je del slike skrit ali nejasen, zahtevajte, da model pred oceno preostalega navede, kaj lahko razloči.
Proizvajalčev primer lokacije združi več namigov na fotografiji stadiona za sklepanje o prizorišču. Ta delovni potek je uporaben za opis prizora ali primerjavo predlagane razlage s sliko. Najprej zahtevajte vidne namige, nato sklep, ki ga podpirajo. Če je sklep odvisen tudi od informacij zunaj fotografije, jih priložite kot ločen vir, namesto da pričakujete, da jih bo dokazala sama slika.
Primer recepta sledi istemu vzorcu: razlaga videza hrane, nato priprava pisnega predloga. Ob sliki priložite morebitne znane sestavine, prehranske zahteve ali omejitve priprave. Fotografija lahko usmeri predlog, dodatna uporabnikova dejstva pa določajo zahteve, ki jih videz ne more potrditi.
StepFun opisuje skupno večmodalno spodbujevalno učenje s preverljivimi vizualnimi nagradami in obsežnimi sintetičnimi večmodalnimi podatki. Te metode so namenjene sklepanju na podlagi pisnih in vizualnih dokazov. Objavljeni primeri se nanašajo na sklepanje in razumevanje; vrnjeni izdelek je besedilno pojasnilo, število ali predlagani recept.
Za ponovno uporaben delovni potek hranite vprašanje, sliko in zahtevano obliko odgovora skupaj. Zahtevajte strnjen seznam opažanj, ki mu sledi končni rezultat, ali določite polja, ki jih potrebuje aplikacija. Pomembna števila in izpeljane podrobnosti primerjajte z izvorno sliko. Nastavitve konteksta in ustvarjanja naj sledijo lastni pogodbi izbranega vmesnika; proizvajalčeva predstavitev ne določa univerzalne zgornje meje izhodnih žetonov.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve step-r1-v-mini | 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 $0.00484 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.022 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "step-r1-v-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'step-r1-v-mini', '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': 'step-r1-v-mini', '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 step-r1-v-mini
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Count objects under an explicit rule\n\nCount confirmed red circular objects from these recorded annotations: A is a red circle; B is a red square; C is a blue circle; D is a red shape partly hidden with its outline unknown. Return the confirmed count, included identifiers and ambiguous identifiers. Exclude known nonmatching objects and do not guess D’s shape.A compact count record with included, excluded and ambiguous identifiers and a one-sentence counting rule.Check that color and shape are both required and D remains ambiguous rather than counted as a circle.