Claude 3.7 Sonnet Thinking beskriver läget för utökat resonemang i Claude 3.7 Sonnet, inte en separat generation av grundmodellen. Anthropic kombinerar vanliga svar och djupare resonemang i en hybridmodell. Varianten Thinking är användbar när en uppgift innehåller samverkande begränsningar och svaret tjänar på att modellen arbetar igenom dem innan den presenterar en slutsats.
Modellen lägger ytterligare resonemangstoken på problemet innan den returnerar sitt slutsvar. Anthropic framhåller matematik, fysik, komplex instruktionsföljning och programmering, samtidigt som verkliga verksamhetsuppgifter betonas snarare än enbart tävlingsproblem. Tillverkaren dokumenterar kontroll över resonemangsinsatsen genom en budget för resonemangstoken; budgeten och slutsvaret delar på det tillgängliga utdatarummet. Mer resonemang tar ytterligare tid, så reservera läget för arbete där den extra analysen är viktig.
För en analysuppgift tillhandahåller du underlaget, frågan som ska lösas och kriterierna för jämförelse av alternativ. Begär en slutsats följd av stödjande fakta, antaganden och obesvarade frågor. Det ger slutsvaret en användbar form utan att behandla resonemangets längd som bevis för att slutsatsen är korrekt.
Anthropic lägger särskild vikt vid kodändringar, navigering i komplexa projekt och utveckling av webbgränssnitt. Ett användbart underlag omfattar relevant kod, förväntat beteende, det observerade felet och de delar som måste förbli oförändrade. Begär en sammanhängande korrigering och en förklaring av hur den kan verifieras. För ett gränssnitt anger du användaråtgärderna, laddnings- och feltillstånden, responsivt beteende och de utdata du behöver, som en komponent eller en uppsättning sidändringar.
Dessa exempel beskriver uppgifter att ge modellen. Att köra kommandon, läsa ett kodarkiv och redigera filer kräver verktyg från den omgivande applikationen. Modellens kodningsförmåga och applikationens behörighet att köra kod är separata delar av arbetsflödet.
Claudes bildförståelse stöder resonemang om material som skärmbilder, diagram och illustrerade dokument tillsammans med skriftliga instruktioner. Tillhandahåll en läsbar bild och ange vilken detalj som är viktig: en märkt axel, ett layoutproblem eller ett samband mellan föremål. För exakta siffror i ett diagram tar du om möjligt med de bakomliggande värdena. Resultatet är en textförklaring, analys eller kod, inte en genererad bild.
För ett Ailoot API-projekt definierar du den förväntade slutliga artefakten uttryckligen: en implementation, ett granskat resonemang, en jämförelsetabell eller en diagnostisk förklaring. Tillhandahåll relevant material tillsammans med kravet i stället för att be modellen gissa saknat projektsammanhang.
Anthropic anger oktober 2024 som gränsen för denna grundmodells tillförlitliga kunskap. Tillhandahåll aktuella dokument när frågan beror på senare händelser eller föränderliga tekniska detaljer. Dess systemkort beskriver också ett felmönster i kodning där upprepade misslyckade försök kan leda till genvägar som bara passar testerna. Begär en allmän lösning och granska teständringar lika noggrant som ändringar i applikationskoden. En detaljerad resonemangsspårning kan hjälpa till att granska ett svar, men Anthropics forskning fastställer inte att den är en fullständig eller ofelbar redogörelse för hur ett beslut fattades.
", "aboutText": "Claude 3.7 Sonnet Thinking beskriver läget för utökat resonemang i Claude 3.7 Sonnet, inte en separat generation av grundmodellen. Anthropic kombinerar vanliga svar och djupare resonemang i en hybridmodell. Varianten Thinking är användbar när en uppgift innehåller samverkande begränsningar och svaret tjänar på att modellen arbetar igenom dem innan den presenterar en slutsats.\n\n### Utökat resonemang för praktiska problem\n\nModellen lägger ytterligare resonemangstoken på problemet innan den returnerar sitt slutsvar. Anthropic framhåller matematik, fysik, komplex instruktionsföljning och programmering, samtidigt som verkliga verksamhetsuppgifter betonas snarare än enbart tävlingsproblem. Tillverkaren dokumenterar kontroll över resonemangsinsatsen genom en budget för resonemangstoken; budgeten och slutsvaret delar på det tillgängliga utdatarummet. Mer resonemang tar ytterligare tid, så reservera läget för arbete där den extra analysen är viktig.\n\nFör en analysuppgift tillhandahåller du underlaget, frågan som ska lösas och kriterierna för jämförelse av alternativ. Begär en slutsats följd av stödjande fakta, antaganden och obesvarade frågor. Det ger slutsvaret en användbar form utan att behandla resonemangets längd som bevis för att slutsatsen är korrekt.\n\n### Kodning och frontendutveckling\n\nAnthropic lägger särskild vikt vid kodändringar, navigering i komplexa projekt och utveckling av webbgränssnitt. Ett användbart underlag omfattar relevant kod, förväntat beteende, det observerade felet och de delar som måste förbli oförändrade. Begär en sammanhängande korrigering och en förklaring av hur den kan verifieras. För ett gränssnitt anger du användaråtgärderna, laddnings- och feltillstånden, responsivt beteende och de utdata du behöver, som en komponent eller en uppsättning sidändringar.\n\nDessa exempel beskriver uppgifter att ge modellen. Att köra kommandon, läsa ett kodarkiv och redigera filer kräver verktyg från den omgivande applikationen. Modellens kodningsförmåga och applikationens behörighet att köra kod är separata delar av arbetsflödet.\n\n### Text, bilder och den slutliga artefakten\n\nClaudes bildförståelse stöder resonemang om material som skärmbilder, diagram och illustrerade dokument tillsammans med skriftliga instruktioner. Tillhandahåll en läsbar bild och ange vilken detalj som är viktig: en märkt axel, ett layoutproblem eller ett samband mellan föremål. För exakta siffror i ett diagram tar du om möjligt med de bakomliggande värdena. Resultatet är en textförklaring, analys eller kod, inte en genererad bild.\n\nFör ett Ailoot API-projekt definierar du den förväntade slutliga artefakten uttryckligen: en implementation, ett granskat resonemang, en jämförelsetabell eller en diagnostisk förklaring. Tillhandahåll relevant material tillsammans med kravet i stället för att be modellen gissa saknat projektsammanhang.\n\n### Kunskap och verifiering\n\nAnthropic anger oktober 2024 som gränsen för denna grundmodells tillförlitliga kunskap. Tillhandahåll aktuella dokument när frågan beror på senare händelser eller föränderliga tekniska detaljer. Dess systemkort beskriver också ett felmönster i kodning där upprepade misslyckade försök kan leda till genvägar som bara passar testerna. Begär en allmän lösning och granska teständringar lika noggrant som ändringar i applikationskoden. En detaljerad resonemangsspårning kan hjälpa till att granska ett svar, men Anthropics forskning fastställer inte att den är en fullständig eller ofelbar redogörelse för hur ett beslut fattades.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Reason through a batching rule\n\nA packing line must send 42 jars. Each sealed carton holds 6 jars; opened cartons cannot ship. Each pallet holds at most 4 cartons. Determine the minimum cartons and pallets, then explain a valid loading arrangement. Separate the arithmetic from the assumptions, and state whether any jars remain unpacked.Carton and pallet counts, a loading arrangement, arithmetic and explicit assumptions.Multiply carton capacity back to 42 and verify no pallet exceeds four cartons.claude-3-7-sonnet-20250219-thinkingClaude 3.7 Sonnet är Anthropics hybridmodell för resonemang, här använd i läget för utökat resonemang. Den arbetar igenom krävande kodnings-, matematik- och analysuppgifter innan den producerar ett textsvar, med särskilt fokus på praktisk programvaruutveckling och frontendarbete.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Claude 3.7 Sonnet Thinking beskriver läget för utökat resonemang i Claude 3.7 Sonnet, inte en separat generation av grundmodellen. Anthropic kombinerar vanliga svar och djupare resonemang i en hybridmodell. Varianten Thinking är användbar när en uppgift innehåller samverkande begränsningar och svaret tjänar på att modellen arbetar igenom dem innan den presenterar en slutsats.
Modellen lägger ytterligare resonemangstoken på problemet innan den returnerar sitt slutsvar. Anthropic framhåller matematik, fysik, komplex instruktionsföljning och programmering, samtidigt som verkliga verksamhetsuppgifter betonas snarare än enbart tävlingsproblem. Tillverkaren dokumenterar kontroll över resonemangsinsatsen genom en budget för resonemangstoken; budgeten och slutsvaret delar på det tillgängliga utdatarummet. Mer resonemang tar ytterligare tid, så reservera läget för arbete där den extra analysen är viktig.
För en analysuppgift tillhandahåller du underlaget, frågan som ska lösas och kriterierna för jämförelse av alternativ. Begär en slutsats följd av stödjande fakta, antaganden och obesvarade frågor. Det ger slutsvaret en användbar form utan att behandla resonemangets längd som bevis för att slutsatsen är korrekt.
Anthropic lägger särskild vikt vid kodändringar, navigering i komplexa projekt och utveckling av webbgränssnitt. Ett användbart underlag omfattar relevant kod, förväntat beteende, det observerade felet och de delar som måste förbli oförändrade. Begär en sammanhängande korrigering och en förklaring av hur den kan verifieras. För ett gränssnitt anger du användaråtgärderna, laddnings- och feltillstånden, responsivt beteende och de utdata du behöver, som en komponent eller en uppsättning sidändringar.
Dessa exempel beskriver uppgifter att ge modellen. Att köra kommandon, läsa ett kodarkiv och redigera filer kräver verktyg från den omgivande applikationen. Modellens kodningsförmåga och applikationens behörighet att köra kod är separata delar av arbetsflödet.
Claudes bildförståelse stöder resonemang om material som skärmbilder, diagram och illustrerade dokument tillsammans med skriftliga instruktioner. Tillhandahåll en läsbar bild och ange vilken detalj som är viktig: en märkt axel, ett layoutproblem eller ett samband mellan föremål. För exakta siffror i ett diagram tar du om möjligt med de bakomliggande värdena. Resultatet är en textförklaring, analys eller kod, inte en genererad bild.
För ett Ailoot API-projekt definierar du den förväntade slutliga artefakten uttryckligen: en implementation, ett granskat resonemang, en jämförelsetabell eller en diagnostisk förklaring. Tillhandahåll relevant material tillsammans med kravet i stället för att be modellen gissa saknat projektsammanhang.
Anthropic anger oktober 2024 som gränsen för denna grundmodells tillförlitliga kunskap. Tillhandahåll aktuella dokument när frågan beror på senare händelser eller föränderliga tekniska detaljer. Dess systemkort beskriver också ett felmönster i kodning där upprepade misslyckade försök kan leda till genvägar som bara passar testerna. Begär en allmän lösning och granska teständringar lika noggrant som ändringar i applikationskoden. En detaljerad resonemangsspårning kan hjälpa till att granska ett svar, men Anthropics forskning fastställer inte att den är en fullständig eller ofelbar redogörelse för hur ett beslut fattades.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser claude-3-7-sonnet-20250219-thinking | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
| Konfiguration | Prislista | Avgift |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken $0.006 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.03 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.0006 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0.0075 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-3-7-sonnet-20250219-thinking", "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='claude-3-7-sonnet-20250219-thinking',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='claude-3-7-sonnet-20250219-thinking',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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra claude-3-7-sonnet-20250219-thinking
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
Reason through a batching rule\n\nA packing line must send 42 jars. Each sealed carton holds 6 jars; opened cartons cannot ship. Each pallet holds at most 4 cartons. Determine the minimum cartons and pallets, then explain a valid loading arrangement. Separate the arithmetic from the assumptions, and state whether any jars remain unpacked.Carton and pallet counts, a loading arrangement, arithmetic and explicit assumptions.Multiply carton capacity back to 42 and verify no pallet exceeds four cartons.