Amazon Nova 2 Lite — Amazon’ning kundalik korporativ ishlar va talabchanroq agent vazifalari uchun ikkinchi avlod multimodal tushunish modeli. U hujjat mazmunini ham o‘z ichiga oladigan matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn yaratadi. Amaliy ishga berilgan materialga tayangan yordam javoblari, hisobotlardan ma’lumot ajratish, grafik yoki skrinshotlarni tahlil qilish, kodni ko‘rib chiqish va vizual voqealarni umumlashtirish kiradi. U tushunish modeli: video kirishi qayta yaratilmay, tahlil qilinadi va hujjatlashtirilgan chiqishi modelning o‘zi yaratadigan tasvir, video yoki nutq emas, matndir.
Ishlab chiqaruvchi model profili 1 million tokenli kontekst oynasi va odatiy eng katta chiqish 64K token ekanini ko‘rsatadi. Hujjatlashtirilgan bilim chegarasi — 2025-yil oktabr. Bu kattaroq ish konteksti Nova 2 Lite’ni birinchi avlod Nova Lite’ning 300K oynasidan ajratadi. Joydan haqiqiy manba hujjatlar, tegishli suhbat, kod va ko‘rsatmalar uchun foydalanib, dalil jadvali, o‘zgarish taklifi yoki manbalar bo‘yicha tuzilgan xulosa kabi aniq resursni so‘rang. Uzun kontekst o‘rganilgan bilimni jonli bazaga aylantirmaydi; o‘zgaruvchan ma’lumot berilgan dalillar, qidiruv yoki yoqilgan asoslash vositasidan kelishi kerak.
Kengaytirilgan fikrlash ixtiyoriy bo‘lib, standart holda o‘chirilgan. Yoqilganda ishlab chiqaruvchi low, medium va high darajalarini taklif qiladi: low o‘rtacha murakkab tahlil, medium salmoqli ko‘p qadamli ish, high esa eng chuqur mulohaza uchun. Oddiy ajratish va qisqa faktik javoblarda fikrlash o‘chiq bo‘lishi mumkin; qiyin nosozliklarni topish, matematik mulohaza va hujjatlar bo‘yicha sintez qo‘shimcha darajadan foyda olishi mumkin. Mulohaza mazmuni [REDACTED] shaklida qaytariladi, shu sababli uni bosqichma-bosqich o‘qib bo‘lmaydi. High darajasi talabi temperature, topP, topK va maxTokens’ni yubormaslikni talab qiladi; Amazon 128K’ni oddiy chiqish hajmi deb belgilash o‘rniga, ayrim yuqori darajali chiqishlar 65K tokendan oshib, 128K’ga yetishi mumkinligini hujjatlashtiradi.
Nova 2 Lite Amazon’ning hujjatlashtirilgan xizmat profilida funksiya chaqirish, javobni oqimli uzatish va prompt keshlashni qo‘llaydi. Aniq keshlash har bir nazorat nuqtasi uchun kamida 1K token talab qiladi va besh daqiqa saqlanadigan to‘rttagacha nazorat nuqtasiga ruxsat beradi. Ishlab chiqaruvchi prompt keshini asosan matnli promptlar uchun 20K token bilan cheklaydi; bu kesh hajmi to‘liq kontekst oynasidan alohida. Ravshan vosita nomlari, tavsiflari va argument sxemalarini bering; model vositani tanlab, argumentlarni so‘raydi, ilova esa maxsus vositalarni bajarib, natijalarini qaytaradi. Amazon iqtibosli joriy ma’lumot uchun ixtiyoriy ichki Web Grounding va hisoblash uchun Python Code Interpreter’ni ham hujjatlashtiradi. Bular har javobdan kelib chiqadigan faoliyat emas, sozlanadigan vositalardir. Amazon Nova 2 Lite’ni ixtisoslashgan vazifaga moslash uchun nazoratli va mustahkamlovchi qo‘shimcha o‘qitishni ham hujjatlashtiradi; bular alohida model moslashtirish jarayonlaridir. Raqamli hisobot uchun foydali topshiriq manba sonlari, bajariladigan hisob va qaytariladigan izohni ajratadi; vosita xatolari muvaffaqiyatli kuzatuv deb olinmay, natijada ko‘rinib turishi kerak.
Multimodal qo‘llanma PNG, JPEG, GIF va WebP tasvirlarini sanaydi; animatsiyali GIF yoki WebP uchun faqat birinchi kadr ishlatiladi. Video formatlari MP4, MOV, MKV, WebM, FLV, MPEG, MPG, WMV va 3GP. Hujjatlar PDF, DOC/DOCX, TXT, CSV, XLS/XLSX, HTML va Markdown’ni o‘z ichiga oladi. Matnga asoslangan formatlar asosan matn sifatida o‘qiladi, PDF va DOCX esa matn va sahifa vizualini birlashtirishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi hujjat jarayoni beshtagacha hujjatga ruxsat berib, har bir matn hujjatini 4.5 MB bilan cheklaydi. Ichki tasvir profili beshta tasvir va 25 MB yuklamaga ruxsat beradi; S3 tasvir kirishi 1,000 tagacha tasvir va jami 2 GB’ga ruxsat beradi. Video kirishi bitta fayl: ichki biriktirishda 25 MB yoki S3 orqali 1 GB. PDF va DOCX fayllari umumiy limitdan foydalanadi: bevosita yuklashda 25 MB yoki S3 orqali 2 GB. CMYK yoki SVG tasvirli PDF’lar qo‘llanmaydi. Bu fayl ishlash tafsilotlari hujjatlashtirilgan ishlab chiqaruvchi jarayoniga tegishli; foydali havolalar uchun haqiqiy tegishli mazmunni biriktirib, sahifa yoki bo‘lim belgilarini saqlang.
Videoni tushunishda audio trek emas, vizual kadrlar ishlatiladi. 16 daqiqalik yoki qisqaroq videolarda qo‘llanma har soniyada bitta kadr tanlashni tavsiflaydi; uzun kliplarda 960 kadrni saqlash uchun namuna olish tezligi kamaytirilishi matnda aytilgan. Shu sababli kadrlar orasidagi tez harakatlar o‘tib ketishi mumkin. Tegishli klip va sahna yoki voqealar haqida aniq savolni afzal ko‘ring; aytilgan ma’lumot muhim bo‘lsa, alohida transkript bering. Mayda yoki ko‘p tilli matn va aniq fazoviy munosabatlar ham qiyin bo‘lishi mumkin, shu sababli o‘qiladigan belgilar va yetarli atrof vizual kontekstini saqlang. Ishlab chiqaruvchi, shuningdek, bu model tasvirlar, hujjatlar yoki videolardagi odamlarni aniqlamasligi yoki ismini aytmasligini bildiradi.
Amazon 200 dan ortiq tilni qo‘llashni, ingliz, nemis, ispan, fransuz, italyan, yapon, koreys, arab, soddalashtirilgan xitoy, rus, hind, portugal, niderland, turk va ibroniy tillari uchun optimallashtirishni hujjatlashtiradi. Ayniqsa manbalar bir necha tilda bo‘lsa, kerakli chiqish tili va terminologiyani ayting. Hujjat jarayonida savollar, dalil identifikatorlari va yakuniy tuzilmani belgilang, so‘ng modeldan aytilgan faktlarni yo‘q ma’lumotdan ajratishni so‘rang. Uning foydali natijasi — katta kirishdagi har detal qamralgan degan taxmin emas, manbaga tayangan javob yoki vosita bilan xabardor qilingan resurs.
", "aboutText": "Amazon Nova 2 Lite — Amazon’ning kundalik korporativ ishlar va talabchanroq agent vazifalari uchun ikkinchi avlod multimodal tushunish modeli. U hujjat mazmunini ham o‘z ichiga oladigan matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn yaratadi. Amaliy ishga berilgan materialga tayangan yordam javoblari, hisobotlardan ma’lumot ajratish, grafik yoki skrinshotlarni tahlil qilish, kodni ko‘rib chiqish va vizual voqealarni umumlashtirish kiradi. U tushunish modeli: video kirishi qayta yaratilmay, tahlil qilinadi va hujjatlashtirilgan chiqishi modelning o‘zi yaratadigan tasvir, video yoki nutq emas, matndir.\n\nIshlab chiqaruvchi model profili 1 million tokenli kontekst oynasi va odatiy eng katta chiqish 64K token ekanini ko‘rsatadi. Hujjatlashtirilgan bilim chegarasi — 2025-yil oktabr. Bu kattaroq ish konteksti Nova 2 Lite’ni birinchi avlod Nova Lite’ning 300K oynasidan ajratadi. Joydan haqiqiy manba hujjatlar, tegishli suhbat, kod va ko‘rsatmalar uchun foydalanib, dalil jadvali, o‘zgarish taklifi yoki manbalar bo‘yicha tuzilgan xulosa kabi aniq resursni so‘rang. Uzun kontekst o‘rganilgan bilimni jonli bazaga aylantirmaydi; o‘zgaruvchan ma’lumot berilgan dalillar, qidiruv yoki yoqilgan asoslash vositasidan kelishi kerak.\n\nKengaytirilgan fikrlash ixtiyoriy bo‘lib, standart holda o‘chirilgan. Yoqilganda ishlab chiqaruvchi low, medium va high darajalarini taklif qiladi: low o‘rtacha murakkab tahlil, medium salmoqli ko‘p qadamli ish, high esa eng chuqur mulohaza uchun. Oddiy ajratish va qisqa faktik javoblarda fikrlash o‘chiq bo‘lishi mumkin; qiyin nosozliklarni topish, matematik mulohaza va hujjatlar bo‘yicha sintez qo‘shimcha darajadan foyda olishi mumkin. Mulohaza mazmuni [REDACTED] shaklida qaytariladi, shu sababli uni bosqichma-bosqich o‘qib bo‘lmaydi. High darajasi talabi temperature, topP, topK va maxTokens’ni yubormaslikni talab qiladi; Amazon 128K’ni oddiy chiqish hajmi deb belgilash o‘rniga, ayrim yuqori darajali chiqishlar 65K tokendan oshib, 128K’ga yetishi mumkinligini hujjatlashtiradi.\n\nNova 2 Lite Amazon’ning hujjatlashtirilgan xizmat profilida funksiya chaqirish, javobni oqimli uzatish va prompt keshlashni qo‘llaydi. Aniq keshlash har bir nazorat nuqtasi uchun kamida 1K token talab qiladi va besh daqiqa saqlanadigan to‘rttagacha nazorat nuqtasiga ruxsat beradi. Ishlab chiqaruvchi prompt keshini asosan matnli promptlar uchun 20K token bilan cheklaydi; bu kesh hajmi to‘liq kontekst oynasidan alohida. Ravshan vosita nomlari, tavsiflari va argument sxemalarini bering; model vositani tanlab, argumentlarni so‘raydi, ilova esa maxsus vositalarni bajarib, natijalarini qaytaradi. Amazon iqtibosli joriy ma’lumot uchun ixtiyoriy ichki Web Grounding va hisoblash uchun Python Code Interpreter’ni ham hujjatlashtiradi. Bular har javobdan kelib chiqadigan faoliyat emas, sozlanadigan vositalardir. Amazon Nova 2 Lite’ni ixtisoslashgan vazifaga moslash uchun nazoratli va mustahkamlovchi qo‘shimcha o‘qitishni ham hujjatlashtiradi; bular alohida model moslashtirish jarayonlaridir. Raqamli hisobot uchun foydali topshiriq manba sonlari, bajariladigan hisob va qaytariladigan izohni ajratadi; vosita xatolari muvaffaqiyatli kuzatuv deb olinmay, natijada ko‘rinib turishi kerak.\n\nMultimodal qo‘llanma PNG, JPEG, GIF va WebP tasvirlarini sanaydi; animatsiyali GIF yoki WebP uchun faqat birinchi kadr ishlatiladi. Video formatlari MP4, MOV, MKV, WebM, FLV, MPEG, MPG, WMV va 3GP. Hujjatlar PDF, DOC/DOCX, TXT, CSV, XLS/XLSX, HTML va Markdown’ni o‘z ichiga oladi. Matnga asoslangan formatlar asosan matn sifatida o‘qiladi, PDF va DOCX esa matn va sahifa vizualini birlashtirishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi hujjat jarayoni beshtagacha hujjatga ruxsat berib, har bir matn hujjatini 4.5 MB bilan cheklaydi. Ichki tasvir profili beshta tasvir va 25 MB yuklamaga ruxsat beradi; S3 tasvir kirishi 1,000 tagacha tasvir va jami 2 GB’ga ruxsat beradi. Video kirishi bitta fayl: ichki biriktirishda 25 MB yoki S3 orqali 1 GB. PDF va DOCX fayllari umumiy limitdan foydalanadi: bevosita yuklashda 25 MB yoki S3 orqali 2 GB. CMYK yoki SVG tasvirli PDF’lar qo‘llanmaydi. Bu fayl ishlash tafsilotlari hujjatlashtirilgan ishlab chiqaruvchi jarayoniga tegishli; foydali havolalar uchun haqiqiy tegishli mazmunni biriktirib, sahifa yoki bo‘lim belgilarini saqlang.\n\nVideoni tushunishda audio trek emas, vizual kadrlar ishlatiladi. 16 daqiqalik yoki qisqaroq videolarda qo‘llanma har soniyada bitta kadr tanlashni tavsiflaydi; uzun kliplarda 960 kadrni saqlash uchun namuna olish tezligi kamaytirilishi matnda aytilgan. Shu sababli kadrlar orasidagi tez harakatlar o‘tib ketishi mumkin. Tegishli klip va sahna yoki voqealar haqida aniq savolni afzal ko‘ring; aytilgan ma’lumot muhim bo‘lsa, alohida transkript bering. Mayda yoki ko‘p tilli matn va aniq fazoviy munosabatlar ham qiyin bo‘lishi mumkin, shu sababli o‘qiladigan belgilar va yetarli atrof vizual kontekstini saqlang. Ishlab chiqaruvchi, shuningdek, bu model tasvirlar, hujjatlar yoki videolardagi odamlarni aniqlamasligi yoki ismini aytmasligini bildiradi.\n\nAmazon 200 dan ortiq tilni qo‘llashni, ingliz, nemis, ispan, fransuz, italyan, yapon, koreys, arab, soddalashtirilgan xitoy, rus, hind, portugal, niderland, turk va ibroniy tillari uchun optimallashtirishni hujjatlashtiradi. Ayniqsa manbalar bir necha tilda bo‘lsa, kerakli chiqish tili va terminologiyani ayting. Hujjat jarayonida savollar, dalil identifikatorlari va yakuniy tuzilmani belgilang, so‘ng modeldan aytilgan faktlarni yo‘q ma’lumotdan ajratishni so‘rang. Uning foydali natijasi — katta kirishdagi har detal qamralgan degan taxmin emas, manbaga tayangan javob yoki vosita bilan xabardor qilingan resurs.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Draft a grounded support reply\n\nWrite a customer reply using only this help article: A replacement may be requested within 14 days of delivery for a damaged item; include the order number and a photo in the support ticket. Customer: My parcel arrived broken yesterday. Can you send another? Explain the next step without claiming a replacement has already been approved.A customer-ready reply of 60–90 words covering eligibility, required ticket information and the next action.Check that the reply requests the order number and photo without asserting that a ticket or replacement was created.amazon/nova-2-lite-v1Amazon Nova 2 Lite matn, tasvir, hujjat va videoni tushunishni ixtiyoriy kengaytirilgan fikrlash hamda vosita ishlatish bilan birlashtiradi. Uning million tokenli konteksti hujjat jarayonlari, kodlash va bir necha qadam bo‘ylab mulohaza qiladigan agentlarni qo‘llaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Amazon Nova 2 Lite — Amazon’ning kundalik korporativ ishlar va talabchanroq agent vazifalari uchun ikkinchi avlod multimodal tushunish modeli. U hujjat mazmunini ham o‘z ichiga oladigan matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn yaratadi. Amaliy ishga berilgan materialga tayangan yordam javoblari, hisobotlardan ma’lumot ajratish, grafik yoki skrinshotlarni tahlil qilish, kodni ko‘rib chiqish va vizual voqealarni umumlashtirish kiradi. U tushunish modeli: video kirishi qayta yaratilmay, tahlil qilinadi va hujjatlashtirilgan chiqishi modelning o‘zi yaratadigan tasvir, video yoki nutq emas, matndir.
Ishlab chiqaruvchi model profili 1 million tokenli kontekst oynasi va odatiy eng katta chiqish 64K token ekanini ko‘rsatadi. Hujjatlashtirilgan bilim chegarasi — 2025-yil oktabr. Bu kattaroq ish konteksti Nova 2 Lite’ni birinchi avlod Nova Lite’ning 300K oynasidan ajratadi. Joydan haqiqiy manba hujjatlar, tegishli suhbat, kod va ko‘rsatmalar uchun foydalanib, dalil jadvali, o‘zgarish taklifi yoki manbalar bo‘yicha tuzilgan xulosa kabi aniq resursni so‘rang. Uzun kontekst o‘rganilgan bilimni jonli bazaga aylantirmaydi; o‘zgaruvchan ma’lumot berilgan dalillar, qidiruv yoki yoqilgan asoslash vositasidan kelishi kerak.
Kengaytirilgan fikrlash ixtiyoriy bo‘lib, standart holda o‘chirilgan. Yoqilganda ishlab chiqaruvchi low, medium va high darajalarini taklif qiladi: low o‘rtacha murakkab tahlil, medium salmoqli ko‘p qadamli ish, high esa eng chuqur mulohaza uchun. Oddiy ajratish va qisqa faktik javoblarda fikrlash o‘chiq bo‘lishi mumkin; qiyin nosozliklarni topish, matematik mulohaza va hujjatlar bo‘yicha sintez qo‘shimcha darajadan foyda olishi mumkin. Mulohaza mazmuni [REDACTED] shaklida qaytariladi, shu sababli uni bosqichma-bosqich o‘qib bo‘lmaydi. High darajasi talabi temperature, topP, topK va maxTokens’ni yubormaslikni talab qiladi; Amazon 128K’ni oddiy chiqish hajmi deb belgilash o‘rniga, ayrim yuqori darajali chiqishlar 65K tokendan oshib, 128K’ga yetishi mumkinligini hujjatlashtiradi.
Nova 2 Lite Amazon’ning hujjatlashtirilgan xizmat profilida funksiya chaqirish, javobni oqimli uzatish va prompt keshlashni qo‘llaydi. Aniq keshlash har bir nazorat nuqtasi uchun kamida 1K token talab qiladi va besh daqiqa saqlanadigan to‘rttagacha nazorat nuqtasiga ruxsat beradi. Ishlab chiqaruvchi prompt keshini asosan matnli promptlar uchun 20K token bilan cheklaydi; bu kesh hajmi to‘liq kontekst oynasidan alohida. Ravshan vosita nomlari, tavsiflari va argument sxemalarini bering; model vositani tanlab, argumentlarni so‘raydi, ilova esa maxsus vositalarni bajarib, natijalarini qaytaradi. Amazon iqtibosli joriy ma’lumot uchun ixtiyoriy ichki Web Grounding va hisoblash uchun Python Code Interpreter’ni ham hujjatlashtiradi. Bular har javobdan kelib chiqadigan faoliyat emas, sozlanadigan vositalardir. Amazon Nova 2 Lite’ni ixtisoslashgan vazifaga moslash uchun nazoratli va mustahkamlovchi qo‘shimcha o‘qitishni ham hujjatlashtiradi; bular alohida model moslashtirish jarayonlaridir. Raqamli hisobot uchun foydali topshiriq manba sonlari, bajariladigan hisob va qaytariladigan izohni ajratadi; vosita xatolari muvaffaqiyatli kuzatuv deb olinmay, natijada ko‘rinib turishi kerak.
Multimodal qo‘llanma PNG, JPEG, GIF va WebP tasvirlarini sanaydi; animatsiyali GIF yoki WebP uchun faqat birinchi kadr ishlatiladi. Video formatlari MP4, MOV, MKV, WebM, FLV, MPEG, MPG, WMV va 3GP. Hujjatlar PDF, DOC/DOCX, TXT, CSV, XLS/XLSX, HTML va Markdown’ni o‘z ichiga oladi. Matnga asoslangan formatlar asosan matn sifatida o‘qiladi, PDF va DOCX esa matn va sahifa vizualini birlashtirishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi hujjat jarayoni beshtagacha hujjatga ruxsat berib, har bir matn hujjatini 4.5 MB bilan cheklaydi. Ichki tasvir profili beshta tasvir va 25 MB yuklamaga ruxsat beradi; S3 tasvir kirishi 1,000 tagacha tasvir va jami 2 GB’ga ruxsat beradi. Video kirishi bitta fayl: ichki biriktirishda 25 MB yoki S3 orqali 1 GB. PDF va DOCX fayllari umumiy limitdan foydalanadi: bevosita yuklashda 25 MB yoki S3 orqali 2 GB. CMYK yoki SVG tasvirli PDF’lar qo‘llanmaydi. Bu fayl ishlash tafsilotlari hujjatlashtirilgan ishlab chiqaruvchi jarayoniga tegishli; foydali havolalar uchun haqiqiy tegishli mazmunni biriktirib, sahifa yoki bo‘lim belgilarini saqlang.
Videoni tushunishda audio trek emas, vizual kadrlar ishlatiladi. 16 daqiqalik yoki qisqaroq videolarda qo‘llanma har soniyada bitta kadr tanlashni tavsiflaydi; uzun kliplarda 960 kadrni saqlash uchun namuna olish tezligi kamaytirilishi matnda aytilgan. Shu sababli kadrlar orasidagi tez harakatlar o‘tib ketishi mumkin. Tegishli klip va sahna yoki voqealar haqida aniq savolni afzal ko‘ring; aytilgan ma’lumot muhim bo‘lsa, alohida transkript bering. Mayda yoki ko‘p tilli matn va aniq fazoviy munosabatlar ham qiyin bo‘lishi mumkin, shu sababli o‘qiladigan belgilar va yetarli atrof vizual kontekstini saqlang. Ishlab chiqaruvchi, shuningdek, bu model tasvirlar, hujjatlar yoki videolardagi odamlarni aniqlamasligi yoki ismini aytmasligini bildiradi.
Amazon 200 dan ortiq tilni qo‘llashni, ingliz, nemis, ispan, fransuz, italyan, yapon, koreys, arab, soddalashtirilgan xitoy, rus, hind, portugal, niderland, turk va ibroniy tillari uchun optimallashtirishni hujjatlashtiradi. Ayniqsa manbalar bir necha tilda bo‘lsa, kerakli chiqish tili va terminologiyani ayting. Hujjat jarayonida savollar, dalil identifikatorlari va yakuniy tuzilmani belgilang, so‘ng modeldan aytilgan faktlarni yo‘q ma’lumotdan ajratishni so‘rang. Uning foydali natijasi — katta kirishdagi har detal qamralgan degan taxmin emas, manbaga tayangan javob yoki vosita bilan xabardor qilingan resurs.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar amazon/nova-2-lite-v1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "amazon/nova-2-lite-v1", "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='amazon/nova-2-lite-v1',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='amazon/nova-2-lite-v1',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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra amazon/nova-2-lite-v1
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
amazon/nova-2-lite-v1Amazon Nova 2 Lite matn, tasvir, hujjat va videoni tushunishni ixtiyoriy kengaytirilgan fikrlash hamda vosita ishlatish bilan birlashtiradi. Uning million tokenli konteksti hujjat jarayonlari, kodlash va bir necha qadam bo‘ylab mulohaza qiladigan agentlarni qo‘llaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Amazon Nova 2 Lite — Amazon’ning kundalik korporativ ishlar va talabchanroq agent vazifalari uchun ikkinchi avlod multimodal tushunish modeli. U hujjat mazmunini ham o‘z ichiga oladigan matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn yaratadi. Amaliy ishga berilgan materialga tayangan yordam javoblari, hisobotlardan ma’lumot ajratish, grafik yoki skrinshotlarni tahlil qilish, kodni ko‘rib chiqish va vizual voqealarni umumlashtirish kiradi. U tushunish modeli: video kirishi qayta yaratilmay, tahlil qilinadi va hujjatlashtirilgan chiqishi modelning o‘zi yaratadigan tasvir, video yoki nutq emas, matndir.
Ishlab chiqaruvchi model profili 1 million tokenli kontekst oynasi va odatiy eng katta chiqish 64K token ekanini ko‘rsatadi. Hujjatlashtirilgan bilim chegarasi — 2025-yil oktabr. Bu kattaroq ish konteksti Nova 2 Lite’ni birinchi avlod Nova Lite’ning 300K oynasidan ajratadi. Joydan haqiqiy manba hujjatlar, tegishli suhbat, kod va ko‘rsatmalar uchun foydalanib, dalil jadvali, o‘zgarish taklifi yoki manbalar bo‘yicha tuzilgan xulosa kabi aniq resursni so‘rang. Uzun kontekst o‘rganilgan bilimni jonli bazaga aylantirmaydi; o‘zgaruvchan ma’lumot berilgan dalillar, qidiruv yoki yoqilgan asoslash vositasidan kelishi kerak.
Kengaytirilgan fikrlash ixtiyoriy bo‘lib, standart holda o‘chirilgan. Yoqilganda ishlab chiqaruvchi low, medium va high darajalarini taklif qiladi: low o‘rtacha murakkab tahlil, medium salmoqli ko‘p qadamli ish, high esa eng chuqur mulohaza uchun. Oddiy ajratish va qisqa faktik javoblarda fikrlash o‘chiq bo‘lishi mumkin; qiyin nosozliklarni topish, matematik mulohaza va hujjatlar bo‘yicha sintez qo‘shimcha darajadan foyda olishi mumkin. Mulohaza mazmuni [REDACTED] shaklida qaytariladi, shu sababli uni bosqichma-bosqich o‘qib bo‘lmaydi. High darajasi talabi temperature, topP, topK va maxTokens’ni yubormaslikni talab qiladi; Amazon 128K’ni oddiy chiqish hajmi deb belgilash o‘rniga, ayrim yuqori darajali chiqishlar 65K tokendan oshib, 128K’ga yetishi mumkinligini hujjatlashtiradi.
Nova 2 Lite Amazon’ning hujjatlashtirilgan xizmat profilida funksiya chaqirish, javobni oqimli uzatish va prompt keshlashni qo‘llaydi. Aniq keshlash har bir nazorat nuqtasi uchun kamida 1K token talab qiladi va besh daqiqa saqlanadigan to‘rttagacha nazorat nuqtasiga ruxsat beradi. Ishlab chiqaruvchi prompt keshini asosan matnli promptlar uchun 20K token bilan cheklaydi; bu kesh hajmi to‘liq kontekst oynasidan alohida. Ravshan vosita nomlari, tavsiflari va argument sxemalarini bering; model vositani tanlab, argumentlarni so‘raydi, ilova esa maxsus vositalarni bajarib, natijalarini qaytaradi. Amazon iqtibosli joriy ma’lumot uchun ixtiyoriy ichki Web Grounding va hisoblash uchun Python Code Interpreter’ni ham hujjatlashtiradi. Bular har javobdan kelib chiqadigan faoliyat emas, sozlanadigan vositalardir. Amazon Nova 2 Lite’ni ixtisoslashgan vazifaga moslash uchun nazoratli va mustahkamlovchi qo‘shimcha o‘qitishni ham hujjatlashtiradi; bular alohida model moslashtirish jarayonlaridir. Raqamli hisobot uchun foydali topshiriq manba sonlari, bajariladigan hisob va qaytariladigan izohni ajratadi; vosita xatolari muvaffaqiyatli kuzatuv deb olinmay, natijada ko‘rinib turishi kerak.
Multimodal qo‘llanma PNG, JPEG, GIF va WebP tasvirlarini sanaydi; animatsiyali GIF yoki WebP uchun faqat birinchi kadr ishlatiladi. Video formatlari MP4, MOV, MKV, WebM, FLV, MPEG, MPG, WMV va 3GP. Hujjatlar PDF, DOC/DOCX, TXT, CSV, XLS/XLSX, HTML va Markdown’ni o‘z ichiga oladi. Matnga asoslangan formatlar asosan matn sifatida o‘qiladi, PDF va DOCX esa matn va sahifa vizualini birlashtirishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi hujjat jarayoni beshtagacha hujjatga ruxsat berib, har bir matn hujjatini 4.5 MB bilan cheklaydi. Ichki tasvir profili beshta tasvir va 25 MB yuklamaga ruxsat beradi; S3 tasvir kirishi 1,000 tagacha tasvir va jami 2 GB’ga ruxsat beradi. Video kirishi bitta fayl: ichki biriktirishda 25 MB yoki S3 orqali 1 GB. PDF va DOCX fayllari umumiy limitdan foydalanadi: bevosita yuklashda 25 MB yoki S3 orqali 2 GB. CMYK yoki SVG tasvirli PDF’lar qo‘llanmaydi. Bu fayl ishlash tafsilotlari hujjatlashtirilgan ishlab chiqaruvchi jarayoniga tegishli; foydali havolalar uchun haqiqiy tegishli mazmunni biriktirib, sahifa yoki bo‘lim belgilarini saqlang.
Videoni tushunishda audio trek emas, vizual kadrlar ishlatiladi. 16 daqiqalik yoki qisqaroq videolarda qo‘llanma har soniyada bitta kadr tanlashni tavsiflaydi; uzun kliplarda 960 kadrni saqlash uchun namuna olish tezligi kamaytirilishi matnda aytilgan. Shu sababli kadrlar orasidagi tez harakatlar o‘tib ketishi mumkin. Tegishli klip va sahna yoki voqealar haqida aniq savolni afzal ko‘ring; aytilgan ma’lumot muhim bo‘lsa, alohida transkript bering. Mayda yoki ko‘p tilli matn va aniq fazoviy munosabatlar ham qiyin bo‘lishi mumkin, shu sababli o‘qiladigan belgilar va yetarli atrof vizual kontekstini saqlang. Ishlab chiqaruvchi, shuningdek, bu model tasvirlar, hujjatlar yoki videolardagi odamlarni aniqlamasligi yoki ismini aytmasligini bildiradi.
Amazon 200 dan ortiq tilni qo‘llashni, ingliz, nemis, ispan, fransuz, italyan, yapon, koreys, arab, soddalashtirilgan xitoy, rus, hind, portugal, niderland, turk va ibroniy tillari uchun optimallashtirishni hujjatlashtiradi. Ayniqsa manbalar bir necha tilda bo‘lsa, kerakli chiqish tili va terminologiyani ayting. Hujjat jarayonida savollar, dalil identifikatorlari va yakuniy tuzilmani belgilang, so‘ng modeldan aytilgan faktlarni yo‘q ma’lumotdan ajratishni so‘rang. Uning foydali natijasi — katta kirishdagi har detal qamralgan degan taxmin emas, manbaga tayangan javob yoki vosita bilan xabardor qilingan resurs.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar amazon/nova-2-lite-v1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0006 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "amazon/nova-2-lite-v1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'amazon/nova-2-lite-v1', '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': 'amazon/nova-2-lite-v1', '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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra amazon/nova-2-lite-v1
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Draft a grounded support reply\n\nWrite a customer reply using only this help article: A replacement may be requested within 14 days of delivery for a damaged item; include the order number and a photo in the support ticket. Customer: My parcel arrived broken yesterday. Can you send another? Explain the next step without claiming a replacement has already been approved.A customer-ready reply of 60–90 words covering eligibility, required ticket information and the next action.Check that the reply requests the order number and photo without asserting that a ticket or replacement was created.