Source: https://ailoot.ai/models/uz/inference-net-schematron-v2-small/ Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/inference-net-schematron-v2-small/ Language: uz # Inference.net: Schematron V2 Small [Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/inference-net-schematron-v2-small/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/inference-net-schematron-v2-small/facts.json) ## [Inference.net: Schematron V2 Small](https://ailoot.ai/models/uz/inference-net-schematron-v2-small/) Schematron V2 Small berilgan HTML’dan sxema belgilagan faktlarni tiplashtirilgan JSON’ga ajratadi. U murakkab sxemalar va uzun sahifalar uchun sifatga yo‘naltirilgan V2 variantidir. Ishlab chiqaruvchi 128K kontekst va ichma-ich qaydlarni qo‘llab-quvvatlaydi; maydon tavsiflari qaytariladigan ma’lumotni belgilaydi. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/uz/inference-net-schematron-v2-small/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/uz/inference-net-schematron-v2-small/#method-1) Model haqida Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan. Schematron V2 Small — Inference.net’ning HTML’ni sxemaga mos JSON’ga aylantirish uchun ajratish sifatiga yo‘naltirilgan modeli. Ishlab chiqaruvchi uni murakkab sxemalar va uzun sahifalar uchun, o‘tkazuvchanlikka yo‘naltirilgan V2 Turbo’dan alohida ish vazifasida ishlab chiqadi. U HTML va chaqiruvchining sxemasini o‘qib, mos tuzilmali qaydni qaytaradi. Maqsad keng suhbat javobini yaratish emas, keyingi ilovaga kerakli faktlarni ajratishdir. #### Sxema vazifa spetsifikatsiyasi sifatida Ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasiga ko‘ra, ajratish ko‘rsatmalari tabiiy tildagi tizim yoki foydalanuvchi topshirig‘iga emas, sxemaga tegishli. Har xususiyat turini belgilang va ma’nosini maydon tavsifida tushuntiring. Ichki obyektlar va ro‘yxatlar qo‘llab-quvvatlanadi. Masalan, mahsulot qaydi mahsulot identifikatorini ko‘rsatilgan nomidan ajratishi va xususiyat qiymatlarini alohida obyektga guruhlashi mumkin. Murakkab sahifada ajratish so‘rashdan oldin maydon ma’nolaridagi noaniqlikni hal qiling. Sana e’lon, hodisa yoki tahrir sanasimi, tushuntiring, bir nechta manba qiymati qanday ifodalanishini ayting. Obyekt to‘liq ko‘rinsin deb model qiymat o‘ylab topishiga ehtiyoj qolmasligi uchun yo‘q axborotga sxema qoidasi belgilang. Ishlab chiqaruvchi qaytgan JSON’ni tasdiqlash bilan tiplashtirilgan modellar va JSON Schema’ni namoyish qiladi. #### Uzun hujjatni tayyorlash Tavsiya etilgan HTML dastlabki ishlovi tegishli mazmunni saqlab, skriptlar, uslublar va qolipiy qismlarni olib tashlaydi. Ishlab chiqaruvchi ehtiyotkorlikni tavsiya qiladi: ortiqcha olib tashlash ajratish uchun kerakli axborotni yo‘qotishi mumkin. Jadval sarlavhalari, ichki belgilar va qiymat ma’nosini belgilaydigan yaqin matnni saqlang. Sahifada aloqasiz navigatsiya yoki takroriy material bo‘lsa tegishli hududgacha qisqartiring. Misol vazifa — bir nechta konfiguratsiya jadvali bor mahsulot sahifasidan texnik qayd ajratish. Kirish qaysi jadval qaysi variantga tegishliligini saqlashi, sxema esa kerakli aniq variant yoki variantlar ro‘yxatini tavsiflashi kerak. So‘ng natija JSON’ini butun saytning qisqa mazmuni deb ko‘rish o‘rniga shu manba satrlari bilan tekshirish mumkin. #### Small va Turbo alohida tanlovlardir V2 Small murakkab sxemalar va uzun HTML uchun ajratish sifatini ta’kidlaydi. Turbo esa sahifalarni yuqoriroq o‘tkazuvchanlikda qayta ishlashga moslashtirilgan alohida versiya. Ikkalasi V2 oilasining hujjatlashtirilgan 128K konteksti va qat’iy sxemali JSON jarayonini bo‘lishadi. Kontekst byudjeti kirish va so‘ralgan chiqishni birga qamraydi, shuning uchun katta sahifani vazifaga haqiqatan kerakli qayd atrofida yo‘naltiring. #### Ajratishdan ilova ma’lumotiga Tuzilmali obyekt katalogga qabul qilish, hujjatni tahlil qilish yoki qidiruv yordamidagi javob uchun dalil qatlamini qo‘llab-quvvatlashi mumkin. Ilova manba sahifasini oladi, sxema beradi va chiqishni ishlatishdan oldin tasdiqlaydi. Atrofdagi jarayonda sahifa identifikatori yoki manba bog‘lanishini saqlang. Qayd sonlarni o‘z ichiga olsa, birlik va ko‘zlangan talqinni manba bilan solishtiring. Sxemaga moslik natija shaklini belgilaydi; har ajratilgan faktni mustaqil tekshirmaydi. Namunaviy qaydlarni asl HTML bilan ko‘rib chiqing va zid yoki yo‘q axborot bilan ishlashni belgilang. V2 Small V1 ochiq vaznli checkpointlardan alohida nomlangan reliz bo‘lib qoladi. Hujjatlashtirilgan interfeysi HTML’dan JSON’ga ajratishdir; u tasvir kirishlari, umumiy suhbat, avtomatik veb-kirish yoki vositalarni bevosita bajarish jarayonini anglatmaydi. Amaliy vazifa ### Amaliy vazifa Ingliz tilidagi texnik misol ``` Extract product variants from HTML HTML source:

Travel Flask

Small

Capacity: 350 ml

Large

Capacity: 600 ml

. Extraction specification for the existing schema-guided workflow: product_name is the article title; variants is a list of objects containing name, capacity_value as an integer and capacity_unit as text. Return only the extracted record; preserve section-to-value associations. ``` #### Kutiladigan natija ``` A target JSON record with product_name and two variants, each containing name, integer capacity_value and capacity_unit. ``` #### Natijani tekshirish ``` Validate the returned record against the configured extraction schema and both source sections; do not swap capacities. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `inference-net/schematron-v2-small` [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=chat) Inference.net /`inference-net/schematron-v2-small` ### Boshlash Schematron V2 Small berilgan HTML’dan sxema belgilagan faktlarni tiplashtirilgan JSON’ga ajratadi. U murakkab sxemalar va uzun sahifalar uchun sifatga yo‘naltirilgan V2 variantidir. Ishlab chiqaruvchi 128K kontekst va ichma-ich qaydlarni qo‘llab-quvvatlaydi; maydon tavsiflari qaytariladigan ma’lumotni belgilaydi. Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari Matn Natijalar Matn ### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Kirish `text` Chiqish `text` Chiqish formati json yoki SSE | Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar inference-net/schematron-v2-small | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | 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— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string\|content_part[]\|null` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_calls` | Tur`tool_call[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_call_id` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— | | Maydon`messages[].name` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_content` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_details` | Tur`object\|array` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_completion_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | | Maydon`stream_options.include_usage` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`temperature` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`top_p` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stop` | Tur`string\|string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools` | Tur`function_tool[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].type` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].function.name` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— | | Maydon`tools[].function.description` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tools[].function.parameters` | Tur`JSON_schema` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tool_choice` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`parallel_tool_calls` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`response_format` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning_effort` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`service_tier` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`instructions` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— | | Maydon`functions` | Tur`function[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`function_call` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`prompt_cache_options` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`modalities` | Tur`string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— | | Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— | | Maydon`cache_control.ttl` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— | Kirish materiallari birikmalari **Matn** · UTF8 matni `messages[].content` Usul parametrlari va hayot sikli | Parametr | Parametr talablari | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`messages` | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi | | Parametr`file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi | | Parametr`output_modalities` | Parametr talablaritext | | Parametr`hosted_operations` | Parametr talablarifalse | | Parametr`multimodal_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. ### Tariflar Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan. Tezkor rejim Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda Flex rejimi Standart tarif flex rejimi tanlanganda Maksimal fikrlash darajasi Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda #### Ailoot tariflari #### Sozlamalar bo‘yicha narxlar 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 **$0.0001** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00046** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.0001** / 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 **$0.0001** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00046** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.0001** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython oqimi ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "inference-net/schematron-v2-small", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='inference-net/schematron-v2-small',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='inference-net/schematron-v2-small',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Natijalarni olish va saqlash #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json yoki SSE ##### Barcha tayyor natijalarni saqlash 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. ##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan. Javob maydonlari | Maydon | Tur | | --- | --- | | Maydon`choices[].index` | Turinteger | | Maydon`choices[].message.content` | Turstring\|null | | Maydon`choices[].message.tool_calls` | Turtool\_call\[\] | | Maydon`choices[].message.reasoning_content` | Turstring | | Maydon`choices[].message.reasoning_details` | Turobject\|array | | Maydon`choices[].finish_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | Turobject | Xatolar va keyingi qadamlar | 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. | ### Taxalluslar #### Model taxalluslari **Ailoot Ultra** [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=chat) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `inference-net/schematron-v2-small` [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=messages) Inference.net /`inference-net/schematron-v2-small` ### Boshlash Schematron V2 Small berilgan HTML’dan sxema belgilagan faktlarni tiplashtirilgan JSON’ga ajratadi. U murakkab sxemalar va uzun sahifalar uchun sifatga yo‘naltirilgan V2 variantidir. Ishlab chiqaruvchi 128K kontekst va ichma-ich qaydlarni qo‘llab-quvvatlaydi; maydon tavsiflari qaytariladigan ma’lumotni belgilaydi. Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari Matn Natijalar json · sse ### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Kirish `text` Chiqish `json`, `sse` Chiqish formati JSON yoki SSE | Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar inference-net/schematron-v2-small | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | Kirish materiallari birikmalari **Matn** · UTF-8 matni `messages[].content satri` Usul parametrlari va hayot sikli | Parametr | Parametr talablari | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`text_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` ### Tariflar Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan. Tezkor rejim Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda Flex rejimi Standart tarif flex rejimi tanlanganda Maksimal fikrlash darajasi Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda #### Ailoot tariflari #### Sozlamalar bo‘yicha narxlar 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 **$0.0001** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00046** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.0001** / 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 **$0.0001** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00046** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.0001** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang ```json { "model": "inference-net/schematron-v2-small", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'inference-net/schematron-v2-small', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'inference-net/schematron-v2-small', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Natijalarni olish va saqlash #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON yoki SSE ##### Barcha tayyor natijalarni saqlash 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. ##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan. Javob maydonlari | Maydon | Tur | | --- | --- | | Maydon`id` | Turstring | | Maydon`model` | Turstring | | Maydon`content[]` | Turtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Maydon`stop_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | Turobject | Xatolar va keyingi qadamlar | 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. | ### Taxalluslar #### Model taxalluslari **Ailoot Ultra** [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=messages) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`inference-net/schematron-v2-small`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=inference-net%2Fschematron-v2-small&route=Ultra&caller=inference-net%2Fschematron-v2-small&fmt=messages) FAQ · Inference.net: Schematron V2 Small Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud? `POST /v1/chat/completions` · `inference-net/schematron-v2-small`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `inference-net/schematron-v2-small`: `text` → `json`, `sse` So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi? `POST /v1/chat/completions` · `inference-net/schematron-v2-small`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `inference-net/schematron-v2-small`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Qanday cheklovlar amal qiladi? `POST /v1/chat/completions` · `inference-net/schematron-v2-small`: `messages.min_items`: `1` Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang. ## Kompaniya va uning loyihalar portfeli Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. ## Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling. Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha. Obuna Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang. 50% gacha promokod Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi. Tarixdagi xarajatlar Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi. [Obuna tanlash](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/) ## API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang. SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang. Tijorat ilovasi Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing. Reseller litsenziyasi Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang. Saytdagi hujjatlar Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq. [Reseller litsenziyasini so‘rash](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz) ## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi. Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.