Sakana Namazu — Sakana AI kompaniyasining yapon tili va yapon biznes muhitiga moslashtirilgan til modeli. Ishlab chiquvchi Kimi K2.6 asosidan foydalanadi va yaponcha javoblar, ko‘rsatmalarga amal qilish hamda agentga yo‘naltirilgan ishni moslash uchun ichki ma’lumotlardan foydalanadi. Model matn va tasvirlar bilan ishlaydi va matnli natijalar, jumladan izohlar, hisobotlar va taklif etilgan funksiya chaqiruvlarini yaratadi.
Tilga moslash model maqsadining asosiy qismidir. Ishlab chiqaruvchi tabiiy yaponcha biznes hujjatlari va elektron xatlar, hurmat shakllari, yapon atoqli otlari va ishbilarmonlik urf-odatlariga urg‘u beradi. Matn yozish yoki tarjima topshirig‘ida auditoriya, tomonlar orasidagi munosabat va izchil saqlanishi kerak bo‘lgan atamalarni bering. Har bir yaponcha xabarni bir xil muloqot deb ko‘rish o‘rniga shu muhitga mos rasmiylik darajasini so‘rang.
Ishlab chiquvchi Namazu xizmatida veb-qidiruv va kod bajarishni ichki vositalar sifatida taqdim etadi. Uning tadqiqot misoli izlanishni rejalashtiradi, takroran qidiradi, ma’lumotlarni o‘zaro tekshiradi va hisobot yozadi. Ma’lumot tahlili misoli yaponcha yordam savollarini buyurtma ma’lumotlarini jamlash va tahlil qilish bilan birlashtiradi. Bular vositalarga ulangan ishlab chiqaruvchi jarayonlaridir; modeldan foydalanayotgan ilova o‘z vazifasi uchun baribir tegishli kirish huquqi va kuzatuvlarga ega bo‘lishi kerak.
Bozor tadqiqoti hisoboti uchun soha, davr va javob beriladigan savollarni ko‘rsating. Foydali chiqish manbali faktlar, talqin va oqibatlarni ajratadi. Yordam murojaatlari tahlili uchun so‘rov toifalari va vazifada foydalanishga ruxsat berilgan qaydlarni bering, so‘ng asosiy qonuniyatlar va sonlar izohini so‘rang. Natijani berilgan qaydlar bilan tekshirish uchun ma’lumot ta’riflari va birliklarni ko‘rinadigan holda saqlang.
Namazu tasvirni tanish va funksiya chaqirishni ham qo‘llaydi. Ishlab chiqaruvchining ijodiy namoyishida model animatsion sahnadagi keyingi amalni tanlayotganda skrinshotlar qayta aloqa sifatida ishlatiladi. Ilova vizual qayta aloqa uchun shu andozadan foydalanishi mumkin: kuzatilgan tasvirni bering, tanilishi kerak bo‘lgan holatni belgilang va yangi qadam so‘rashdan oldin bajarilgan amal natijasini qaytaring.
Modelning yapon tiliga ixtisoslashuvi uning mulohaza va dasturlash ishini to‘ldiradi. Biznes javobi, ikki tilli tahrir, tadqiqot hisoboti yoki tahliliy qayd kabi aniq natijani tayyorlang. Keyingi navbatlar davomida dalillar va vazifaning yaponcha atamalarini saqlang, taklif etilgan amalni esa uni ishlatayotgan ilova haqiqatda bajargan amaldan ajrating.
", "aboutText": "Sakana Namazu — Sakana AI kompaniyasining yapon tili va yapon biznes muhitiga moslashtirilgan til modeli. Ishlab chiquvchi Kimi K2.6 asosidan foydalanadi va yaponcha javoblar, ko‘rsatmalarga amal qilish hamda agentga yo‘naltirilgan ishni moslash uchun ichki ma’lumotlardan foydalanadi. Model matn va tasvirlar bilan ishlaydi va matnli natijalar, jumladan izohlar, hisobotlar va taklif etilgan funksiya chaqiruvlarini yaratadi.\n\nTilga moslash model maqsadining asosiy qismidir. Ishlab chiqaruvchi tabiiy yaponcha biznes hujjatlari va elektron xatlar, hurmat shakllari, yapon atoqli otlari va ishbilarmonlik urf-odatlariga urg‘u beradi. Matn yozish yoki tarjima topshirig‘ida auditoriya, tomonlar orasidagi munosabat va izchil saqlanishi kerak bo‘lgan atamalarni bering. Har bir yaponcha xabarni bir xil muloqot deb ko‘rish o‘rniga shu muhitga mos rasmiylik darajasini so‘rang.\n\nIshlab chiquvchi Namazu xizmatida veb-qidiruv va kod bajarishni ichki vositalar sifatida taqdim etadi. Uning tadqiqot misoli izlanishni rejalashtiradi, takroran qidiradi, ma’lumotlarni o‘zaro tekshiradi va hisobot yozadi. Ma’lumot tahlili misoli yaponcha yordam savollarini buyurtma ma’lumotlarini jamlash va tahlil qilish bilan birlashtiradi. Bular vositalarga ulangan ishlab chiqaruvchi jarayonlaridir; modeldan foydalanayotgan ilova o‘z vazifasi uchun baribir tegishli kirish huquqi va kuzatuvlarga ega bo‘lishi kerak.\n\nBozor tadqiqoti hisoboti uchun soha, davr va javob beriladigan savollarni ko‘rsating. Foydali chiqish manbali faktlar, talqin va oqibatlarni ajratadi. Yordam murojaatlari tahlili uchun so‘rov toifalari va vazifada foydalanishga ruxsat berilgan qaydlarni bering, so‘ng asosiy qonuniyatlar va sonlar izohini so‘rang. Natijani berilgan qaydlar bilan tekshirish uchun ma’lumot ta’riflari va birliklarni ko‘rinadigan holda saqlang.\n\nNamazu tasvirni tanish va funksiya chaqirishni ham qo‘llaydi. Ishlab chiqaruvchining ijodiy namoyishida model animatsion sahnadagi keyingi amalni tanlayotganda skrinshotlar qayta aloqa sifatida ishlatiladi. Ilova vizual qayta aloqa uchun shu andozadan foydalanishi mumkin: kuzatilgan tasvirni bering, tanilishi kerak bo‘lgan holatni belgilang va yangi qadam so‘rashdan oldin bajarilgan amal natijasini qaytaring.\n\nModelning yapon tiliga ixtisoslashuvi uning mulohaza va dasturlash ishini to‘ldiradi. Biznes javobi, ikki tilli tahrir, tadqiqot hisoboti yoki tahliliy qayd kabi aniq natijani tayyorlang. Keyingi navbatlar davomida dalillar va vazifaning yaponcha atamalarini saqlang, taklif etilgan amalni esa uni ishlatayotgan ilova haqiqatda bajargan amaldan ajrating.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Draft a Japanese business reschedule email\n\nDraft a polite Japanese business email to an existing external partner, Ms Tanaka. Ask to move the meeting from 10:00 to 11:00 on the same Tuesday because the preceding workshop runs longer. Acknowledge the inconvenience and ask whether the new time suits her. Keep the date unspecified, preserve the two times, and do not imply she has accepted.A concise Japanese email with a subject, respectful greeting, reschedule request and confirmation question.The email uses appropriate partner-facing politeness and retains the request as pending rather than confirmed.sakana/sakana-namazuSakana Namazu — Sakana AI kompaniyasining biznes hujjatlari, tadqiqot va agent jarayonlari uchun yapon tiliga ixtisoslashgan modeli. U yapon tili va madaniy kontekstni mulohaza, tasvirni tanish hamda ishlab chiquvchi taqdim etgan qidiruv va kod vositalari bilan birlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Sakana Namazu — Sakana AI kompaniyasining yapon tili va yapon biznes muhitiga moslashtirilgan til modeli. Ishlab chiquvchi Kimi K2.6 asosidan foydalanadi va yaponcha javoblar, ko‘rsatmalarga amal qilish hamda agentga yo‘naltirilgan ishni moslash uchun ichki ma’lumotlardan foydalanadi. Model matn va tasvirlar bilan ishlaydi va matnli natijalar, jumladan izohlar, hisobotlar va taklif etilgan funksiya chaqiruvlarini yaratadi.
Tilga moslash model maqsadining asosiy qismidir. Ishlab chiqaruvchi tabiiy yaponcha biznes hujjatlari va elektron xatlar, hurmat shakllari, yapon atoqli otlari va ishbilarmonlik urf-odatlariga urg‘u beradi. Matn yozish yoki tarjima topshirig‘ida auditoriya, tomonlar orasidagi munosabat va izchil saqlanishi kerak bo‘lgan atamalarni bering. Har bir yaponcha xabarni bir xil muloqot deb ko‘rish o‘rniga shu muhitga mos rasmiylik darajasini so‘rang.
Ishlab chiquvchi Namazu xizmatida veb-qidiruv va kod bajarishni ichki vositalar sifatida taqdim etadi. Uning tadqiqot misoli izlanishni rejalashtiradi, takroran qidiradi, ma’lumotlarni o‘zaro tekshiradi va hisobot yozadi. Ma’lumot tahlili misoli yaponcha yordam savollarini buyurtma ma’lumotlarini jamlash va tahlil qilish bilan birlashtiradi. Bular vositalarga ulangan ishlab chiqaruvchi jarayonlaridir; modeldan foydalanayotgan ilova o‘z vazifasi uchun baribir tegishli kirish huquqi va kuzatuvlarga ega bo‘lishi kerak.
Bozor tadqiqoti hisoboti uchun soha, davr va javob beriladigan savollarni ko‘rsating. Foydali chiqish manbali faktlar, talqin va oqibatlarni ajratadi. Yordam murojaatlari tahlili uchun so‘rov toifalari va vazifada foydalanishga ruxsat berilgan qaydlarni bering, so‘ng asosiy qonuniyatlar va sonlar izohini so‘rang. Natijani berilgan qaydlar bilan tekshirish uchun ma’lumot ta’riflari va birliklarni ko‘rinadigan holda saqlang.
Namazu tasvirni tanish va funksiya chaqirishni ham qo‘llaydi. Ishlab chiqaruvchining ijodiy namoyishida model animatsion sahnadagi keyingi amalni tanlayotganda skrinshotlar qayta aloqa sifatida ishlatiladi. Ilova vizual qayta aloqa uchun shu andozadan foydalanishi mumkin: kuzatilgan tasvirni bering, tanilishi kerak bo‘lgan holatni belgilang va yangi qadam so‘rashdan oldin bajarilgan amal natijasini qaytaring.
Modelning yapon tiliga ixtisoslashuvi uning mulohaza va dasturlash ishini to‘ldiradi. Biznes javobi, ikki tilli tahrir, tadqiqot hisoboti yoki tahliliy qayd kabi aniq natijani tayyorlang. Keyingi navbatlar davomida dalillar va vazifaning yaponcha atamalarini saqlang, taklif etilgan amalni esa uni ishlatayotgan ilova haqiqatda bajargan amaldan ajrating.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar sakana/sakana-namazu | 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 $0.0019 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 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 $0.0019 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "sakana/sakana-namazu", "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='sakana/sakana-namazu',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='sakana/sakana-namazu',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 sakana/sakana-namazu
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
sakana/sakana-namazuSakana Namazu — Sakana AI kompaniyasining biznes hujjatlari, tadqiqot va agent jarayonlari uchun yapon tiliga ixtisoslashgan modeli. U yapon tili va madaniy kontekstni mulohaza, tasvirni tanish hamda ishlab chiquvchi taqdim etgan qidiruv va kod vositalari bilan birlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Sakana Namazu — Sakana AI kompaniyasining yapon tili va yapon biznes muhitiga moslashtirilgan til modeli. Ishlab chiquvchi Kimi K2.6 asosidan foydalanadi va yaponcha javoblar, ko‘rsatmalarga amal qilish hamda agentga yo‘naltirilgan ishni moslash uchun ichki ma’lumotlardan foydalanadi. Model matn va tasvirlar bilan ishlaydi va matnli natijalar, jumladan izohlar, hisobotlar va taklif etilgan funksiya chaqiruvlarini yaratadi.
Tilga moslash model maqsadining asosiy qismidir. Ishlab chiqaruvchi tabiiy yaponcha biznes hujjatlari va elektron xatlar, hurmat shakllari, yapon atoqli otlari va ishbilarmonlik urf-odatlariga urg‘u beradi. Matn yozish yoki tarjima topshirig‘ida auditoriya, tomonlar orasidagi munosabat va izchil saqlanishi kerak bo‘lgan atamalarni bering. Har bir yaponcha xabarni bir xil muloqot deb ko‘rish o‘rniga shu muhitga mos rasmiylik darajasini so‘rang.
Ishlab chiquvchi Namazu xizmatida veb-qidiruv va kod bajarishni ichki vositalar sifatida taqdim etadi. Uning tadqiqot misoli izlanishni rejalashtiradi, takroran qidiradi, ma’lumotlarni o‘zaro tekshiradi va hisobot yozadi. Ma’lumot tahlili misoli yaponcha yordam savollarini buyurtma ma’lumotlarini jamlash va tahlil qilish bilan birlashtiradi. Bular vositalarga ulangan ishlab chiqaruvchi jarayonlaridir; modeldan foydalanayotgan ilova o‘z vazifasi uchun baribir tegishli kirish huquqi va kuzatuvlarga ega bo‘lishi kerak.
Bozor tadqiqoti hisoboti uchun soha, davr va javob beriladigan savollarni ko‘rsating. Foydali chiqish manbali faktlar, talqin va oqibatlarni ajratadi. Yordam murojaatlari tahlili uchun so‘rov toifalari va vazifada foydalanishga ruxsat berilgan qaydlarni bering, so‘ng asosiy qonuniyatlar va sonlar izohini so‘rang. Natijani berilgan qaydlar bilan tekshirish uchun ma’lumot ta’riflari va birliklarni ko‘rinadigan holda saqlang.
Namazu tasvirni tanish va funksiya chaqirishni ham qo‘llaydi. Ishlab chiqaruvchining ijodiy namoyishida model animatsion sahnadagi keyingi amalni tanlayotganda skrinshotlar qayta aloqa sifatida ishlatiladi. Ilova vizual qayta aloqa uchun shu andozadan foydalanishi mumkin: kuzatilgan tasvirni bering, tanilishi kerak bo‘lgan holatni belgilang va yangi qadam so‘rashdan oldin bajarilgan amal natijasini qaytaring.
Modelning yapon tiliga ixtisoslashuvi uning mulohaza va dasturlash ishini to‘ldiradi. Biznes javobi, ikki tilli tahrir, tadqiqot hisoboti yoki tahliliy qayd kabi aniq natijani tayyorlang. Keyingi navbatlar davomida dalillar va vazifaning yaponcha atamalarini saqlang, taklif etilgan amalni esa uni ishlatayotgan ilova haqiqatda bajargan amaldan ajrating.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar sakana/sakana-namazu | 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 $0.0019 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 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 $0.0019 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "sakana/sakana-namazu",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'sakana/sakana-namazu', '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': 'sakana/sakana-namazu', '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 sakana/sakana-namazu
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Draft a Japanese business reschedule email\n\nDraft a polite Japanese business email to an existing external partner, Ms Tanaka. Ask to move the meeting from 10:00 to 11:00 on the same Tuesday because the preceding workshop runs longer. Acknowledge the inconvenience and ask whether the new time suits her. Keep the date unspecified, preserve the two times, and do not imply she has accepted.A concise Japanese email with a subject, respectful greeting, reschedule request and confirmation question.The email uses appropriate partner-facing politeness and retains the request as pending rather than confirmed.