SenseChat-5 — SenseTime kompaniyasining SenseNova seriyasidagi V5 umumiy til modeli. Ishlab chiqaruvchi vazifa doirasini til, bilim, mulohaza, matematika va kod bo‘ylab ta’riflaydi, ochiq savollar, ko‘p navbatli muloqot, ma’lumot ajratish va yozishga alohida e’tibor beradi. Hujjatlashtirilgan suhbat kirishi matn, foydali natija esa yozma javob, matn loyihasi, tahlil yoki vositaga oid ko‘rsatmadir.
Vazifa ko‘rsatmalarini tahlil qilinadigan materialdan ajrating. Ishlab chiquvchining mos muloqot misolida rol va javob formatini belgilovchi tizim xabari, keyin so‘rovni o‘z ichiga olgan foydalanuvchi xabari ishlatiladi. Uning asl muloqot ma’lumotnomasi ham tizim, foydalanuvchi va yordamchi xabarlarini farqlaydi. Keyingi savol avvalgi javobga bog‘liq bo‘lsa, tegishli muloqotni tartib bilan saqlang.
Ajratib olish vazifasida hujjatni bering va qaytariladigan maydonlarni nomlang. Foydali topshiriq: “Ko‘rsatilgan muddat, mas’ul jamoa va kerakli natijani jadvalga ajrating, har bir qiymatni tasdiqlovchi parchani ko‘rsating.” Yozish vazifasida auditoriya, maqsad, ohang va kerakli bo‘limlarni bering. So‘ralgan so‘z sonini yozish ko‘rsatmasi sifatida qabul qiling va tayyor javob unga mosligini tekshiring.
Ishlab chiquvchi SenseChat-5 uchun 128K kontekstni ko‘rsatadi. Uning asl muloqot ma’lumotnomasi berilgan kirish va zaxiralangan maksimal javob model kontekstiga sig‘ishi kerakligini tushuntiradi. Qidirib topilgan bilim yoki qo‘shilgan manba matni ham kirish joyini egallaydi. Butun limitni hujjatlar bilan to‘ldirish o‘rniga savol, muhim manba parchalari va javobga yetarli joyni birga saqlang.
Uzun manbalarni taqqoslashda har bir hujjatni belgilang va bo‘lim chegaralarini saqlang. Qaysi talablar mos kelishi, qaysilari zidligi va farqni qaysi parcha tasdiqlashini so‘rang. Muhim ta’riflar va identifikatorlarni aniq bering. Vazifa faqat bir necha bo‘limga tegishli bo‘lsa, yakuniy taqqoslashni tekshirish oson bo‘lishi uchun shu bo‘limlar va ularni talqin qilishga kerakli kontekstni tanlang.
Farazlar, birliklar va so‘ralgan yakuniy shakl bilan to‘liq masala bering. Hisoblashdan ishlatilgan qiymatlarni ko‘rsatishni, izohdan esa bayon qilingan faktni farazdan ajratishni so‘rang. Xulosani masala shartlari bilan tekshirish kerak, ayniqsa bir nechta qadam bitta dastlabki talqinga bog‘liq bo‘lsa.
Kod bilan ishlashda tegishli manba, kuzatilgan xatti-harakat va kutilgan natijani kiriting. Foydali chiqish — qaysi shartni hal qilishi va baholash uchun kerakli tekshiruvlari bor taklif etilgan o‘zgarish. Keyingi navbat taklif ishlagan-ishlamaganiga bog‘liq bo‘lsa, haqiqiy xato yoki bajarish natijasini qaytaring. Yozma javob va uni ishga tushirish natijasi alohida artefaktlardir.
SenseTime kompaniyasining V5 relizi maxsus funksiya chaqirishni hujjatlashtiradi: ulangan ilova model tanlashi va foydalanishi uchun vosita ta’riflarini berishi mumkin. Har bir vositaning maqsadi va argumentlarini haqiqiy operatsiyaga mos belgilang, so‘ng undan qaytgan kuzatuvni suhbat bilan saqlang. Yakuniy javobdan so‘ralgan amal muvaffaqiyatli bo‘lganini taxmin qilish o‘rniga haqiqiy qidiruv yoki operatsiya natijasidan foydalanishni so‘rang.
Shu V5 relizi matematik hisoblash uchun Python yaratuvchi kod interpretatori jarayonini ta’riflaydi. Bu ulangan hisoblash jarayoni bo‘lib, har bir yaratilgan kod blokini bajarilgan deb qabul qilishga sabab emas. Hisoblanadigan ma’lumotni bering, interpretator natijasini saqlang va yozma izoh shu natijaga qanday bog‘liqligini tekshiring.
Ishlab chiquvchining muloqot misollari tugallangan javoblarni ham, oqimli matnni ham ko‘rsatadi. Tugallangan javob yordamchi xabarini beradi; oqimli uzatish yakuniy javobga yig‘ilishi kerak bo‘lgan ketma-ket qismlarni yetkazadi. Hujjat, hisobot yoki ilova javobi sifatida ishlatishdan oldin yakuniy matnni so‘rov va manba materiali bilan saqlang.
Model nashrini aniq ko‘rsating. SenseChat-Turbo alohida yengil muloqot modeli, SenseChat-5-Cantonese esa alohida nomlangan moslashtirilgan nashr. Ishlab chiquvchi alohida ko‘rish, birlashtirilgan modallik va personaj muloqoti modellarini ham e’lon qiladi. Ushbu SenseChat-5 profilidan uning hujjatlashtirilgan matnli muloqoti va vosita yordamidagi til ishlari uchun foydalaning, ajratib olingan qiymatlar, mulohaza bosqichlari va taklif etilgan amallarni berilgan dalillar bilan tekshiring.
", "aboutText": "### Umumiy til va mulohaza ishlari\n\nSenseChat-5 — SenseTime kompaniyasining SenseNova seriyasidagi V5 umumiy til modeli. Ishlab chiqaruvchi vazifa doirasini til, bilim, mulohaza, matematika va kod bo‘ylab ta’riflaydi, ochiq savollar, ko‘p navbatli muloqot, ma’lumot ajratish va yozishga alohida e’tibor beradi. Hujjatlashtirilgan suhbat kirishi matn, foydali natija esa yozma javob, matn loyihasi, tahlil yoki vositaga oid ko‘rsatmadir.\n\n### Suhbatni tayyorlang\n\nVazifa ko‘rsatmalarini tahlil qilinadigan materialdan ajrating. Ishlab chiquvchining mos muloqot misolida rol va javob formatini belgilovchi tizim xabari, keyin so‘rovni o‘z ichiga olgan foydalanuvchi xabari ishlatiladi. Uning asl muloqot ma’lumotnomasi ham tizim, foydalanuvchi va yordamchi xabarlarini farqlaydi. Keyingi savol avvalgi javobga bog‘liq bo‘lsa, tegishli muloqotni tartib bilan saqlang.\n\nAjratib olish vazifasida hujjatni bering va qaytariladigan maydonlarni nomlang. Foydali topshiriq: “Ko‘rsatilgan muddat, mas’ul jamoa va kerakli natijani jadvalga ajrating, har bir qiymatni tasdiqlovchi parchani ko‘rsating.” Yozish vazifasida auditoriya, maqsad, ohang va kerakli bo‘limlarni bering. So‘ralgan so‘z sonini yozish ko‘rsatmasi sifatida qabul qiling va tayyor javob unga mosligini tekshiring.\n\n### 128K kontekst bilan ishlang\n\nIshlab chiquvchi SenseChat-5 uchun 128K kontekstni ko‘rsatadi. Uning asl muloqot ma’lumotnomasi berilgan kirish va zaxiralangan maksimal javob model kontekstiga sig‘ishi kerakligini tushuntiradi. Qidirib topilgan bilim yoki qo‘shilgan manba matni ham kirish joyini egallaydi. Butun limitni hujjatlar bilan to‘ldirish o‘rniga savol, muhim manba parchalari va javobga yetarli joyni birga saqlang.\n\nUzun manbalarni taqqoslashda har bir hujjatni belgilang va bo‘lim chegaralarini saqlang. Qaysi talablar mos kelishi, qaysilari zidligi va farqni qaysi parcha tasdiqlashini so‘rang. Muhim ta’riflar va identifikatorlarni aniq bering. Vazifa faqat bir necha bo‘limga tegishli bo‘lsa, yakuniy taqqoslashni tekshirish oson bo‘lishi uchun shu bo‘limlar va ularni talqin qilishga kerakli kontekstni tanlang.\n\n### Mulohaza, matematika va kod\n\nFarazlar, birliklar va so‘ralgan yakuniy shakl bilan to‘liq masala bering. Hisoblashdan ishlatilgan qiymatlarni ko‘rsatishni, izohdan esa bayon qilingan faktni farazdan ajratishni so‘rang. Xulosani masala shartlari bilan tekshirish kerak, ayniqsa bir nechta qadam bitta dastlabki talqinga bog‘liq bo‘lsa.\n\nKod bilan ishlashda tegishli manba, kuzatilgan xatti-harakat va kutilgan natijani kiriting. Foydali chiqish — qaysi shartni hal qilishi va baholash uchun kerakli tekshiruvlari bor taklif etilgan o‘zgarish. Keyingi navbat taklif ishlagan-ishlamaganiga bog‘liq bo‘lsa, haqiqiy xato yoki bajarish natijasini qaytaring. Yozma javob va uni ishga tushirish natijasi alohida artefaktlardir.\n\n### Maxsus vositalar va hisoblash\n\nSenseTime kompaniyasining V5 relizi maxsus funksiya chaqirishni hujjatlashtiradi: ulangan ilova model tanlashi va foydalanishi uchun vosita ta’riflarini berishi mumkin. Har bir vositaning maqsadi va argumentlarini haqiqiy operatsiyaga mos belgilang, so‘ng undan qaytgan kuzatuvni suhbat bilan saqlang. Yakuniy javobdan so‘ralgan amal muvaffaqiyatli bo‘lganini taxmin qilish o‘rniga haqiqiy qidiruv yoki operatsiya natijasidan foydalanishni so‘rang.\n\nShu V5 relizi matematik hisoblash uchun Python yaratuvchi kod interpretatori jarayonini ta’riflaydi. Bu ulangan hisoblash jarayoni bo‘lib, har bir yaratilgan kod blokini bajarilgan deb qabul qilishga sabab emas. Hisoblanadigan ma’lumotni bering, interpretator natijasini saqlang va yozma izoh shu natijaga qanday bog‘liqligini tekshiring.\n\n### Tugallangan javoblar va oqimli uzatish\n\nIshlab chiquvchining muloqot misollari tugallangan javoblarni ham, oqimli matnni ham ko‘rsatadi. Tugallangan javob yordamchi xabarini beradi; oqimli uzatish yakuniy javobga yig‘ilishi kerak bo‘lgan ketma-ket qismlarni yetkazadi. Hujjat, hisobot yoki ilova javobi sifatida ishlatishdan oldin yakuniy matnni so‘rov va manba materiali bilan saqlang.\n\nModel nashrini aniq ko‘rsating. SenseChat-Turbo alohida yengil muloqot modeli, SenseChat-5-Cantonese esa alohida nomlangan moslashtirilgan nashr. Ishlab chiquvchi alohida ko‘rish, birlashtirilgan modallik va personaj muloqoti modellarini ham e’lon qiladi. Ushbu SenseChat-5 profilidan uning hujjatlashtirilgan matnli muloqoti va vosita yordamidagi til ishlari uchun foydalaning, ajratib olingan qiymatlar, mulohaza bosqichlari va taklif etilgan amallarni berilgan dalillar bilan tekshiring.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Extract an action from meeting notes\n\nExtract action details from this note: "The logistics team must send the revised packing list by 16:00 on Monday. Finance will review costs later; no date agreed." Return team, deliverable, deadline and supporting quotation for each action. Mark the finance deadline as not stated and keep it separate from the logistics deadline.A two-action table with responsible team, deliverable, deadline and a supporting quote.Ensure the Monday 16:00 deadline is not copied into the finance action.SenseChat-5SenseTime kompaniyasining SenseChat-5 modeli til, bilim, mulohaza, matematika va kod vazifalari uchun matnli muloqot modelidir. Uning hujjatlashtirilgan 128K konteksti uzunroq manba materialini qo‘llaydi; ishlab chiquvchining V5 jarayoni maxsus funksiya chaqirish va kod interpretatori bilan hisoblashni o‘z ichiga oladi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
SenseChat-5 — SenseTime kompaniyasining SenseNova seriyasidagi V5 umumiy til modeli. Ishlab chiqaruvchi vazifa doirasini til, bilim, mulohaza, matematika va kod bo‘ylab ta’riflaydi, ochiq savollar, ko‘p navbatli muloqot, ma’lumot ajratish va yozishga alohida e’tibor beradi. Hujjatlashtirilgan suhbat kirishi matn, foydali natija esa yozma javob, matn loyihasi, tahlil yoki vositaga oid ko‘rsatmadir.
Vazifa ko‘rsatmalarini tahlil qilinadigan materialdan ajrating. Ishlab chiquvchining mos muloqot misolida rol va javob formatini belgilovchi tizim xabari, keyin so‘rovni o‘z ichiga olgan foydalanuvchi xabari ishlatiladi. Uning asl muloqot ma’lumotnomasi ham tizim, foydalanuvchi va yordamchi xabarlarini farqlaydi. Keyingi savol avvalgi javobga bog‘liq bo‘lsa, tegishli muloqotni tartib bilan saqlang.
Ajratib olish vazifasida hujjatni bering va qaytariladigan maydonlarni nomlang. Foydali topshiriq: “Ko‘rsatilgan muddat, mas’ul jamoa va kerakli natijani jadvalga ajrating, har bir qiymatni tasdiqlovchi parchani ko‘rsating.” Yozish vazifasida auditoriya, maqsad, ohang va kerakli bo‘limlarni bering. So‘ralgan so‘z sonini yozish ko‘rsatmasi sifatida qabul qiling va tayyor javob unga mosligini tekshiring.
Ishlab chiquvchi SenseChat-5 uchun 128K kontekstni ko‘rsatadi. Uning asl muloqot ma’lumotnomasi berilgan kirish va zaxiralangan maksimal javob model kontekstiga sig‘ishi kerakligini tushuntiradi. Qidirib topilgan bilim yoki qo‘shilgan manba matni ham kirish joyini egallaydi. Butun limitni hujjatlar bilan to‘ldirish o‘rniga savol, muhim manba parchalari va javobga yetarli joyni birga saqlang.
Uzun manbalarni taqqoslashda har bir hujjatni belgilang va bo‘lim chegaralarini saqlang. Qaysi talablar mos kelishi, qaysilari zidligi va farqni qaysi parcha tasdiqlashini so‘rang. Muhim ta’riflar va identifikatorlarni aniq bering. Vazifa faqat bir necha bo‘limga tegishli bo‘lsa, yakuniy taqqoslashni tekshirish oson bo‘lishi uchun shu bo‘limlar va ularni talqin qilishga kerakli kontekstni tanlang.
Farazlar, birliklar va so‘ralgan yakuniy shakl bilan to‘liq masala bering. Hisoblashdan ishlatilgan qiymatlarni ko‘rsatishni, izohdan esa bayon qilingan faktni farazdan ajratishni so‘rang. Xulosani masala shartlari bilan tekshirish kerak, ayniqsa bir nechta qadam bitta dastlabki talqinga bog‘liq bo‘lsa.
Kod bilan ishlashda tegishli manba, kuzatilgan xatti-harakat va kutilgan natijani kiriting. Foydali chiqish — qaysi shartni hal qilishi va baholash uchun kerakli tekshiruvlari bor taklif etilgan o‘zgarish. Keyingi navbat taklif ishlagan-ishlamaganiga bog‘liq bo‘lsa, haqiqiy xato yoki bajarish natijasini qaytaring. Yozma javob va uni ishga tushirish natijasi alohida artefaktlardir.
SenseTime kompaniyasining V5 relizi maxsus funksiya chaqirishni hujjatlashtiradi: ulangan ilova model tanlashi va foydalanishi uchun vosita ta’riflarini berishi mumkin. Har bir vositaning maqsadi va argumentlarini haqiqiy operatsiyaga mos belgilang, so‘ng undan qaytgan kuzatuvni suhbat bilan saqlang. Yakuniy javobdan so‘ralgan amal muvaffaqiyatli bo‘lganini taxmin qilish o‘rniga haqiqiy qidiruv yoki operatsiya natijasidan foydalanishni so‘rang.
Shu V5 relizi matematik hisoblash uchun Python yaratuvchi kod interpretatori jarayonini ta’riflaydi. Bu ulangan hisoblash jarayoni bo‘lib, har bir yaratilgan kod blokini bajarilgan deb qabul qilishga sabab emas. Hisoblanadigan ma’lumotni bering, interpretator natijasini saqlang va yozma izoh shu natijaga qanday bog‘liqligini tekshiring.
Ishlab chiquvchining muloqot misollari tugallangan javoblarni ham, oqimli matnni ham ko‘rsatadi. Tugallangan javob yordamchi xabarini beradi; oqimli uzatish yakuniy javobga yig‘ilishi kerak bo‘lgan ketma-ket qismlarni yetkazadi. Hujjat, hisobot yoki ilova javobi sifatida ishlatishdan oldin yakuniy matnni so‘rov va manba materiali bilan saqlang.
Model nashrini aniq ko‘rsating. SenseChat-Turbo alohida yengil muloqot modeli, SenseChat-5-Cantonese esa alohida nomlangan moslashtirilgan nashr. Ishlab chiquvchi alohida ko‘rish, birlashtirilgan modallik va personaj muloqoti modellarini ham e’lon qiladi. Ushbu SenseChat-5 profilidan uning hujjatlashtirilgan matnli muloqoti va vosita yordamidagi til ishlari uchun foydalaning, ajratib olingan qiymatlar, mulohaza bosqichlari va taklif etilgan amallarni berilgan dalillar bilan tekshiring.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar SenseChat-5 | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0132 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0308 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "SenseChat-5", "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='SenseChat-5',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='SenseChat-5',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 SenseChat-5
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
SenseChat-5SenseTime kompaniyasining SenseChat-5 modeli til, bilim, mulohaza, matematika va kod vazifalari uchun matnli muloqot modelidir. Uning hujjatlashtirilgan 128K konteksti uzunroq manba materialini qo‘llaydi; ishlab chiquvchining V5 jarayoni maxsus funksiya chaqirish va kod interpretatori bilan hisoblashni o‘z ichiga oladi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
SenseChat-5 — SenseTime kompaniyasining SenseNova seriyasidagi V5 umumiy til modeli. Ishlab chiqaruvchi vazifa doirasini til, bilim, mulohaza, matematika va kod bo‘ylab ta’riflaydi, ochiq savollar, ko‘p navbatli muloqot, ma’lumot ajratish va yozishga alohida e’tibor beradi. Hujjatlashtirilgan suhbat kirishi matn, foydali natija esa yozma javob, matn loyihasi, tahlil yoki vositaga oid ko‘rsatmadir.
Vazifa ko‘rsatmalarini tahlil qilinadigan materialdan ajrating. Ishlab chiquvchining mos muloqot misolida rol va javob formatini belgilovchi tizim xabari, keyin so‘rovni o‘z ichiga olgan foydalanuvchi xabari ishlatiladi. Uning asl muloqot ma’lumotnomasi ham tizim, foydalanuvchi va yordamchi xabarlarini farqlaydi. Keyingi savol avvalgi javobga bog‘liq bo‘lsa, tegishli muloqotni tartib bilan saqlang.
Ajratib olish vazifasida hujjatni bering va qaytariladigan maydonlarni nomlang. Foydali topshiriq: “Ko‘rsatilgan muddat, mas’ul jamoa va kerakli natijani jadvalga ajrating, har bir qiymatni tasdiqlovchi parchani ko‘rsating.” Yozish vazifasida auditoriya, maqsad, ohang va kerakli bo‘limlarni bering. So‘ralgan so‘z sonini yozish ko‘rsatmasi sifatida qabul qiling va tayyor javob unga mosligini tekshiring.
Ishlab chiquvchi SenseChat-5 uchun 128K kontekstni ko‘rsatadi. Uning asl muloqot ma’lumotnomasi berilgan kirish va zaxiralangan maksimal javob model kontekstiga sig‘ishi kerakligini tushuntiradi. Qidirib topilgan bilim yoki qo‘shilgan manba matni ham kirish joyini egallaydi. Butun limitni hujjatlar bilan to‘ldirish o‘rniga savol, muhim manba parchalari va javobga yetarli joyni birga saqlang.
Uzun manbalarni taqqoslashda har bir hujjatni belgilang va bo‘lim chegaralarini saqlang. Qaysi talablar mos kelishi, qaysilari zidligi va farqni qaysi parcha tasdiqlashini so‘rang. Muhim ta’riflar va identifikatorlarni aniq bering. Vazifa faqat bir necha bo‘limga tegishli bo‘lsa, yakuniy taqqoslashni tekshirish oson bo‘lishi uchun shu bo‘limlar va ularni talqin qilishga kerakli kontekstni tanlang.
Farazlar, birliklar va so‘ralgan yakuniy shakl bilan to‘liq masala bering. Hisoblashdan ishlatilgan qiymatlarni ko‘rsatishni, izohdan esa bayon qilingan faktni farazdan ajratishni so‘rang. Xulosani masala shartlari bilan tekshirish kerak, ayniqsa bir nechta qadam bitta dastlabki talqinga bog‘liq bo‘lsa.
Kod bilan ishlashda tegishli manba, kuzatilgan xatti-harakat va kutilgan natijani kiriting. Foydali chiqish — qaysi shartni hal qilishi va baholash uchun kerakli tekshiruvlari bor taklif etilgan o‘zgarish. Keyingi navbat taklif ishlagan-ishlamaganiga bog‘liq bo‘lsa, haqiqiy xato yoki bajarish natijasini qaytaring. Yozma javob va uni ishga tushirish natijasi alohida artefaktlardir.
SenseTime kompaniyasining V5 relizi maxsus funksiya chaqirishni hujjatlashtiradi: ulangan ilova model tanlashi va foydalanishi uchun vosita ta’riflarini berishi mumkin. Har bir vositaning maqsadi va argumentlarini haqiqiy operatsiyaga mos belgilang, so‘ng undan qaytgan kuzatuvni suhbat bilan saqlang. Yakuniy javobdan so‘ralgan amal muvaffaqiyatli bo‘lganini taxmin qilish o‘rniga haqiqiy qidiruv yoki operatsiya natijasidan foydalanishni so‘rang.
Shu V5 relizi matematik hisoblash uchun Python yaratuvchi kod interpretatori jarayonini ta’riflaydi. Bu ulangan hisoblash jarayoni bo‘lib, har bir yaratilgan kod blokini bajarilgan deb qabul qilishga sabab emas. Hisoblanadigan ma’lumotni bering, interpretator natijasini saqlang va yozma izoh shu natijaga qanday bog‘liqligini tekshiring.
Ishlab chiquvchining muloqot misollari tugallangan javoblarni ham, oqimli matnni ham ko‘rsatadi. Tugallangan javob yordamchi xabarini beradi; oqimli uzatish yakuniy javobga yig‘ilishi kerak bo‘lgan ketma-ket qismlarni yetkazadi. Hujjat, hisobot yoki ilova javobi sifatida ishlatishdan oldin yakuniy matnni so‘rov va manba materiali bilan saqlang.
Model nashrini aniq ko‘rsating. SenseChat-Turbo alohida yengil muloqot modeli, SenseChat-5-Cantonese esa alohida nomlangan moslashtirilgan nashr. Ishlab chiquvchi alohida ko‘rish, birlashtirilgan modallik va personaj muloqoti modellarini ham e’lon qiladi. Ushbu SenseChat-5 profilidan uning hujjatlashtirilgan matnli muloqoti va vosita yordamidagi til ishlari uchun foydalaning, ajratib olingan qiymatlar, mulohaza bosqichlari va taklif etilgan amallarni berilgan dalillar bilan tekshiring.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar SenseChat-5 | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0132 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0308 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "SenseChat-5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'SenseChat-5', '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': 'SenseChat-5', '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 SenseChat-5
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Extract an action from meeting notes\n\nExtract action details from this note: "The logistics team must send the revised packing list by 16:00 on Monday. Finance will review costs later; no date agreed." Return team, deliverable, deadline and supporting quotation for each action. Mark the finance deadline as not stated and keep it separate from the logistics deadline.A two-action table with responsible team, deliverable, deadline and a supporting quote.Ensure the Monday 16:00 deadline is not copied into the finance action.