v0 1.5 Large — Vercel’ning v0 tarkibli model oilasidagi kattaroq profil. U asosiy til modelini ixtisoslashgan ma’lumot izlash va kod tahrirlash komponentlari bilan birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi bu profilni ixtisoslashgan ishlab chiqish va ko‘p bosqichli topshiriqlar uchun foydali deb ta’riflab, three.js’dagi fizika dvigateli va ma’lumotlar bazasi migratsiyalarini misol qiladi.
Xatti-harakat, mavjud loyiha va yaratiladigan natijani tasvirlang. Fizika dvigateli topshirig‘ida harakat qoidalari, o‘zaro ta’sirlar va kutilgan bajarilish xatti-harakatini bering. Migratsiyada joriy va maqsadli tuzilmalar, saqlanadigan ma’lumotlar hamda to‘g‘ri natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni kiriting.
Yakuniy materialni aniq saqlagan holda, so‘ralgan natijani o‘zaro bog‘liq shartlarga ajrating. Model amalga oshirish yoki migratsiya taklifini yaratishi mumkin; atrofdagi ilova uni bajaradi va kuzatilgan xatti-harakatni qaytaradi. Tahrirni taqqoslaganda shu kuzatuvlarni natija bilan qayd eting.
Ishlab chiqaruvchining v0 arxitekturasi suhbatni tayyorlaydi va hujjatlar, UI misollari hamda tegishli loyiha manbalari kabi ixtisoslashgan materialni topadi. Asosiy model yangi generatsiyalar va katta o‘zgarishlar bilan ishlaydi. Kichikroq tahrirlar maxsus Quick Edit yo‘lidan foydalanishi mumkin, AutoFix esa yaratilgan natijani oqim davomida va yakuniy ishlovda tekshirib tuzatadi.
Tegishli mavjud fayllarni bering va ularning o‘zgarishga aloqasini tushuntiring. Ko‘p bosqichli topshiriqda mahalliy o‘zgarish mo‘ljallangan natijaga mos qolishi uchun loyiha qarorlari va tugallanish shartlarini keyingi savollarda ko‘rinadigan saqlang.
Yaratilgan materialni haqiqiy ishlab chiqish muhitida tekshiring. Kattaroq kod o‘zgarishi topshiriqda nomlangan xatti-harakat va ma’lumot shartlari bilan solishtirilishi kerak. Keyingi savolda xato yoki aniq nomuvofiqlikni berib, ta’sirlangan qismni tuzatishni so‘rash mumkin.
AutoFix va linting kod tayyorlashning qismlaridir. Ular o‘z-o‘zidan ilova ishlaganini, migratsiya ma’lumotlarini saqlaganini yoki sayt joylashtirilganini tasdiqlamaydi. Bu natijalar atrofdagi ilovaning bajarishi va kuzatuvlari orqali aniqlanadi.
E’lon qilingan profilda 512,000 tokenli ish konteksti ko‘rsatilgan. Ishlab chiqaruvchi uning kattaroq kontekstini Medium profil oynasidan ham farqlaydi. Manba materialini topshiriq atrofida tartiblang va so‘ralgan javobga joy qoldiring.
v0 profili asosiy komponenti rivojlanishi mumkin bo‘lgan tarkibli jarayonni nomlaydi. Har bir natija bilan aniq 1.5 Large identifikatorini saqlang va kattaroq profil har bir topshiriqda xatosiz javobni kafolatlaydi deb taxmin qilmasdan, tayyor materiallarni solishtiring.
", "aboutText": "v0 1.5 Large — Vercel’ning v0 tarkibli model oilasidagi kattaroq profil. U asosiy til modelini ixtisoslashgan ma’lumot izlash va kod tahrirlash komponentlari bilan birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi bu profilni ixtisoslashgan ishlab chiqish va ko‘p bosqichli topshiriqlar uchun foydali deb ta’riflab, three.js’dagi fizika dvigateli va ma’lumotlar bazasi migratsiyalarini misol qiladi.\n\n### Kattaroq topshiriq va uning shartlarini belgilang\n\nXatti-harakat, mavjud loyiha va yaratiladigan natijani tasvirlang. Fizika dvigateli topshirig‘ida harakat qoidalari, o‘zaro ta’sirlar va kutilgan bajarilish xatti-harakatini bering. Migratsiyada joriy va maqsadli tuzilmalar, saqlanadigan ma’lumotlar hamda to‘g‘ri natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni kiriting.\n\nYakuniy materialni aniq saqlagan holda, so‘ralgan natijani o‘zaro bog‘liq shartlarga ajrating. Model amalga oshirish yoki migratsiya taklifini yaratishi mumkin; atrofdagi ilova uni bajaradi va kuzatilgan xatti-harakatni qaytaradi. Tahrirni taqqoslaganda shu kuzatuvlarni natija bilan qayd eting.\n\n### Tarkibli model kontekstidan foydalaning\n\nIshlab chiqaruvchining v0 arxitekturasi suhbatni tayyorlaydi va hujjatlar, UI misollari hamda tegishli loyiha manbalari kabi ixtisoslashgan materialni topadi. Asosiy model yangi generatsiyalar va katta o‘zgarishlar bilan ishlaydi. Kichikroq tahrirlar maxsus Quick Edit yo‘lidan foydalanishi mumkin, AutoFix esa yaratilgan natijani oqim davomida va yakuniy ishlovda tekshirib tuzatadi.\n\nTegishli mavjud fayllarni bering va ularning o‘zgarishga aloqasini tushuntiring. Ko‘p bosqichli topshiriqda mahalliy o‘zgarish mo‘ljallangan natijaga mos qolishi uchun loyiha qarorlari va tugallanish shartlarini keyingi savollarda ko‘rinadigan saqlang.\n\n### Kod va ilova xatti-harakatini tekshiring\n\nYaratilgan materialni haqiqiy ishlab chiqish muhitida tekshiring. Kattaroq kod o‘zgarishi topshiriqda nomlangan xatti-harakat va ma’lumot shartlari bilan solishtirilishi kerak. Keyingi savolda xato yoki aniq nomuvofiqlikni berib, ta’sirlangan qismni tuzatishni so‘rash mumkin.\n\nAutoFix va linting kod tayyorlashning qismlaridir. Ular o‘z-o‘zidan ilova ishlaganini, migratsiya ma’lumotlarini saqlaganini yoki sayt joylashtirilganini tasdiqlamaydi. Bu natijalar atrofdagi ilovaning bajarishi va kuzatuvlari orqali aniqlanadi.\n\n### Large profilini alohida saqlang\n\nE’lon qilingan profilda 512,000 tokenli ish konteksti ko‘rsatilgan. Ishlab chiqaruvchi uning kattaroq kontekstini Medium profil oynasidan ham farqlaydi. Manba materialini topshiriq atrofida tartiblang va so‘ralgan javobga joy qoldiring.\n\nv0 profili asosiy komponenti rivojlanishi mumkin bo‘lgan tarkibli jarayonni nomlaydi. Har bir natija bilan aniq 1.5 Large identifikatorini saqlang va kattaroq profil har bir topshiriqda xatosiz javobni kafolatlaydi deb taxmin qilmasdan, tayyor materiallarni solishtiring.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Propose a value-preserving migration\n\nPlan a PostgreSQL migration from orders(id, total_cents) to orders(id, amount_cents), preserving every row, identifier and nullable monetary value. Provide proposed migration SQL, the consumer update sequence and before/after checks for row count and values. No execution environment is supplied; distinguish the proposal from a completed migration and do not convert cents to another unit.A proposed migration artifact, coordinated consumer steps and explicit data-preservation checks.No row, null value or cent amount may be silently dropped, filled or rescaled.v0-1.5-lgv0 1.5 Large — veb-kod va ko‘p bosqichli ishlab chiqish topshiriqlari uchun Vercel’ning kattaroq tarkibli profili. Ishlab chiqaruvchi 3D fizika dvigateli yoki ma’lumotlar bazasi migratsiyasi kabi ixtisoslashgan ishlarni ta’kidlaydi; asosiy model atrofida ma’lumot izlash, Quick Edit va AutoFix mavjud.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
v0 1.5 Large — Vercel’ning v0 tarkibli model oilasidagi kattaroq profil. U asosiy til modelini ixtisoslashgan ma’lumot izlash va kod tahrirlash komponentlari bilan birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi bu profilni ixtisoslashgan ishlab chiqish va ko‘p bosqichli topshiriqlar uchun foydali deb ta’riflab, three.js’dagi fizika dvigateli va ma’lumotlar bazasi migratsiyalarini misol qiladi.
Xatti-harakat, mavjud loyiha va yaratiladigan natijani tasvirlang. Fizika dvigateli topshirig‘ida harakat qoidalari, o‘zaro ta’sirlar va kutilgan bajarilish xatti-harakatini bering. Migratsiyada joriy va maqsadli tuzilmalar, saqlanadigan ma’lumotlar hamda to‘g‘ri natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni kiriting.
Yakuniy materialni aniq saqlagan holda, so‘ralgan natijani o‘zaro bog‘liq shartlarga ajrating. Model amalga oshirish yoki migratsiya taklifini yaratishi mumkin; atrofdagi ilova uni bajaradi va kuzatilgan xatti-harakatni qaytaradi. Tahrirni taqqoslaganda shu kuzatuvlarni natija bilan qayd eting.
Ishlab chiqaruvchining v0 arxitekturasi suhbatni tayyorlaydi va hujjatlar, UI misollari hamda tegishli loyiha manbalari kabi ixtisoslashgan materialni topadi. Asosiy model yangi generatsiyalar va katta o‘zgarishlar bilan ishlaydi. Kichikroq tahrirlar maxsus Quick Edit yo‘lidan foydalanishi mumkin, AutoFix esa yaratilgan natijani oqim davomida va yakuniy ishlovda tekshirib tuzatadi.
Tegishli mavjud fayllarni bering va ularning o‘zgarishga aloqasini tushuntiring. Ko‘p bosqichli topshiriqda mahalliy o‘zgarish mo‘ljallangan natijaga mos qolishi uchun loyiha qarorlari va tugallanish shartlarini keyingi savollarda ko‘rinadigan saqlang.
Yaratilgan materialni haqiqiy ishlab chiqish muhitida tekshiring. Kattaroq kod o‘zgarishi topshiriqda nomlangan xatti-harakat va ma’lumot shartlari bilan solishtirilishi kerak. Keyingi savolda xato yoki aniq nomuvofiqlikni berib, ta’sirlangan qismni tuzatishni so‘rash mumkin.
AutoFix va linting kod tayyorlashning qismlaridir. Ular o‘z-o‘zidan ilova ishlaganini, migratsiya ma’lumotlarini saqlaganini yoki sayt joylashtirilganini tasdiqlamaydi. Bu natijalar atrofdagi ilovaning bajarishi va kuzatuvlari orqali aniqlanadi.
E’lon qilingan profilda 512,000 tokenli ish konteksti ko‘rsatilgan. Ishlab chiqaruvchi uning kattaroq kontekstini Medium profil oynasidan ham farqlaydi. Manba materialini topshiriq atrofida tartiblang va so‘ralgan javobga joy qoldiring.
v0 profili asosiy komponenti rivojlanishi mumkin bo‘lgan tarkibli jarayonni nomlaydi. Har bir natija bilan aniq 1.5 Large identifikatorini saqlang va kattaroq profil har bir topshiriqda xatosiz javobni kafolatlaydi deb taxmin qilmasdan, tayyor materiallarni solishtiring.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar v0-1.5-lg | 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 $0.033 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.165 / 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": "v0-1.5-lg", "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='v0-1.5-lg',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='v0-1.5-lg',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 v0-1.5-lg
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
v0-1.5-lgv0 1.5 Large — veb-kod va ko‘p bosqichli ishlab chiqish topshiriqlari uchun Vercel’ning kattaroq tarkibli profili. Ishlab chiqaruvchi 3D fizika dvigateli yoki ma’lumotlar bazasi migratsiyasi kabi ixtisoslashgan ishlarni ta’kidlaydi; asosiy model atrofida ma’lumot izlash, Quick Edit va AutoFix mavjud.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
v0 1.5 Large — Vercel’ning v0 tarkibli model oilasidagi kattaroq profil. U asosiy til modelini ixtisoslashgan ma’lumot izlash va kod tahrirlash komponentlari bilan birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi bu profilni ixtisoslashgan ishlab chiqish va ko‘p bosqichli topshiriqlar uchun foydali deb ta’riflab, three.js’dagi fizika dvigateli va ma’lumotlar bazasi migratsiyalarini misol qiladi.
Xatti-harakat, mavjud loyiha va yaratiladigan natijani tasvirlang. Fizika dvigateli topshirig‘ida harakat qoidalari, o‘zaro ta’sirlar va kutilgan bajarilish xatti-harakatini bering. Migratsiyada joriy va maqsadli tuzilmalar, saqlanadigan ma’lumotlar hamda to‘g‘ri natijani tasdiqlaydigan tekshiruvlarni kiriting.
Yakuniy materialni aniq saqlagan holda, so‘ralgan natijani o‘zaro bog‘liq shartlarga ajrating. Model amalga oshirish yoki migratsiya taklifini yaratishi mumkin; atrofdagi ilova uni bajaradi va kuzatilgan xatti-harakatni qaytaradi. Tahrirni taqqoslaganda shu kuzatuvlarni natija bilan qayd eting.
Ishlab chiqaruvchining v0 arxitekturasi suhbatni tayyorlaydi va hujjatlar, UI misollari hamda tegishli loyiha manbalari kabi ixtisoslashgan materialni topadi. Asosiy model yangi generatsiyalar va katta o‘zgarishlar bilan ishlaydi. Kichikroq tahrirlar maxsus Quick Edit yo‘lidan foydalanishi mumkin, AutoFix esa yaratilgan natijani oqim davomida va yakuniy ishlovda tekshirib tuzatadi.
Tegishli mavjud fayllarni bering va ularning o‘zgarishga aloqasini tushuntiring. Ko‘p bosqichli topshiriqda mahalliy o‘zgarish mo‘ljallangan natijaga mos qolishi uchun loyiha qarorlari va tugallanish shartlarini keyingi savollarda ko‘rinadigan saqlang.
Yaratilgan materialni haqiqiy ishlab chiqish muhitida tekshiring. Kattaroq kod o‘zgarishi topshiriqda nomlangan xatti-harakat va ma’lumot shartlari bilan solishtirilishi kerak. Keyingi savolda xato yoki aniq nomuvofiqlikni berib, ta’sirlangan qismni tuzatishni so‘rash mumkin.
AutoFix va linting kod tayyorlashning qismlaridir. Ular o‘z-o‘zidan ilova ishlaganini, migratsiya ma’lumotlarini saqlaganini yoki sayt joylashtirilganini tasdiqlamaydi. Bu natijalar atrofdagi ilovaning bajarishi va kuzatuvlari orqali aniqlanadi.
E’lon qilingan profilda 512,000 tokenli ish konteksti ko‘rsatilgan. Ishlab chiqaruvchi uning kattaroq kontekstini Medium profil oynasidan ham farqlaydi. Manba materialini topshiriq atrofida tartiblang va so‘ralgan javobga joy qoldiring.
v0 profili asosiy komponenti rivojlanishi mumkin bo‘lgan tarkibli jarayonni nomlaydi. Har bir natija bilan aniq 1.5 Large identifikatorini saqlang va kattaroq profil har bir topshiriqda xatosiz javobni kafolatlaydi deb taxmin qilmasdan, tayyor materiallarni solishtiring.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar v0-1.5-lg | 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 $0.033 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.165 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "v0-1.5-lg",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'v0-1.5-lg', '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': 'v0-1.5-lg', '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 v0-1.5-lg
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Propose a value-preserving migration\n\nPlan a PostgreSQL migration from orders(id, total_cents) to orders(id, amount_cents), preserving every row, identifier and nullable monetary value. Provide proposed migration SQL, the consumer update sequence and before/after checks for row count and values. No execution environment is supplied; distinguish the proposal from a completed migration and do not convert cents to another unit.A proposed migration artifact, coordinated consumer steps and explicit data-preservation checks.No row, null value or cent amount may be silently dropped, filled or rescaled.