Source: https://ailoot.ai/models/vi/amazon-nova-pro-v1/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/amazon-nova-pro-v1/
Language: vi

# Amazon: Nova Pro 1.0

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/amazon-nova-pro-v1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/amazon-nova-pro-v1/facts.json)

## [Amazon: Nova Pro 1.0](https://ailoot.ai/models/vi/amazon-nova-pro-v1/)

Amazon Nova Pro là mô hình Nova thế hệ đầu cân bằng để suy luận trên văn bản, hình ảnh, tài liệu và video. Mô hình tạo văn bản cho phân tích hình ảnh, nhiệm vụ phần mềm, quy trình tài liệu và tác nhân kết hợp bằng chứng đã cung cấp với công cụ.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `amazon/nova-pro-v1`](https://ailoot.ai/models/vi/amazon-nova-pro-v1/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `amazon/nova-pro-v1`](https://ailoot.ai/models/vi/amazon-nova-pro-v1/#method-1)

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Amazon Nova Pro là mô hình hiểu đa phương thức cân bằng trong họ Nova thế hệ đầu của Amazon. Mô hình kết hợp hiểu văn bản, hình ảnh và video cho nhiệm vụ từ hỏi đáp tài liệu, phân tích trực quan đến công việc phần mềm và quy trình tác nhân. Đầu ra là văn bản: giải thích, thông tin trích xuất, mã, kế hoạch hoặc yêu cầu công cụ. Pro nằm giữa Nova Lite nhẹ hơn và công việc ngữ cảnh dài khó hơn do Premier đảm nhiệm; hồ sơ này mô tả bản Pro v1 gốc, không phải mô hình Nova 2.

Hướng dẫn Nova thế hệ đầu nêu cửa sổ ngữ cảnh 300K token và đầu ra tối đa 10K token. Mốc kiến thức được ghi nhận là tháng 10 năm 2024. Quy trình thực tế có thể kết hợp đoạn tham chiếu, nội dung tài liệu, bằng chứng trực quan và hội thoại gần đây, rồi trả kết quả gọn. Để rà soát kỹ thuật, cung cấp mã liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc, rồi yêu cầu đề xuất sửa kèm lý do. Với báo cáo, nêu tên nguồn và trường cần so sánh. Tách bằng chứng khỏi chỉ dẫn để mô hình phân biệt điều tài liệu nói với kết luận bạn muốn nó khảo sát.

Amazon ghi nhận Pro có thể trả lời câu hỏi thị giác, phân loại hoặc tóm tắt ảnh và trả khung bao cho vật thể chỉ định. Hướng dẫn ảnh thế hệ đầu dùng thang tọa độ \[0, 1000), được ứng dụng sử dụng chuyển sang kích thước ảnh gốc. Ảnh tự động đổi tỷ lệ, với độ phân giải tối đa được ghi nhận 8,000 × 8,000 pixel. Điều này hỗ trợ xác định phần tử trong ảnh chụp màn hình hoặc mô tả sơ đồ. Giữ chữ dễ đọc và ngữ cảnh trực quan chính, yêu cầu quan sát liên quan trước khi đề nghị diễn giải.

Định dạng ảnh được nhà cung cấp hỗ trợ gồm PNG, JPG/JPEG, GIF và WebP. Quy trình tài liệu nhận PDF, DOC/DOCX, CSV, XLS/XLSX, HTML, TXT và Markdown. Định dạng dựa trên văn bản cung cấp chữ, còn PDF và DOCX có thể được diễn giải cùng yếu tố trực quan như biểu đồ và bảng. Hướng dẫn cho phép tối đa năm tài liệu và giới hạn mỗi tài liệu văn bản ở 4.5 MB. Hướng dẫn loại trừ PDF dùng ảnh CMYK hoặc SVG và mã hóa không hỗ trợ như JPEG2000, JBIG2. Khi nhiệm vụ chỉ cần chữ trong PDF, văn bản trích xuất là đầu vào đơn giản hơn đọc trực quan từng trang. Media nhúng dùng chung hạn mức tải 25 MB, gồm phần tăng dung lượng do base64. Mỗi yêu cầu chứa một video, giới hạn 1 GB qua S3; media S3 kết hợp có thể đạt tổng 2 GB. PDF và DOCX vẫn giới hạn năm tài liệu, với tổng 25 MB khi tải trực tiếp hoặc 2 GB qua S3.

Pro có thể phân tích định dạng video phổ biến gồm MP4, MOV, MKV và WebM. Chiến lược lấy mẫu version1 dùng một khung hình mỗi giây cho clip tối đa 16 phút, sau đó 960 khung phân bố trên clip dài hơn. Cách này ưu tiên tóm tắt ở cấp cảnh hơn phân tích chính xác hành động rất nhanh, nhất là khi video dài thêm. Amazon khuyên giữ clip nhiều chuyển động dưới 16 phút, clip ít chuyển động dưới một giờ. Cung cấp đoạn liên quan và xác định sự kiện hoặc quan hệ nhìn thấy cần kiểm tra; bản chép lời cần chứa thông tin nói vì phương thức đầu vào được ghi nhận không gồm âm thanh. Nhà cung cấp cũng nói mô hình không nhận diện hoặc gọi tên người trong ảnh, tài liệu hay video.

Pro hỗ trợ truyền phát phản hồi, gọi hàm do phía khách thực thi và nhiệm vụ tăng cường truy xuất. Mô hình cũng hỗ trợ bộ nhớ đệm lời nhắc trong hồ sơ phục vụ được Amazon ghi nhận. Lưu đệm tường minh cần ít nhất 1K token mỗi điểm kiểm tra, cho phép tối đa bốn điểm với thời gian giữ năm phút. Nhà cung cấp giới hạn bộ nhớ đệm lời nhắc ở 20K token, chủ yếu cho lời nhắc văn bản; hạn mức này tách biệt với toàn bộ cửa sổ ngữ cảnh. Mô tả công cụ và đối số, để ứng dụng thực thi yêu cầu, rồi trả quan sát hoặc lỗi trước khi yêu cầu mô hình tiếp tục. Nova thế hệ đầu có thể được nhắc giải theo từng giai đoạn, nhưng điều đó khác các chế độ suy nghĩ mở rộng cấu hình riêng và công cụ tích hợp của Nova 2 Lite. Pro còn là mô hình giáo viên chưng cất cho Nova Micro, Lite, và Amazon ghi nhận tinh chỉnh tùy chỉnh Pro; các mô hình tùy chỉnh giữ danh tính riêng.

Hướng dẫn version1 mô tả huấn luyện trên hơn 200 ngôn ngữ, tối ưu cho 15 ngôn ngữ gồm tiếng Anh, Đức, Tây Ban Nha, Pháp, Ý, Nhật, Hàn, Ả Rập, Trung giản thể, Nga, Hindi, Bồ Đào Nha, Hà Lan, Thổ Nhĩ Kỳ và Hebrew. Nêu ngôn ngữ, thuật ngữ cần dùng thay vì mặc định chất lượng đồng đều giữa các phương ngữ. Với quy trình tái sử dụng, quy định cấu trúc cuối và bằng chứng nguồn cần có trong từng trường. Pro có thể trả tuyên bố nghe hợp lý nhưng sai hoặc mã chưa thực thi; cung cấp dữ kiện tường minh và tách kết quả công cụ khỏi đề xuất giúp đầu ra dễ dùng, dễ kiểm tra hơn.

Tác vụ thực tế

### Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

```
Compare supplier delivery terms

Compare these supplier notes for a purchasing manager. Note A: 120 units, delivery within 14 calendar days, damaged units reported within 48 hours. Note B: 120 units, delivery within 10 business days, damage reported within five calendar days. Give a three-row comparison and identify what prevents a reliable delivery-date comparison.
```

#### Kết quả mong đợi

```
A table covering quantity, delivery timing and damage reporting, followed by one clarification about the delivery calendar or start date.
```

#### Kiểm tra kết quả

```
The answer preserves calendar versus business days and does not invent arrival dates.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `amazon/nova-pro-v1`

[`amazon/nova-pro-v1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=amazon%2Fnova-pro-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-pro-v1&fmt=chat)

Amazon /`amazon/nova-pro-v1`

### Bắt đầu

Amazon Nova Pro là mô hình Nova thế hệ đầu cân bằng để suy luận trên văn bản, hình ảnh, tài liệu và video. Mô hình tạo văn bản cho phân tích hình ảnh, nhiệm vụ phần mềm, quy trình tài liệu và tác nhân kết hợp bằng chứng đã cung cấp với công cụ.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

Văn bản

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`text`

Định dạng đầu ra

json hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn amazon/nova-pro-v1 | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string\|content_part[]\|null` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_calls` | Loại`tool_call[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_call_id` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
| Trường`messages[].name` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].reasoning_content` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
| Trường`messages[].reasoning_details` | Loại`object\|array` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_completion_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
| Trường`stream_options.include_usage` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`temperature` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`top_p` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stop` | Loại`string\|string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools` | Loại`function_tool[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].type` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.name` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.description` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.parameters` | Loại`JSON_schema` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tool_choice` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`parallel_tool_calls` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`response_format` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning_effort` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`service_tier` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`instructions` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
| Trường`functions` | Loại`function[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`function_call` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`prompt_cache_options` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`modalities` | Loại`string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
| Trường`provider` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
| Trường`cache_control.ttl` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF8

`messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`messages` | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
| Tham số`file_material` | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Tham số`control_scope` | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
| Tham số`output_modalities` | Hợp đồngtext |
| Tham số`hosted_operations` | Hợp đồngfalse |
| Tham số`multimodal_input_binding` | Hợp đồngnull |

Vòng đời: `synchronous_or_streamed`

Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.

Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.

Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0016** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0064** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0016** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0064** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token |

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKLuồng Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "amazon/nova-pro-v1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='amazon/nova-pro-v1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='amazon/nova-pro-v1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`choices[].index` | Loạiinteger |
| Trường`choices[].message.content` | Loạistring\|null |
| Trường`choices[].message.tool_calls` | Loạitool\_call\[\] |
| Trường`choices[].message.reasoning_content` | Loạistring |
| Trường`choices[].message.reasoning_details` | Loạiobject\|array |
| Trường`choices[].finish_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
| --- | --- | --- |
| Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`amazon/nova-pro-v1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=amazon%2Fnova-pro-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-pro-v1&fmt=chat)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`amazon/nova-pro-v1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=amazon%2Fnova-pro-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-pro-v1&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `amazon/nova-pro-v1`

[`amazon/nova-pro-v1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=amazon%2Fnova-pro-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-pro-v1&fmt=messages)

Amazon /`amazon/nova-pro-v1`

### Bắt đầu

Amazon Nova Pro là mô hình Nova thế hệ đầu cân bằng để suy luận trên văn bản, hình ảnh, tài liệu và video. Mô hình tạo văn bản cho phân tích hình ảnh, nhiệm vụ phần mềm, quy trình tài liệu và tác nhân kết hợp bằng chứng đã cung cấp với công cụ.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

json · sse

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`json`, `sse`

Định dạng đầu ra

JSON hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn amazon/nova-pro-v1 | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF-8

`Chuỗi messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages, max\_tokens |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`text_file_material` | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |

Vòng đời: `synchronous_or_streamed`

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0016** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0064** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0016** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0064** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token |

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ

```json
{
  "model": "amazon/nova-pro-v1",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'amazon/nova-pro-v1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'amazon/nova-pro-v1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`id` | Loạistring |
| Trường`model` | Loạistring |
| Trường`content[]` | Loạitext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Trường`stop_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
| --- | --- | --- |
| Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`amazon/nova-pro-v1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=amazon%2Fnova-pro-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-pro-v1&fmt=messages)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`amazon/nova-pro-v1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=amazon%2Fnova-pro-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-pro-v1&fmt=messages)

FAQ · Amazon: Nova Pro 1.0

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/chat/completions` · `amazon/nova-pro-v1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `amazon/nova-pro-v1`: `text` → `json`, `sse`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/chat/completions` · `amazon/nova-pro-v1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `amazon/nova-pro-v1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/chat/completions` · `amazon/nova-pro-v1`: `messages.min_items`: `1`

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

## Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

## Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao

Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.

Mã giảm đến 50%

Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.

Chi phí trong lịch sử

Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

[Chọn gói thuê bao](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/subscriptions/) · [Xem giá mô hình](https://ailoot.ai/models/vi/)

## Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại

Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.

Giấy phép bán lại

Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.

Tài liệu trên website

Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

[Yêu cầu giấy phép bán lại](mailto:support@ailoot.ai) · [Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=vi)

## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty





Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục.





Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.





Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.
