ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking là phiên bản suy luận văn bản được Baidu phát hành riêng từ mô hình 21B-A3B. Quá trình phát triển mở rộng khả năng suy nghĩ của mô hình gốc, chú trọng suy luận logic, toán, câu hỏi khoa học, lập trình và tạo văn bản. Mô hình còn thêm năng lực dùng công cụ, hiểu ngữ cảnh dài. Nhà cung cấp khuyến nghị cụ thể phiên bản suy nghĩ dài hơn cho nhiệm vụ suy luận rất phức tạp.
Mô hình là hỗn hợp chuyên gia đã hậu huấn luyện với tổng 21 tỷ tham số, 3 tỷ kích hoạt mỗi token. Cấu hình gồm 28 lớp, 20 đầu truy vấn và bốn đầu khóa/giá trị. Mô hình có 64 chuyên gia văn bản với sáu được chọn mỗi lần, cùng hai chuyên gia dùng chung. Độ dài ngữ cảnh là 131,072 token. Đầu vào, đầu ra đều là văn bản; tên Thinking giữ phiên bản riêng, không phải cài đặt tự biến mô hình 21B-A3B thường thành cùng bản phát hành.
Với nhiệm vụ phân tích khó, cung cấp điều kiện, bằng chứng và tiêu chí xác lập câu trả lời hợp lệ. Yêu cầu kết quả ở dạng kiểm tra được: dẫn xuất toán, so sánh trường hợp, đề xuất triển khai hoặc chuỗi quyết định có giả định nêu rõ. Với mã, đưa đoạn liên quan, hành vi mong đợi và ví dụ đầu vào cụ thể. Suy luận dài hữu ích khi câu trả lời phụ thuộc nhiều bước liên quan thay vì dữ kiện ngắn riêng lẻ.
Nhà cung cấp ghi nhận gọi hàm với công cụ được mô tả và lược đồ đối số. Điều này hỗ trợ nhiệm vụ cần thông tin hoặc hành động do ứng dụng cung cấp. Quy định mỗi hàm cung cấp gì, mong đầu vào nào, kết quả trả về sẽ dùng ra sao. Đối số hàm mô hình đề xuất và kết quả ứng dụng thực thi là các phần riêng của quy trình. Công cụ kết nối mở rộng thông tin có cho nhiệm vụ; chúng không trao mô hình quyền truy cập độc lập hệ thống bên ngoài.
Trong nhiệm vụ Ailoot API, chọn một tạo phẩm cuối và quy định cấu trúc. Kết quả suy luận có thể tách kết luận, tính toán hỗ trợ, giả định, câu hỏi còn lại. Kết quả lập trình có thể tách sửa đổi đề xuất với lý do và kiểm tra cần để xác thực. Giữ tư liệu nhiệm vụ cùng nhau để ngữ cảnh mở rộng phục vụ vấn đề mạch lạc thay vì nền không liên quan.
Baidu công bố phiên bản này ở trọng số kiểu Transformer, đưa ví dụ tạo văn bản, gọi hàm. Bản phát hành theo Apache 2.0. Việc chủ ý tăng độ dài suy nghĩ là đặc trưng riêng phiên bản; thẻ mô hình không nêu giới hạn token đầu ra tối đa riêng. Giữ mô hình Thinking này tách với bản văn bản thường và nhánh VL khi chọn năng lực nhà cung cấp cần cho nhiệm vụ.
", "aboutText": "ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking là phiên bản suy luận văn bản được Baidu phát hành riêng từ mô hình 21B-A3B. Quá trình phát triển mở rộng khả năng suy nghĩ của mô hình gốc, chú trọng suy luận logic, toán, câu hỏi khoa học, lập trình và tạo văn bản. Mô hình còn thêm năng lực dùng công cụ, hiểu ngữ cảnh dài. Nhà cung cấp khuyến nghị cụ thể phiên bản suy nghĩ dài hơn cho nhiệm vụ suy luận rất phức tạp.\n\nMô hình là hỗn hợp chuyên gia đã hậu huấn luyện với tổng 21 tỷ tham số, 3 tỷ kích hoạt mỗi token. Cấu hình gồm 28 lớp, 20 đầu truy vấn và bốn đầu khóa/giá trị. Mô hình có 64 chuyên gia văn bản với sáu được chọn mỗi lần, cùng hai chuyên gia dùng chung. Độ dài ngữ cảnh là 131,072 token. Đầu vào, đầu ra đều là văn bản; tên Thinking giữ phiên bản riêng, không phải cài đặt tự biến mô hình 21B-A3B thường thành cùng bản phát hành.\n\nVới nhiệm vụ phân tích khó, cung cấp điều kiện, bằng chứng và tiêu chí xác lập câu trả lời hợp lệ. Yêu cầu kết quả ở dạng kiểm tra được: dẫn xuất toán, so sánh trường hợp, đề xuất triển khai hoặc chuỗi quyết định có giả định nêu rõ. Với mã, đưa đoạn liên quan, hành vi mong đợi và ví dụ đầu vào cụ thể. Suy luận dài hữu ích khi câu trả lời phụ thuộc nhiều bước liên quan thay vì dữ kiện ngắn riêng lẻ.\n\nNhà cung cấp ghi nhận gọi hàm với công cụ được mô tả và lược đồ đối số. Điều này hỗ trợ nhiệm vụ cần thông tin hoặc hành động do ứng dụng cung cấp. Quy định mỗi hàm cung cấp gì, mong đầu vào nào, kết quả trả về sẽ dùng ra sao. Đối số hàm mô hình đề xuất và kết quả ứng dụng thực thi là các phần riêng của quy trình. Công cụ kết nối mở rộng thông tin có cho nhiệm vụ; chúng không trao mô hình quyền truy cập độc lập hệ thống bên ngoài.\n\nTrong nhiệm vụ Ailoot API, chọn một tạo phẩm cuối và quy định cấu trúc. Kết quả suy luận có thể tách kết luận, tính toán hỗ trợ, giả định, câu hỏi còn lại. Kết quả lập trình có thể tách sửa đổi đề xuất với lý do và kiểm tra cần để xác thực. Giữ tư liệu nhiệm vụ cùng nhau để ngữ cảnh mở rộng phục vụ vấn đề mạch lạc thay vì nền không liên quan.\n\nBaidu công bố phiên bản này ở trọng số kiểu Transformer, đưa ví dụ tạo văn bản, gọi hàm. Bản phát hành theo Apache 2.0. Việc chủ ý tăng độ dài suy nghĩ là đặc trưng riêng phiên bản; thẻ mô hình không nêu giới hạn token đầu ra tối đa riêng. Giữ mô hình Thinking này tách với bản văn bản thường và nhánh VL khi chọn năng lực nhà cung cấp cần cho nhiệm vụ.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Resolve a precedence constraint\n\nThree maintenance jobs A, B and C share one machine and last 2, 3 and 1 hours. B must follow A; C must finish by hour 3. Work starts at hour 0 with no interruptions. Find the feasible order with the earliest finish, give start and end times, and explain why other orders fail the constraints.A schedule table, the finish time and a short elimination of infeasible orders.Check each duration, the A-before-B constraint and the deadline for C directly against the table.baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinkingPhiên bản Thinking riêng của ERNIE 4.5 do Baidu phát triển dùng suy luận dài hơn cho logic, toán, khoa học và mã rất phức tạp. Mô hình kết hợp kiến trúc hỗn hợp chuyên gia 21B/3B, ngữ cảnh 131,072 token và hỗ trợ gọi hàm.
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.
ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking là phiên bản suy luận văn bản được Baidu phát hành riêng từ mô hình 21B-A3B. Quá trình phát triển mở rộng khả năng suy nghĩ của mô hình gốc, chú trọng suy luận logic, toán, câu hỏi khoa học, lập trình và tạo văn bản. Mô hình còn thêm năng lực dùng công cụ, hiểu ngữ cảnh dài. Nhà cung cấp khuyến nghị cụ thể phiên bản suy nghĩ dài hơn cho nhiệm vụ suy luận rất phức tạp.
Mô hình là hỗn hợp chuyên gia đã hậu huấn luyện với tổng 21 tỷ tham số, 3 tỷ kích hoạt mỗi token. Cấu hình gồm 28 lớp, 20 đầu truy vấn và bốn đầu khóa/giá trị. Mô hình có 64 chuyên gia văn bản với sáu được chọn mỗi lần, cùng hai chuyên gia dùng chung. Độ dài ngữ cảnh là 131,072 token. Đầu vào, đầu ra đều là văn bản; tên Thinking giữ phiên bản riêng, không phải cài đặt tự biến mô hình 21B-A3B thường thành cùng bản phát hành.
Với nhiệm vụ phân tích khó, cung cấp điều kiện, bằng chứng và tiêu chí xác lập câu trả lời hợp lệ. Yêu cầu kết quả ở dạng kiểm tra được: dẫn xuất toán, so sánh trường hợp, đề xuất triển khai hoặc chuỗi quyết định có giả định nêu rõ. Với mã, đưa đoạn liên quan, hành vi mong đợi và ví dụ đầu vào cụ thể. Suy luận dài hữu ích khi câu trả lời phụ thuộc nhiều bước liên quan thay vì dữ kiện ngắn riêng lẻ.
Nhà cung cấp ghi nhận gọi hàm với công cụ được mô tả và lược đồ đối số. Điều này hỗ trợ nhiệm vụ cần thông tin hoặc hành động do ứng dụng cung cấp. Quy định mỗi hàm cung cấp gì, mong đầu vào nào, kết quả trả về sẽ dùng ra sao. Đối số hàm mô hình đề xuất và kết quả ứng dụng thực thi là các phần riêng của quy trình. Công cụ kết nối mở rộng thông tin có cho nhiệm vụ; chúng không trao mô hình quyền truy cập độc lập hệ thống bên ngoài.
Trong nhiệm vụ Ailoot API, chọn một tạo phẩm cuối và quy định cấu trúc. Kết quả suy luận có thể tách kết luận, tính toán hỗ trợ, giả định, câu hỏi còn lại. Kết quả lập trình có thể tách sửa đổi đề xuất với lý do và kiểm tra cần để xác thực. Giữ tư liệu nhiệm vụ cùng nhau để ngữ cảnh mở rộng phục vụ vấn đề mạch lạc thay vì nền không liên quan.
Baidu công bố phiên bản này ở trọng số kiểu Transformer, đưa ví dụ tạo văn bản, gọi hàm. Bản phát hành theo Apache 2.0. Việc chủ ý tăng độ dài suy nghĩ là đặc trưng riêng phiên bản; thẻ mô hình không nêu giới hạn token đầu ra tối đa riêng. Giữ mô hình Thinking này tách với bản văn bản thường và nhánh VL khi chọn năng lực nhà cung cấp cần cho nhiệm vụ.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | 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— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | 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— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | 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— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_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.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.000144 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000572 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking", "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='baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking',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='baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking',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 hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot Ultra baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinkingPhiên bản Thinking riêng của ERNIE 4.5 do Baidu phát triển dùng suy luận dài hơn cho logic, toán, khoa học và mã rất phức tạp. Mô hình kết hợp kiến trúc hỗn hợp chuyên gia 21B/3B, ngữ cảnh 131,072 token và hỗ trợ gọi hàm.
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.
ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking là phiên bản suy luận văn bản được Baidu phát hành riêng từ mô hình 21B-A3B. Quá trình phát triển mở rộng khả năng suy nghĩ của mô hình gốc, chú trọng suy luận logic, toán, câu hỏi khoa học, lập trình và tạo văn bản. Mô hình còn thêm năng lực dùng công cụ, hiểu ngữ cảnh dài. Nhà cung cấp khuyến nghị cụ thể phiên bản suy nghĩ dài hơn cho nhiệm vụ suy luận rất phức tạp.
Mô hình là hỗn hợp chuyên gia đã hậu huấn luyện với tổng 21 tỷ tham số, 3 tỷ kích hoạt mỗi token. Cấu hình gồm 28 lớp, 20 đầu truy vấn và bốn đầu khóa/giá trị. Mô hình có 64 chuyên gia văn bản với sáu được chọn mỗi lần, cùng hai chuyên gia dùng chung. Độ dài ngữ cảnh là 131,072 token. Đầu vào, đầu ra đều là văn bản; tên Thinking giữ phiên bản riêng, không phải cài đặt tự biến mô hình 21B-A3B thường thành cùng bản phát hành.
Với nhiệm vụ phân tích khó, cung cấp điều kiện, bằng chứng và tiêu chí xác lập câu trả lời hợp lệ. Yêu cầu kết quả ở dạng kiểm tra được: dẫn xuất toán, so sánh trường hợp, đề xuất triển khai hoặc chuỗi quyết định có giả định nêu rõ. Với mã, đưa đoạn liên quan, hành vi mong đợi và ví dụ đầu vào cụ thể. Suy luận dài hữu ích khi câu trả lời phụ thuộc nhiều bước liên quan thay vì dữ kiện ngắn riêng lẻ.
Nhà cung cấp ghi nhận gọi hàm với công cụ được mô tả và lược đồ đối số. Điều này hỗ trợ nhiệm vụ cần thông tin hoặc hành động do ứng dụng cung cấp. Quy định mỗi hàm cung cấp gì, mong đầu vào nào, kết quả trả về sẽ dùng ra sao. Đối số hàm mô hình đề xuất và kết quả ứng dụng thực thi là các phần riêng của quy trình. Công cụ kết nối mở rộng thông tin có cho nhiệm vụ; chúng không trao mô hình quyền truy cập độc lập hệ thống bên ngoài.
Trong nhiệm vụ Ailoot API, chọn một tạo phẩm cuối và quy định cấu trúc. Kết quả suy luận có thể tách kết luận, tính toán hỗ trợ, giả định, câu hỏi còn lại. Kết quả lập trình có thể tách sửa đổi đề xuất với lý do và kiểm tra cần để xác thực. Giữ tư liệu nhiệm vụ cùng nhau để ngữ cảnh mở rộng phục vụ vấn đề mạch lạc thay vì nền không liên quan.
Baidu công bố phiên bản này ở trọng số kiểu Transformer, đưa ví dụ tạo văn bản, gọi hàm. Bản phát hành theo Apache 2.0. Việc chủ ý tăng độ dài suy nghĩ là đặc trưng riêng phiên bản; thẻ mô hình không nêu giới hạn token đầu ra tối đa riêng. Giữ mô hình Thinking này tách với bản văn bản thường và nhánh VL khi chọn năng lực nhà cung cấp cần cho nhiệm vụ.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_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
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.000144 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000572 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking', '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': 'baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking', '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 hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot Ultra baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Resolve a precedence constraint\n\nThree maintenance jobs A, B and C share one machine and last 2, 3 and 1 hours. B must follow A; C must finish by hour 3. Work starts at hour 0 with no interruptions. Find the feasible order with the earliest finish, give start and end times, and explain why other orders fail the constraints.A schedule table, the finish time and a short elimination of infeasible orders.Check each duration, the A-before-B constraint and the deadline for C directly against the table.