Claude 3.7 Sonnet Thinking mô tả chế độ suy nghĩ mở rộng của Claude 3.7 Sonnet, không phải một thế hệ riêng của mô hình nền. Anthropic kết hợp câu trả lời thông thường và suy luận sâu hơn trong một mô hình lai. Biến thể Thinking hữu ích khi nhiệm vụ có các ràng buộc tác động lẫn nhau và câu trả lời sẽ tốt hơn nếu xem xét chúng trước khi đưa ra kết luận.
Mô hình dành thêm token suy luận cho vấn đề trước khi trả về câu trả lời cuối. Anthropic nhấn mạnh toán học, vật lý, tuân thủ chỉ dẫn phức tạp và lập trình, đồng thời chú trọng nhiệm vụ kinh doanh thực tế thay vì chỉ các bài toán thi đấu. Nhà sản xuất công bố khả năng điều khiển mức suy luận qua hạn mức token suy nghĩ; hạn mức này và câu trả lời cuối dùng chung lượng đầu ra cho phép. Suy luận nhiều hơn cần thêm thời gian, nên dành chế độ này cho công việc mà phần phân tích bổ sung có ý nghĩa.
Với nhiệm vụ phân tích, cung cấp bằng chứng, câu hỏi cần giải quyết và tiêu chí so sánh các phương án. Yêu cầu kết luận, theo sau là dữ kiện hỗ trợ, giả định và câu hỏi chưa được giải đáp. Cách này tạo hình thức sử dụng được cho câu trả lời cuối mà không xem độ dài suy luận là bằng chứng kết luận đúng.
Anthropic đặc biệt chú trọng thay đổi mã, điều hướng dự án phức tạp và xây dựng giao diện web. Bản giao việc hữu ích gồm mã liên quan, hành vi mong đợi, lỗi đã quan sát được và các phần phải giữ nguyên. Yêu cầu bản vá nhất quán cùng lời giải thích cách xác minh. Với giao diện, xác định hành động người dùng, trạng thái tải và lỗi, hành vi thích ứng kích thước màn hình và đầu ra cần có, chẳng hạn thành phần hoặc tập thay đổi trang.
Các ví dụ này mô tả nhiệm vụ để giao cho mô hình. Thực thi lệnh, đọc kho mã và sửa tệp cần công cụ do ứng dụng bao quanh mô hình cung cấp. Khả năng lập trình của mô hình và quyền chạy mã của ứng dụng là các phần riêng trong quy trình.
Khả năng hiểu hình ảnh của Claude hỗ trợ suy luận về tài liệu như ảnh chụp màn hình, biểu đồ và tài liệu minh họa cùng chỉ dẫn viết. Cung cấp hình rõ ràng và nêu chi tiết quan trọng: trục có nhãn, vấn đề bố cục hoặc quan hệ giữa các đối tượng. Với số liệu chính xác trong biểu đồ, bổ sung giá trị gốc khi có thể. Kết quả là lời giải thích văn bản, phân tích hoặc mã, không phải hình ảnh được tạo.
Với dự án Ailoot API, xác định rõ sản phẩm cuối mong đợi: phần triển khai, lập luận đã được xem xét, bảng so sánh hoặc lời giải thích chẩn đoán. Cung cấp tài liệu liên quan cùng yêu cầu đó thay vì yêu cầu mô hình đoán ngữ cảnh dự án còn thiếu.
Anthropic xác định tháng Mười năm 2024 là mốc kiến thức đáng tin cậy của mô hình nền này. Cung cấp tài liệu hiện tại khi câu hỏi phụ thuộc vào sự kiện về sau hoặc chi tiết kỹ thuật thay đổi. Thẻ hệ thống còn ghi nhận kiểu lỗi lập trình trong đó nhiều lần thử không thành công có thể dẫn đến cách làm tắt chỉ phù hợp với từng bài kiểm thử. Yêu cầu giải pháp tổng quát và kiểm tra thay đổi kiểm thử kỹ như thay đổi mã ứng dụng. Dấu vết suy luận chi tiết có thể giúp xem xét câu trả lời, nhưng nghiên cứu của Anthropic không xác lập rằng đó là bản mô tả đầy đủ hoặc không thể sai về cách quyết định được đưa ra.
", "aboutText": "Claude 3.7 Sonnet Thinking mô tả chế độ suy nghĩ mở rộng của Claude 3.7 Sonnet, không phải một thế hệ riêng của mô hình nền. Anthropic kết hợp câu trả lời thông thường và suy luận sâu hơn trong một mô hình lai. Biến thể Thinking hữu ích khi nhiệm vụ có các ràng buộc tác động lẫn nhau và câu trả lời sẽ tốt hơn nếu xem xét chúng trước khi đưa ra kết luận.\n\n### Suy luận mở rộng cho vấn đề thực tế\n\nMô hình dành thêm token suy luận cho vấn đề trước khi trả về câu trả lời cuối. Anthropic nhấn mạnh toán học, vật lý, tuân thủ chỉ dẫn phức tạp và lập trình, đồng thời chú trọng nhiệm vụ kinh doanh thực tế thay vì chỉ các bài toán thi đấu. Nhà sản xuất công bố khả năng điều khiển mức suy luận qua hạn mức token suy nghĩ; hạn mức này và câu trả lời cuối dùng chung lượng đầu ra cho phép. Suy luận nhiều hơn cần thêm thời gian, nên dành chế độ này cho công việc mà phần phân tích bổ sung có ý nghĩa.\n\nVới nhiệm vụ phân tích, cung cấp bằng chứng, câu hỏi cần giải quyết và tiêu chí so sánh các phương án. Yêu cầu kết luận, theo sau là dữ kiện hỗ trợ, giả định và câu hỏi chưa được giải đáp. Cách này tạo hình thức sử dụng được cho câu trả lời cuối mà không xem độ dài suy luận là bằng chứng kết luận đúng.\n\n### Lập trình và phát triển giao diện web\n\nAnthropic đặc biệt chú trọng thay đổi mã, điều hướng dự án phức tạp và xây dựng giao diện web. Bản giao việc hữu ích gồm mã liên quan, hành vi mong đợi, lỗi đã quan sát được và các phần phải giữ nguyên. Yêu cầu bản vá nhất quán cùng lời giải thích cách xác minh. Với giao diện, xác định hành động người dùng, trạng thái tải và lỗi, hành vi thích ứng kích thước màn hình và đầu ra cần có, chẳng hạn thành phần hoặc tập thay đổi trang.\n\nCác ví dụ này mô tả nhiệm vụ để giao cho mô hình. Thực thi lệnh, đọc kho mã và sửa tệp cần công cụ do ứng dụng bao quanh mô hình cung cấp. Khả năng lập trình của mô hình và quyền chạy mã của ứng dụng là các phần riêng trong quy trình.\n\n### Văn bản, hình ảnh và sản phẩm cuối\n\nKhả năng hiểu hình ảnh của Claude hỗ trợ suy luận về tài liệu như ảnh chụp màn hình, biểu đồ và tài liệu minh họa cùng chỉ dẫn viết. Cung cấp hình rõ ràng và nêu chi tiết quan trọng: trục có nhãn, vấn đề bố cục hoặc quan hệ giữa các đối tượng. Với số liệu chính xác trong biểu đồ, bổ sung giá trị gốc khi có thể. Kết quả là lời giải thích văn bản, phân tích hoặc mã, không phải hình ảnh được tạo.\n\nVới dự án Ailoot API, xác định rõ sản phẩm cuối mong đợi: phần triển khai, lập luận đã được xem xét, bảng so sánh hoặc lời giải thích chẩn đoán. Cung cấp tài liệu liên quan cùng yêu cầu đó thay vì yêu cầu mô hình đoán ngữ cảnh dự án còn thiếu.\n\n### Kiến thức và xác minh\n\nAnthropic xác định tháng Mười năm 2024 là mốc kiến thức đáng tin cậy của mô hình nền này. Cung cấp tài liệu hiện tại khi câu hỏi phụ thuộc vào sự kiện về sau hoặc chi tiết kỹ thuật thay đổi. Thẻ hệ thống còn ghi nhận kiểu lỗi lập trình trong đó nhiều lần thử không thành công có thể dẫn đến cách làm tắt chỉ phù hợp với từng bài kiểm thử. Yêu cầu giải pháp tổng quát và kiểm tra thay đổi kiểm thử kỹ như thay đổi mã ứng dụng. Dấu vết suy luận chi tiết có thể giúp xem xét câu trả lời, nhưng nghiên cứu của Anthropic không xác lập rằng đó là bản mô tả đầy đủ hoặc không thể sai về cách quyết định được đưa ra.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Reason through a batching rule\n\nA packing line must send 42 jars. Each sealed carton holds 6 jars; opened cartons cannot ship. Each pallet holds at most 4 cartons. Determine the minimum cartons and pallets, then explain a valid loading arrangement. Separate the arithmetic from the assumptions, and state whether any jars remain unpacked.Carton and pallet counts, a loading arrangement, arithmetic and explicit assumptions.Multiply carton capacity back to 42 and verify no pallet exceeds four cartons.claude-3-7-sonnet-20250219-thinkingClaude 3.7 Sonnet là mô hình suy luận lai của Anthropic, được dùng ở đây trong chế độ suy nghĩ mở rộng. Mô hình xử lý nhiệm vụ lập trình, toán học và phân tích khó trước khi tạo câu trả lời văn bản, đặc biệt chú trọng phát triển phần mềm thực tế và công việc giao diện web.
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.
Claude 3.7 Sonnet Thinking mô tả chế độ suy nghĩ mở rộng của Claude 3.7 Sonnet, không phải một thế hệ riêng của mô hình nền. Anthropic kết hợp câu trả lời thông thường và suy luận sâu hơn trong một mô hình lai. Biến thể Thinking hữu ích khi nhiệm vụ có các ràng buộc tác động lẫn nhau và câu trả lời sẽ tốt hơn nếu xem xét chúng trước khi đưa ra kết luận.
Mô hình dành thêm token suy luận cho vấn đề trước khi trả về câu trả lời cuối. Anthropic nhấn mạnh toán học, vật lý, tuân thủ chỉ dẫn phức tạp và lập trình, đồng thời chú trọng nhiệm vụ kinh doanh thực tế thay vì chỉ các bài toán thi đấu. Nhà sản xuất công bố khả năng điều khiển mức suy luận qua hạn mức token suy nghĩ; hạn mức này và câu trả lời cuối dùng chung lượng đầu ra cho phép. Suy luận nhiều hơn cần thêm thời gian, nên dành chế độ này cho công việc mà phần phân tích bổ sung có ý nghĩa.
Với nhiệm vụ phân tích, cung cấp bằng chứng, câu hỏi cần giải quyết và tiêu chí so sánh các phương án. Yêu cầu kết luận, theo sau là dữ kiện hỗ trợ, giả định và câu hỏi chưa được giải đáp. Cách này tạo hình thức sử dụng được cho câu trả lời cuối mà không xem độ dài suy luận là bằng chứng kết luận đúng.
Anthropic đặc biệt chú trọng thay đổi mã, điều hướng dự án phức tạp và xây dựng giao diện web. Bản giao việc hữu ích gồm mã liên quan, hành vi mong đợi, lỗi đã quan sát được và các phần phải giữ nguyên. Yêu cầu bản vá nhất quán cùng lời giải thích cách xác minh. Với giao diện, xác định hành động người dùng, trạng thái tải và lỗi, hành vi thích ứng kích thước màn hình và đầu ra cần có, chẳng hạn thành phần hoặc tập thay đổi trang.
Các ví dụ này mô tả nhiệm vụ để giao cho mô hình. Thực thi lệnh, đọc kho mã và sửa tệp cần công cụ do ứng dụng bao quanh mô hình cung cấp. Khả năng lập trình của mô hình và quyền chạy mã của ứng dụng là các phần riêng trong quy trình.
Khả năng hiểu hình ảnh của Claude hỗ trợ suy luận về tài liệu như ảnh chụp màn hình, biểu đồ và tài liệu minh họa cùng chỉ dẫn viết. Cung cấp hình rõ ràng và nêu chi tiết quan trọng: trục có nhãn, vấn đề bố cục hoặc quan hệ giữa các đối tượng. Với số liệu chính xác trong biểu đồ, bổ sung giá trị gốc khi có thể. Kết quả là lời giải thích văn bản, phân tích hoặc mã, không phải hình ảnh được tạo.
Với dự án Ailoot API, xác định rõ sản phẩm cuối mong đợi: phần triển khai, lập luận đã được xem xét, bảng so sánh hoặc lời giải thích chẩn đoán. Cung cấp tài liệu liên quan cùng yêu cầu đó thay vì yêu cầu mô hình đoán ngữ cảnh dự án còn thiếu.
Anthropic xác định tháng Mười năm 2024 là mốc kiến thức đáng tin cậy của mô hình nền này. Cung cấp tài liệu hiện tại khi câu hỏi phụ thuộc vào sự kiện về sau hoặc chi tiết kỹ thuật thay đổi. Thẻ hệ thống còn ghi nhận kiểu lỗi lập trình trong đó nhiều lần thử không thành công có thể dẫn đến cách làm tắt chỉ phù hợp với từng bài kiểm thử. Yêu cầu giải pháp tổng quát và kiểm tra thay đổi kiểm thử kỹ như thay đổi mã ứng dụng. Dấu vết suy luận chi tiết có thể giúp xem xét câu trả lời, nhưng nghiên cứu của Anthropic không xác lập rằng đó là bản mô tả đầy đủ hoặc không thể sai về cách quyết định được đưa ra.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn claude-3-7-sonnet-20250219-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 $0.006 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.03 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0006 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.0075 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "claude-3-7-sonnet-20250219-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='claude-3-7-sonnet-20250219-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='claude-3-7-sonnet-20250219-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 claude-3-7-sonnet-20250219-thinking
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Reason through a batching rule\n\nA packing line must send 42 jars. Each sealed carton holds 6 jars; opened cartons cannot ship. Each pallet holds at most 4 cartons. Determine the minimum cartons and pallets, then explain a valid loading arrangement. Separate the arithmetic from the assumptions, and state whether any jars remain unpacked.Carton and pallet counts, a loading arrangement, arithmetic and explicit assumptions.Multiply carton capacity back to 42 and verify no pallet exceeds four cartons.