Doubao 1.5 Pro là mô hình ngôn ngữ đa dụng của ByteDance. Bản phát hành nhấn mạnh câu hỏi cần nhiều kiến thức, lập trình, suy luận và hiểu tiếng Trung. Yêu cầu văn bản có thể tạo lời giải thích, đoạn viết lại, phép so sánh tư liệu được cung cấp hoặc đoạn mã đề xuất. Dòng Pro tập hợp các nhiệm vụ này trong một mô hình hội thoại.
Thiết kế mô hình. Doubao 1.5 Pro dùng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa: các phần được chọn của mạng tham gia xử lý token thay vì toàn bộ mạng được kích hoạt theo cùng một cách. Nhóm phát triển xây dựng huấn luyện và suy luận đồng thời, đồng thời mô tả việc điều chỉnh độ sâu, chiều rộng và lựa chọn chuyên gia như một phần phương pháp phát triển. Với người chuẩn bị yêu cầu, lựa chọn hữu ích là nhiệm vụ rõ ràng cùng thông tin cần để hoàn thành, thay vì chỉ dẫn mơ hồ yêu cầu cải thiện mọi thứ.
Huấn luyện và hội thoại. Nhà sản xuất mô tả tinh chỉnh có giám sát, mô hình hóa phần thưởng và học tăng cường, với quy trình sản xuất dữ liệu độc lập kết hợp chú thích của con người và kỹ thuật tự cải thiện của mô hình. Khung phần thưởng bao phủ toán học, lập trình, kiến thức và hội thoại. Đây là các phương pháp phát triển đằng sau hành vi đa dụng của mô hình. Chúng không thay thế tư liệu nguồn mà trợ lý nơi làm việc cần khi trả lời câu hỏi về một tổ chức hoặc tài liệu cụ thể.
Với trợ lý kiến thức, dán chính sách hoặc đặc tả kỹ thuật liên quan, nêu câu hỏi và chỉ rõ phần nào được ưu tiên. Yêu cầu câu trả lời kèm lý do ngắn và nhãn phần cạnh các dữ kiện hỗ trợ. Một yêu cầu hữu ích có thể so sánh hai quy trình, xác định ngoại lệ và chuẩn bị bản trả lời nháp cho nhóm phụ trách quy trình. Tách dữ kiện nền và quyết định được yêu cầu thành những phần riêng của câu lệnh để mô hình sử dụng cả hai mà không coi đề xuất nháp là quy tắc đã được phê duyệt.
Với lập trình, cung cấp hàm hoặc mô-đun, hành vi mong đợi, vấn đề quan sát được và đầu vào đại diện. Yêu cầu thay đổi đề xuất nhỏ nhất, giải thích vì sao nó xử lý vấn đề và các ví dụ đi qua nhánh được thay đổi. Với công việc tiếng Trung, kèm thuật ngữ chuyên ngành, đối tượng đọc dự kiến và mẫu phong cách mong muốn. Yêu cầu đoạn đã sửa cùng danh sách ngắn các thay đổi về nội dung; cách này giúp rà soát thuật ngữ và ý nghĩa dễ hơn so với bản viết lại không giải thích.
Với trình biên tập tài liệu, nêu những gì phải giữ qua lần sửa: tên, số, định nghĩa, tiêu đề và kết luận bắt buộc. Xác định rõ sản phẩm cuối, chẳng hạn câu trả lời khách hàng, ghi chú kỹ thuật hoặc bảng yêu cầu. Khi tư liệu cung cấp thiếu dữ kiện, yêu cầu mô hình đánh dấu mục thiếu và tiếp tục với phần có cơ sở. Rà soát mã được tạo trong dự án thực tế của nó và đối chiếu các khẳng định thực tế mang tính quyết định với tư liệu bạn đã cung cấp.
", "aboutText": "Doubao 1.5 Pro là mô hình ngôn ngữ đa dụng của ByteDance. Bản phát hành nhấn mạnh câu hỏi cần nhiều kiến thức, lập trình, suy luận và hiểu tiếng Trung. Yêu cầu văn bản có thể tạo lời giải thích, đoạn viết lại, phép so sánh tư liệu được cung cấp hoặc đoạn mã đề xuất. Dòng Pro tập hợp các nhiệm vụ này trong một mô hình hội thoại.\n\nThiết kế mô hình. Doubao 1.5 Pro dùng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa: các phần được chọn của mạng tham gia xử lý token thay vì toàn bộ mạng được kích hoạt theo cùng một cách. Nhóm phát triển xây dựng huấn luyện và suy luận đồng thời, đồng thời mô tả việc điều chỉnh độ sâu, chiều rộng và lựa chọn chuyên gia như một phần phương pháp phát triển. Với người chuẩn bị yêu cầu, lựa chọn hữu ích là nhiệm vụ rõ ràng cùng thông tin cần để hoàn thành, thay vì chỉ dẫn mơ hồ yêu cầu cải thiện mọi thứ.\n\nHuấn luyện và hội thoại. Nhà sản xuất mô tả tinh chỉnh có giám sát, mô hình hóa phần thưởng và học tăng cường, với quy trình sản xuất dữ liệu độc lập kết hợp chú thích của con người và kỹ thuật tự cải thiện của mô hình. Khung phần thưởng bao phủ toán học, lập trình, kiến thức và hội thoại. Đây là các phương pháp phát triển đằng sau hành vi đa dụng của mô hình. Chúng không thay thế tư liệu nguồn mà trợ lý nơi làm việc cần khi trả lời câu hỏi về một tổ chức hoặc tài liệu cụ thể.\n\nVới trợ lý kiến thức, dán chính sách hoặc đặc tả kỹ thuật liên quan, nêu câu hỏi và chỉ rõ phần nào được ưu tiên. Yêu cầu câu trả lời kèm lý do ngắn và nhãn phần cạnh các dữ kiện hỗ trợ. Một yêu cầu hữu ích có thể so sánh hai quy trình, xác định ngoại lệ và chuẩn bị bản trả lời nháp cho nhóm phụ trách quy trình. Tách dữ kiện nền và quyết định được yêu cầu thành những phần riêng của câu lệnh để mô hình sử dụng cả hai mà không coi đề xuất nháp là quy tắc đã được phê duyệt.\n\nVới lập trình, cung cấp hàm hoặc mô-đun, hành vi mong đợi, vấn đề quan sát được và đầu vào đại diện. Yêu cầu thay đổi đề xuất nhỏ nhất, giải thích vì sao nó xử lý vấn đề và các ví dụ đi qua nhánh được thay đổi. Với công việc tiếng Trung, kèm thuật ngữ chuyên ngành, đối tượng đọc dự kiến và mẫu phong cách mong muốn. Yêu cầu đoạn đã sửa cùng danh sách ngắn các thay đổi về nội dung; cách này giúp rà soát thuật ngữ và ý nghĩa dễ hơn so với bản viết lại không giải thích.\n\nVới trình biên tập tài liệu, nêu những gì phải giữ qua lần sửa: tên, số, định nghĩa, tiêu đề và kết luận bắt buộc. Xác định rõ sản phẩm cuối, chẳng hạn câu trả lời khách hàng, ghi chú kỹ thuật hoặc bảng yêu cầu. Khi tư liệu cung cấp thiếu dữ kiện, yêu cầu mô hình đánh dấu mục thiếu và tiếp tục với phần có cơ sở. Rà soát mã được tạo trong dự án thực tế của nó và đối chiếu các khẳng định thực tế mang tính quyết định với tư liệu bạn đã cung cấp.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Apply a policy exception\n\nDraft a team reply from this policy. [General] Requests need three working days of notice. [Exception] A broken production printer may be reported immediately. Case: "The production printer stopped this morning; may I open a request today?" Give the answer and cite the applicable section, without inventing repair timing or approval authority.A short reply citing Exception and distinguishing immediate reporting from any repair commitment.Ensure the reply permits reporting today but does not promise same-day repair.Doubao-1.5-pro-32kDoubao 1.5 Pro 32K là mô hình văn bản đa dụng của ByteDance cho câu hỏi tri thức, lập trình, suy luận và công việc tiếng Trung. Dùng mô hình để giải thích nguồn, viết lại tài liệu hoặc đề xuất mã từ yêu cầu rõ ràng.
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.
Doubao 1.5 Pro là mô hình ngôn ngữ đa dụng của ByteDance. Bản phát hành nhấn mạnh câu hỏi cần nhiều kiến thức, lập trình, suy luận và hiểu tiếng Trung. Yêu cầu văn bản có thể tạo lời giải thích, đoạn viết lại, phép so sánh tư liệu được cung cấp hoặc đoạn mã đề xuất. Dòng Pro tập hợp các nhiệm vụ này trong một mô hình hội thoại.
Thiết kế mô hình. Doubao 1.5 Pro dùng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa: các phần được chọn của mạng tham gia xử lý token thay vì toàn bộ mạng được kích hoạt theo cùng một cách. Nhóm phát triển xây dựng huấn luyện và suy luận đồng thời, đồng thời mô tả việc điều chỉnh độ sâu, chiều rộng và lựa chọn chuyên gia như một phần phương pháp phát triển. Với người chuẩn bị yêu cầu, lựa chọn hữu ích là nhiệm vụ rõ ràng cùng thông tin cần để hoàn thành, thay vì chỉ dẫn mơ hồ yêu cầu cải thiện mọi thứ.
Huấn luyện và hội thoại. Nhà sản xuất mô tả tinh chỉnh có giám sát, mô hình hóa phần thưởng và học tăng cường, với quy trình sản xuất dữ liệu độc lập kết hợp chú thích của con người và kỹ thuật tự cải thiện của mô hình. Khung phần thưởng bao phủ toán học, lập trình, kiến thức và hội thoại. Đây là các phương pháp phát triển đằng sau hành vi đa dụng của mô hình. Chúng không thay thế tư liệu nguồn mà trợ lý nơi làm việc cần khi trả lời câu hỏi về một tổ chức hoặc tài liệu cụ thể.
Với trợ lý kiến thức, dán chính sách hoặc đặc tả kỹ thuật liên quan, nêu câu hỏi và chỉ rõ phần nào được ưu tiên. Yêu cầu câu trả lời kèm lý do ngắn và nhãn phần cạnh các dữ kiện hỗ trợ. Một yêu cầu hữu ích có thể so sánh hai quy trình, xác định ngoại lệ và chuẩn bị bản trả lời nháp cho nhóm phụ trách quy trình. Tách dữ kiện nền và quyết định được yêu cầu thành những phần riêng của câu lệnh để mô hình sử dụng cả hai mà không coi đề xuất nháp là quy tắc đã được phê duyệt.
Với lập trình, cung cấp hàm hoặc mô-đun, hành vi mong đợi, vấn đề quan sát được và đầu vào đại diện. Yêu cầu thay đổi đề xuất nhỏ nhất, giải thích vì sao nó xử lý vấn đề và các ví dụ đi qua nhánh được thay đổi. Với công việc tiếng Trung, kèm thuật ngữ chuyên ngành, đối tượng đọc dự kiến và mẫu phong cách mong muốn. Yêu cầu đoạn đã sửa cùng danh sách ngắn các thay đổi về nội dung; cách này giúp rà soát thuật ngữ và ý nghĩa dễ hơn so với bản viết lại không giải thích.
Với trình biên tập tài liệu, nêu những gì phải giữ qua lần sửa: tên, số, định nghĩa, tiêu đề và kết luận bắt buộc. Xác định rõ sản phẩm cuối, chẳng hạn câu trả lời khách hàng, ghi chú kỹ thuật hoặc bảng yêu cầu. Khi tư liệu cung cấp thiếu dữ kiện, yêu cầu mô hình đánh dấu mục thiếu và tiếp tục với phần có cơ sở. Rà soát mã được tạo trong dự án thực tế của nó và đối chiếu các khẳng định thực tế mang tính quyết định với tư liệu bạn đã cung cấp.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Doubao-1.5-pro-32k | 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 $0.000264 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000638 / 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": "Doubao-1.5-pro-32k", "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='Doubao-1.5-pro-32k',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='Doubao-1.5-pro-32k',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 Doubao-1.5-pro-32k
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Doubao-1.5-pro-32kDoubao 1.5 Pro 32K là mô hình văn bản đa dụng của ByteDance cho câu hỏi tri thức, lập trình, suy luận và công việc tiếng Trung. Dùng mô hình để giải thích nguồn, viết lại tài liệu hoặc đề xuất mã từ yêu cầu rõ ràng.
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.
Doubao 1.5 Pro là mô hình ngôn ngữ đa dụng của ByteDance. Bản phát hành nhấn mạnh câu hỏi cần nhiều kiến thức, lập trình, suy luận và hiểu tiếng Trung. Yêu cầu văn bản có thể tạo lời giải thích, đoạn viết lại, phép so sánh tư liệu được cung cấp hoặc đoạn mã đề xuất. Dòng Pro tập hợp các nhiệm vụ này trong một mô hình hội thoại.
Thiết kế mô hình. Doubao 1.5 Pro dùng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa: các phần được chọn của mạng tham gia xử lý token thay vì toàn bộ mạng được kích hoạt theo cùng một cách. Nhóm phát triển xây dựng huấn luyện và suy luận đồng thời, đồng thời mô tả việc điều chỉnh độ sâu, chiều rộng và lựa chọn chuyên gia như một phần phương pháp phát triển. Với người chuẩn bị yêu cầu, lựa chọn hữu ích là nhiệm vụ rõ ràng cùng thông tin cần để hoàn thành, thay vì chỉ dẫn mơ hồ yêu cầu cải thiện mọi thứ.
Huấn luyện và hội thoại. Nhà sản xuất mô tả tinh chỉnh có giám sát, mô hình hóa phần thưởng và học tăng cường, với quy trình sản xuất dữ liệu độc lập kết hợp chú thích của con người và kỹ thuật tự cải thiện của mô hình. Khung phần thưởng bao phủ toán học, lập trình, kiến thức và hội thoại. Đây là các phương pháp phát triển đằng sau hành vi đa dụng của mô hình. Chúng không thay thế tư liệu nguồn mà trợ lý nơi làm việc cần khi trả lời câu hỏi về một tổ chức hoặc tài liệu cụ thể.
Với trợ lý kiến thức, dán chính sách hoặc đặc tả kỹ thuật liên quan, nêu câu hỏi và chỉ rõ phần nào được ưu tiên. Yêu cầu câu trả lời kèm lý do ngắn và nhãn phần cạnh các dữ kiện hỗ trợ. Một yêu cầu hữu ích có thể so sánh hai quy trình, xác định ngoại lệ và chuẩn bị bản trả lời nháp cho nhóm phụ trách quy trình. Tách dữ kiện nền và quyết định được yêu cầu thành những phần riêng của câu lệnh để mô hình sử dụng cả hai mà không coi đề xuất nháp là quy tắc đã được phê duyệt.
Với lập trình, cung cấp hàm hoặc mô-đun, hành vi mong đợi, vấn đề quan sát được và đầu vào đại diện. Yêu cầu thay đổi đề xuất nhỏ nhất, giải thích vì sao nó xử lý vấn đề và các ví dụ đi qua nhánh được thay đổi. Với công việc tiếng Trung, kèm thuật ngữ chuyên ngành, đối tượng đọc dự kiến và mẫu phong cách mong muốn. Yêu cầu đoạn đã sửa cùng danh sách ngắn các thay đổi về nội dung; cách này giúp rà soát thuật ngữ và ý nghĩa dễ hơn so với bản viết lại không giải thích.
Với trình biên tập tài liệu, nêu những gì phải giữ qua lần sửa: tên, số, định nghĩa, tiêu đề và kết luận bắt buộc. Xác định rõ sản phẩm cuối, chẳng hạn câu trả lời khách hàng, ghi chú kỹ thuật hoặc bảng yêu cầu. Khi tư liệu cung cấp thiếu dữ kiện, yêu cầu mô hình đánh dấu mục thiếu và tiếp tục với phần có cơ sở. Rà soát mã được tạo trong dự án thực tế của nó và đối chiếu các khẳng định thực tế mang tính quyết định với tư liệu bạn đã cung cấp.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Doubao-1.5-pro-32k | 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 $0.000264 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000638 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "Doubao-1.5-pro-32k",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'Doubao-1.5-pro-32k', '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': 'Doubao-1.5-pro-32k', '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 Doubao-1.5-pro-32k
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Apply a policy exception\n\nDraft a team reply from this policy. [General] Requests need three working days of notice. [Exception] A broken production printer may be reported immediately. Case: "The production printer stopped this morning; may I open a request today?" Give the answer and cite the applicable section, without inventing repair timing or approval authority.A short reply citing Exception and distinguishing immediate reporting from any repair commitment.Ensure the reply permits reporting today but does not promise same-day repair.