ERNIE 5.0 Thinking là dòng mô hình thiên về suy luận của Baidu dành cho câu hỏi phức tạp, viết, làm theo chỉ dẫn và nhiệm vụ kết nối ứng dụng. Cấu hình Thinking Preview được nhà sản xuất đặt tên riêng kết hợp suy luận sâu với hiểu thị giác và hỗ trợ lập kế hoạch, sử dụng công cụ. Quy trình phản hồi văn bản của nhà sản xuất khác với việc coi các năng lực sinh đa phương thức của toàn bộ dòng nghiên cứu ERNIE 5.0 là một hợp đồng yêu cầu có thể thay thế lẫn nhau.
Nêu câu hỏi, tư liệu có thể dùng và điều kiện câu trả lời phải đáp ứng. Phép so sánh nghiên cứu có thể định nghĩa tiêu chí và yêu cầu bằng chứng hỗ trợ từng kết luận. Nhiệm vụ viết có thể cung cấp đối tượng đọc, bản tóm lược dữ kiện và cấu trúc mong muốn. Câu hỏi lập trình có thể xác định hành vi cần thay đổi và đoạn mã nguồn liên quan. Giữ sản phẩm cuối đủ cụ thể để kiểm tra.
Để hiểu thị giác, cung cấp tư liệu làm rõ đặc điểm liên quan và nêu câu hỏi về nó. Ảnh biểu đồ hoặc tài liệu cần nhãn dễ đọc và ngữ cảnh xung quanh xác lập ý nghĩa các giá trị. Đối chiếu chữ quan trọng và chi tiết số với tư liệu gốc. Mục đích hiểu thị giác của mô hình không loại bỏ nhu cầu giữ nguồn cùng diễn giải trả về.
Bảng AI Studio của Baidu liệt kê cấu hình Thinking Preview với ngữ cảnh 128K và đầu vào tối đa 119K. Bảng tiếng Trung nêu cài đặt đầu ra cuối lên đến 65.536 token và mặc định 2K, đồng thời liệt kê riêng độ dài suy nghĩ 60K. Giữ các hạn mức đúng vai trò: ngữ cảnh nhiệm vụ, suy luận được sinh và phản hồi cuối được yêu cầu là những phần khác nhau của kết quả hữu ích.
Hạn mức đầu vào lớn có thể chứa các tài liệu liên quan, trong khi câu trả lời được yêu cầu vẫn cần phù hợp với quyết định hoặc sản phẩm cần thiết. Với phép so sánh, yêu cầu bảng bằng chứng gọn và kết luận chi phối thay vì lặp lại từng đoạn đã cung cấp. Với câu trả lời kỹ thuật, giữ trường hợp đầu vào và hành vi mong đợi giúp kiểm tra kết quả. Không biến đặc tả của cấu hình Preview được đặt tên riêng thành bảo đảm về phiên bản mô hình thực tế mà bộ chọn được cập nhật về sau sử dụng.
Danh mục tính năng của nhà sản xuất liệt kê cấu hình Thinking Preview cho gọi hàm, tăng cường tìm kiếm và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa hàm ứng dụng và đối số cần thiết, thực thi yêu cầu được trả về trong ứng dụng và cung cấp kết quả thực tế để tiếp tục. Kế hoạch của tác tử tự nó không phải bằng chứng các thao tác trong kế hoạch đã hoàn thành.
Câu trả lời dựa trên nguồn cần giữ bằng chứng đã truy xuất và phân biệt nó với thông tin nền được cung cấp hoặc suy luận. Bản ghi có cấu trúc cần định nghĩa các trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu, đồng thời đối chiếu giá trị trả về với nguồn. Chi tiết định dạng phản hồi nguyên bản và công cụ thuộc giao diện nhà sản xuất đã chọn; yêu cầu thực tế cơ bản là kết quả văn bản có thể truy xuất căn cứ thay vì trường được điền có vẻ hợp lý nhưng thiếu cơ sở.
Sản phẩm hữu ích có thể là phép so sánh có lập luận, bản nháp, lời giải thích liên quan đến mã hoặc câu trả lời có thông tin công cụ. Đối chiếu định danh, phép tính và diễn giải quan trọng với tư liệu xác lập chúng. Giữ mọi tra cứu chưa hoàn tất hoặc nguồn mâu thuẫn hiển thị rõ trong kết luận thay vì dùng câu chữ trôi chảy che lấp khoảng trống.
Dòng Thinking, cấu hình Preview được đặt tên riêng và các thế hệ ERNIE sau có bộ chọn và điều kiện được tài liệu quy định riêng. Lưu nhiệm vụ, tư liệu nguồn, bằng chứng công cụ đã hoàn thành và phản hồi cuối cùng cùng nhau. Nhờ đó lượt tiếp theo là sửa hoặc mở rộng cụ thể của cùng quá trình tìm hiểu, thay vì tái dựng công việc trước mà không có căn cứ.
", "aboutText": "ERNIE 5.0 Thinking là dòng mô hình thiên về suy luận của Baidu dành cho câu hỏi phức tạp, viết, làm theo chỉ dẫn và nhiệm vụ kết nối ứng dụng. Cấu hình Thinking Preview được nhà sản xuất đặt tên riêng kết hợp suy luận sâu với hiểu thị giác và hỗ trợ lập kế hoạch, sử dụng công cụ. Quy trình phản hồi văn bản của nhà sản xuất khác với việc coi các năng lực sinh đa phương thức của toàn bộ dòng nghiên cứu ERNIE 5.0 là một hợp đồng yêu cầu có thể thay thế lẫn nhau.\n\n### Chuẩn bị bằng chứng cho kết quả dự định\n\nNêu câu hỏi, tư liệu có thể dùng và điều kiện câu trả lời phải đáp ứng. Phép so sánh nghiên cứu có thể định nghĩa tiêu chí và yêu cầu bằng chứng hỗ trợ từng kết luận. Nhiệm vụ viết có thể cung cấp đối tượng đọc, bản tóm lược dữ kiện và cấu trúc mong muốn. Câu hỏi lập trình có thể xác định hành vi cần thay đổi và đoạn mã nguồn liên quan. Giữ sản phẩm cuối đủ cụ thể để kiểm tra.\n\nĐể hiểu thị giác, cung cấp tư liệu làm rõ đặc điểm liên quan và nêu câu hỏi về nó. Ảnh biểu đồ hoặc tài liệu cần nhãn dễ đọc và ngữ cảnh xung quanh xác lập ý nghĩa các giá trị. Đối chiếu chữ quan trọng và chi tiết số với tư liệu gốc. Mục đích hiểu thị giác của mô hình không loại bỏ nhu cầu giữ nguồn cùng diễn giải trả về.\n\n### Hạn mức Preview được tài liệu quy định\n\nBảng AI Studio của Baidu liệt kê cấu hình Thinking Preview với ngữ cảnh 128K và đầu vào tối đa 119K. Bảng tiếng Trung nêu cài đặt đầu ra cuối lên đến 65.536 token và mặc định 2K, đồng thời liệt kê riêng độ dài suy nghĩ 60K. Giữ các hạn mức đúng vai trò: ngữ cảnh nhiệm vụ, suy luận được sinh và phản hồi cuối được yêu cầu là những phần khác nhau của kết quả hữu ích.\n\nHạn mức đầu vào lớn có thể chứa các tài liệu liên quan, trong khi câu trả lời được yêu cầu vẫn cần phù hợp với quyết định hoặc sản phẩm cần thiết. Với phép so sánh, yêu cầu bảng bằng chứng gọn và kết luận chi phối thay vì lặp lại từng đoạn đã cung cấp. Với câu trả lời kỹ thuật, giữ trường hợp đầu vào và hành vi mong đợi giúp kiểm tra kết quả. Không biến đặc tả của cấu hình Preview được đặt tên riêng thành bảo đảm về phiên bản mô hình thực tế mà bộ chọn được cập nhật về sau sử dụng.\n\n### Công cụ, tìm kiếm và văn bản có cấu trúc\n\nDanh mục tính năng của nhà sản xuất liệt kê cấu hình Thinking Preview cho gọi hàm, tăng cường tìm kiếm và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa hàm ứng dụng và đối số cần thiết, thực thi yêu cầu được trả về trong ứng dụng và cung cấp kết quả thực tế để tiếp tục. Kế hoạch của tác tử tự nó không phải bằng chứng các thao tác trong kế hoạch đã hoàn thành.\n\nCâu trả lời dựa trên nguồn cần giữ bằng chứng đã truy xuất và phân biệt nó với thông tin nền được cung cấp hoặc suy luận. Bản ghi có cấu trúc cần định nghĩa các trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu, đồng thời đối chiếu giá trị trả về với nguồn. Chi tiết định dạng phản hồi nguyên bản và công cụ thuộc giao diện nhà sản xuất đã chọn; yêu cầu thực tế cơ bản là kết quả văn bản có thể truy xuất căn cứ thay vì trường được điền có vẻ hợp lý nhưng thiếu cơ sở.\n\n### Kiểm tra và tiếp tục nhiệm vụ\n\nSản phẩm hữu ích có thể là phép so sánh có lập luận, bản nháp, lời giải thích liên quan đến mã hoặc câu trả lời có thông tin công cụ. Đối chiếu định danh, phép tính và diễn giải quan trọng với tư liệu xác lập chúng. Giữ mọi tra cứu chưa hoàn tất hoặc nguồn mâu thuẫn hiển thị rõ trong kết luận thay vì dùng câu chữ trôi chảy che lấp khoảng trống.\n\nDòng Thinking, cấu hình Preview được đặt tên riêng và các thế hệ ERNIE sau có bộ chọn và điều kiện được tài liệu quy định riêng. Lưu nhiệm vụ, tư liệu nguồn, bằng chứng công cụ đã hoàn thành và phản hồi cuối cùng cùng nhau. Nhờ đó lượt tiếp theo là sửa hoặc mở rộng cụ thể của cùng quá trình tìm hiểu, thay vì tái dựng công việc trước mà không có căn cứ.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "4e0471532cf86d9c6c1ce2036d2c7bd07f8b7db3de44784b493b5772d17d59f9", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "ernie-5.0-thinking-latestERNIE 5.0 Thinking kết hợp suy luận sâu, viết, hiểu hình ảnh và tác vụ kết nối công cụ. Cấu hình Preview được tài liệu mô tả có ngữ cảnh 128K, đầu vào tối đa 119K và thiết lập đầu ra cuối đến 65,536 token, cùng ngân sách thinking riêng.
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 5.0 Thinking là dòng mô hình thiên về suy luận của Baidu dành cho câu hỏi phức tạp, viết, làm theo chỉ dẫn và nhiệm vụ kết nối ứng dụng. Cấu hình Thinking Preview được nhà sản xuất đặt tên riêng kết hợp suy luận sâu với hiểu thị giác và hỗ trợ lập kế hoạch, sử dụng công cụ. Quy trình phản hồi văn bản của nhà sản xuất khác với việc coi các năng lực sinh đa phương thức của toàn bộ dòng nghiên cứu ERNIE 5.0 là một hợp đồng yêu cầu có thể thay thế lẫn nhau.
Nêu câu hỏi, tư liệu có thể dùng và điều kiện câu trả lời phải đáp ứng. Phép so sánh nghiên cứu có thể định nghĩa tiêu chí và yêu cầu bằng chứng hỗ trợ từng kết luận. Nhiệm vụ viết có thể cung cấp đối tượng đọc, bản tóm lược dữ kiện và cấu trúc mong muốn. Câu hỏi lập trình có thể xác định hành vi cần thay đổi và đoạn mã nguồn liên quan. Giữ sản phẩm cuối đủ cụ thể để kiểm tra.
Để hiểu thị giác, cung cấp tư liệu làm rõ đặc điểm liên quan và nêu câu hỏi về nó. Ảnh biểu đồ hoặc tài liệu cần nhãn dễ đọc và ngữ cảnh xung quanh xác lập ý nghĩa các giá trị. Đối chiếu chữ quan trọng và chi tiết số với tư liệu gốc. Mục đích hiểu thị giác của mô hình không loại bỏ nhu cầu giữ nguồn cùng diễn giải trả về.
Bảng AI Studio của Baidu liệt kê cấu hình Thinking Preview với ngữ cảnh 128K và đầu vào tối đa 119K. Bảng tiếng Trung nêu cài đặt đầu ra cuối lên đến 65.536 token và mặc định 2K, đồng thời liệt kê riêng độ dài suy nghĩ 60K. Giữ các hạn mức đúng vai trò: ngữ cảnh nhiệm vụ, suy luận được sinh và phản hồi cuối được yêu cầu là những phần khác nhau của kết quả hữu ích.
Hạn mức đầu vào lớn có thể chứa các tài liệu liên quan, trong khi câu trả lời được yêu cầu vẫn cần phù hợp với quyết định hoặc sản phẩm cần thiết. Với phép so sánh, yêu cầu bảng bằng chứng gọn và kết luận chi phối thay vì lặp lại từng đoạn đã cung cấp. Với câu trả lời kỹ thuật, giữ trường hợp đầu vào và hành vi mong đợi giúp kiểm tra kết quả. Không biến đặc tả của cấu hình Preview được đặt tên riêng thành bảo đảm về phiên bản mô hình thực tế mà bộ chọn được cập nhật về sau sử dụng.
Danh mục tính năng của nhà sản xuất liệt kê cấu hình Thinking Preview cho gọi hàm, tăng cường tìm kiếm và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa hàm ứng dụng và đối số cần thiết, thực thi yêu cầu được trả về trong ứng dụng và cung cấp kết quả thực tế để tiếp tục. Kế hoạch của tác tử tự nó không phải bằng chứng các thao tác trong kế hoạch đã hoàn thành.
Câu trả lời dựa trên nguồn cần giữ bằng chứng đã truy xuất và phân biệt nó với thông tin nền được cung cấp hoặc suy luận. Bản ghi có cấu trúc cần định nghĩa các trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu, đồng thời đối chiếu giá trị trả về với nguồn. Chi tiết định dạng phản hồi nguyên bản và công cụ thuộc giao diện nhà sản xuất đã chọn; yêu cầu thực tế cơ bản là kết quả văn bản có thể truy xuất căn cứ thay vì trường được điền có vẻ hợp lý nhưng thiếu cơ sở.
Sản phẩm hữu ích có thể là phép so sánh có lập luận, bản nháp, lời giải thích liên quan đến mã hoặc câu trả lời có thông tin công cụ. Đối chiếu định danh, phép tính và diễn giải quan trọng với tư liệu xác lập chúng. Giữ mọi tra cứu chưa hoàn tất hoặc nguồn mâu thuẫn hiển thị rõ trong kết luận thay vì dùng câu chữ trôi chảy che lấp khoảng trống.
Dòng Thinking, cấu hình Preview được đặt tên riêng và các thế hệ ERNIE sau có bộ chọn và điều kiện được tài liệu quy định riêng. Lưu nhiệm vụ, tư liệu nguồn, bằng chứng công cụ đã hoàn thành và phản hồi cuối cùng cùng nhau. Nhờ đó lượt tiếp theo là sửa hoặc mở rộng cụ thể của cùng quá trình tìm hiểu, thay vì tái dựng công việc trước mà không có căn cứ.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn ernie-5.0-thinking-latest | 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 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Hội thoại văn bản | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
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 |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngHội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false. |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Bí danh phương thức: /chat/completions
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 $0.001892 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.003146 / 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":"ernie-5.0-thinking-latest","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="ernie-5.0-thinking-latest", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 ernie-5.0-thinking-latest
/chat/completions
ernie-5.0-thinking-latestERNIE 5.0 Thinking kết hợp suy luận sâu, viết, hiểu hình ảnh và tác vụ kết nối công cụ. Cấu hình Preview được tài liệu mô tả có ngữ cảnh 128K, đầu vào tối đa 119K và thiết lập đầu ra cuối đến 65,536 token, cùng ngân sách thinking riêng.
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 5.0 Thinking là dòng mô hình thiên về suy luận của Baidu dành cho câu hỏi phức tạp, viết, làm theo chỉ dẫn và nhiệm vụ kết nối ứng dụng. Cấu hình Thinking Preview được nhà sản xuất đặt tên riêng kết hợp suy luận sâu với hiểu thị giác và hỗ trợ lập kế hoạch, sử dụng công cụ. Quy trình phản hồi văn bản của nhà sản xuất khác với việc coi các năng lực sinh đa phương thức của toàn bộ dòng nghiên cứu ERNIE 5.0 là một hợp đồng yêu cầu có thể thay thế lẫn nhau.
Nêu câu hỏi, tư liệu có thể dùng và điều kiện câu trả lời phải đáp ứng. Phép so sánh nghiên cứu có thể định nghĩa tiêu chí và yêu cầu bằng chứng hỗ trợ từng kết luận. Nhiệm vụ viết có thể cung cấp đối tượng đọc, bản tóm lược dữ kiện và cấu trúc mong muốn. Câu hỏi lập trình có thể xác định hành vi cần thay đổi và đoạn mã nguồn liên quan. Giữ sản phẩm cuối đủ cụ thể để kiểm tra.
Để hiểu thị giác, cung cấp tư liệu làm rõ đặc điểm liên quan và nêu câu hỏi về nó. Ảnh biểu đồ hoặc tài liệu cần nhãn dễ đọc và ngữ cảnh xung quanh xác lập ý nghĩa các giá trị. Đối chiếu chữ quan trọng và chi tiết số với tư liệu gốc. Mục đích hiểu thị giác của mô hình không loại bỏ nhu cầu giữ nguồn cùng diễn giải trả về.
Bảng AI Studio của Baidu liệt kê cấu hình Thinking Preview với ngữ cảnh 128K và đầu vào tối đa 119K. Bảng tiếng Trung nêu cài đặt đầu ra cuối lên đến 65.536 token và mặc định 2K, đồng thời liệt kê riêng độ dài suy nghĩ 60K. Giữ các hạn mức đúng vai trò: ngữ cảnh nhiệm vụ, suy luận được sinh và phản hồi cuối được yêu cầu là những phần khác nhau của kết quả hữu ích.
Hạn mức đầu vào lớn có thể chứa các tài liệu liên quan, trong khi câu trả lời được yêu cầu vẫn cần phù hợp với quyết định hoặc sản phẩm cần thiết. Với phép so sánh, yêu cầu bảng bằng chứng gọn và kết luận chi phối thay vì lặp lại từng đoạn đã cung cấp. Với câu trả lời kỹ thuật, giữ trường hợp đầu vào và hành vi mong đợi giúp kiểm tra kết quả. Không biến đặc tả của cấu hình Preview được đặt tên riêng thành bảo đảm về phiên bản mô hình thực tế mà bộ chọn được cập nhật về sau sử dụng.
Danh mục tính năng của nhà sản xuất liệt kê cấu hình Thinking Preview cho gọi hàm, tăng cường tìm kiếm và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa hàm ứng dụng và đối số cần thiết, thực thi yêu cầu được trả về trong ứng dụng và cung cấp kết quả thực tế để tiếp tục. Kế hoạch của tác tử tự nó không phải bằng chứng các thao tác trong kế hoạch đã hoàn thành.
Câu trả lời dựa trên nguồn cần giữ bằng chứng đã truy xuất và phân biệt nó với thông tin nền được cung cấp hoặc suy luận. Bản ghi có cấu trúc cần định nghĩa các trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu, đồng thời đối chiếu giá trị trả về với nguồn. Chi tiết định dạng phản hồi nguyên bản và công cụ thuộc giao diện nhà sản xuất đã chọn; yêu cầu thực tế cơ bản là kết quả văn bản có thể truy xuất căn cứ thay vì trường được điền có vẻ hợp lý nhưng thiếu cơ sở.
Sản phẩm hữu ích có thể là phép so sánh có lập luận, bản nháp, lời giải thích liên quan đến mã hoặc câu trả lời có thông tin công cụ. Đối chiếu định danh, phép tính và diễn giải quan trọng với tư liệu xác lập chúng. Giữ mọi tra cứu chưa hoàn tất hoặc nguồn mâu thuẫn hiển thị rõ trong kết luận thay vì dùng câu chữ trôi chảy che lấp khoảng trống.
Dòng Thinking, cấu hình Preview được đặt tên riêng và các thế hệ ERNIE sau có bộ chọn và điều kiện được tài liệu quy định riêng. Lưu nhiệm vụ, tư liệu nguồn, bằng chứng công cụ đã hoàn thành và phản hồi cuối cùng cùng nhau. Nhờ đó lượt tiếp theo là sửa hoặc mở rộng cụ thể của cùng quá trình tìm hiểu, thay vì tái dựng công việc trước mà không có căn cứ.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn ernie-5.0-thinking-latest | 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 $0.001892 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.003146 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "ernie-5.0-thinking-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'ernie-5.0-thinking-latest', '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': 'ernie-5.0-thinking-latest', '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 ernie-5.0-thinking-latest
/chat/completions