Mercury 2.5 là mô hình ngôn ngữ suy luận dựa trên khuếch tán của Inception. Nó tiếp nối Mercury 2 với huấn luyện cập nhật theo phản hồi vận hành thực tế và các trường hợp thất bại, đồng thời giữ trọng tâm sinh văn bản phản hồi nhanh của họ mô hình. Biến thể công bố gồm ngữ cảnh 260K, suy luận tùy chỉnh, lời gọi công cụ song song và JSON theo lược đồ. Đầu vào là tác vụ viết cùng ngữ cảnh văn bản liên quan; đầu ra là văn bản, mã, bản ghi có cấu trúc hoặc nội dung lời gọi công cụ đề xuất.
Họ Mercury sinh ngôn ngữ qua tinh chỉnh song song thay vì chỉ dự đoán từng token từ trái sang phải. Hướng kiến trúc này nhằm đưa các bước mô hình lặp vào quy trình tương tác. Suy luận tùy chỉnh cho phép biến thể của nhà sản xuất điều chỉnh độ sâu phân tích theo tác vụ. Nêu rõ sản phẩm cuối cần nhận: câu trả lời có thể cần ngắn dù quá trình trung gian phức tạp hơn.
Để so sánh, cung cấp tiêu chí và các đoạn nguồn có tên. Để trích xuất, xác định trường và ý nghĩa. Chỉ dẫn hữu ích là: “Chuyển các đoạn nguồn này thành bản ghi các đặc tả bắt buộc, giữ đơn vị và xác định đoạn hỗ trợ từng giá trị.” Đầu ra theo lược đồ cho ứng dụng kết quả có tổ chức; vẫn cần rà soát độ khớp với nguồn.
Nhà sản xuất mô tả việc dùng Mercury trong lập kế hoạch tìm kiếm, viết lại truy vấn, cấu trúc dữ kiện, tóm tắt nguồn và kiểm tra câu trả lời. Ứng dụng có thể giao mục đích cụ thể cho từng bước và truyền bằng chứng liên quan sang bước kế tiếp. Yêu cầu viết lại truy vấn giữ ràng buộc thực tế của người dùng; yêu cầu tóm tắt nguồn giữ dữ kiện cần cho câu trả lời cuối thay vì chỉ rút ngắn mọi đoạn.
Khả năng gọi công cụ song song của Mercury 2.5 hữu ích khi các thao tác độc lập có thể thu những quan sát khác nhau cho một tác vụ. Cung cấp định nghĩa hàm và lược đồ tham số rõ ràng. Ứng dụng thực hiện lời gọi đã chọn và trả kết quả. Giữ mã lời gọi cùng nhãn nguồn để câu trả lời cuối dùng thông tin quan sát, không dùng giả định rằng công cụ đã chạy.
Nhà sản xuất cũng mô tả hỗ trợ lập trình và thao tác hỗ trợ như cô đọng phiên làm việc dài hoặc tìm công cụ phù hợp. Khi cô đọng, xác định tác vụ kế tiếp cần gì: yêu cầu đã chấp nhận, lỗi hiện tại, quyết định và bằng chứng phía sau. Yêu cầu mô hình giữ các mục đó và phân biệt công việc chưa xong với kết quả đã hoàn thành.
Với thay đổi phần mềm, cung cấp mã liên quan, hành vi mong đợi và đầu vào gây lỗi hoặc lỗi quan sát. Yêu cầu triển khai có trọng tâm cùng giải thích. Nếu ứng dụng hình ảnh hoặc giọng nói dùng Mercury làm bước ngôn ngữ, cung cấp văn bản hoặc quan sát công cụ mà mô hình thực sự tiếp nhận; nhận diện giọng nói, tổng hợp giọng nói và kết xuất tư liệu vẫn là thành phần riêng.
Ngữ cảnh 260K thuộc biến thể 2.5 được tài liệu mô tả, khác với ngữ cảnh ra mắt 128K của Mercury 2 và các mô hình chuyên biệt Mercury Voice, Router. Tính chung ngân sách tài liệu nguồn, lịch sử, suy luận và kết quả cuối. Chọn hình thức đầu ra trước khi bắt đầu tác vụ và chừa chỗ cho câu trả lời có các chi tiết bắt buộc.
Sản phẩm cuối hữu ích là trích xuất có cấu trúc, giải thích dựa trên nguồn, đề xuất mã hoặc tóm tắt trạng thái tác vụ ngắn gọn. Đối chiếu dữ kiện với tài liệu cung cấp và kiểm tra mã trong môi trường dự định. Kiến trúc khuếch tán và vai trò xử lý phản hồi nhanh không tự xác lập tính đúng đắn, quyền truy cập nguồn bên ngoài hay việc thực hiện hành động đề xuất.
", "aboutText": "Mercury 2.5 là mô hình ngôn ngữ suy luận dựa trên khuếch tán của Inception. Nó tiếp nối Mercury 2 với huấn luyện cập nhật theo phản hồi vận hành thực tế và các trường hợp thất bại, đồng thời giữ trọng tâm sinh văn bản phản hồi nhanh của họ mô hình. Biến thể công bố gồm ngữ cảnh 260K, suy luận tùy chỉnh, lời gọi công cụ song song và JSON theo lược đồ. Đầu vào là tác vụ viết cùng ngữ cảnh văn bản liên quan; đầu ra là văn bản, mã, bản ghi có cấu trúc hoặc nội dung lời gọi công cụ đề xuất.\n\n### Khuếch tán và suy luận\n\nHọ Mercury sinh ngôn ngữ qua tinh chỉnh song song thay vì chỉ dự đoán từng token từ trái sang phải. Hướng kiến trúc này nhằm đưa các bước mô hình lặp vào quy trình tương tác. Suy luận tùy chỉnh cho phép biến thể của nhà sản xuất điều chỉnh độ sâu phân tích theo tác vụ. Nêu rõ sản phẩm cuối cần nhận: câu trả lời có thể cần ngắn dù quá trình trung gian phức tạp hơn.\n\nĐể so sánh, cung cấp tiêu chí và các đoạn nguồn có tên. Để trích xuất, xác định trường và ý nghĩa. Chỉ dẫn hữu ích là: “Chuyển các đoạn nguồn này thành bản ghi các đặc tả bắt buộc, giữ đơn vị và xác định đoạn hỗ trợ từng giá trị.” Đầu ra theo lược đồ cho ứng dụng kết quả có tổ chức; vẫn cần rà soát độ khớp với nguồn.\n\n### Quy trình tìm kiếm và truy xuất\n\nNhà sản xuất mô tả việc dùng Mercury trong lập kế hoạch tìm kiếm, viết lại truy vấn, cấu trúc dữ kiện, tóm tắt nguồn và kiểm tra câu trả lời. Ứng dụng có thể giao mục đích cụ thể cho từng bước và truyền bằng chứng liên quan sang bước kế tiếp. Yêu cầu viết lại truy vấn giữ ràng buộc thực tế của người dùng; yêu cầu tóm tắt nguồn giữ dữ kiện cần cho câu trả lời cuối thay vì chỉ rút ngắn mọi đoạn.\n\nKhả năng gọi công cụ song song của Mercury 2.5 hữu ích khi các thao tác độc lập có thể thu những quan sát khác nhau cho một tác vụ. Cung cấp định nghĩa hàm và lược đồ tham số rõ ràng. Ứng dụng thực hiện lời gọi đã chọn và trả kết quả. Giữ mã lời gọi cùng nhãn nguồn để câu trả lời cuối dùng thông tin quan sát, không dùng giả định rằng công cụ đã chạy.\n\n### Công việc mã và ngữ cảnh\n\nNhà sản xuất cũng mô tả hỗ trợ lập trình và thao tác hỗ trợ như cô đọng phiên làm việc dài hoặc tìm công cụ phù hợp. Khi cô đọng, xác định tác vụ kế tiếp cần gì: yêu cầu đã chấp nhận, lỗi hiện tại, quyết định và bằng chứng phía sau. Yêu cầu mô hình giữ các mục đó và phân biệt công việc chưa xong với kết quả đã hoàn thành.\n\nVới thay đổi phần mềm, cung cấp mã liên quan, hành vi mong đợi và đầu vào gây lỗi hoặc lỗi quan sát. Yêu cầu triển khai có trọng tâm cùng giải thích. Nếu ứng dụng hình ảnh hoặc giọng nói dùng Mercury làm bước ngôn ngữ, cung cấp văn bản hoặc quan sát công cụ mà mô hình thực sự tiếp nhận; nhận diện giọng nói, tổng hợp giọng nói và kết xuất tư liệu vẫn là thành phần riêng.\n\n### Giới hạn và rà soát đầu ra\n\nNgữ cảnh 260K thuộc biến thể 2.5 được tài liệu mô tả, khác với ngữ cảnh ra mắt 128K của Mercury 2 và các mô hình chuyên biệt Mercury Voice, Router. Tính chung ngân sách tài liệu nguồn, lịch sử, suy luận và kết quả cuối. Chọn hình thức đầu ra trước khi bắt đầu tác vụ và chừa chỗ cho câu trả lời có các chi tiết bắt buộc.\n\nSản phẩm cuối hữu ích là trích xuất có cấu trúc, giải thích dựa trên nguồn, đề xuất mã hoặc tóm tắt trạng thái tác vụ ngắn gọn. Đối chiếu dữ kiện với tài liệu cung cấp và kiểm tra mã trong môi trường dự định. Kiến trúc khuếch tán và vai trò xử lý phản hồi nhanh không tự xác lập tính đúng đắn, quyền truy cập nguồn bên ngoài hay việc thực hiện hành động đề xuất.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Rewrite a constrained retrieval query\n\nRewrite this request into two concise search queries for an application's document retriever: 'Find the approved procedure for recovering failed nightly exports without rerunning completed pages, for the warehouse service, excluding the retired batch runner.' Preserve the service, recovery objective and exclusion. Explain briefly what each query emphasizes; do not perform a search.Two query rewrites with short purpose notes, retaining all mandatory constraints.Neither rewrite drops the warehouse-service scope, completed-page protection or retired-runner exclusion.inception/mercury-2.5Mercury 2.5 là mô hình văn bản suy luận dựa trên khuếch tán của Inception, có ngữ cảnh 260K. Suy luận tùy chỉnh, lời gọi công cụ song song và JSON theo lược đồ hỗ trợ tìm kiếm, trích xuất, hỗ trợ lập trình cùng các bước tác tử lặp cần kết quả rõ ràng, có cấu trúc.
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.
Mercury 2.5 là mô hình ngôn ngữ suy luận dựa trên khuếch tán của Inception. Nó tiếp nối Mercury 2 với huấn luyện cập nhật theo phản hồi vận hành thực tế và các trường hợp thất bại, đồng thời giữ trọng tâm sinh văn bản phản hồi nhanh của họ mô hình. Biến thể công bố gồm ngữ cảnh 260K, suy luận tùy chỉnh, lời gọi công cụ song song và JSON theo lược đồ. Đầu vào là tác vụ viết cùng ngữ cảnh văn bản liên quan; đầu ra là văn bản, mã, bản ghi có cấu trúc hoặc nội dung lời gọi công cụ đề xuất.
Họ Mercury sinh ngôn ngữ qua tinh chỉnh song song thay vì chỉ dự đoán từng token từ trái sang phải. Hướng kiến trúc này nhằm đưa các bước mô hình lặp vào quy trình tương tác. Suy luận tùy chỉnh cho phép biến thể của nhà sản xuất điều chỉnh độ sâu phân tích theo tác vụ. Nêu rõ sản phẩm cuối cần nhận: câu trả lời có thể cần ngắn dù quá trình trung gian phức tạp hơn.
Để so sánh, cung cấp tiêu chí và các đoạn nguồn có tên. Để trích xuất, xác định trường và ý nghĩa. Chỉ dẫn hữu ích là: “Chuyển các đoạn nguồn này thành bản ghi các đặc tả bắt buộc, giữ đơn vị và xác định đoạn hỗ trợ từng giá trị.” Đầu ra theo lược đồ cho ứng dụng kết quả có tổ chức; vẫn cần rà soát độ khớp với nguồn.
Nhà sản xuất mô tả việc dùng Mercury trong lập kế hoạch tìm kiếm, viết lại truy vấn, cấu trúc dữ kiện, tóm tắt nguồn và kiểm tra câu trả lời. Ứng dụng có thể giao mục đích cụ thể cho từng bước và truyền bằng chứng liên quan sang bước kế tiếp. Yêu cầu viết lại truy vấn giữ ràng buộc thực tế của người dùng; yêu cầu tóm tắt nguồn giữ dữ kiện cần cho câu trả lời cuối thay vì chỉ rút ngắn mọi đoạn.
Khả năng gọi công cụ song song của Mercury 2.5 hữu ích khi các thao tác độc lập có thể thu những quan sát khác nhau cho một tác vụ. Cung cấp định nghĩa hàm và lược đồ tham số rõ ràng. Ứng dụng thực hiện lời gọi đã chọn và trả kết quả. Giữ mã lời gọi cùng nhãn nguồn để câu trả lời cuối dùng thông tin quan sát, không dùng giả định rằng công cụ đã chạy.
Nhà sản xuất cũng mô tả hỗ trợ lập trình và thao tác hỗ trợ như cô đọng phiên làm việc dài hoặc tìm công cụ phù hợp. Khi cô đọng, xác định tác vụ kế tiếp cần gì: yêu cầu đã chấp nhận, lỗi hiện tại, quyết định và bằng chứng phía sau. Yêu cầu mô hình giữ các mục đó và phân biệt công việc chưa xong với kết quả đã hoàn thành.
Với thay đổi phần mềm, cung cấp mã liên quan, hành vi mong đợi và đầu vào gây lỗi hoặc lỗi quan sát. Yêu cầu triển khai có trọng tâm cùng giải thích. Nếu ứng dụng hình ảnh hoặc giọng nói dùng Mercury làm bước ngôn ngữ, cung cấp văn bản hoặc quan sát công cụ mà mô hình thực sự tiếp nhận; nhận diện giọng nói, tổng hợp giọng nói và kết xuất tư liệu vẫn là thành phần riêng.
Ngữ cảnh 260K thuộc biến thể 2.5 được tài liệu mô tả, khác với ngữ cảnh ra mắt 128K của Mercury 2 và các mô hình chuyên biệt Mercury Voice, Router. Tính chung ngân sách tài liệu nguồn, lịch sử, suy luận và kết quả cuối. Chọn hình thức đầu ra trước khi bắt đầu tác vụ và chừa chỗ cho câu trả lời có các chi tiết bắt buộc.
Sản phẩm cuối hữu ích là trích xuất có cấu trúc, giải thích dựa trên nguồn, đề xuất mã hoặc tóm tắt trạng thái tác vụ ngắn gọn. Đối chiếu dữ kiện với tài liệu cung cấp và kiểm tra mã trong môi trường dự định. Kiến trúc khuếch tán và vai trò xử lý phản hồi nhanh không tự xác lập tính đúng đắn, quyền truy cập nguồn bên ngoài hay việc thực hiện hành động đề xuất.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn inception/mercury-2.5 | 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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "inception/mercury-2.5", "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='inception/mercury-2.5',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='inception/mercury-2.5',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 inception/mercury-2.5
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
inception/mercury-2.5Mercury 2.5 là mô hình văn bản suy luận dựa trên khuếch tán của Inception, có ngữ cảnh 260K. Suy luận tùy chỉnh, lời gọi công cụ song song và JSON theo lược đồ hỗ trợ tìm kiếm, trích xuất, hỗ trợ lập trình cùng các bước tác tử lặp cần kết quả rõ ràng, có cấu trúc.
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.
Mercury 2.5 là mô hình ngôn ngữ suy luận dựa trên khuếch tán của Inception. Nó tiếp nối Mercury 2 với huấn luyện cập nhật theo phản hồi vận hành thực tế và các trường hợp thất bại, đồng thời giữ trọng tâm sinh văn bản phản hồi nhanh của họ mô hình. Biến thể công bố gồm ngữ cảnh 260K, suy luận tùy chỉnh, lời gọi công cụ song song và JSON theo lược đồ. Đầu vào là tác vụ viết cùng ngữ cảnh văn bản liên quan; đầu ra là văn bản, mã, bản ghi có cấu trúc hoặc nội dung lời gọi công cụ đề xuất.
Họ Mercury sinh ngôn ngữ qua tinh chỉnh song song thay vì chỉ dự đoán từng token từ trái sang phải. Hướng kiến trúc này nhằm đưa các bước mô hình lặp vào quy trình tương tác. Suy luận tùy chỉnh cho phép biến thể của nhà sản xuất điều chỉnh độ sâu phân tích theo tác vụ. Nêu rõ sản phẩm cuối cần nhận: câu trả lời có thể cần ngắn dù quá trình trung gian phức tạp hơn.
Để so sánh, cung cấp tiêu chí và các đoạn nguồn có tên. Để trích xuất, xác định trường và ý nghĩa. Chỉ dẫn hữu ích là: “Chuyển các đoạn nguồn này thành bản ghi các đặc tả bắt buộc, giữ đơn vị và xác định đoạn hỗ trợ từng giá trị.” Đầu ra theo lược đồ cho ứng dụng kết quả có tổ chức; vẫn cần rà soát độ khớp với nguồn.
Nhà sản xuất mô tả việc dùng Mercury trong lập kế hoạch tìm kiếm, viết lại truy vấn, cấu trúc dữ kiện, tóm tắt nguồn và kiểm tra câu trả lời. Ứng dụng có thể giao mục đích cụ thể cho từng bước và truyền bằng chứng liên quan sang bước kế tiếp. Yêu cầu viết lại truy vấn giữ ràng buộc thực tế của người dùng; yêu cầu tóm tắt nguồn giữ dữ kiện cần cho câu trả lời cuối thay vì chỉ rút ngắn mọi đoạn.
Khả năng gọi công cụ song song của Mercury 2.5 hữu ích khi các thao tác độc lập có thể thu những quan sát khác nhau cho một tác vụ. Cung cấp định nghĩa hàm và lược đồ tham số rõ ràng. Ứng dụng thực hiện lời gọi đã chọn và trả kết quả. Giữ mã lời gọi cùng nhãn nguồn để câu trả lời cuối dùng thông tin quan sát, không dùng giả định rằng công cụ đã chạy.
Nhà sản xuất cũng mô tả hỗ trợ lập trình và thao tác hỗ trợ như cô đọng phiên làm việc dài hoặc tìm công cụ phù hợp. Khi cô đọng, xác định tác vụ kế tiếp cần gì: yêu cầu đã chấp nhận, lỗi hiện tại, quyết định và bằng chứng phía sau. Yêu cầu mô hình giữ các mục đó và phân biệt công việc chưa xong với kết quả đã hoàn thành.
Với thay đổi phần mềm, cung cấp mã liên quan, hành vi mong đợi và đầu vào gây lỗi hoặc lỗi quan sát. Yêu cầu triển khai có trọng tâm cùng giải thích. Nếu ứng dụng hình ảnh hoặc giọng nói dùng Mercury làm bước ngôn ngữ, cung cấp văn bản hoặc quan sát công cụ mà mô hình thực sự tiếp nhận; nhận diện giọng nói, tổng hợp giọng nói và kết xuất tư liệu vẫn là thành phần riêng.
Ngữ cảnh 260K thuộc biến thể 2.5 được tài liệu mô tả, khác với ngữ cảnh ra mắt 128K của Mercury 2 và các mô hình chuyên biệt Mercury Voice, Router. Tính chung ngân sách tài liệu nguồn, lịch sử, suy luận và kết quả cuối. Chọn hình thức đầu ra trước khi bắt đầu tác vụ và chừa chỗ cho câu trả lời có các chi tiết bắt buộc.
Sản phẩm cuối hữu ích là trích xuất có cấu trúc, giải thích dựa trên nguồn, đề xuất mã hoặc tóm tắt trạng thái tác vụ ngắn gọn. Đối chiếu dữ kiện với tài liệu cung cấp và kiểm tra mã trong môi trường dự định. Kiến trúc khuếch tán và vai trò xử lý phản hồi nhanh không tự xác lập tính đúng đắn, quyền truy cập nguồn bên ngoài hay việc thực hiện hành động đề xuất.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn inception/mercury-2.5 | 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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "inception/mercury-2.5",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'inception/mercury-2.5', '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': 'inception/mercury-2.5', '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 inception/mercury-2.5
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Rewrite a constrained retrieval query\n\nRewrite this request into two concise search queries for an application's document retriever: 'Find the approved procedure for recovering failed nightly exports without rerunning completed pages, for the warehouse service, excluding the retired batch runner.' Preserve the service, recovery objective and exclusion. Explain briefly what each query emphasizes; do not perform a search.Two query rewrites with short purpose notes, retaining all mandatory constraints.Neither rewrite drops the warehouse-service scope, completed-page protection or retired-runner exclusion.