Travel Flask
Small
Capacity: 350 ml
Large
Capacity: 600 ml
Schematron V2 Small là mô hình ưu tiên chất lượng trích xuất của Inference.net để chuyển HTML thành JSON tuân lược đồ. Nhà sản xuất phát triển mô hình cho lược đồ phức tạp và trang dài, với vai trò xử lý khác V2 Turbo hướng thông lượng. Nó đọc HTML cùng lược đồ bên gọi và trả bản ghi có cấu trúc tương ứng. Mục tiêu là trích dữ kiện ứng dụng phía sau cần, không phải tạo phản hồi hội thoại rộng.
Hướng dẫn của nhà sản xuất nói chỉ dẫn trích xuất thuộc về lược đồ thay vì lời nhắc hệ thống hoặc người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Xác định kiểu của từng thuộc tính và giải thích ý nghĩa trong mô tả trường. Hỗ trợ đối tượng lồng nhau và danh sách. Ví dụ bản ghi sản phẩm có thể phân biệt mã sản phẩm với tên hiển thị, đồng thời nhóm giá trị đặc tả trong đối tượng riêng.
Với trang phức tạp, giải quyết ý nghĩa trường mơ hồ trước khi yêu cầu trích. Giải thích ngày là ngày công bố, sự kiện hay sửa đổi, và cách biểu diễn nhiều giá trị nguồn. Dùng quy ước lược đồ cho thông tin thiếu để mô hình không phải bịa giá trị nhằm làm đối tượng trông đầy đủ. Nhà sản xuất minh họa mô hình có kiểu và JSON Schema cùng xác thực JSON trả về.
Tiền xử lý HTML được khuyến nghị bỏ script, kiểu dáng và nội dung khuôn mẫu nhưng giữ nội dung liên quan. Nhà sản xuất khuyên thận trọng: bỏ quá nhiều có thể mất thông tin cần trích. Giữ tiêu đề bảng, nhãn lồng và văn bản gần đó xác lập ý nghĩa giá trị. Cắt về vùng liên quan khi trang có điều hướng không liên quan hoặc nội dung lặp.
Tác vụ minh họa là trích bản ghi kỹ thuật từ trang sản phẩm có nhiều bảng cấu hình. Đầu vào cần giữ bảng nào thuộc biến thể nào, còn lược đồ mô tả biến thể cụ thể hoặc danh sách biến thể cần lấy. JSON kết quả sau đó có thể đối chiếu với hàng nguồn đó thay vì coi là tóm tắt toàn website.
V2 Small nhấn mạnh chất lượng trích với lược đồ khó và HTML dài. Turbo là phiên bản riêng tối ưu xử lý trang với thông lượng cao hơn. Cả hai chia sẻ ngữ cảnh 128K được mô tả của họ V2 và quy trình JSON nghiêm ngặt theo lược đồ. Ngân sách ngữ cảnh chứa chung đầu vào và đầu ra yêu cầu, nên tập trung trang lớn quanh bản ghi tác vụ thực sự cần.
Đối tượng có cấu trúc có thể hỗ trợ nạp danh mục, phân tích tài liệu hoặc lớp bằng chứng cho câu trả lời có tìm kiếm hỗ trợ. Ứng dụng lấy trang nguồn, cung cấp lược đồ và xác thực đầu ra trước khi dùng. Giữ mã trang hoặc liên kết nguồn trong quy trình bao quanh. Nếu bản ghi chứa số, đối chiếu đơn vị và cách hiểu dự định với nguồn.
Tuân lược đồ xác lập hình thức kết quả, không tự xác minh mọi dữ kiện trích. Rà bản ghi đại diện với HTML gốc và xác định cách xử lý thông tin mâu thuẫn hoặc thiếu. V2 Small vẫn là bản phát hành có tên riêng, tách biệt với checkpoint trọng số mở V1. Giao diện được mô tả là trích HTML thành JSON, không hàm ý đầu vào ảnh, hội thoại chung, tự truy cập web hoặc quy trình thực thi công cụ gốc.
", "aboutText": "Schematron V2 Small là mô hình ưu tiên chất lượng trích xuất của Inference.net để chuyển HTML thành JSON tuân lược đồ. Nhà sản xuất phát triển mô hình cho lược đồ phức tạp và trang dài, với vai trò xử lý khác V2 Turbo hướng thông lượng. Nó đọc HTML cùng lược đồ bên gọi và trả bản ghi có cấu trúc tương ứng. Mục tiêu là trích dữ kiện ứng dụng phía sau cần, không phải tạo phản hồi hội thoại rộng.\n\n### Lược đồ làm đặc tả tác vụ\n\nHướng dẫn của nhà sản xuất nói chỉ dẫn trích xuất thuộc về lược đồ thay vì lời nhắc hệ thống hoặc người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Xác định kiểu của từng thuộc tính và giải thích ý nghĩa trong mô tả trường. Hỗ trợ đối tượng lồng nhau và danh sách. Ví dụ bản ghi sản phẩm có thể phân biệt mã sản phẩm với tên hiển thị, đồng thời nhóm giá trị đặc tả trong đối tượng riêng.\n\nVới trang phức tạp, giải quyết ý nghĩa trường mơ hồ trước khi yêu cầu trích. Giải thích ngày là ngày công bố, sự kiện hay sửa đổi, và cách biểu diễn nhiều giá trị nguồn. Dùng quy ước lược đồ cho thông tin thiếu để mô hình không phải bịa giá trị nhằm làm đối tượng trông đầy đủ. Nhà sản xuất minh họa mô hình có kiểu và JSON Schema cùng xác thực JSON trả về.\n\n### Chuẩn bị tài liệu dài\n\nTiền xử lý HTML được khuyến nghị bỏ script, kiểu dáng và nội dung khuôn mẫu nhưng giữ nội dung liên quan. Nhà sản xuất khuyên thận trọng: bỏ quá nhiều có thể mất thông tin cần trích. Giữ tiêu đề bảng, nhãn lồng và văn bản gần đó xác lập ý nghĩa giá trị. Cắt về vùng liên quan khi trang có điều hướng không liên quan hoặc nội dung lặp.\n\nTác vụ minh họa là trích bản ghi kỹ thuật từ trang sản phẩm có nhiều bảng cấu hình. Đầu vào cần giữ bảng nào thuộc biến thể nào, còn lược đồ mô tả biến thể cụ thể hoặc danh sách biến thể cần lấy. JSON kết quả sau đó có thể đối chiếu với hàng nguồn đó thay vì coi là tóm tắt toàn website.\n\n### Small và Turbo là lựa chọn riêng\n\nV2 Small nhấn mạnh chất lượng trích với lược đồ khó và HTML dài. Turbo là phiên bản riêng tối ưu xử lý trang với thông lượng cao hơn. Cả hai chia sẻ ngữ cảnh 128K được mô tả của họ V2 và quy trình JSON nghiêm ngặt theo lược đồ. Ngân sách ngữ cảnh chứa chung đầu vào và đầu ra yêu cầu, nên tập trung trang lớn quanh bản ghi tác vụ thực sự cần.\n\n### Từ trích xuất đến dữ liệu ứng dụng\n\nĐối tượng có cấu trúc có thể hỗ trợ nạp danh mục, phân tích tài liệu hoặc lớp bằng chứng cho câu trả lời có tìm kiếm hỗ trợ. Ứng dụng lấy trang nguồn, cung cấp lược đồ và xác thực đầu ra trước khi dùng. Giữ mã trang hoặc liên kết nguồn trong quy trình bao quanh. Nếu bản ghi chứa số, đối chiếu đơn vị và cách hiểu dự định với nguồn.\n\nTuân lược đồ xác lập hình thức kết quả, không tự xác minh mọi dữ kiện trích. Rà bản ghi đại diện với HTML gốc và xác định cách xử lý thông tin mâu thuẫn hoặc thiếu. V2 Small vẫn là bản phát hành có tên riêng, tách biệt với checkpoint trọng số mở V1. Giao diện được mô tả là trích HTML thành JSON, không hàm ý đầu vào ảnh, hội thoại chung, tự truy cập web hoặc quy trình thực thi công cụ gốc.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Extract product variants from HTML\n\nHTML source: <article><h1>Travel Flask</h1><section><h2>Small</h2><p>Capacity: 350 ml</p></section><section><h2>Large</h2><p>Capacity: 600 ml</p></section></article>. Extraction specification for the existing schema-guided workflow: product_name is the article title; variants is a list of objects containing name, capacity_value as an integer and capacity_unit as text. Return only the extracted record; preserve section-to-value associations.A target JSON record with product_name and two variants, each containing name, integer capacity_value and capacity_unit.Validate the returned record against the configured extraction schema and both source sections; do not swap capacities.inference-net/schematron-v2-smallSchematron V2 Small trích dữ kiện do lược đồ xác định từ HTML được cung cấp thành JSON có kiểu. Đây là lựa chọn V2 hướng chất lượng cho lược đồ phức tạp và trang dài, với ngữ cảnh 128K của nhà sản xuất, bản ghi lồng nhau và mô tả trường quy định dữ liệu cần trả.
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.
Schematron V2 Small là mô hình ưu tiên chất lượng trích xuất của Inference.net để chuyển HTML thành JSON tuân lược đồ. Nhà sản xuất phát triển mô hình cho lược đồ phức tạp và trang dài, với vai trò xử lý khác V2 Turbo hướng thông lượng. Nó đọc HTML cùng lược đồ bên gọi và trả bản ghi có cấu trúc tương ứng. Mục tiêu là trích dữ kiện ứng dụng phía sau cần, không phải tạo phản hồi hội thoại rộng.
Hướng dẫn của nhà sản xuất nói chỉ dẫn trích xuất thuộc về lược đồ thay vì lời nhắc hệ thống hoặc người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Xác định kiểu của từng thuộc tính và giải thích ý nghĩa trong mô tả trường. Hỗ trợ đối tượng lồng nhau và danh sách. Ví dụ bản ghi sản phẩm có thể phân biệt mã sản phẩm với tên hiển thị, đồng thời nhóm giá trị đặc tả trong đối tượng riêng.
Với trang phức tạp, giải quyết ý nghĩa trường mơ hồ trước khi yêu cầu trích. Giải thích ngày là ngày công bố, sự kiện hay sửa đổi, và cách biểu diễn nhiều giá trị nguồn. Dùng quy ước lược đồ cho thông tin thiếu để mô hình không phải bịa giá trị nhằm làm đối tượng trông đầy đủ. Nhà sản xuất minh họa mô hình có kiểu và JSON Schema cùng xác thực JSON trả về.
Tiền xử lý HTML được khuyến nghị bỏ script, kiểu dáng và nội dung khuôn mẫu nhưng giữ nội dung liên quan. Nhà sản xuất khuyên thận trọng: bỏ quá nhiều có thể mất thông tin cần trích. Giữ tiêu đề bảng, nhãn lồng và văn bản gần đó xác lập ý nghĩa giá trị. Cắt về vùng liên quan khi trang có điều hướng không liên quan hoặc nội dung lặp.
Tác vụ minh họa là trích bản ghi kỹ thuật từ trang sản phẩm có nhiều bảng cấu hình. Đầu vào cần giữ bảng nào thuộc biến thể nào, còn lược đồ mô tả biến thể cụ thể hoặc danh sách biến thể cần lấy. JSON kết quả sau đó có thể đối chiếu với hàng nguồn đó thay vì coi là tóm tắt toàn website.
V2 Small nhấn mạnh chất lượng trích với lược đồ khó và HTML dài. Turbo là phiên bản riêng tối ưu xử lý trang với thông lượng cao hơn. Cả hai chia sẻ ngữ cảnh 128K được mô tả của họ V2 và quy trình JSON nghiêm ngặt theo lược đồ. Ngân sách ngữ cảnh chứa chung đầu vào và đầu ra yêu cầu, nên tập trung trang lớn quanh bản ghi tác vụ thực sự cần.
Đối tượng có cấu trúc có thể hỗ trợ nạp danh mục, phân tích tài liệu hoặc lớp bằng chứng cho câu trả lời có tìm kiếm hỗ trợ. Ứng dụng lấy trang nguồn, cung cấp lược đồ và xác thực đầu ra trước khi dùng. Giữ mã trang hoặc liên kết nguồn trong quy trình bao quanh. Nếu bản ghi chứa số, đối chiếu đơn vị và cách hiểu dự định với nguồn.
Tuân lược đồ xác lập hình thức kết quả, không tự xác minh mọi dữ kiện trích. Rà bản ghi đại diện với HTML gốc và xác định cách xử lý thông tin mâu thuẫn hoặc thiếu. V2 Small vẫn là bản phát hành có tên riêng, tách biệt với checkpoint trọng số mở V1. Giao diện được mô tả là trích HTML thành JSON, không hàm ý đầu vào ảnh, hội thoại chung, tự truy cập web hoặc quy trình thực thi công cụ gốc.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn inference-net/schematron-v2-small | 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 $0.0001 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00046 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0001 / 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 $0.0001 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00046 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0001 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "inference-net/schematron-v2-small", "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='inference-net/schematron-v2-small',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='inference-net/schematron-v2-small',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 inference-net/schematron-v2-small
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
inference-net/schematron-v2-smallSchematron V2 Small trích dữ kiện do lược đồ xác định từ HTML được cung cấp thành JSON có kiểu. Đây là lựa chọn V2 hướng chất lượng cho lược đồ phức tạp và trang dài, với ngữ cảnh 128K của nhà sản xuất, bản ghi lồng nhau và mô tả trường quy định dữ liệu cần trả.
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.
Schematron V2 Small là mô hình ưu tiên chất lượng trích xuất của Inference.net để chuyển HTML thành JSON tuân lược đồ. Nhà sản xuất phát triển mô hình cho lược đồ phức tạp và trang dài, với vai trò xử lý khác V2 Turbo hướng thông lượng. Nó đọc HTML cùng lược đồ bên gọi và trả bản ghi có cấu trúc tương ứng. Mục tiêu là trích dữ kiện ứng dụng phía sau cần, không phải tạo phản hồi hội thoại rộng.
Hướng dẫn của nhà sản xuất nói chỉ dẫn trích xuất thuộc về lược đồ thay vì lời nhắc hệ thống hoặc người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Xác định kiểu của từng thuộc tính và giải thích ý nghĩa trong mô tả trường. Hỗ trợ đối tượng lồng nhau và danh sách. Ví dụ bản ghi sản phẩm có thể phân biệt mã sản phẩm với tên hiển thị, đồng thời nhóm giá trị đặc tả trong đối tượng riêng.
Với trang phức tạp, giải quyết ý nghĩa trường mơ hồ trước khi yêu cầu trích. Giải thích ngày là ngày công bố, sự kiện hay sửa đổi, và cách biểu diễn nhiều giá trị nguồn. Dùng quy ước lược đồ cho thông tin thiếu để mô hình không phải bịa giá trị nhằm làm đối tượng trông đầy đủ. Nhà sản xuất minh họa mô hình có kiểu và JSON Schema cùng xác thực JSON trả về.
Tiền xử lý HTML được khuyến nghị bỏ script, kiểu dáng và nội dung khuôn mẫu nhưng giữ nội dung liên quan. Nhà sản xuất khuyên thận trọng: bỏ quá nhiều có thể mất thông tin cần trích. Giữ tiêu đề bảng, nhãn lồng và văn bản gần đó xác lập ý nghĩa giá trị. Cắt về vùng liên quan khi trang có điều hướng không liên quan hoặc nội dung lặp.
Tác vụ minh họa là trích bản ghi kỹ thuật từ trang sản phẩm có nhiều bảng cấu hình. Đầu vào cần giữ bảng nào thuộc biến thể nào, còn lược đồ mô tả biến thể cụ thể hoặc danh sách biến thể cần lấy. JSON kết quả sau đó có thể đối chiếu với hàng nguồn đó thay vì coi là tóm tắt toàn website.
V2 Small nhấn mạnh chất lượng trích với lược đồ khó và HTML dài. Turbo là phiên bản riêng tối ưu xử lý trang với thông lượng cao hơn. Cả hai chia sẻ ngữ cảnh 128K được mô tả của họ V2 và quy trình JSON nghiêm ngặt theo lược đồ. Ngân sách ngữ cảnh chứa chung đầu vào và đầu ra yêu cầu, nên tập trung trang lớn quanh bản ghi tác vụ thực sự cần.
Đối tượng có cấu trúc có thể hỗ trợ nạp danh mục, phân tích tài liệu hoặc lớp bằng chứng cho câu trả lời có tìm kiếm hỗ trợ. Ứng dụng lấy trang nguồn, cung cấp lược đồ và xác thực đầu ra trước khi dùng. Giữ mã trang hoặc liên kết nguồn trong quy trình bao quanh. Nếu bản ghi chứa số, đối chiếu đơn vị và cách hiểu dự định với nguồn.
Tuân lược đồ xác lập hình thức kết quả, không tự xác minh mọi dữ kiện trích. Rà bản ghi đại diện với HTML gốc và xác định cách xử lý thông tin mâu thuẫn hoặc thiếu. V2 Small vẫn là bản phát hành có tên riêng, tách biệt với checkpoint trọng số mở V1. Giao diện được mô tả là trích HTML thành JSON, không hàm ý đầu vào ảnh, hội thoại chung, tự truy cập web hoặc quy trình thực thi công cụ gốc.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn inference-net/schematron-v2-small | 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 $0.0001 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00046 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0001 / 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 $0.0001 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00046 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0001 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "inference-net/schematron-v2-small",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'inference-net/schematron-v2-small', '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': 'inference-net/schematron-v2-small', '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 inference-net/schematron-v2-small
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Extract product variants from HTML\n\nHTML source: <article><h1>Travel Flask</h1><section><h2>Small</h2><p>Capacity: 350 ml</p></section><section><h2>Large</h2><p>Capacity: 600 ml</p></section></article>. Extraction specification for the existing schema-guided workflow: product_name is the article title; variants is a list of objects containing name, capacity_value as an integer and capacity_unit as text. Return only the extracted record; preserve section-to-value associations.A target JSON record with product_name and two variants, each containing name, integer capacity_value and capacity_unit.Validate the returned record against the configured extraction schema and both source sections; do not swap capacities.Capacity: 350 ml
Capacity: 600 ml