Source: https://ailoot.ai/models/vi/perceptron-perceptron-mk1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/perceptron-perceptron-mk1/ Language: vi # Perceptron: Perceptron Mk1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/perceptron-perceptron-mk1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/perceptron-perceptron-mk1/facts.json) ## [Perceptron: Perceptron Mk1](https://ailoot.ai/models/vi/perceptron-perceptron-mk1/) Perceptron Mk1 là mô hình hình ảnh và video của Perceptron dành cho hiểu diễn biến theo thời gian, định vị không gian và suy luận gắn với tương tác môi trường. Mô hình tạo văn bản và chú thích có cấu trúc cho cảnh, tài liệu và hành động nhìn thấy, với ngữ cảnh đa phương thức 32K và tùy chọn suy luận. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/vi/perceptron-perceptron-mk1/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/vi/perceptron-perceptron-mk1/#method-1) Về mô hình 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. Perceptron Mk1 là mô hình của Perceptron dành cho hiểu hình ảnh, video và suy luận gắn với tương tác môi trường. Mô hình phân tích tư liệu hình ảnh nguồn trong mối liên hệ với câu hỏi bằng văn bản và trả về văn bản cùng chú thích không gian hoặc thời gian có cấu trúc. Cấu hình của nhà phát triển có ngữ cảnh đa phương thức 32K và chế độ suy luận lai có thể tắt đối với những tác vụ không cần dấu vết suy nghĩ. #### Suy luận và định vị theo thời gian Nhà phát triển xây dựng Mk1 để giải thích các sự kiện theo thời gian thay vì chỉ gắn nhãn một khung hình. Một chuỗi cảnh thể thao, màn trình diễn nấu ăn hoặc công việc của người thao tác có thể được chuyển thành bản mô tả có cấu trúc về điều đã xảy ra và thời điểm xảy ra. Nhà phát triển tài liệu hóa khả năng phân tích video động với tốc độ tối đa hai khung hình mỗi giây. Cấu hình lấy mẫu này khác với tốc độ khung hình gốc của video nguồn. Với tác vụ định vị sự kiện, hãy mô tả hành động và khoảng thời gian bạn cần. Một chỉ dẫn minh họa là: “Xác định những thời điểm vật được đặt lên kệ, trả về các khoảng thời gian và giải thích bằng chứng nhìn thấy cho từng khoảng.” Giữ video nguồn cùng tham chiếu thời gian để có thể kiểm tra chú thích cắt đoạn hoặc khoảng sự kiện trước khi ứng dụng khác sử dụng. #### Ví dụ tham chiếu và so sánh Mk1 hỗ trợ học trực quan trong ngữ cảnh từ ảnh hoặc video tham chiếu, sau đó định vị các trường hợp tương ứng trong tư liệu mới. Xác định điều gì làm một trường hợp trở nên liên quan và giữ nhãn tham chiếu. Khi so sánh, cung cấp cả hai tư liệu và nêu tiêu chí: đối tượng, hành động, tình trạng hoặc chi tiết tài liệu cần so sánh. Đây là cách chuẩn bị tác vụ thông qua các ví dụ được cung cấp, không phải giả định rằng một quy trình tinh chỉnh riêng đã được thực hiện. Nếu các cảnh khác nhau, hãy yêu cầu đầu ra chỉ rõ đầu vào nào làm căn cứ cho từng phát hiện. Sự tương đồng nhìn thấy được cần phân biệt với kết luận suy ra về một sự kiện. #### Tác vụ hình ảnh và tài liệu Các khả năng hình ảnh của nhà phát triển gồm chỉ điểm, đếm, nhận dạng văn bản và đọc thiết bị đo tương tự hoặc kỹ thuật số. Với thiết bị đo, hãy giữ thang đo, đơn vị và các vạch có thể đọc; với tác vụ đếm, xác định vùng và loại đối tượng. Mk1 cũng trích xuất tài liệu phức tạp thành HTML, JSON hoặc Markdown trong khi giữ các quan hệ bố cục, bảng và phân cấp. Cung cấp ảnh trang dễ đọc và nêu các trường hoặc câu hỏi. Kết quả hữu ích giữ mối liên hệ với nguồn và phân biệt câu chữ trích xuất với diễn giải. Chữ nhỏ, vật che khuất và bằng chứng cảnh mơ hồ cần được xử lý trong cách chuẩn bị nguồn và kiểm tra câu trả lời. #### Các dạng hình học cơ bản và tác vụ tương tác môi trường Nhà phát triển huấn luyện điểm, hộp, đa giác, quỹ đạo và đoạn clip như các đầu ra có cấu trúc chính thức bên cạnh văn bản. Các chú thích này có thể cung cấp mục tiêu, ràng buộc, ranh giới tác vụ hoặc thông tin thành công/thất bại quan sát được cho quy trình robot hay phân tích bao quanh. Tác vụ nhiều camera cần gắn nhãn các góc nhìn và giữ mối liên hệ giữa từng chú thích với nguồn của nó. Mô hình diễn giải các quan sát và tạo kết quả có căn cứ; ứng dụng hoặc hệ thống điều khiển quyết định cách sử dụng và thực hiện mọi hành động vật lý hay thao tác giao diện. Mục tiêu được đề xuất hoặc khoảng thời gian có chú thích khác với thao tác đã thực thi hay tệp đa phương tiện đã xuất. #### Giới hạn và phạm vi phiên bản Phân bổ biểu diễn video, nội dung hình ảnh, lời nhắc, lịch sử và đầu ra được tạo trong ngữ cảnh 32K. Yêu cầu đầu ra cuối cùng và bằng chứng xác lập từng kết quả thay vì mong một tập hợp nguồn không liên quan tự xác định mục tiêu. Đối chiếu tọa độ, khoảng thời gian và giá trị trích xuất với tư liệu gốc. Mk1 giữ tên phiên bản và cấu hình thị giác riêng. Không được suy ra rằng bản phát hành trước này có đầu vào âm thanh nguyên bản, các ràng buộc yêu cầu hiện tại của Mk1.5 hay chi tiết quy trình công cụ và theo dõi mới của nó. Đầu ra hữu ích là mô tả cảnh, bản ghi tài liệu hoặc chú thích không gian/thời gian có thể kiểm tra, gắn với bằng chứng hình ảnh được cung cấp. Tác vụ thực tế ### Tác vụ thực tế Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh ``` Annotate a transcribed event sequence Use these written observations from clip C: [00:02] hand grips a cup; [00:05] cup rests on shelf; [00:08] hand releases cup; [00:11] hand leaves frame. Return the interval from shelf contact to release and cite the two observations that bound it. State that you are using notes rather than inspecting video. ``` #### Kết quả mong đợi ``` A textual interval annotation with source timestamps, bounding evidence and the stated notes-only basis. ``` #### Kiểm tra kết quả ``` Check the interval uses contact and release timestamps rather than grip or departure. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `perceptron/perceptron-mk1` [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=chat) Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1` ### Bắt đầu Perceptron Mk1 là mô hình hình ảnh và video của Perceptron dành cho hiểu diễn biến theo thời gian, định vị không gian và suy luận gắn với tương tác môi trường. Mô hình tạo văn bản và chú thích có cấu trúc cho cảnh, tài liệu và hành động nhìn thấy, với ngữ cảnh đa phương thức 32K và tùy chọn suy luận. Đầu vào được chấp nhận Văn bản Kết quả Văn bản ### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Đầu vào `text` Đầu ra `text` Định dạng đầu ra json hoặc SSE | Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định | | --- | --- | --- | --- | --- | | Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn perceptron/perceptron-mk1 | Mặc định— | | Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— | | Trường`messages[].role` | Loại`string` | 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— | | Trường`messages[].content` | Loại`string\|content_part[]\|null` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`messages[].tool_calls` | Loại`tool_call[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`messages[].tool_call_id` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— | | Trường`messages[].name` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`messages[].reasoning_content` | Loại`string` | 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— | | Trường`messages[].reasoning_details` | Loại`object\|array` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`max_completion_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse | | Trường`stream_options.include_usage` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`temperature` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`top_p` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`stop` | Loại`string\|string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`tools` | Loại`function_tool[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`tools[].type` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`tools[].function.name` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— | | Trường`tools[].function.description` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`tools[].function.parameters` | Loại`JSON_schema` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`tool_choice` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`parallel_tool_calls` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`response_format` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`reasoning_effort` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`reasoning` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`service_tier` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`instructions` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— | | Trường`functions` | Loại`function[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`function_call` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`prompt_cache_options` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`modalities` | Loại`string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— | | Trường`provider` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— | | Trường`cache_control.ttl` | Loại`string` | 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— | Tổ hợp tư liệu đầu vào **Văn bản** · Văn bản UTF8 `messages[].content` Tham số phương thức và vòng đời | Tham số | Hợp đồng | | --- | --- | | Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json | | Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages | | Tham số`material_types` | Hợp đồngtext | | Tham số`messages` | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content | | Tham số`file_material` | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp | | Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Tham số`control_scope` | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp | | Tham số`output_modalities` | Hợp đồngtext | | Tham số`hosted_operations` | Hợp đồngfalse | | Tham số`multimodal_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. ### Bảng giá Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn. Chế độ nhanh Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh Chế độ Flex Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex Mức độ suy luận tối đa Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa #### Mức phí Ailoot #### Giá theo cấu hình 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 **$0.0003** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.003** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 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 **$0.0003** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.003** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/) ### Ví dụ yêu cầu #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKLuồng Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "perceptron/perceptron-mk1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='perceptron/perceptron-mk1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='perceptron/perceptron-mk1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Nhận và lưu kết quả #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json hoặc SSE ##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất 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. ##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản. Trường phản hồi | Trường | Loại | | --- | --- | | Trường`choices[].index` | Loạiinteger | | Trường`choices[].message.content` | Loạistring\|null | | Trường`choices[].message.tool_calls` | Loạitool\_call\[\] | | Trường`choices[].message.reasoning_content` | Loạistring | | Trường`choices[].message.reasoning_details` | Loạiobject\|array | | Trường`choices[].finish_reason` | Loạistring\|null | | Trường`usage` | Loạiobject | Lỗi và bước tiếp theo | 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. | ### Bí danh #### Bí danh mô hình **Ailoot Ultra** [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=chat) #### Bí danh đường dẫn phương thức Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên. #### ID gọi liên quan [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `perceptron/perceptron-mk1` [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=messages) Perceptron /`perceptron/perceptron-mk1` ### Bắt đầu Perceptron Mk1 là mô hình hình ảnh và video của Perceptron dành cho hiểu diễn biến theo thời gian, định vị không gian và suy luận gắn với tương tác môi trường. Mô hình tạo văn bản và chú thích có cấu trúc cho cảnh, tài liệu và hành động nhìn thấy, với ngữ cảnh đa phương thức 32K và tùy chọn suy luận. Đầu vào được chấp nhận Văn bản Kết quả json · sse ### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Đầu vào `text` Đầu ra `json`, `sse` Định dạng đầu ra JSON hoặc SSE | Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định | | --- | --- | --- | --- | --- | | Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn perceptron/perceptron-mk1 | Mặc định— | | Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— | | Trường`messages[].content` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse | Tổ hợp tư liệu đầu vào **Văn bản** · Văn bản UTF-8 `Chuỗi messages[].content` Tham số phương thức và vòng đời | Tham số | Hợp đồng | | --- | --- | | Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json | | Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages, max\_tokens | | Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream | | Tham số`material_types` | Hợp đồngtext | | Tham số`text_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` ### Bảng giá Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn. Chế độ nhanh Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh Chế độ Flex Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex Mức độ suy luận tối đa Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa #### Mức phí Ailoot #### Giá theo cấu hình 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 **$0.0003** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.003** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 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 **$0.0003** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.003** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/) ### Ví dụ yêu cầu #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ ```json { "model": "perceptron/perceptron-mk1", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'perceptron/perceptron-mk1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'perceptron/perceptron-mk1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Nhận và lưu kết quả #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON hoặc SSE ##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất 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. ##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản. Trường phản hồi | Trường | Loại | | --- | --- | | Trường`id` | Loạistring | | Trường`model` | Loạistring | | Trường`content[]` | Loạitext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Trường`stop_reason` | Loạistring\|null | | Trường`usage` | Loạiobject | Lỗi và bước tiếp theo | 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. | ### Bí danh #### Bí danh mô hình **Ailoot Ultra** [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=messages) #### Bí danh đường dẫn phương thức Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên. #### ID gọi liên quan [`perceptron/perceptron-mk1`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=perceptron%2Fperceptron-mk1&route=Ultra&caller=perceptron%2Fperceptron-mk1&fmt=messages) FAQ · Perceptron: Perceptron Mk1 Có những đầu vào và kết quả nào? `POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1`: `text` → `json`, `sse` Yêu cầu sử dụng những trường nào? `POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `perceptron/perceptron-mk1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Áp dụng những giới hạn nào? `POST /v1/chat/completions` · `perceptron/perceptron-mk1`: `messages.min_items`: `1` Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn. ## Công ty và danh mục dự án của công ty Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng. ## Mua token với giá ưu đãi. Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token. Thuê bao Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn. Mã giảm đến 50% Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng. Chi phí trong lịch sử Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu. [Chọn gói thuê bao](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/subscriptions/) · [Xem giá mô hình](https://ailoot.ai/models/vi/) ## Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán. SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại. Ứng dụng thương mại Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ. Giấy phép bán lại Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản. Tài liệu trên website Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối. [Yêu cầu giấy phép bán lại](mailto:support@ailoot.ai) · [Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=vi) ## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục. Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng. Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.