Step 5 Preview là mô hình nền tảng chủ lực của StepFun cho tác vụ agent thực tế. Nhà sản xuất mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng 600 tỷ tham số và 27B tham số hoạt động trên mỗi token. Mô hình hỗ trợ ngữ cảnh 1M token và khả năng tiếp nhận trực tiếp văn bản cùng hình ảnh, với kỹ thuật phần mềm, công việc tri thức chuyên môn và tài chính là các lĩnh vực nổi bật.
Phiên bản được thiết kế cho công việc vượt quá một câu trả lời. Nhiệm vụ phần mềm có thể cần hiểu triển khai hiện tại, lập kế hoạch thay đổi, xem xét lỗi quan sát được và chỉnh kết quả đề xuất. Chuẩn bị cùng nhau hành vi mong đợi, nguồn liên quan và ràng buộc tác vụ, rồi yêu cầu sản phẩm và bằng chứng cần để đánh giá.
Với tác vụ mã hoặc ứng dụng, xác định thành phần cần đổi và hành vi hoàn thành phải ra sao. Đầu vào hình ảnh có thể bổ sung ảnh chụp màn hình, biểu đồ hoặc bằng chứng khác liên quan đến mục tiêu. Yêu cầu kết quả phân biệt điều nhìn thấy trong tài liệu với kết luận phụ thuộc đặc tả viết hoặc quan sát từ ứng dụng.
Với nghiên cứu chuyên môn, nêu câu hỏi, phạm vi và cấu trúc báo cáo dự kiến. Đầu ra hữu ích tách phát hiện đã xác lập, suy luận nối chúng và các phụ thuộc chưa giải quyết. Nếu ứng dụng thu thập thêm thông tin, trả các quan sát liên quan để bước sau dùng bằng chứng đó thay vì giả định đã tìm thấy.
Với phân tích tài chính, cung cấp dữ liệu, định nghĩa, đơn vị và giả định của tác vụ. Yêu cầu giải thích có cấu trúc về phép tính hoặc so sánh, chỉ đầu vào hỗ trợ từng kết luận. Báo cáo được tạo hoặc mã phân tích đề xuất có thể được đối chiếu với các đầu vào đó. Đây là mẫu chuẩn bị cho lĩnh vực nhà sản xuất nêu, không bảo đảm một kết quả tài chính cụ thể.
Với tác vụ tiếp diễn, giữ tài liệu nguồn, phát hiện đã chấp nhận và tiêu chí hoàn thành trong yêu cầu tiếp theo. Giữ mô hình riêng với Step 3.7 Flash trước đó và các tài nguyên trọng số hoặc độ chính xác công bố riêng. Đầu ra mô hình cung cấp văn bản, mã hoặc phân tích cho quy trình kết nối; ứng dụng và công cụ của nó thực hiện lệnh đề xuất và thay đổi hệ thống bên ngoài.
", "aboutText": "Step 5 Preview là mô hình nền tảng chủ lực của StepFun cho tác vụ agent thực tế. Nhà sản xuất mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng 600 tỷ tham số và 27B tham số hoạt động trên mỗi token. Mô hình hỗ trợ ngữ cảnh 1M token và khả năng tiếp nhận trực tiếp văn bản cùng hình ảnh, với kỹ thuật phần mềm, công việc tri thức chuyên môn và tài chính là các lĩnh vực nổi bật.\n\nPhiên bản được thiết kế cho công việc vượt quá một câu trả lời. Nhiệm vụ phần mềm có thể cần hiểu triển khai hiện tại, lập kế hoạch thay đổi, xem xét lỗi quan sát được và chỉnh kết quả đề xuất. Chuẩn bị cùng nhau hành vi mong đợi, nguồn liên quan và ràng buộc tác vụ, rồi yêu cầu sản phẩm và bằng chứng cần để đánh giá.\n\nVới tác vụ mã hoặc ứng dụng, xác định thành phần cần đổi và hành vi hoàn thành phải ra sao. Đầu vào hình ảnh có thể bổ sung ảnh chụp màn hình, biểu đồ hoặc bằng chứng khác liên quan đến mục tiêu. Yêu cầu kết quả phân biệt điều nhìn thấy trong tài liệu với kết luận phụ thuộc đặc tả viết hoặc quan sát từ ứng dụng.\n\nVới nghiên cứu chuyên môn, nêu câu hỏi, phạm vi và cấu trúc báo cáo dự kiến. Đầu ra hữu ích tách phát hiện đã xác lập, suy luận nối chúng và các phụ thuộc chưa giải quyết. Nếu ứng dụng thu thập thêm thông tin, trả các quan sát liên quan để bước sau dùng bằng chứng đó thay vì giả định đã tìm thấy.\n\nVới phân tích tài chính, cung cấp dữ liệu, định nghĩa, đơn vị và giả định của tác vụ. Yêu cầu giải thích có cấu trúc về phép tính hoặc so sánh, chỉ đầu vào hỗ trợ từng kết luận. Báo cáo được tạo hoặc mã phân tích đề xuất có thể được đối chiếu với các đầu vào đó. Đây là mẫu chuẩn bị cho lĩnh vực nhà sản xuất nêu, không bảo đảm một kết quả tài chính cụ thể.\n\nVới tác vụ tiếp diễn, giữ tài liệu nguồn, phát hiện đã chấp nhận và tiêu chí hoàn thành trong yêu cầu tiếp theo. Giữ mô hình riêng với Step 3.7 Flash trước đó và các tài nguyên trọng số hoặc độ chính xác công bố riêng. Đầu ra mô hình cung cấp văn bản, mã hoặc phân tích cho quy trình kết nối; ứng dụng và công cụ của nó thực hiện lệnh đề xuất và thay đổi hệ thống bên ngoài.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Review a dependent approval workflow\n\nAnalyse this workflow against its requirement. Requirement R: a purchase order may be sent only after finance approval for the same revision. Current flow C: approval stores approved=true; editing quantities leaves approved unchanged; Send checks only that flag. Explain the defect, propose a revision-aware check and provide tests for unchanged and edited orders. Do not claim any purchase was sent.A source-linked defect analysis, a proposed revision-aware rule and two regression scenarios.Editing an approved order invalidates approval for the changed revision, while an unchanged approved revision remains eligible.stepfun/step-5-previewStep 5 Preview của StepFun là mô hình MoE thưa cho lập trình bằng agent, công việc tri thức chuyên môn và phân tích tài chính. Nhà sản xuất công bố tổng 600B tham số, 27B hoạt động trên mỗi token, ngữ cảnh 1M và khả năng tiếp nhận trực tiếp văn bản cùng hình ảnh.
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.
Step 5 Preview là mô hình nền tảng chủ lực của StepFun cho tác vụ agent thực tế. Nhà sản xuất mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng 600 tỷ tham số và 27B tham số hoạt động trên mỗi token. Mô hình hỗ trợ ngữ cảnh 1M token và khả năng tiếp nhận trực tiếp văn bản cùng hình ảnh, với kỹ thuật phần mềm, công việc tri thức chuyên môn và tài chính là các lĩnh vực nổi bật.
Phiên bản được thiết kế cho công việc vượt quá một câu trả lời. Nhiệm vụ phần mềm có thể cần hiểu triển khai hiện tại, lập kế hoạch thay đổi, xem xét lỗi quan sát được và chỉnh kết quả đề xuất. Chuẩn bị cùng nhau hành vi mong đợi, nguồn liên quan và ràng buộc tác vụ, rồi yêu cầu sản phẩm và bằng chứng cần để đánh giá.
Với tác vụ mã hoặc ứng dụng, xác định thành phần cần đổi và hành vi hoàn thành phải ra sao. Đầu vào hình ảnh có thể bổ sung ảnh chụp màn hình, biểu đồ hoặc bằng chứng khác liên quan đến mục tiêu. Yêu cầu kết quả phân biệt điều nhìn thấy trong tài liệu với kết luận phụ thuộc đặc tả viết hoặc quan sát từ ứng dụng.
Với nghiên cứu chuyên môn, nêu câu hỏi, phạm vi và cấu trúc báo cáo dự kiến. Đầu ra hữu ích tách phát hiện đã xác lập, suy luận nối chúng và các phụ thuộc chưa giải quyết. Nếu ứng dụng thu thập thêm thông tin, trả các quan sát liên quan để bước sau dùng bằng chứng đó thay vì giả định đã tìm thấy.
Với phân tích tài chính, cung cấp dữ liệu, định nghĩa, đơn vị và giả định của tác vụ. Yêu cầu giải thích có cấu trúc về phép tính hoặc so sánh, chỉ đầu vào hỗ trợ từng kết luận. Báo cáo được tạo hoặc mã phân tích đề xuất có thể được đối chiếu với các đầu vào đó. Đây là mẫu chuẩn bị cho lĩnh vực nhà sản xuất nêu, không bảo đảm một kết quả tài chính cụ thể.
Với tác vụ tiếp diễn, giữ tài liệu nguồn, phát hiện đã chấp nhận và tiêu chí hoàn thành trong yêu cầu tiếp theo. Giữ mô hình riêng với Step 3.7 Flash trước đó và các tài nguyên trọng số hoặc độ chính xác công bố riêng. Đầu ra mô hình cung cấp văn bản, mã hoặc phân tích cho quy trình kết nối; ứng dụng và công cụ của nó thực hiện lệnh đề xuất và thay đổi hệ thống bên ngoài.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn stepfun/step-5-preview | 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 $0.002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0054 / 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 $0.002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0054 / 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": "stepfun/step-5-preview", "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='stepfun/step-5-preview',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='stepfun/step-5-preview',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 stepfun/step-5-preview
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
stepfun/step-5-previewStep 5 Preview của StepFun là mô hình MoE thưa cho lập trình bằng agent, công việc tri thức chuyên môn và phân tích tài chính. Nhà sản xuất công bố tổng 600B tham số, 27B hoạt động trên mỗi token, ngữ cảnh 1M và khả năng tiếp nhận trực tiếp văn bản cùng hình ảnh.
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.
Step 5 Preview là mô hình nền tảng chủ lực của StepFun cho tác vụ agent thực tế. Nhà sản xuất mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng 600 tỷ tham số và 27B tham số hoạt động trên mỗi token. Mô hình hỗ trợ ngữ cảnh 1M token và khả năng tiếp nhận trực tiếp văn bản cùng hình ảnh, với kỹ thuật phần mềm, công việc tri thức chuyên môn và tài chính là các lĩnh vực nổi bật.
Phiên bản được thiết kế cho công việc vượt quá một câu trả lời. Nhiệm vụ phần mềm có thể cần hiểu triển khai hiện tại, lập kế hoạch thay đổi, xem xét lỗi quan sát được và chỉnh kết quả đề xuất. Chuẩn bị cùng nhau hành vi mong đợi, nguồn liên quan và ràng buộc tác vụ, rồi yêu cầu sản phẩm và bằng chứng cần để đánh giá.
Với tác vụ mã hoặc ứng dụng, xác định thành phần cần đổi và hành vi hoàn thành phải ra sao. Đầu vào hình ảnh có thể bổ sung ảnh chụp màn hình, biểu đồ hoặc bằng chứng khác liên quan đến mục tiêu. Yêu cầu kết quả phân biệt điều nhìn thấy trong tài liệu với kết luận phụ thuộc đặc tả viết hoặc quan sát từ ứng dụng.
Với nghiên cứu chuyên môn, nêu câu hỏi, phạm vi và cấu trúc báo cáo dự kiến. Đầu ra hữu ích tách phát hiện đã xác lập, suy luận nối chúng và các phụ thuộc chưa giải quyết. Nếu ứng dụng thu thập thêm thông tin, trả các quan sát liên quan để bước sau dùng bằng chứng đó thay vì giả định đã tìm thấy.
Với phân tích tài chính, cung cấp dữ liệu, định nghĩa, đơn vị và giả định của tác vụ. Yêu cầu giải thích có cấu trúc về phép tính hoặc so sánh, chỉ đầu vào hỗ trợ từng kết luận. Báo cáo được tạo hoặc mã phân tích đề xuất có thể được đối chiếu với các đầu vào đó. Đây là mẫu chuẩn bị cho lĩnh vực nhà sản xuất nêu, không bảo đảm một kết quả tài chính cụ thể.
Với tác vụ tiếp diễn, giữ tài liệu nguồn, phát hiện đã chấp nhận và tiêu chí hoàn thành trong yêu cầu tiếp theo. Giữ mô hình riêng với Step 3.7 Flash trước đó và các tài nguyên trọng số hoặc độ chính xác công bố riêng. Đầu ra mô hình cung cấp văn bản, mã hoặc phân tích cho quy trình kết nối; ứng dụng và công cụ của nó thực hiện lệnh đề xuất và thay đổi hệ thống bên ngoài.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn stepfun/step-5-preview | 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 $0.002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0054 / 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 $0.002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0054 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0001 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "stepfun/step-5-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'stepfun/step-5-preview', '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': 'stepfun/step-5-preview', '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 stepfun/step-5-preview
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Review a dependent approval workflow\n\nAnalyse this workflow against its requirement. Requirement R: a purchase order may be sent only after finance approval for the same revision. Current flow C: approval stores approved=true; editing quantities leaves approved unchanged; Send checks only that flag. Explain the defect, propose a revision-aware check and provide tests for unchanged and edited orders. Do not claim any purchase was sent.A source-linked defect analysis, a proposed revision-aware rule and two regression scenarios.Editing an approved order invalidates approval for the changed revision, while an unchanged approved revision remains eligible.