Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/amazon-nova-lite-v1/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/amazon-nova-lite-v1/
Language: zh-hant-tw

# Amazon: Nova Lite 1.0

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## [Amazon: Nova Lite 1.0](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/amazon-nova-lite-v1/)

Amazon Nova Lite 是第一代多模態理解模型，用於快速分析文字、圖片、文件與影片。它傳回文字，適合視覺問答、資訊擷取、摘要與輕量工具驅動流程。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `amazon/nova-lite-v1`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/amazon-nova-lite-v1/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `amazon/nova-lite-v1`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/amazon-nova-lite-v1/#method-1)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

Amazon Nova Lite 是第一代 Nova 系列中較輕量的多模態理解模型。它處理文字、圖片與影片並傳回文字，著重快速視覺問答、文件解讀、摘要與互動協助。適合範圍明確的任務，例如描述截圖、從文件擷取產品屬性，或回答影片片段問題。這是原始 Nova Lite v1 版本，與 Nova 2 Lite 及其延伸思考控制不同。

第一代 Nova 指南列出 300K token 上下文視窗與最高 10K token 輸出。文件記載的知識截止時間為 2024 年 10 月。上下文用於來源素材與範例，答案則聚焦下游任務所需資訊：命名欄位、精簡摘要或表格。擷取應提供 schema，以及展示如何表達缺值的完整範例。可指示模型傳回 JSON 或其他文字結構，但格式要求不等於原廠保證 schema 約束輸出的功能。

Lite 視覺流程可回答圖片問題、分類及摘要圖片。Amazon 特別記載 Nova Lite、Pro 的邊界框偵測，座標採可換算回原圖尺寸的 \[0, 1000) 尺度。這可支援定位指定物件或畫面元素，應用程式則負責解讀座標與執行操作。輸入圖片會自動縮放，圖片指南列出最高解析度為 8,000 × 8,000 像素。選擇裁切時，請維持小標籤可讀，並保留周圍背景。

文件中的圖片格式為 PNG、JPG/JPEG、GIF 與 WebP。文件流程支援 PDF、DOC/DOCX、CSV、XLS/XLSX、HTML、TXT 與 Markdown。文字型檔案按文字處理，PDF 與 DOCX 則可結合頁面文字及圖表、表格等視覺資訊。原廠文件指南允許最多 5 份文件，單份文字文件上限 4.5 MB；排除含 CMYK 或 SVG 圖片的 PDF，並列出 JPEG2000、JBIG2 為不支援的 PDF 編碼。實用需求會指出要比較的頁面或章節，並要求數值連同來源標籤。內嵌媒體共用 25 MB 載荷額度，包含 base64 額外大小。一次請求包含 1 支影片，透過 S3 時上限為 1 GB；S3 媒體合計可達 2 GB。PDF 與 DOCX 仍限最多 5 份，直接上傳合計上限 25 MB，透過 S3 則為 2 GB。

影片格式包括 MP4、MOV、MKV、WebM、FLV、MPEG、MPG、WMV 與 3GP。Nova Lite 對不超過 16 分鐘的影片每秒取 1 格，較長影片則將 960 格分布於全片，因此影片越長，時間細節越粗。指南建議低動態素材維持在 1 小時以下，較高動態素材在 16 分鐘以下。這些是準備建議，不是通用片長保證。請詢問場景或可見動作，口語音軌帶有答案所需事實時，另附逐字稿。原廠也表示，此模型不會辨識或指名圖片、文件或影片中的人物。

Nova Lite 支援串流回應、用戶端執行工具呼叫與檢索增強流程，也在 Amazon 文件所列服務設定中支援提示詞快取。明確快取每個檢查點至少需 1K token，最多 4 個檢查點，保存 5 分鐘。原廠將提示詞快取上限設為 20K token，主要用於文字提示；快取額度與完整上下文視窗不同。答案依賴最新資訊時，請提供相關參考段落、清楚工具描述與實際工具結果。第一代指南說明支援超過 200 種語言，並對 15 種語言加強最佳化，包括英語、德語、法語、西班牙語、日語、阿拉伯語、簡體中文與俄語；各方言或視覺文字的支援並不均一。輕量助理的指令變複雜時，應將擷取與解讀分開，並指定輸出語言、欄位與停止條件。

實用任務

### 實用任務

英文技術範例

```
Extract product fields from a note

Extract a product record from this supplied text: "Desk lamp L-14; matte black; USB-C power; cable included; dimensions not stated." Return a table with model, color, power, included items and dimensions. Write "not stated" for missing information, then give a one-sentence catalogue summary using only those fields.
```

#### 預期結果

```
A five-field table followed by one catalogue sentence; dimensions are marked not stated.
```

#### 檢查結果

```
Verify that no dimensions, wattage or battery are added to the note.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `amazon/nova-lite-v1`

[`amazon/nova-lite-v1`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=amazon%2Fnova-lite-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-lite-v1&fmt=chat)

Amazon /`amazon/nova-lite-v1`

### 入門

Amazon Nova Lite 是第一代多模態理解模型，用於快速分析文字、圖片、文件與影片。它傳回文字，適合視覺問答、資訊擷取、摘要與輕量工具驅動流程。

接受的輸入

文字

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`

輸出

`text`

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 amazon/nova-lite-v1 | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 範例：system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示；確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string\|content_part[]\|null` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].tool_calls` | 類型`tool_call[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].tool_call_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool；使用實際回傳的 ID | 預設值— |
| 欄位`messages[].name` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].reasoning_content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時，將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
| 欄位`messages[].reasoning_details` | 類型`object\|array` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`max_completion_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
| 欄位`stream_options.include_usage` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`temperature` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`top_p` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`stop` | 類型`string\|string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools` | 類型`function_tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].function.name` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
| 欄位`tools[].function.description` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tools[].function.parameters` | 類型`JSON_schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tool_choice` | 類型`string\|object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`parallel_tool_calls` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`response_format` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning_effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`service_tier` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`instructions` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
| 欄位`functions` | 類型`function[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`function_call` | 類型`string\|object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`prompt_cache_options` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`modalities` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— |
| 欄位`provider` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— |
| 欄位`cache_control.ttl` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`messages` | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
| 參數`file_material` | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
| 參數`optional_controls` | 規格stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| 參數`control_scope` | 規格依模型而定；使用者函式工具與託管工具不同 |
| 參數`output_modalities` | 規格text |
| 參數`hosted_operations` | 規格false |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格null |

生命週期： `synchronous_or_streamed`

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.00012** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.00048** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.00012** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.00048** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流

```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": "amazon/nova-lite-v1", "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='amazon/nova-lite-v1',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='amazon/nova-lite-v1',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")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`choices[].index` | 類型integer |
| 欄位`choices[].message.content` | 類型string\|null |
| 欄位`choices[].message.tool_calls` | 類型tool\_call\[\] |
| 欄位`choices[].message.reasoning_content` | 類型string |
| 欄位`choices[].message.reasoning_details` | 類型object\|array |
| 欄位`choices[].finish_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`amazon/nova-lite-v1`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=amazon%2Fnova-lite-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-lite-v1&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

#### 相關呼叫用 ID

[`amazon/nova-lite-v1`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=amazon%2Fnova-lite-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-lite-v1&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `amazon/nova-lite-v1`

[`amazon/nova-lite-v1`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=amazon%2Fnova-lite-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-lite-v1&fmt=messages)

Amazon /`amazon/nova-lite-v1`

### 入門

Amazon Nova Lite 是第一代多模態理解模型，用於快速分析文字、圖片、文件與影片。它傳回文字，適合視覺問答、資訊擷取、摘要與輕量工具驅動流程。

接受的輸入

文字

結果

json · sse

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`

輸出

`json`, `sse`

輸出格式

JSON 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 amazon/nova-lite-v1 | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF-8 文字

`messages[].content 字串`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`text_file_material` | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |

生命週期： `synchronous_or_streamed`

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.00012** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.00048** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.00012** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.00048** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果

```json
{
  "model": "amazon/nova-lite-v1",
  "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': 'amazon/nova-lite-v1', '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': 'amazon/nova-lite-v1', '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))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`content[]` | 類型text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 欄位`stop_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`amazon/nova-lite-v1`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=amazon%2Fnova-lite-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-lite-v1&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

#### 相關呼叫用 ID

[`amazon/nova-lite-v1`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=amazon%2Fnova-lite-v1&route=Ultra&caller=amazon%2Fnova-lite-v1&fmt=messages)

FAQ · Amazon: Nova Lite 1.0

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/chat/completions` · `amazon/nova-lite-v1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `amazon/nova-lite-v1`: `text` → `json`, `sse`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/chat/completions` · `amazon/nova-lite-v1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `amazon/nova-lite-v1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

適用哪些限制？

`POST /v1/chat/completions` · `amazon/nova-lite-v1`: `messages.min_items`: `1`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

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