模型

ScaleDown: Summarize

Markdown · JSON

ScaleDown: Summarize

Summarize 將長文字及文件改寫成流暢、忠於原意的精簡內容。透過指令設定重點、語言、長度及格式,再將結果用於文件審查、轉錄摘要或較短的檢索背景。公開視窗為 1,000,000 個 token,生成上限為 4,000 個 token。

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。

Summarize 是 ScaleDown 的生成式摘要模型。它將提供的文字及文件濃縮成流暢改寫,而不是逐字挑選幾個原始句子。公開用途包含文件審查、轉錄摘要,以及在另一個模型使用前縮短已檢索素材。

定義摘要必須保留的內容

請為任務設定重點及預定讀者。會議摘要可以保留決策、責任及未解決問題。文件審查可以保留主要主張及支持證據。檢索流程可以保留與下一個模型將回答的問題相關的事實。

請在內容指令中指定所需語言、長度及編排。公開模型使用系統提示詞指導這些選擇,而採樣設定固定,以產出忠實內容。因此,面向人員的摘要與面向另一個模型的精簡段落,可以使用不同編排,不必把採樣變動當作主要控制。

可追溯事實的改寫

請將文件名稱及重要章節邊界與來源一起保留。要求摘要保留名稱、數字、已明確表示的決策,以及影響解讀的任何分歧。轉錄內容應區分提案與決策,以及未解決問題與已分派操作。

生成後,請將濃縮文字與原始素材比較。檢查句子是否改變主張的確定程度、遺漏條件,或合併屬於不同說話者或章節的陳述。較短結果的目的,是讓證據更容易使用,同時保留含義。

文件、影像與檢索背景

公開輸入範圍包含文字、影像及 PDF 等檔案,模型回傳文字。請提供清晰可讀的素材,並定義任務涉及整份文件還是所選章節。集合適合維持一致的摘要問題,並將文件識別碼與每項結果一起保留。

檢索前處理應圍繞下游推理必須處理的特定問題縮短內容。請保留支持答案的段落或事實,不要產出籠統的來源概述。保持原始檢索素材可取得,讓後續結果仍能對照它檢查。

規劃輸出長度

公開上下文視窗為 1,000,000 個 token,生成上限為 4,000 個 token。請設定符合預期成果的摘要長度。大型集合需要大量細節時,請整理為具識別的文件或章節,先保留各自獨立的結果,再製作整個集合的摘要。

結果是文字摘要。請在應用程式中驗證任何供機器使用的結構,同時讓書面摘要對預定讀者保持可讀。將摘要與來源識別,以及決定重點、語言及長度的指令一起儲存。

  • 重新撰寫並濃縮提供內容的生成式摘要。
  • 以指示決定重點、語言、長度與版面結構。
  • 固定的取樣設定,經調整以產生忠於來源的輸出。
  • 接受文字、圖片及檔案輸入,並輸出文字。
  • 公開規格的上下文為 1,000,000 個 token,生成上限為 4,000 個 token。
  • 文件審查摘要 — 文件與讀者需要保留的審查結果。 精簡且可識別的摘要,保留關鍵事實。
  • 逐字稿摘要 — 以決策、責任或待解問題為重點的逐字稿。 區分上述類別的較短文字。
  • 檢索結果前處理 — 檢索取得的內容與後續要回答的問題。 供後續推理使用的精簡證據段落。
  • 集合摘要 — 具名文件與共用的摘要指示。 各文件各自可相互比較的摘要。
  • 上下文 — 公開規格的上下文視窗:1,000,000 個 token。
  • 回覆 — 公開規格的生成上限:4,000 個 token。
  • 風格控制 — 透過指示調整重點、語言、長度與格式;取樣設定固定。
  • 輸出規約 — 公開規格的輸出為文字;未列出函式呼叫或依結構定義強制產生 JSON 的功能。
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions scaledown/summarize

scaledown/summarize

ScaleDown /scaledown/summarize

入門

Summarize 將長文字及文件改寫成流暢、忠於原意的精簡內容。透過指令設定重點、語言、長度及格式,再將結果用於文件審查、轉錄摘要或較短的檢索背景。公開視窗為 1,000,000 個 token,生成上限為 4,000 個 token。

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
scaledown/summarize
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
依模型而定
預設值—
欄位messages[].content類型string要求選填值與限制
適用條件: 文字對話
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 · 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
參數control_scope規格文字對話;stream 是布林值,預設為 false。
參數output_modalities規格text
參數hosted_operations規格false
參數multimodal_input_binding規格null

方法別名: /chat/completions

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
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 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 $0.0001 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0 / 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 $0.0001 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0 / 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 →

請求範例

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"scaledown/summarize","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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
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="scaledown/summarize", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

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 scaledown/summarize

方法路徑別名

/chat/completions

相關呼叫用 ID

scaledown/summarize

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages scaledown/summarize

scaledown/summarize

ScaleDown /scaledown/summarize

入門

Summarize 將長文字及文件改寫成流暢、忠於原意的精簡內容。透過指令設定重點、語言、長度及格式,再將結果用於文件審查、轉錄摘要或較短的檢索背景。公開視窗為 1,000,000 個 token,生成上限為 4,000 個 token。

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
scaledown/summarize
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
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 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 $0.0001 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0 / 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 $0.0001 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0 / 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 →

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
{
  "model": "scaledown/summarize",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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': 'scaledown/summarize', '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
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': 'scaledown/summarize', '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 scaledown/summarize

方法路徑別名

/chat/completions

相關呼叫用 ID

scaledown/summarize

FAQ · ScaleDown: Summarize
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/chat/completions · scaledown/summarize: text → text

POST /v1/messages · scaledown/summarize: text → json, sse

請求使用哪些欄位?

POST /v1/chat/completions · scaledown/summarize: model, messages, stream

POST /v1/messages · scaledown/summarize: model, messages, max_tokens, stream

適用哪些限制?

POST /v1/chat/completions · scaledown/summarize: messages.min_items: 1

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