အကြောင်းအရာသို့ ကျော်သွားရန်
စွမ်းရည်များ

စွမ်းရည်များ

API မှတစ်ဆင့် မော်ဒယ်တစ်ခုစီ ဘာလုပ်နိုင်သည်ကို မော်ဒယ်အလိုက်- tools၊ ပုံ input၊ reasoning၊ JSON output၊ prompt caching၊ web search နှင့် streaming။

မော်ဒယ်တိုင်းကို တူညီသော endpoint သုံးခုမှ တူညီသော key ဖြင့် ရောက်ရှိနိုင်သည်။ ဇယားနှစ်ခုတွင် မော်ဒယ်များ ကွဲပြားသည့်နေရာကို ပြထားသည်။ မျဉ်းတို (dash) ဆိုသည်မှာ မော်ဒယ်သည် ထိုစွမ်းရည်မပါဘဲ ဖြေကြားသည်ဟု ဆိုလိုသည်။

Shannon models

Model ToolsပုံများReasoningEffortJSON objectJSON schemaCachingရှာဖွေမှုStreaming
shannon-1.6-lite ရှိရှိ——ရှိရှိ—ရှိရှိ
shannon-1.6-pro ရှိရှိရှိ—ရှိရှိ—ရှိရှိ
shannon-2-lite ရှိ—ရှိ—ရှိရှိ—ရှိရှိ
shannon-2-pro ရှိ—ရှိ—ရှိရှိ—ရှိရှိ
shannon-3 ရှိရှိရှိ—ရှိရှိ—ရှိရှိ
shannon-3-pro ရှိရှိရှိ—ရှိရှိ—ရှိရှိ
shannon-3.1 ရှိရှိရှိ—ရှိရှိ—ရှိရှိ
shannon-3.1-pro ရှိရှိရှိ—ရှိရှိ—ရှိရှိ
shannon-3.5 ရှိ———ရှိရှိ——ရှိ
shannon-coder-1 ရှိ—ရှိ—ရှိရှိ——ရှိ

Host လုပ်ထားသော open-weight မော်ဒယ်များ

Host လုပ်ထားသော မော်ဒယ်၏ id သည် ၎င်း၏အမည်နှင့် variant ကို ပေါင်းကူးတစ်ခု (hyphen) ဖြင့် ဆက်ထားခြင်းဖြစ်သည်၊ ဥပမာ DeepSeek-V4-Pro-0813-3BIT-REAP။

Model ToolsပုံများReasoningEffortJSON objectJSON schemaCachingရှာဖွေမှုStreaming
DeepSeek-V4-Pro-0813 3BIT-REAP ရှိ—ရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ
GLM-5.2 3BIT-REAP ရှိ—ရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ
Kimi-K3 3BIT-REAP ရှိရှိရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ
Nemotron3Ultra 3BIT-REAP ရှိ—ရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ
MiniMax-M3 3BIT-REAP ရှိရှိရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ
DeepSeek-V4-Flash-0731 W4A16-AUTOROUND-REAP ရှိ—ရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ
Kimi-K2.6 W4A16-AUTOROUND-REAP ရှိရှိရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ
Laguna-S-2.1 W4A16-AUTOROUND-REAP ရှိ—ရှိရှိ——ရှိ—ရှိ
inkling W4A16-AUTOROUND-REAP ရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ—ရှိ
MiMo-V2.5-Pro W8A16 ရှိ—ရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ
MiMo-V2.5 W8A16 ရှိရှိရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ
Hy3 W8A16 ရှိ—ရှိရှိရှိရှိရှိ—ရှိ

ကော်လံတစ်ခုစီ၏ အဓိပ္ပာယ်

  • Tools. Function များကို tools တွင် ဖော်ပြပါ၊ မော်ဒယ်က ခေါ်စေလိုသော call များဖြင့် ပြန်ဖြေပြီး သင့် code က ၎င်းတို့ကို run သည်။ မော်ဒယ်တိုင်းက tools ကို လက်ခံသည်။ Host လုပ်ထားသော open-weight မော်ဒယ်များက အတင်းအကျပ်ခေါ်စေသော tool_choice ကို အသုံးပြုသည်။ လုပ်ဆောင်ချက် ခေါ်ဆိုမှု
  • ပုံ ထည့်သွင်းမှု. မော်ဒယ်သည် user message ထဲတွင် data URL သို့မဟုတ် လိပ်စာအဖြစ် ပို့သော ပုံများကို ဖတ်သည်။ shannon-2-lite နှင့် shannon-2-pro တို့သည် tools သို့မဟုတ် response_format ပါ ပို့သော request များတွင်ပါ ပုံများကို ဖတ်သည်။ Shannon 3 မိသားစုက စာရွက်စာတမ်းများကိုပါ ဖတ်သည်။ ပုံများနှင့် ဖိုင်များ
  • Reasoning. Reply တွင် အဖြေနှင့်အတူ မော်ဒယ်၏ reasoning စာသားကို သီးခြား field တစ်ခုဖြင့် ထည့်သွင်းပေးနိုင်သည်။ Reasoning effort
  • Reasoning effort. Request field တစ်ခုက မော်ဒယ် မည်မျှနက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း reasoning လုပ်မည်ကို သတ်မှတ်သည်- off၊ low၊ medium သို့မဟုတ် high။ Shannon မော်ဒယ်များသည် ကိုယ်ပိုင်အနက်ကို ကိုယ်တိုင်သတ်မှတ်သည်။ Reasoning effort
  • JSON object. response_format: {"type": "json_object"} ဖြင့် အဖြေသည် သတ်မှတ်ထားသော ပုံစံမပါသည့် JSON ဖြစ်သည်။ /v1/chat/completions နှင့် /v1/responses တွင်။ ဖွဲ့စည်းထားသော အထွက်
  • JSON schema. json_schema type ၏ response_format ဖြင့် အဖြေသည် သင်ပို့သော schema ကို လိုက်နာသည်။ /v1/chat/completions နှင့် /v1/responses တွင်။ ဖွဲ့စည်းထားသော အထွက်
  • Prompt caching. တူညီသော မော်ဒယ်ပေါ်ရှိ မကြာသေးမီ prompt တစ်ခုနှင့် အစတူသော prompt ကို cache မှ ဖတ်ပြီး cache လုပ်ထားသော အပိုင်းကို input ဈေး၏ 25% ဖြင့် ကောက်ခံသည်။ Request field မလိုအပ်ပါ။ Prompt caching
  • Web search. web_search: true ဖြင့် API က web တွင် ရှာဖွေပြီး မဖြေမီ ရလဒ်များကို မော်ဒယ်ထံ ပေးသည်။ /v1/chat/completions နှင့် /v1/messages တွင်။ ၎င်းသည် request ၏ field ဖြစ်ပြီး GET /v1/models တွင် flag မရှိပါ။ ဝဘ်ရှာဖွေမှု
  • Streaming. stream: true ဖြင့် မော်ဒယ် ရေးနေစဉ် reply သည် server-sent events အဖြစ် ရောက်လာသည်။ မော်ဒယ်တိုင်းသည် endpoint သုံးခုလုံးတွင် stream လုပ်သည်။ စตรีမင်း

GET /v1/models မှ တူညီသော အချက်အလက်များ

GET https://api.shannon-ai.com/v1/models

GET /v1/models သည် မော်ဒယ်တိုင်းကို capabilities object နှင့်အတူ စာရင်းပြသဖြင့် program တစ်ခုက ဤစာမျက်နှာအစား ထိုအချက်အလက်များကို ဖတ်နိုင်သည်။ ဤ endpoint သည် key မလိုအပ်ပါ။

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.shannon-ai.com/v1")

for model in client.models.list():
    print(model.id, getattr(model, "capabilities", None))

data ၏ entry နှစ်ခုရှိ id နှင့် capabilities-

200 JSON
[
  {
    "id": "shannon-3",
    "capabilities": {
      "tools": true,
      "vision": true,
      "reasoning": true,
      "reasoning_effort": false,
      "streaming": true,
      "json_schema": true
    }
  },
  {
    "id": "Kimi-K3-3BIT-REAP",
    "capabilities": {
      "tools": true,
      "vision": true,
      "reasoning": true,
      "reasoning_effort": true,
      "streaming": true,
      "response_format": true,
      "json_schema": true,
      "prompt_caching": true
    }
  }
]
ကော်လံ capabilities ထဲရှိ flag
Tools tools
ပုံ ထည့်သွင်းမှု vision
Reasoning reasoning
Reasoning effort reasoning_effort
JSON object response_format
JSON schema json_schema
Prompt caching prompt_caching
Web search Flag မဟုတ်ပါ၊ ၎င်းမှာ request ၏ field ဖြစ်သော web_search ပင် ဖြစ်သည်။
Streaming streaming
  • response_format နှင့် prompt_caching တို့သည် host လုပ်ထားသော open-weight entry များ၏ flag များဖြစ်သည်။ Shannon entry သည် JSON output ကို json_schema တစ်ခုတည်းဖြင့် ဖော်ပြပြီး ၎င်းသည် JSON mode နှစ်မျိုးလုံးကို ကိုယ်စားပြုသည်။
  • shannon-2-lite နှင့် shannon-2-pro အတွက် vision သည် true ဖြစ်သည်- ၎င်းတို့သည် tools သို့မဟုတ် response_format ပါ ပို့သော request များတွင်ပါ ပုံများကို ဖတ်နိုင်သည်။

မော်ဒယ်၏ အတန်းပြင်ပတွင်

Host လုပ်ထားသော open-weight မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ အတန်းပြင်ပရှိ ပုံ သို့မဟုတ် JSON mode ကို ငြင်းပယ်သည်။ ငြင်းပယ်မှုသည် သင့်လက်ကျန်မှ မည်သည့်အရာကိုမျှ မနုတ်မီ ဖြစ်ပေါ်သည်-

Status Type Message ဘယ်အချိန်
400 invalid_request_error <id> does not accept image input ပုံ input မပါသော host လုပ်ထားသည့် open-weight မော်ဒယ်ထံ ပုံတစ်ခု ပို့ခဲ့သည်။
400 invalid_request_error <id> does not accept response_format JSON mode နှစ်မျိုးလုံး မပါသော host လုပ်ထားသည့် open-weight မော်ဒယ်ထံ JSON output တောင်းဆိုခဲ့သည်။
400 invalid_request_error <id> does not accept response_format json_schema; use json_object JSON object mode သာ ပါသော host လုပ်ထားသည့် open-weight မော်ဒယ်ထံ schema တစ်ခု ပို့ခဲ့သည်။

Shannon မော်ဒယ်သည် ထိုကဲ့သို့ request ကို status 200 ဖြင့် ဖြေကြားသည်- ၎င်း၏ အတန်းပြင်ပရှိ စွမ်းရည်သည် အဖြေတွင် ပါဝင်မှုမရှိပါ။ အမှားကိုင်တွယ်မှု