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开始前准备什么
- Python 3.13+ 与独立练习目录;默认离线重放不需要 Key。
- 发起新请求时使用自己的 apizt Key;先核对当前模型权限和价格,Key 不写入教材。
- 材料为原创合成样例;相关第三方项目仅作方法参考,真实执行范围以本页记录为准。
- 核对输入
- 保存响应
- 执行本地处理
- 验收文件和负例
原始输入、真实请求与响应、业务脚本、正反例检查及已生成的结果文件;不含 Key。
1. 准备这份输入,先确定不能猜的字段
对通知、短帖和邮件分别控制长度并核对数字。先将下面的原创合成材料保存为 input.json;不要一开始接正式客户资料。
本例与已有教程的区别:已有多语言海报是图形,本篇验证跨渠道文本事实一致性
input.json(较长时显示节选,完整文件在资料包)
{
"facts": {
"name": "蓝杯",
"price": "99元",
"launch": "2026-10-30",
"stock": 20
},
"channels": [
{
"id": "notice",
"max_chars": 100
},
{
"id": "post",
"max_chars": 60
},
{
"id": "email",
"max_chars": 120
}
]
}2. 发送一次小请求,保留原始响应
下载并解压资料包,按 README 创建独立 Python 环境。python run.py 默认仅离线复核已保存回执;显式运行 python run.py --live 才发起新请求并可能计费。
模型阶段使用下面的任务约束。若存在预处理,prepared-input.json 是去重、分页收集或过滤后的真实输入;完整原始材料仍保留。识图任务发送实际 JPEG,不把人工真值放入提示词。
对应任务的请求参数说明;完整实际 request-N.json 见资料包
{
"model": "gpt-4.1-mini",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "只处理给定的虚构演示材料。只输出JSON,copies数组每项channel、text。每条必须原样包含99元、2026-10-30、20和商品名蓝杯,遵守各自max_chars。不添加折扣或额外库存。"
},
{
"role": "user",
"content": "{\n \"facts\": {\n \"name\": \"蓝杯\",\n \"price\": \"99元\",\n \"launch\": \"2026-10-30\",\n \"stock\": 20\n },\n \"channels\": [\n {\n \"id\": \"notice\",\n \"max_chars\": 100\n },\n {\n \"id\": \"post\",\n \"max_chars\": 60\n },\n {\n \"id\": \"email\",\n \"max_chars\": 120\n }\n ]\n}"
}
],
"temperature": 0,
"max_tokens": 1024,
"provider": {
"sort": "success_rate"
},
"response_format": {
"type": "json_object"
}
}3. 执行本例的本地处理,模型字段还要再验算
以下节选来自这次实际执行的 verify-task.py 分支。完整函数和辅助方法均在资料包;运行 python run.py 会使用原始回执重放这段业务操作,而不是让模型自己宣布成功。
每条文案均保留全部指定事实;渠道ID与长度符合各自限制
verify-task.py · copy-facts 分支节选,需在完整脚本上下文运行
limits = {row['id']: row['max_chars'] for row in data['channels']}
check('每条文案均保留全部指定事实', all(all(literal in row['text'] for literal in ['蓝杯', '99元', '2026-10-30', '20']) for row in output['copies']))
check('渠道ID与长度符合各自限制', {row['channel'] for row in output['copies']} == set(limits) and all(len(row['text']) <= limits[row['channel']] for row in output['copies']))
save_csv(folder / 'channel-copies.csv', output['copies'])4. 查看真实结果、文件与验收记录
本次 6/6 项通过。模型返回与最终业务结果分开保存;以下是本地处理后的 result.json。
最后一次实测时间:2026-10-24T15:16:26.376790+00:00;HTTP 200;请求型号 gpt-4.1-mini;返回型号 gpt-4.1-mini;本次返回用量 290。中断或超时不会补造用量,多个尝试不合并成一次成功。
实际产物:channel-copies.csv、checks.json、result.json。
| 检查项 | 本次结果 |
|---|---|
| 真实 apizt 响应 HTTP 200 | 通过 |
| 原始响应 content 可直接解析 JSON | 通过 |
| 事实检查:copies | 通过 |
| 明确错误的本地反例被验收规则拒绝 | 通过 |
| 每条文案均保留全部指定事实 | 通过 |
| 渠道ID与长度符合各自限制 | 通过 |
- 检查项
- 真实 apizt 响应 HTTP 200
- 本次结果
- 通过
- 检查项
- 原始响应 content 可直接解析 JSON
- 本次结果
- 通过
- 检查项
- 事实检查:copies
- 本次结果
- 通过
- 检查项
- 明确错误的本地反例被验收规则拒绝
- 本次结果
- 通过
- 检查项
- 每条文案均保留全部指定事实
- 本次结果
- 通过
- 检查项
- 渠道ID与长度符合各自限制
- 本次结果
- 通过
verified/result.json(节选)
{
"copies": [
{
"channel": "notice",
"text": "新品蓝杯将于2026-10-30上市,售价99元,库存20件,敬请期待!"
},
{
"channel": "post",
"text": "蓝杯99元,2026-10-30发售,库存20件,速来抢购!"
},
{
"channel": "email",
"text": "尊敬的客户,蓝杯新品将于2026-10-30正式上市,售价99元,现有库存20件,欢迎选购!"
}
]
}5. 换自己的材料时,先检查失败分支
本地反例用于验证业务边界,已在检查表中明确标记;不能把本地构造的错误状态写成网关真实故障。原始回执及失败尝试不删除。
本例是小样验证;替换输入后必须重新检查字段、事实和实际费用。
只把本篇标注的任务作为本次验收范围。第三方软件、未测模型、工具调用能力和真实用户数据都需要另行验证;没有调用视频生成模型。
- 每条文案均保留全部指定事实
- 渠道ID与长度符合各自限制
解压目录中运行;第一条离线,第二条显式发起新请求
python run.py
# 安全设置自己的 tokenba_API_KEY 后,才执行下面这一条
python run.py --live怎样确认已经完成
- 真实 apizt 响应 HTTP 200
- 原始响应 content 可直接解析 JSON
- 事实检查:copies
- 明确错误的本地反例被验收规则拒绝
- 每条文案均保留全部指定事实
- 渠道ID与长度符合各自限制
常见问题
一份资料生成多平台文案只看 HTTP200 就完成了吗?
还需要按本页独立规则检查事实、缺失项及最终文件。模型阶段成功与本地工作流成功分别记录。
可以不登录其他平台运行本例吗?
可以。本例使用 apizt API 和本地 Python 脚本;离线复核也无需 API Key。第三方软件的原生 UI、插件和账号权限不在本次验收范围。
更换输入后还能沿用本页的通过结果吗?
不能。原始事实断言只适用于本页合成材料。替换输入后必须同步调整 expected、业务规则与负例,再检查输出。


