Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Modelle von Writer AI Palmyra
<a name="model-parameters-writer-palmyra"></a>

In diesem Abschnitt werden die Anforderungsparameter und Antwortfelder für Modelle von Writer AI beschrieben. Verwenden Sie diese Informationen, um mit den (Streaming-) Operationen [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html) und [InvokeModelWithResponseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModelWithResponseStream.html) Inferenzaufrufe an Modelle von Writer AI durchzuführen. Dieser Abschnitt enthält auch Python-Codebeispiele, die zeigen, wie Modelle von Writer AI aufgerufen werden. Sie benötigen die Modell-ID für das Modell, um ein Modell in einer Inferenzoperation verwenden zu können. Informationen zum Abrufen der Modell-ID finden Sie unter [Unterstützte Basismodelle in Amazon Bedrock](models-supported.md). Einige Modelle funktionieren auch mit der [Converse-API](conversation-inference.md). Informationen darüber, ob die Converse-API ein bestimmtes Modell von Writer AI unterstützt, finden Sie unter [Unterstützte Modelle und Modellfeatures](conversation-inference-supported-models-features.md). Weitere Codebeispiele finden Sie unter [Codebeispiele für Amazon Bedrock mit AWS SDKs](service_code_examples.md).

Basismodelle in Amazon Bedrock unterstützen Eingabe- und Ausgabemodalitäten, die von Modell zu Modell variieren. Informationen zu den Modalitäten, die von Modellen von Writer AI unterstützt werden, finden Sie unter [Unterstützte Basismodelle in Amazon Bedrock](models-supported.md). Informationen darüber, welche Amazon-Bedrock-Features die Modelle von Writer AI unterstützen, finden Sie unter [Unterstützte Basismodelle in Amazon Bedrock](models-supported.md). Informationen darüber, in welchen AWS-Regionen diese Modelle von Writer AI verfügbar sind, finden Sie unter [Unterstützte Basismodelle in Amazon Bedrock](models-supported.md).

Wenn Sie Inferenzaufrufe mit Modellen von Writer AI tätigen, schließen Sie einen Prompt für das Modell ein. Allgemeine Informationen zum Erstellen von Prompts für die Modelle, die von Amazon Bedrock unterstützt werden, finden Sie unter [Prompt-Engineering-Konzepte](prompt-engineering-guidelines.md). Für Writer AI spezifische Informationen zu Prompts finden Sie im [Handbuch zu Prompt-Engineering von Writer AI]().

**Writer Palmyra X4**

Writer Palmyra X4, das bei Stanford HELM an erster Stelle steht, erzielt überragende Leistungen bei komplexen Aufgaben und agentenbasierten Workflows. Es kombiniert ein Kontextfenster von 128 000 Token mit einer Reihe von Funktionen auf Unternehmensniveau, darunter erweitertes Reasoning, Tool-Aufruf, LLM-Delegierung, integriertes RAG, Codegenerierung, strukturierte Ausgaben, Multimodalität und mehrsprachige Unterstützung. Mithilfe unternehmensspezifischer Tools, die die Handlungsfähigkeit des Modells erweitern, können Entwickler mit Palmyra X4 Apps und Agenten erstellen, die das System aktualisieren, Transaktionen durchführen, E-Mails senden, Workflows auslösen und vieles mehr.

**Writer Palmyra X5**

Mit einem Kontextfenster von einer Million Token markiert Writer Palmyra X5 das Ende der Kontextbeschränkungen für die App- und Agentenentwicklung. Das neueste Modell von Writer bietet dank erweiterter Speicher- und Rechenleistung eine überragende Leistung bei langen Kontextinferenzen, sodass Entwickler komplexere, mehrstufige agentenbasierte Workflows schneller erstellen können. Wie Palmyra X4 umfasst auch Palmyra X5 eine Reihe von unternehmenstauglichen Funktionen, darunter erweitertes Reasoning, Tool-Aufruf, LLM-Delegierung, integriertes RAG, Codegenerierung, strukturierte Ausgaben, Multimodalität und mehrsprachige Unterstützung.

**Topics**
+ [Writer Palmyra X4](model-parameters-palmyra-x4.md)
+ [Writer Palmyra X5](model-parameters-palmyra-x5.md)

# Writer Palmyra X4
<a name="model-parameters-palmyra-x4"></a>

Writer Palmyra X4 ist ein Modell mit einem Kontextfenster von bis zu 128 000 Token. Dieses Modell zeichnet sich durch die Verarbeitung und das Verständnis komplexer Aufgaben aus und eignet sich daher ideal für Workflow-Automatisierung, Codierungsaufgaben und Datenanalyse.
+ Anbieter – Writer
+ Kategorien – Textgenerierung, Codegenerierung, Rich-Text-Formatierung
+ Letzte Version – V1
+ Veröffentlichungsdatum – 28. April 2025
+ Model ID: – `writer.palmyra-x4-v1:0`
+ Modalität – Text
+ Max. Token – Eingabe: 122 880 Token, Ausgabe: 8 192 Token
+ Sprache – Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Chinesisch und mehrere andere Sprachen
+ Bereitstellungstyp – Serverless

## Textfeld für die Palmyra-X4-Aufrufanforderung
<a name="model-parameters-palmyra-x4-request-body"></a>

Wenn Sie mit einem Writer-Modell einen [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)- oder [InvokeModelWithResponseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModelWithResponseStream.html)-Aufruf ausführen, füllen Sie das `body`-Feld mit einem JSON-Objekt aus, das dem unten stehenden entspricht. Geben Sie die Eingabeaufforderung in das Feld `text` im Objekt `text_prompts` ein.

```
{
"modelId": "writer.palmyra-x4-v1:0",
"contentType": "application/json",
"accept": "application/json",
"body": "{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":{\"text\":\"Explain quantum computing in simple terms\"}}]}"
}
```

Die folgende Tabelle zeigt die minimalen, maximalen und standardmäßigen Werte für die numerischen Parameter.


****  

| Parameter | Typ | Standard | Bereich/Validierung | Beschreibung | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| messages | Array | Erforderlich | 1-∞ Elemente | Nachrichten im Chatverlauf | 
| temperature | float | 1,0 | 0,0 ≤ x ≤ 2,0 | Sampling-Temperatur | 
| top\$1p | float | 1,0 | 0,0 < Wert ≤ 1,0 | Nukleus-Sampling-Schwellenwert | 
| max\$1tokens | int | 16 | 1 ≤ x ≤ 8 192 | Höchstzahl der zu generierenden Token | 
| min\$1tokens | int | 0 | 0 ≤ x ≤ max\$1token | Mindestanzahl an Token vor dem Beenden | 
| stop | Array | [] | ≤4 Einträge | Sequenzen beenden | 
| Seed | int | Null | Beliebige Ganzzahl | Random Seed (Zufällige Seed) | 
| presence\$1penalty | float | 0.0 | -2,0 ≤ x ≤ 2,0 | Neue Token-Präsenzstrafe | 
| frequency\$1penalty | float | 0.0 | -2,0 ≤ x ≤ 2,0 | Token-Frequenzstrafe | 

## Textfeld für die Palmyra-X4-Aufrufantwort
<a name="model-parameters-palmyra-x4-response-body"></a>

Die JSON-Antwort für Writer Palmyra X4 verwendet das folgende Format:

```
{
  "id": "chatcmpl-a689a6e150b048ca8814890d3d904d41",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1745854231,
  "model": "writer.palmyra-x4-v1:0",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "reasoning_content": null,
        "content": "Quantum computing harnesses quantum mechanics to process information in extraordinarily powerful ways. Unlike classical bits, which are 0 or 1, quantum bits (qubits) can exist in multiple states simultaneously through superposition. Qubits also entangle, allowing them to be interconnected in such a way that the state of one (whether it's 0 or 1) can depend on the state of another, no matter the distance between them. This combination of superposition and entanglement enables quantum computers to solve complex problems much faster than classical computers, particularly in areas like cryptography, optimization, and simulations of molecular structures. However, quantum computing is still in its early stages, facing challenges in stability and scalability.",
        "tool_calls": []
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop",
      "stop_reason": null
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 43,
    "total_tokens": 186,
    "completion_tokens": 143,
    "prompt_tokens_details": null
  },
  "prompt_logprobs": null
}
```

## Writer Palmyra X4Beispiel-Code für
<a name="model-parameters-palmyra-x4-example-code"></a>

Beispielcode für Writer Palmyra X4:

```
import boto3
import json
from botocore.exceptions import ClientError

client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-west-2")
model_id = "writer.palmyra-x4-v1:0"

# Format the request payload using the model's native structure.
native_request = {
    "temperature": 1,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain quantum computing in simple terms.",
        }
    ],
}

# Convert the native request to JSON.
request = json.dumps(native_request)

try:
    # Invoke the model with the request.
    response = client.invoke_model(modelId=model_id, body=request)
except (ClientError, Exception) as e:
    print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}")
    exit(1)

# Decode the response body.
model_response = json.loads(response["body"].read())

# Extract and print the response text.
response_text = model_response["content"][0]["text"]
print(response_text)
```

# Writer Palmyra X5
<a name="model-parameters-palmyra-x5"></a>

Writer Palmyra X5 umfasst eine Reihe von unternehmenstauglichen Funktionen, darunter erweitertes Reasoning, Tool-Aufruf, LLM-Delegierung, integriertes RAG, Codegenerierung, strukturierte Ausgaben, Multimodalität und mehrsprachige Unterstützung.

Das Modell Writer Palmyra X5 verfügt über die folgenden Steuerelemente:
+ Anbieter – Writer
+ Kategorien – Textgenerierung, Codegenerierung, Rich-Text-Formatierung
+ Letzte Version – V1
+ Veröffentlichungsdatum – 28. April 2025
+ Model ID: – `writer.palmyra-x5-v1:0`
+ Modalität – Text
+ Max. Token – Eingabe: 1 040 000 Token, Ausgabe: 8 192 Token
+ Sprache – Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Chinesisch und mehrere andere Sprachen
+ Bereitstellungstyp – Serverless

## Textfeld für die Palmyra-X5-Aufrufanforderung
<a name="model-parameters-palmyra-x5-request-body"></a>

Wenn Sie mit einem Writer-Modell einen [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)- oder [InvokeModelWithResponseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModelWithResponseStream.html)-Aufruf ausführen, füllen Sie das `body`-Feld mit einem JSON-Objekt aus, das dem unten stehenden entspricht. Geben Sie die Eingabeaufforderung in das Feld `text` im Objekt `text_prompts` ein.

```
{
"modelId": "writer.palmyra-x5-v1:0",
"contentType": "application/json",
"accept": "application/json",
"body": "{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":{\"text\":\"Explain quantum computing in simple terms\"}}]}"
}
```

Die folgende Tabelle zeigt die minimalen, maximalen und standardmäßigen Werte für die numerischen Parameter.


****  

| Parameter | Typ | Standard | Bereich/Validierung | Beschreibung | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| messages | Array | Erforderlich | 1-∞ Elemente | Nachrichten im Chatverlauf | 
| temperature | float | 1,0 | 0,0 ≤ x ≤ 2,0 | Sampling-Temperatur | 
| top\$1p | float | 1,0 | 0,0 < x ≤ 1,0 | Nukleus-Sampling-Schwellenwert | 
| max\$1tokens | int | 16 | 1 ≤ x ≤ 8 192 | Höchstzahl der zu generierenden Token | 
| min\$1tokens | int | 0 | 0 ≤ x ≤ max\$1token | Mindestanzahl an Token vor dem Beenden | 
| stop | Array | [] | ≤4 Einträge | Sequenzen beenden | 
| Seed | int | Null | Beliebige Ganzzahl | Random Seed (Zufällige Seed) | 
| presence\$1penalty | float | 0.0 | -2,0 ≤ x ≤ 2,0 | Neue Token-Präsenzstrafe | 
| frequency\$1penalty | float | 0.0 | -2,0 ≤ x ≤ 2,0 | Token-Frequenzstrafe | 

## Textfeld für die Palmyra-X5-Aufrufantwort
<a name="model-parameters-palmyra-x5-response-body"></a>

Die JSON-Antwort für Writer Palmyra X5 verwendet das folgende Format:

```
{
  "id": "chatcmpl-a689a6e150b048ca8814890d3d904d41",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1745854231,
  "model": "writer.palmyra-x5-v1:0",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "reasoning_content": null,
        "content": "Quantum computing harnesses quantum mechanics to process information in extraordinarily powerful ways. Unlike classical bits, which are 0 or 1, quantum bits (qubits) can exist in multiple states simultaneously through superposition. Qubits also entangle, allowing them to be interconnected in such a way that the state of one (whether it's 0 or 1) can depend on the state of another, no matter the distance between them. This combination of superposition and entanglement enables quantum computers to solve complex problems much faster than classical computers, particularly in areas like cryptography, optimization, and simulations of molecular structures. However, quantum computing is still in its early stages, facing challenges in stability and scalability.",
        "tool_calls": []
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop",
      "stop_reason": null
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 43,
    "total_tokens": 186,
    "completion_tokens": 143,
    "prompt_tokens_details": null
  },
  "prompt_logprobs": null
}
```