Source: https://ailoot.ai/models/cs/qwen2-5-coder-7b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/cs/qwen2-5-coder-7b-instruct/ Language: cs # Qwen2.5 Coder 7B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/cs/qwen2-5-coder-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/cs/qwen2-5-coder-7b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5 Coder 7B Instruct](https://ailoot.ai/models/cs/qwen2-5-coder-7b-instruct/) Qwen2.5-Coder-7B-Instruct je textový model pro generování, vysvětlování a opravy kódu podle instrukcí. Jeho vydání se 7.61 miliardy parametrů podporuje s dokumentovanou konfigurací dlouhého kontextu rozšířený kontext až 131,072 tokenů. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/qwen2-5-coder-7b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/qwen2-5-coder-7b-instruct/#method-1) O modelu Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu. Qwen2.5-Coder-7B-Instruct je vydání rodiny Qwen zaměřené na kód, dříve známé jako CodeQwen, ve velikosti 7B a doladěné pro plnění instrukcí. Jeho hlavními úlohami jsou generování kódu, uvažování o chování programu a opravy kódu. Přijímá text včetně požadavků a zdrojového kódu a vrací text, který může obsahovat implementaci, vysvětlení nebo návrh změny. Programovací schopnosti a trénování Výrobce popisuje 5.5 bilionu trénovacích tokenů zahrnujících zdrojový kód, materiály propojující text s kódem a syntetické příklady. Rodina si vedle programovací specializace zachovává matematické a obecné jazykové schopnosti. Oznámení vydání rozlišuje generování programu, uvažování o jeho běhu a opravu stávající implementace; tyto úlohy vyžadují odlišné vstupy i konečné výstupy. Pro generování dodejte programovací jazyk, signaturu funkce, typy vstupů a očekávanou návratovou hodnotu. Přiložte omezení, například zda funkce smí měnit vstup nebo používat externí závislost. Požadujte implementaci a krátké vysvětlení, jak splňuje každý požadavek. Například zadání řazení může určit, že se musí zachovat duplicitní hodnoty a původní seznam zůstat nezměněný, a poté požadovat funkci s příklady volání pro prázdný seznam a seznam s opakovanými hodnotami. Pro uvažování o kódu dodejte přesný fragment a konkrétní vstup ke sledování. Ptejte se, které větve se provedou, jak se mění mezihodnoty a co funkce vrátí. To je užitečnější než nevymezený požadavek vysvětlit celý soubor: odpověď propojuje konkrétní vstup s konkrétní cestou programem. S fragmentem ponechte případné volané pomocné funkce nebo příslušné definice typů. Pro opravu dodejte chybové chování, očekávané chování a kód, který rozdíl určuje. Samotná chybová zpráva může ponechat důležitou podmínku neurčenou. Požadujte návrh opravy, vysvětlení příčiny a příklady rozlišující staré a zamýšlené chování. Vrácená oprava je textový výstup; její kompilace, spuštění nebo aplikace do repozitáře vyžaduje okolní vývojové prostředí. Pojmenovaná edice 7B Vydaný model má 7.61 miliardy parametrů, včetně 6.53 miliardy parametrů mimo embeddingy, a 28 vrstev Transformer. Používá rotační poziční embeddingy, SwiGLU, RMSNorm a bias QKV v pozornosti. Jeho grouped-query attention má 28 dotazovacích hlav a 4 hlavy klíč/hodnota. Tyto podrobnosti popisují toto vydání, nikoli větší edici Coder. Rodina poskytuje samostatné modely Base a Instruct. Instruct je uzpůsoben konverzačním požadavkům; Base představuje základ pro doplňování a další ladění. Tato položka se týká modelu 7B doladěného pro plnění instrukcí. Příklady a hlavní výsledky vydání pro jiné velikosti neurčují schopnosti nebo požadavky na prostředky této edice. Příprava instrukce Karta modelu předvádí konverzaci se samostatnými systémovými a uživatelskými zprávami a odpovídající šablonou chatu. Trvalá pravidla odpovědi, například jak prezentovat implementaci a vysvětlení, oddělte od kódu a úlohy. Označte, který fragment je stávající zdroj, který text je požadavek a jaký výstup má být vrácen. To pomáhá zachovat identifikátory, rozhraní a chování, které požadovaná změna musí ponechat. Užitečný vstup pro vývojářského asistenta může obsahovat krátký modul, jeho volající kód a zamýšlenou změnu. Požadujte upravenou funkci, seznam předpokladů a příklady vstupů s očekávanými výstupy. Pro generovaný vizuální výstup určete data a interakce k implementaci a požadujte výsledný zdrojový text; rodina zaměřená na kód také ilustruje asistenty programování a vizuální výstupy. Vykreslení výstupu zůstává samostatným krokem odděleným od generování jeho zdroje. Zpracování dlouhého textu Karta modelu uvádí plný kontext 131,072 tokenů, zatímco vydaná konfigurace je zpočátku nastavena na 32,768 tokenů. Zpracování vstupů nad toto nastavení vyžaduje dokumentované rozšíření YaRN. Příklad určuje škálovací faktor 4.0 a původní maximální nastavení pozic 32,768. Výrobce uvádí, že statické škálování může ovlivnit chování u kratších textů, a doporučuje rozšíření přidat, když je dlouhý kontext potřeba. Větší kontext používejte k uchování souvisejícího kódu a požadavků společně, ale určete skutečnou otázku: najít nekompatibilní volání, vysvětlit tok dat nebo navrhnout změnu v určeném rozhraní. Přiložte části určující chování místo nesouvisejících materiálů projektu. V rychlém úvodu je 512 generovaných tokenů příkladovým nastavením; karta z této hodnoty nevyvozuje samostatnou maximální kapacitu výstupu. Dokumentovaným výsledkem modelu je text. Jeho role v programovacím agentovi závisí na aplikaci poskytující přístup k repozitáři, provádění a zpětnou vazbu. Tyto operace oddělte od schopnosti modelu navrhovat kód a vysvětlovat jeho chování a při plánování opakovatelné úlohy výslovně zachovejte přesnou edici 7B-Instruct a nastavení dlouhého kontextu. Praktická úloha ### Praktická úloha Technický příklad v angličtině ``` Repair integer averaging Fix this Python function: def mean(values): return sum(values) // len(values). Requirement: return the arithmetic mean as a float, preserve fractional results and raise ValueError for empty input. Provide the corrected function and tests for [1, 2], [-2, 2] and []. Explain the two distinct defects. ``` #### Očekávaný výsledek ``` A corrected function, three tests and separate explanations for floor division and empty-input behavior. ``` #### Ověření výsledku ``` Check that [1, 2] keeps its fractional mean and that empty input raises the specified exception. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-7b-instruct` [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-coder-7b-instruct` ### Úvod Qwen2.5-Coder-7B-Instruct je textový model pro generování, vysvětlování a opravy kódu podle instrukcí. Jeho vydání se 7.61 miliardy parametrů podporuje s dokumentovanou konfigurací dlouhého kontextu rozšířený kontext až 131,072 tokenů. Přijímané vstupy Text Výsledky Text ### Dostupné v Ailoot · vstupy a metody **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Vstup `text` Výstup `text` Výstupní formát json nebo SSE | Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity qwen2.5-coder-7b-instruct | Výchozí— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— | | Pole`messages[].name` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— | | Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse | | Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`temperature` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`top_p` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`tools[].type` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— | | Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`response_format` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`reasoning` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`service_tier` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`instructions` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— | | Pole`functions` | Typ`function[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`function_call` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`modalities` | Typ`string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— | | Pole`provider` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— | | Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— | Kombinace vstupních materiálů **Text** · text UTF8 `messages[].content` Parametry a životní cyklus metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`messages` | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content | | Parametr`file_material` | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů | | Parametr`output_modalities` | Kontrakttext | | Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull | Životní cyklus: `synchronous_or_streamed` Odešlete přesné ID modelu spolu s messages. Délka kontextu není limitem výstupu. Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu. ### Tarify Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody. Rychlý režim Neuvedeno Při výběru rychlého režimu Režim flex Neuvedeno Při výběru režimu flex Maximální intenzita uvažování Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default) #### Sazby Ailoot #### Ceny podle konfigurace | Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek | | --- | --- | --- | | KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **$0** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **$0** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů | Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. [Jak funguje rezervace a vyúčtování →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/) ### Příklady požadavků #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreamování v Pythonu ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2.5-coder-7b-instruct", "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='qwen2.5-coder-7b-instruct',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='qwen2.5-coder-7b-instruct',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") ``` ### Přijímání a ukládání výsledků #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json nebo SSE ##### Uchovejte všechny dokončené výsledky Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu. Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití. ##### Pokud je nutné ověřit původní odpověď Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy. Pole odpovědi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`choices[].index` | Typinteger | | Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | Typobject | Chyby a další kroky | Odpověď | Podmínka | Další krok | | --- | --- | --- | | Odpověď400 · `invalid_request_error` | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=chat) #### Aliasy cest metod Použijte cesty metod uvedené výše. #### Související ID modelů [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-7b-instruct` [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-coder-7b-instruct` ### Úvod Qwen2.5-Coder-7B-Instruct je textový model pro generování, vysvětlování a opravy kódu podle instrukcí. Jeho vydání se 7.61 miliardy parametrů podporuje s dokumentovanou konfigurací dlouhého kontextu rozšířený kontext až 131,072 tokenů. Přijímané vstupy Text Výsledky json · sse ### Dostupné v Ailoot · vstupy a metody **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Vstup `text` Výstup `json`, `sse` Výstupní formát JSON nebo SSE | Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity qwen2.5-coder-7b-instruct | Výchozí— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— | | Pole`messages[].content` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse | Kombinace vstupních materiálů **Text** · text UTF-8 `řetězec messages[].content` Parametry a životní cyklus metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`text_file_material` | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. | Životní cyklus: `synchronous_or_streamed` ### Tarify Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody. Rychlý režim Neuvedeno Při výběru rychlého režimu Režim flex Neuvedeno Při výběru režimu flex Maximální intenzita uvažování Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default) #### Sazby Ailoot #### Ceny podle konfigurace | Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek | | --- | --- | --- | | KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **$0** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **$0** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů | Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. [Jak funguje rezervace a vyúčtování →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/) ### Příklady požadavků #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek ```json { "model": "qwen2.5-coder-7b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'qwen2.5-coder-7b-instruct', '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': 'qwen2.5-coder-7b-instruct', '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)) ``` ### Přijímání a ukládání výsledků #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON nebo SSE ##### Uchovejte všechny dokončené výsledky Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu. Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup. ##### Pokud je nutné ověřit původní odpověď Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy. Pole odpovědi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`id` | Typstring | | Pole`model` | Typstring | | Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Pole`stop_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | Typobject | Chyby a další kroky | Odpověď | Podmínka | Další krok | | --- | --- | --- | | Odpověď400 · `invalid_request_error` | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=messages) #### Aliasy cest metod Použijte cesty metod uvedené výše. #### Související ID modelů [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=messages) FAQ · Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Jaká pole požadavek používá? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Jaké limity platí? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `messages.min_items`: `1` Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci. ## Společnost a její portfolio projektů Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách. ## Nakupujte tokeny se slevou. Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů. Předplatné Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou. Promo kód až 50% Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce. Výdaje v historii U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka. [Vybrat předplatné](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/subscriptions/) · [Zobrazit ceny modelů](https://ailoot.ai/models/cs/) ## Připojte API k produktu, který prodáváte. SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce. Komerční aplikace Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby. Licence pro přeprodejce Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje. Dokumenty na webu Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením. [Požádat o licenci přeprodejce](mailto:support@ailoot.ai) · [Nabídka a licenční smlouva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=cs) ## Ailoot · Společnost a její portfolio projektů Ailoot staví na dlouhodobých provozních zkušenostech, široké klientské základně, stabilních službách a průběžném sledování KPI. Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách. Ailoot využívá tyto provozní zkušenosti k poskytování přístupu přes API k funkcím AI v produktech zákazníků, agentech, aplikacích a automatizacích.