modely

Qwen2.5 VL 7B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2.5 VL 7B Instruct

Qwen2.5-VL-7B-Instruct je vizuálně jazykový model pro obrázky, dokumenty a video. Vytváří text a strukturovaná zjištění včetně ohraničujících rámečků objektů, bodů a atributů a přináší do edice 7B časovou lokalizaci událostí a schopnosti vizuálního agenta.

O modelu

Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.

Qwen2.5-VL-7B-Instruct je edice 7B modelu Qwen2.5-VL doladěná pro plnění instrukcí. Propojuje textovou instrukci s obrázky nebo videem a vrací textový výsledek. Hlavní vylepšení výrobce zahrnují rozpoznávání objektů a vizuálních detailů, analýzu textu a rozvržení, úlohy vizuálních agentů, porozumění událostem v dlouhých videích, lokalizaci objektů a strukturovanou extrakci z dokumentů.

Porozumění obrazovému obsahu

Rodina přesahuje rozpoznání hlavního námětu fotografie. Mezi dokumentované úlohy patří analýza textu, grafů, ikon, grafiky a uspořádání prvků v obrázku. U grafu určete datovou řadu nebo vztah k prozkoumání a zachovejte osy, legendu a jednotky. U diagramu se ptejte, jak se propojují označené součásti a co viditelné uspořádání vypovídá o procesu.

Pro užitečné porovnání můžete dodat původní a upravený návrh, označit, který je který, a požadovat viditelné změny vzhledem ke krátkému seznamu požadavků. Požadujte společně pozorování a příslušnou oblast obrázku. Odpověď tím získá konkrétní účel namísto obecného popisu dvou nesouvisejících obrázků.

Postupy vizuálních agentů

Výrobce představuje Qwen2.5-VL jako vizuálního agenta schopného uvažovat nad obrazovkou a řídit nástroje při úlohách na počítači nebo telefonu. Model poskytuje výklad a navrženou operaci; okolní aplikace agenta poskytuje ovládání, provádí operaci a vrací nový stav. Textová odpověď nebo předpovězená souřadnice je tedy jednou částí tohoto integrovaného postupu.

U otázky týkající se rozhraní dodejte snímek obrazovky a skutečný cíl a poté se ptejte, který viditelný ovládací prvek je relevantní a co se má provést dál. Požadovaný výstup udržujte konkrétní: označení ovládacího prvku, jeho poloha a zamýšlená akce. Pokud aplikace tuto akci provede, další snímek obrazovky poskytne aktualizovaný obrazový vstup pro následné rozhodnutí.

Dlouhá videa a lokalizace událostí

Výrobce popisuje porozumění videím delším než jedna hodina a určení úseku obsahujícího požadovanou událost. Tím se popis videa rozšiřuje o časovou lokalizaci. Úloha se může ptát, kdy se objekt poprvé objeví, kde ukázka dospěje ke konkrétnímu kroku nebo která viditelná událost předchází jiné. Uveďte, zda má být výsledkem shrnutí, uspořádaný seznam událostí nebo čas začátku a konce s popisem události.

Modely této rodiny se trénují s dynamickým vzorkováním snímkové frekvence a slaďuje časové poziční informace s absolutním časem. Údaj o snímkové frekvenci proto patří k přípravě videa a není libovolným označením, které lze zahodit, pokud záleží na časových značkách. Dokumentovaná schopnost práce s dlouhým videem není univerzální specifikací velikosti souboru nebo maximální délky pro každý způsob vstupu.

Lokalizace objektů a strukturované dokumenty

Qwen2.5-VL může vracet ohraničující rámečky nebo body a uspořádávat souřadnice a atributy jako JSON. Vydání používá souřadnice v měřítku skutečné velikosti obrázku místo tradičních normalizovaných souřadnic. Určete, zda úloha potřebuje ohraničující rámeček, konkrétní bod nebo popis objektu, a zachovejte rozměry obrázku a údaje o případné změně velikosti potřebné k výkladu vrácené polohy.

Například požadavek na vizuální inventuru může požadovat každý cílový objekt, jeho rámeček a viditelný atribut. Bodová úloha se může ptát na polohu označeného ovládacího prvku nebo určené části objektu. Jde o navržené podoby výstupu, nikoli pevné názvy polí povinné pro každý požadavek. Pokud dodáváte více obrázků, uchovejte vazbu každé souřadnice na její zdrojový obrázek.

Výrobce samostatně zdůrazňuje strukturovanou extrakci ze skenů faktur, formulářů a tabulek. Definujte pole, zachovejte původní popisky a požadujte výslovnou reprezentaci pro nečitelné hodnoty. U tabulky ponechte záhlaví sloupců a jednotky s požadovanými řádky. Praktický záznam může obsahovat identifikátor dokumentu, označení pole, extrahovanou hodnotu a polohu, aby byl výstup použitelný pro následné porovnání nebo lidskou kontrolu.

Architektura a příprava vstupu

Model kombinuje dynamické rozlišení obrázků a dynamické vzorkování videa s aktualizovanými multimodálními rotačními pozičními informacemi. Jeho vizuální enkodér používá okenní pozornost, SwiGLU a RMSNorm. Jde o změny architektury podporující vizuální a časové zpracování; nepřidávají zvukový vstup ani generování obrázků do dokumentovaného postupu s textovým výsledkem.

Karta předvádí jeden obrázek, více obrázků, sekvenci snímků videa, videosoubor nebo odkaz a dávkové konverzace. Procesor obrázků dokumentuje výchozí rozsah 4 až 16,384 vizuálních tokenů na obrázek. Nastavení minimálního a maximálního počtu pixelů zachovávají poměr stran; požadované přesné rozměry se zaokrouhlují na násobek 28. Příkladový rozsah 256 až 1,280 vizuálních tokenů je nastavitelnou ukázkou, nikoli samostatným pevným limitem obrázku. Při volbě změny velikosti zachovejte detail potřebný pro otázku.

Kontext a nastavení citlivá na lokalizaci

Vydaná konfigurace nastavuje maximální počet pozic na 128,000. Oddíl o dlouhém textu na kartě modelu samostatně popisuje základ 32,768 tokenů a příklad rozšíření YaRN. Výslovně varuje, že toto rozšíření výrazně ovlivňuje časovou a prostorovou lokalizaci, a nedoporučuje je. Příručka také pojednává o změně maximálního počtu pozic pro dlouhá videa; jde o konfigurační poznámky, nikoli jeden nepodmíněný limit vstupu pro každou úlohu.

Zachovejte soulad konfigurace přesného vydání a vizuálního předzpracování s úlohou, zejména pokud záleží na souřadnicích nebo časech událostí. Příklad generování 128 tokenů na kartě neurčuje samostatnou maximální kapacitu výstupu. Qwen2.5-VL-7B-Instruct vytváří text, souřadnice a strukturovaná zjištění; vnější akce, vykreslený obrázek, video nebo mluvená odpověď vyžadují další součást aplikace.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický příklad v angličtině

Extract a transcribed invoice table

Extract line items from this invoice transcription: "Invoice N-33; item | quantity | unit price; Clip | 4 | 2.50; Folder | 2 | unreadable." Return each item with quantity, unit price and source invoice ID. Mark the unreadable price explicitly and do not infer it from a total. No image is supplied.

Očekávaný výsledek

A two-row field table retaining N-33 and an explicit unreadable value for the folder unit price.

Ověření výsledku

Verify quantities are not swapped and the unreadable price is neither zero nor a guessed amount.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2.5-vl-7b-instruct

qwen2.5-vl-7b-instruct

Alibaba /qwen2.5-vl-7b-instruct

Úvod

Qwen2.5-VL-7B-Instruct je vizuálně jazykový model pro obrázky, dokumenty a video. Vytváří text a strukturovaná zjištění včetně ohraničujících rámečků objektů, bodů a atributů a přináší do edice 7B časovou lokalizaci událostí a schopnosti vizuálního agenta.

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
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
qwen2.5-vl-7b-instruct
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Výchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty 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—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID
Výchozí—
Polemessages[].nameTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá
Výchozí—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletemperatureTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletop_pTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestopTypstring|string[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].typeTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
function
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].function.nameTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Platí, když: nástroj typu funkce je dodán
Výchozí—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletool_choiceTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleresponse_formatTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polereasoning_effortTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolereasoningTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleservice_tierTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoleinstructionsTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Výchozí—
PolefunctionsTypfunction[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polefunction_callTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolemodalitiesTypstring[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
text
Výchozí—
PoleproviderTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno
Výchozí—
Polecache_control.ttlTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty 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
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontraktpole zpráv se strukturou role/content
Parametrfile_materialKontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

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

KonfiguraceTabulka sazebPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaPoplatek
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 →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamování v Pythonu
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-vl-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
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-vl-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"))
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-vl-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
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qwen2.5-vl-7b-instruct

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

qwen2.5-vl-7b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2.5-vl-7b-instruct

qwen2.5-vl-7b-instruct

Alibaba /qwen2.5-vl-7b-instruct

Úvod

Qwen2.5-VL-7B-Instruct je vizuálně jazykový model pro obrázky, dokumenty a video. Vytváří text a strukturovaná zjištění včetně ohraničujících rámečků objektů, bodů a atributů a přináší do edice 7B časovou lokalizaci událostí a schopnosti vizuálního agenta.

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
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
qwen2.5-vl-7b-instruct
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF-8

řetězec messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktPřečtěte 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

KonfiguraceTabulka sazebPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaPoplatek
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 →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek
{
  "model": "qwen2.5-vl-7b-instruct",
  "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': 'qwen2.5-vl-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
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-vl-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
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qwen2.5-vl-7b-instruct

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

qwen2.5-vl-7b-instruct

FAQ · Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-vl-7b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen2.5-vl-7b-instruct: text → json, sse

Jaká pole požadavek používá?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-vl-7b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen2.5-vl-7b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Jaké limity platí?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-vl-7b-instruct: messages.min_items: 1

Další podrobnosti

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 · Zobrazit ceny modelů

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 · Nabídka a licenční smlouva