Qwen2 72B Instruct je edice 72B jazykových modelů řady Qwen2 doladěná pro plnění instrukcí. Karta modelu výrobce zahrnuje porozumění jazyku a generování, vícejazyčný text, programování, matematiku a uvažování. Přesný hostovaný profil na této kartě uvádí délku kontextu 32,000 tokenů.
Dodejte příslušný text a uveďte potřebný výsledek. Úloha s dokumentem může požadovat požadavky z pasáže, porovnání dvou označených úryvků nebo vysvětlení pro konkrétní publikum. Určete detaily, které musí zůstat zachované, například množství, jména a identifikátory zdrojů.
Pro přepis dodejte původní pasáž a popište změnu: kratší formulaci, jasnější uspořádání nebo jiný tón. Požadujte upravený text a následně případné změny ovlivňující význam. Přesné vymezení úprav usnadní porovnání výsledku s originálem.
Zadání ke kódu může obsahovat rozhraní, reprezentativní vstupy a očekávané výstupy. Požadujte implementaci a testy pro vámi pojmenované případy. U opravy dodejte přesnou chybu a před požadavkem na změnu se ptejte, která část dodaného kódu ji vysvětluje.
U výpočtu nebo logického problému uveďte předpoklady a požadovanou přesnost. Požadujte výsledek se vztahy nebo důkazy potřebnými k jeho ověření. Vrácená odpověď zůstává návrhem k prověření podle skutečných vstupů a akceptačních podmínek úlohy.
Výrobce popisuje podporu až 131,072 tokenů prostřednictvím postupu nasazení dlouhého textu. Tento postup používá škálování YaRN pro vstupy nad 32,768 tokenů. Karta modelu také uvádí, že statické škálování může ovlivnit výkon u kratších textů, a doporučuje je zapnout, když je dlouhý kontext potřeba.
Jde o podrobnosti nasazení výrobce; požadavek pro tento hostovaný profil připravujte podle jeho vlastního uvedeného kontextu 32,000 tokenů. Vyberte pasáže a kód relevantní pro aktuální otázku, zachovejte dřívější rozhodnutí, která ji ovlivňují, a ponechte prostor pro odpověď. Nasazení s delším kontextem se má plánovat podle skutečně používané konfigurace.
", "aboutText": "Qwen2 72B Instruct je edice 72B jazykových modelů řady Qwen2 doladěná pro plnění instrukcí. Karta modelu výrobce zahrnuje porozumění jazyku a generování, vícejazyčný text, programování, matematiku a uvažování. Přesný hostovaný profil na této kartě uvádí délku kontextu 32,000 tokenů.\n\n### Dejte konverzaci definovaný účel\n\nDodejte příslušný text a uveďte potřebný výsledek. Úloha s dokumentem může požadovat požadavky z pasáže, porovnání dvou označených úryvků nebo vysvětlení pro konkrétní publikum. Určete detaily, které musí zůstat zachované, například množství, jména a identifikátory zdrojů.\n\nPro přepis dodejte původní pasáž a popište změnu: kratší formulaci, jasnější uspořádání nebo jiný tón. Požadujte upravený text a následně případné změny ovlivňující význam. Přesné vymezení úprav usnadní porovnání výsledku s originálem.\n\n### Připravte otázku ke kódu nebo uvažování\n\nZadání ke kódu může obsahovat rozhraní, reprezentativní vstupy a očekávané výstupy. Požadujte implementaci a testy pro vámi pojmenované případy. U opravy dodejte přesnou chybu a před požadavkem na změnu se ptejte, která část dodaného kódu ji vysvětluje.\n\nU výpočtu nebo logického problému uveďte předpoklady a požadovanou přesnost. Požadujte výsledek se vztahy nebo důkazy potřebnými k jeho ověření. Vrácená odpověď zůstává návrhem k prověření podle skutečných vstupů a akceptačních podmínek úlohy.\n\n### Odlište hostovaný a nakonfigurovaný dlouhý kontext\n\nVýrobce popisuje podporu až 131,072 tokenů prostřednictvím postupu nasazení dlouhého textu. Tento postup používá škálování YaRN pro vstupy nad 32,768 tokenů. Karta modelu také uvádí, že statické škálování může ovlivnit výkon u kratších textů, a doporučuje je zapnout, když je dlouhý kontext potřeba.\n\nJde o podrobnosti nasazení výrobce; požadavek pro tento hostovaný profil připravujte podle jeho vlastního uvedeného kontextu 32,000 tokenů. Vyberte pasáže a kód relevantní pro aktuální otázku, zachovejte dřívější rozhodnutí, která ji ovlivňují, a ponechte prostor pro odpověď. Nasazení s delším kontextem se má plánovat podle skutečně používané konfigurace.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický příklad v angličtině
Clarify a conditional policy notice\n\nRewrite this notice in plain English: “Requests received after 16:00 are processed on the next business day unless the team has confirmed an exception in writing.” Keep both the cutoff and the written-exception condition. Return the revised notice followed by one sentence explaining any change in meaning; say explicitly if there is none.A clearer notice and a separate meaning-change note.Check that the revision does not promise same-day processing or remove the requirement for a written exception.qwen2-72b-instructQwen2 72B Instruct je textový model Qwen2 o velikosti 72B doladěný pro plnění instrukcí při dialogu, vysvětlování a práci s kódem. Jeho pojmenovaný hostovaný profil uvádí kontext 32,000 tokenů; postup výrobce pro delší kontext je samostatnou konfigurací obsluhy.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Qwen2 72B Instruct je edice 72B jazykových modelů řady Qwen2 doladěná pro plnění instrukcí. Karta modelu výrobce zahrnuje porozumění jazyku a generování, vícejazyčný text, programování, matematiku a uvažování. Přesný hostovaný profil na této kartě uvádí délku kontextu 32,000 tokenů.
Dodejte příslušný text a uveďte potřebný výsledek. Úloha s dokumentem může požadovat požadavky z pasáže, porovnání dvou označených úryvků nebo vysvětlení pro konkrétní publikum. Určete detaily, které musí zůstat zachované, například množství, jména a identifikátory zdrojů.
Pro přepis dodejte původní pasáž a popište změnu: kratší formulaci, jasnější uspořádání nebo jiný tón. Požadujte upravený text a následně případné změny ovlivňující význam. Přesné vymezení úprav usnadní porovnání výsledku s originálem.
Zadání ke kódu může obsahovat rozhraní, reprezentativní vstupy a očekávané výstupy. Požadujte implementaci a testy pro vámi pojmenované případy. U opravy dodejte přesnou chybu a před požadavkem na změnu se ptejte, která část dodaného kódu ji vysvětluje.
U výpočtu nebo logického problému uveďte předpoklady a požadovanou přesnost. Požadujte výsledek se vztahy nebo důkazy potřebnými k jeho ověření. Vrácená odpověď zůstává návrhem k prověření podle skutečných vstupů a akceptačních podmínek úlohy.
Výrobce popisuje podporu až 131,072 tokenů prostřednictvím postupu nasazení dlouhého textu. Tento postup používá škálování YaRN pro vstupy nad 32,768 tokenů. Karta modelu také uvádí, že statické škálování může ovlivnit výkon u kratších textů, a doporučuje je zapnout, když je dlouhý kontext potřeba.
Jde o podrobnosti nasazení výrobce; požadavek pro tento hostovaný profil připravujte podle jeho vlastního uvedeného kontextu 32,000 tokenů. Vyberte pasáže a kód relevantní pro aktuální otázku, zachovejte dřívější rozhodnutí, která ji ovlivňují, a ponechte prostor pro odpověď. Nasazení s delším kontextem se má plánovat podle skutečně používané konfigurace.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity qwen2-72b-instruct | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | 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— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_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.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00116 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.00344 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2-72b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen2-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen2-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
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.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen2-72b-instruct
Použijte cesty metod uvedené výše.
qwen2-72b-instructQwen2 72B Instruct je textový model Qwen2 o velikosti 72B doladěný pro plnění instrukcí při dialogu, vysvětlování a práci s kódem. Jeho pojmenovaný hostovaný profil uvádí kontext 32,000 tokenů; postup výrobce pro delší kontext je samostatnou konfigurací obsluhy.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Qwen2 72B Instruct je edice 72B jazykových modelů řady Qwen2 doladěná pro plnění instrukcí. Karta modelu výrobce zahrnuje porozumění jazyku a generování, vícejazyčný text, programování, matematiku a uvažování. Přesný hostovaný profil na této kartě uvádí délku kontextu 32,000 tokenů.
Dodejte příslušný text a uveďte potřebný výsledek. Úloha s dokumentem může požadovat požadavky z pasáže, porovnání dvou označených úryvků nebo vysvětlení pro konkrétní publikum. Určete detaily, které musí zůstat zachované, například množství, jména a identifikátory zdrojů.
Pro přepis dodejte původní pasáž a popište změnu: kratší formulaci, jasnější uspořádání nebo jiný tón. Požadujte upravený text a následně případné změny ovlivňující význam. Přesné vymezení úprav usnadní porovnání výsledku s originálem.
Zadání ke kódu může obsahovat rozhraní, reprezentativní vstupy a očekávané výstupy. Požadujte implementaci a testy pro vámi pojmenované případy. U opravy dodejte přesnou chybu a před požadavkem na změnu se ptejte, která část dodaného kódu ji vysvětluje.
U výpočtu nebo logického problému uveďte předpoklady a požadovanou přesnost. Požadujte výsledek se vztahy nebo důkazy potřebnými k jeho ověření. Vrácená odpověď zůstává návrhem k prověření podle skutečných vstupů a akceptačních podmínek úlohy.
Výrobce popisuje podporu až 131,072 tokenů prostřednictvím postupu nasazení dlouhého textu. Tento postup používá škálování YaRN pro vstupy nad 32,768 tokenů. Karta modelu také uvádí, že statické škálování může ovlivnit výkon u kratších textů, a doporučuje je zapnout, když je dlouhý kontext potřeba.
Jde o podrobnosti nasazení výrobce; požadavek pro tento hostovaný profil připravujte podle jeho vlastního uvedeného kontextu 32,000 tokenů. Vyberte pasáže a kód relevantní pro aktuální otázku, zachovejte dřívější rozhodnutí, která ji ovlivňují, a ponechte prostor pro odpověď. Nasazení s delším kontextem se má plánovat podle skutečně používané konfigurace.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity qwen2-72b-instruct | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_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
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00116 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.00344 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "qwen2-72b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen2-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen2-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON nebo SSE
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.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen2-72b-instruct
Použijte cesty metod uvedené výše.
Technický příklad v angličtině
Clarify a conditional policy notice\n\nRewrite this notice in plain English: “Requests received after 16:00 are processed on the next business day unless the team has confirmed an exception in writing.” Keep both the cutoff and the written-exception condition. Return the revised notice followed by one sentence explaining any change in meaning; say explicitly if there is none.A clearer notice and a separate meaning-change note.Check that the revision does not promise same-day processing or remove the requirement for a written exception.