modely

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Markdown · JSON

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct je vizuálně-jazykový model týmu Qwen doladěný pro plnění instrukcí, který přijímá text, obrázky a video a vrací text. Použijte jej pro otázky ke stránkám dokumentů, porovnávání obrázků nebo popis vizuálních událostí; nabízí dynamické rozlišení obrázků a má dokumentovaná omezení v počítání, prostorovém uvažování a porozumění zvuku ve videu.

O modelu

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

Úvod: vizuálně-jazyková edice se 7 miliardami parametrů

Qwen2-VL-7B-Instruct je člen řady Qwen2-VL se 7 miliardami parametrů, doladěný pro plnění instrukcí. Kombinuje textové instrukce s obrázky nebo videem a vytváří textové odpovědi. Mezi užitečné výstupy patří vysvětlení stránky, porovnání obrázků, popis viditelných událostí nebo odpověď na otázku ke grafu. Jde stále o toto konkrétní vydání Qwen2-VL; novější checkpointy Qwen2.5-VL a Qwen3-VL mají vlastní schopnosti a identity.

Co přináší Qwen2-VL

Qwen popisuje vizuální porozumění napříč různými rozlišeními a poměry stran obrázků, dále odpovídání na otázky k videu, dialog a tvorbu obsahu. Dokumentované schopnosti řady při práci s videem zahrnují materiál delší než 20 minut. Samotná délka neurčuje, kolik snímků aplikace zpracuje, ani nezaručuje, že si model vybaví každou událost. Vícejazyčné porozumění textu v obrázcích zahrnuje angličtinu a čínštinu, mnoho evropských jazyků, japonštinu, korejštinu, arabštinu a vietnamštinu.

Výrobce také popisuje integraci s telefony, roboty a dalšími zařízeními prostřednictvím vizuálních pozorování a textových instrukcí. Jde o postup aplikace: model interpretuje vizuální prostředí a pomáhá vybírat akce, zatímco připojený software nebo hardware je provádí. Rozpoznání obrazovky samo o sobě neposkytuje kontrolu nad obrazovkou.

Změny architektury

Dynamické rozlišení převádí obrázek na proměnlivý počet vizuálních tokenů, místo aby každý vstup nutilo do stejné reprezentace. M-ROPE odděluje poziční informace pro text, dvourozměrné obrázky a trojrozměrné informace videa a kombinuje prostorovou a časovou strukturu. Publikovaná konfigurace 7B uvádí 32 768 pozic. Text, vizuální tokeny a generovaný výstup sdílejí omezenou kapacitu sekvence, takže rozlišení obrázků a vzorkování videa ovlivňují množství materiálu, které požadavek pojme.

Příprava obrázků a konverzací

Oficiální příklady podporují jediný obrázek, více obrázků i čistě textové konverzace. K obrázku připojte konkrétní otázku, místo spoléhání na širokou instrukci typu „analyzuj všechno“. U stránky dokumentu požadujte pojmenovaná pole a v citacích zachovejte interpunkci. Dva snímky obrazovky s návrhem označte jako první a druhý a poté požadujte tabulku viditelných změn. U grafu požadujte popisky, jednotky a hodnoty dokládající uvedený trend. Jde o praktické využití odpovídání na vizuální otázky, nikoli příslib bezchybného získávání údajů.

Nástroje výrobce přijímají obrázky z místních souborů, zakódovaných obrazových dat nebo umístění obrázků; dokumentovaný příklad videa používá místní videosoubory nebo uspořádaný seznam snímků. Formáty nahrávání aplikace zůstávají samostatným rozhodnutím o rozhraní. Zachovejte původní pořadí snímků a u seznamu snímků uveďte časový interval, který představují. Příklady generují text; tento checkpoint není popsán jako generátor obrázků nebo videa.

Rozlišení a příprava videa

Procesor Qwen používá výchozí rozsah od čtyř do 16 384 vizuálních tokenů na obrázek. Zpřístupňuje min_pixels a max_pixels pro vyvážení detailů vůči paměti a výpočtům; dokumentovaný příklad míří na 256–1 280 vizuálních tokenů. Velikost obrázků se mění v rámci zvolených mezí se zachováním poměru stran. Výslovně zadané rozměry po změně velikosti se zaokrouhlují na násobek 28. Hustá tabulka nebo drobný text mohou vyžadovat dostatečné rozlišení, aby zůstaly čitelné; jeho zvýšení také spotřebovává více dostupné vizuální a kontextové kapacity.

Příklad videa ukazuje vzorkovací frekvenci jeden snímek za sekundu a nastavitelnou mez počtu pixelů. Jde o nastavení příkladu, nikoli o univerzálně povinnou frekvenci nebo pevný mediální limit. Pro posouzení události dodejte příslušný klip a požadujte uspořádaný popis viditelných změn. Události blízko sebe mohou vyžadovat jemnější vzorkování než obecné shrnutí scény. Qwen2-VL nerozumí zvukovým informacím uvnitř videí, takže mluvený dialog nebo zvukové efekty vyžadují samostatný postup pro zvuk.

Známá omezení

Qwen uvádí uzávěrku obrazových trénovacích dat v červnu 2023, bez záruky znalostí o pozdějších osobách, produktech nebo událostech. Rozpoznávání konkrétních osob a předmětů duševního vlastnictví je neúplné. Složité vícekrokové instrukce, počty objektů v přeplněných scénách a prostorové vztahy — zejména ve třech rozměrech — patří mezi dokumentované slabiny. Složitou vizuální úlohu rozdělte na jasné otázky, požadujte viditelné podklady podporující výsledek a získaná čísla i citovaný text kontrolujte vůči obrázku. Věrohodný popisek nelze považovat za přesný počet nebo změřenou trojrozměrnou polohu.

Krátké příklady generování na kartě nestanovují samostatný pevný strop výstupu. Velikost odpovědi plánujte společně s textovým a vizuálním vstupem a ve zdroji zachovejte dostatek detailů pro konkrétní otázku. Volba modelu a příprava vstupů jsou tak užitečnější než předpoklad, že každý obrázek nebo každé dlouhé video poskytne stejně spolehlivou odpověď.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický příklad v angličtině

Compare transcribed dashboard changes

Compare these dashboard descriptions supplied as text. First: heading 'Orders', filter 'All dates', total 240. Second: heading 'Orders', filter 'This week', total 38. Return a table of changed and unchanged fields, then explain why the totals alone do not establish a fall in orders. Use only the descriptions and keep the filter labels exact.

Očekávaný výsledek

A field-comparison table and a short explanation of the different date scopes.

Ověření výsledku

The result does not treat totals from All dates and This week as comparable periods.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Ostatní /Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Úvod

Qwen2-VL-7B-Instruct je vizuálně-jazykový model týmu Qwen doladěný pro plnění instrukcí, který přijímá text, obrázky a video a vrací text. Použijte jej pro otázky ke stránkám dokumentů, porovnávání obrázků nebo popis vizuálních událostí; nabízí dynamické rozlišení obrázků a má dokumentovaná omezení v počítání, prostorovém uvažování a porozumění zvuku ve videu.

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-VL-7B-Instruct-ultra
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 $0.00058 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.00142 / 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-VL-7B-Instruct-ultra", "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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Ostatní /Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Úvod

Qwen2-VL-7B-Instruct je vizuálně-jazykový model týmu Qwen doladěný pro plnění instrukcí, který přijímá text, obrázky a video a vrací text. Použijte jej pro otázky ke stránkám dokumentů, porovnávání obrázků nebo popis vizuálních událostí; nabízí dynamické rozlišení obrázků a má dokumentovaná omezení v počítání, prostorovém uvažování a porozumění zvuku ve videu.

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-VL-7B-Instruct-ultra
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 $0.00058 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.00142 / 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-VL-7B-Instruct-ultra",
  "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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: text → text

POST /v1/messages · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: text → json, sse

Jaká pole požadavek používá?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: model, messages, max_tokens, stream

Jaké limity platí?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: 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