Source: https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-math-72b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-math-72b-instruct/ Language: de-at # Qwen2.5-Math-72B [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-math-72b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-math-72b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5-Math-72B](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-math-72b-instruct/) Qwen2.5-Math-72B-Instruct ist ein mathematisches Anweisungsmodell für englische und chinesische Aufgaben. Es unterstützt ausgearbeitetes Schlussfolgern in Textform und toolintegrierte mathematische Abläufe, mit einer eigenständigen 4K-Veröffentlichungskonfiguration statt der allgemeinen Qwen2.5-Langkontextangaben. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-math-72b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-math-72b-instruct/#method-1) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. Qwen2.5-Math-72B-Instruct ist die auf Anweisungen abgestimmte 72B-Ausführung der mathematischen Qwen2.5-Math-Familie. Der Hersteller zielt ausdrücklich auf englische und chinesische Mathematikaufgaben ab und beschreibt zwei Ansätze: Chain-of-Thought Reasoning und Tool-integrated Reasoning. Das Modell erhält eine schriftliche mathematische Bedingung und liefert Text mit einer Herleitung, Erklärung oder Lösung. Seine Spezialisierung ist Mathematik und nicht allgemeines kreatives Schreiben oder Dokumentverarbeitung. Mathematische Fähigkeiten und Denkansätze Beim textbasierten Denkansatz fordert die Aufgabe die relevanten Definitionen, begründete Umformungen und eine klar getrennte endgültige Antwort an. Die Modellkarte beschreibt auch toolintegriertes Schlussfolgern, bei dem natürlichsprachliches Schlussfolgern mit Programmen kombiniert wird. Der Hersteller nennt das Bestimmen der Nullstellen einer quadratischen Gleichung und das Berechnen der Eigenwerte einer Matrix als Beispiele, bei denen präzise Berechnungen sowie symbolische oder algorithmische Umformungen wichtig sind. Toolintegriertes Schlussfolgern ist nicht dasselbe wie die bloße Anzeige von Code in einer Antwort. Die mathematische Demo des Herstellers stellt eine Umgebung bereit, die Programme ausführen kann, und das Berechnungsergebnis fließt anschließend in die Lösung ein. Eine eigenständige Textgenerierungsanfrage erzeugt Text; eine Anwendung mit einem rechnergestützten Ablauf muss den tatsächlichen Ausführungsschritt bereitstellen. Diese Unterscheidung hält mathematisches Schlussfolgern, Programmvorschläge und zurückgegebene numerische Ergebnisse getrennt. Base-, Instruct- und Reward-Model-Ausführungen Die Familie umfasst separate Basismodelle, auf Anweisungen abgestimmte Modelle und ein mathematisches Reward Model. Die 72B-Instruct-Ausführung ist für Chat-artige Anweisungen vorgesehen. Die Qwen2.5-Math-72B-Basisausführung wird als Grundlage für Completion und Few-Shot sowie als Ausgangspunkt für weiteres Tuning beschrieben. Das gesondert benannte Reward Model hat eine eigene Rolle und darf nicht als gewöhnlicher Antwortgenerator dieses Modells behandelt werden. Die Veröffentlichungsankündigung beschreibt eine mathematisch spezialisierte Trainingspipeline. Die Basismodelle verwenden zusätzliches synthetisch erzeugtes mathematisches Material, mehr chinesische Mathematikdaten und eine Initialisierung aus der Qwen2.5-Grundlage. Die Instruct-Stufe nutzt überwachtes Fine-Tuning und Reinforcement Learning, wobei ein mathematikspezifisches Reward Model Rejection Sampling und spätere Optimierung steuert. Der Hersteller ergänzt Daten für toolintegriertes Schlussfolgern sowie englische und chinesische Anweisungsdaten. Das erklärt den mathematischen Schwerpunkt der Ausführung; es bedeutet nicht, dass für jede Nutzeranfrage automatisch ein separater Verifikator aufgerufen wird. Die Frage vorbereiten Halten Sie die mathematische Aufgabenstellung vollständig. Definieren Sie Variablen, Einschränkungen der Definitionsbereiche und die zu bestimmende Größe oder zu beweisende Aussage. Verwenden Sie eine Notation, die zwischen ursprünglicher Bedingung und angeforderter Antwort konsistent bleibt. Eine hilfreiche Anweisung kann die Methode, die wichtigen Umformungen und das endgültige Ergebnis mit einer separaten Prüfung anhand der ursprünglichen Bedingungen anfordern. Der Schnellstart des Herstellers unterscheidet die beiden Ansätze anhand der Anweisungen. Eine Text-Reasoning-Anfrage verlangt eine schrittweise Lösung und eine eingerahmte endgültige Antwort. Eine toolintegrierte Anfrage fordert das Modell auf, natürlichsprachliches Schlussfolgern mit Programmen zu kombinieren und dieselbe Konvention für die endgültige Antwort beizubehalten. Das sind dokumentierte mathematische Abläufe, kein separates Versprechen über die von jeder Bereitstellungsoberfläche angebotenen Tools. Zur Veranschaulichung lautet die einfache Gleichung der Karte 4x + 5 = 6x + 7. Eine nützliche Ausgabestruktur trennt das Zusammenfassen der Variablenterme, das Isolieren der Variablen und den endgültigen Ausdruck; das mathematische Ergebnis für diese Beispielbedingung ist x = -1. Einsetzen ergibt 4(-1) + 5 = 1 und 6(-1) + 7 = 1, sodass beide Seiten übereinstimmen. Eine aufwendigere Anfrage kann eine Matrix bereitstellen, eine symbolische Eigenwertherleitung verlangen und angeben, welche numerische Berechnung an die Rechenumgebung delegiert würde. Kontext und Konfiguration Die veröffentlichte Version beschreibt mathematisches Vortraining mit einem 4K-Kontext. Die veröffentlichte Modellkonfiguration setzt die maximale Positionsanzahl auf 4,096; Prompt und ausgearbeitete Lösung benötigen daher eine kompakte Längenplanung. Ordnen Sie dieser mathematischen Ausführung nicht den wesentlich größeren Kontext zu, der für die allgemeine Qwen2.5-Linie beworben wird. Halten Sie relevante Bedingungen und mathematische Arbeit zusammen und lassen Sie sachfremdes Material weg, das diesen Platz verbrauchen würde. Die Schnellstart-Generierung der Modellkarte verwendet eine Beispieleinstellung von 512 Tokens. Dieser Wert wird nicht als maximale Ausgabekapazität dargestellt. Eine gewünschte Antwortlänge kann für die Aufgabe angegeben werden; eine separate Ausgabegrenze sollte jedoch aus der tatsächlich anwendbaren Konfiguration stammen und nicht aus einem Beispiel oder einer anderen Qwen-Ausführung. Wesentliche Grenzen und nützliche Ergebnisse Der Hersteller empfiehlt diese Serie für mathematische Aufgaben in Englisch und Chinesisch und rät von allgemeinen Aufgaben außerhalb dieser Spezialisierung ab. Die Gewichte sind Textgenerierungsmodelle; bei einer mathematischen Frage in einem Bild müssen die Symbole und Bedingungen durch einen separaten visuellen oder OCR-Schritt in Text umgewandelt werden. Eine multimodale Demonstration, die visuelle und mathematische Modelle kombiniert, macht die mathematische Ausführung selbst nicht zu einem Modell mit Bildeingabe. Stellen Sie für einen Lernablauf den Herleitungsversuch der lernenden Person bereit und markieren Sie den erklärungsbedürftigen Übergang. Fordern Sie eine Korrektur in der ursprünglichen Notation und eine endgültige Antwort mit der gewünschten Detailtiefe an. Legen Sie bei einer technischen Berechnung exakte oder näherungsweise Ausgabe, Einheiten und Rundung fest, bevor Sie textbasiertes Schlussfolgern oder einen rechnergestützten Ablauf wählen. Diese Vorbereitung verbindet die mathematische Spezialisierung des Modells mit einer konkreten, prüfbaren Lösung. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Solve a quadratic with a domain check Solve x squared minus 5x plus 6 = 0 over the real numbers, then apply the additional condition x greater than 2. Show the factorisation, list the equation's roots, and clearly separate the root that remains after the condition. Check the accepted value by substitution and put the final admissible set in boxed mathematical notation. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` A compact factorisation-based derivation, substitution check and boxed admissible solution set. ``` #### Ergebnis prüfen ``` Both equation roots are considered before the strict inequality excludes the boundary value 2. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-72b-instruct` [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-math-72b-instruct` ### Einstieg Qwen2.5-Math-72B-Instruct ist ein mathematisches Anweisungsmodell für englische und chinesische Aufgaben. Es unterstützt ausgearbeitetes Schlussfolgern in Textform und toolintegrierte mathematische Abläufe, mit einer eigenständigen 4K-Veröffentlichungskonfiguration statt der allgemeinen Qwen2.5-Langkontextangaben. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabe `text` Ausgabe `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen2.5-math-72b-instruct | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— | | Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | | Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— | | Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— | | Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— | | Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden. Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze. Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung. ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.001144** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00344** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2.5-math-72b-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-math-72b-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-math-72b-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") ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-72b-instruct` [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-math-72b-instruct` ### Einstieg Qwen2.5-Math-72B-Instruct ist ein mathematisches Anweisungsmodell für englische und chinesische Aufgaben. Es unterstützt ausgearbeitetes Schlussfolgern in Textform und toolintegrierte mathematische Abläufe, mit einer eigenständigen 4K-Veröffentlichungskonfiguration statt der allgemeinen Qwen2.5-Langkontextangaben. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse json · sse ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabe `text` Ausgabe `json`, `sse` Ausgabeformat JSON oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen2.5-math-72b-instruct | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF-8-Text `Zeichenfolge messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. | Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.001144** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00344** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "qwen2.5-math-72b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-math-72b-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-math-72b-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)) ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Feld`stop_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen2.5-Math-72B Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `messages.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-at/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-at) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.