Source: https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-3b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-3b-instruct/ Language: de-at # Qwen2.5-VL-3b [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-3b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5-VL-3b](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-3b-instruct/) Qwen2.5-VL-3B-Instruct ist Qwens kompaktes, auf Anweisungen abgestimmtes Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Video. Es liefert Text und strukturierte visuelle Informationen, darunter Dokumentfelder, Objektkoordinaten und Ereignisbeschreibungen, mit dynamischer Auflösung und zeitbewusster Videoverarbeitung. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-3b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-3b-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. Einführung: die auf Anweisungen abgestimmte 3B-Ausführung Qwen2.5-VL-3B-Instruct ist das 3B-Mitglied von Qwen2.5-VL. Es nimmt Textanweisungen mit Bildern oder Video entgegen und generiert Textantworten, einschließlich strukturierter Daten. Wählen Sie es für eine klar definierte visuelle Frage, eine Dokumentextraktion oder eine Erklärung, die sichtbare Inhalte mit der Nutzeranfrage verbindet. Diese konkrete Größe und Veröffentlichung behalten ihre eigene Identität; Funktionen, die speziell anderen Größen oder späteren Qwen-Generationen hinzugefügt wurden, dürfen für diesen Checkpoint nicht vorausgesetzt werden. Visuelles Verständnis und Agentenabläufe Qwen beschreibt das Erkennen gängiger Objekte sowie die Analyse von Schrift, Schaubildern, Symbolen, Grafiken und Seitenlayouts. Geben Sie bei einem Formular die erforderlichen Felder und die Bedeutung eines leeren Werts an. Fordern Sie bei einem Schaubild die Achsen, Einheiten und sichtbaren Werte an, die die Schlussfolgerung stützen. Eine gezielte Anfrage erleichtert den Vergleich der Ausgabe mit dem Originalbild gegenüber einer breit gefassten Aufforderung, alles zu beschreiben. Die Familie unterstützt auch das Schlussfolgern visueller Agenten und die Anleitung von Tools für Computer- oder Smartphone-Abläufe. Das Modell kann eine Oberfläche interpretieren und bei der Entscheidung über eine Aktion helfen; angebundene Anwendungstools führen diese Aktion aus. Eine Screenshot-Prüfung kann fragen, welches Steuerelement einer Aufgabe entspricht und welche sichtbaren Informationen diese Wahl stützen. Diese Nutzung visuellen Schlussfolgerns gewährt für sich allein keine Kontrolle über ein Gerät. Lange Videos und Ereignislokalisierung Der Hersteller beschreibt das Verständnis von Videos mit mehr als einer Stunde Laufzeit und die Identifikation der für ein angefordertes Ereignis relevanten Abschnitte. Das ist eine Fähigkeit der Familie, keine bedingungslose Medien-Upload-Grenze und keine Garantie, dass jeder Frame erhalten bleibt. Bereiten Sie den relevanten Clip vor, bewahren Sie seine Zeitinformationen und stellen Sie eine präzise Frage zum Ereignis, zur Abfolge oder zur Änderung. Der Videoverarbeitungsansatz des Modells verwendet Informationen zur Bildrate, um visuelle Beobachtungen an der absoluten Zeit auszurichten. Lokalisierung und strukturierte Dokumente Qwen2.5-VL kann Objektpositionen als Bounding Boxes oder Punkte mit Koordinaten und Attributen in JSON zurückgeben. Benennen Sie bei einer Lokalisierungsaufgabe das Zielobjekt und geben Sie an, ob das Ergebnis ein Punkt oder eine Box sein soll. Halten Sie die Koordinatenkonvention in der weiterverarbeitenden Anwendung ausdrücklich fest, statt aus einem beliebigen Foto eine physische Messung abzuleiten. Der Hersteller dokumentiert auch strukturierte Extraktion aus gescannten Rechnungen, Formularen und Tabellen. Stellen Sie eine lesbare Seite und ein Ausgabeschema bereit: etwa Feldname, extrahierter Text und der sichtbare Bereich, der ihn belegt. Bewahren Sie Einheiten, Dezimaltrennzeichen und Tabellenüberschriften der Quelle. Behandeln Sie unsichere oder unleserliche Inhalte als Prüffall, statt das Modell einen fehlenden Wert erfinden zu lassen. Diese Vorbereitungsbeispiele wenden dokumentierte Fähigkeiten an; sie garantieren keine exakte Extraktion. Änderungen an der Architektur Dynamische Bildauflösung wird durch Training mit variabler Bildrate auf Video erweitert. Die aktualisierte multimodale Positionscodierung stellt zeitliche Abfolge und absolute Zeit dar und hilft damit, bestimmte Momente und Geschwindigkeitsänderungen zu identifizieren. Der Vision-Encoder verwendet Window Attention zusammen mit SwiGLU und RMSNorm. Diese Änderungen beschreiben, wie das Modell visuelles Material verarbeitet; sie begründen keine feste Latenz für eine bestimmte Anwendung. Bilder und Video vorbereiten Die offiziellen Beispiele decken einzelne Bilder, mehrere Bilder, reine Textkonversationen, Videodateien und geordnete Frame-Listen ab. Kennzeichnen Sie mehrere visuelle Eingaben, damit eine Frage auf jede davon verweisen kann. Fordern Sie bei einem Bildvergleich eine nach Kennzeichnungen geordnete Tabelle an und beschränken Sie das Ergebnis auf sichtbare Unterschiede. Bewahren Sie für eine Videozeitleiste Frame-Reihenfolge und Zeitinformationen, statt unzusammenhängende Bilder so zu präsentieren, als hätten sie eine bekannte Dauer. Der dokumentierte Standard des Bildprozessors reicht von vier bis 16,384 visuellen Tokens pro Bild. Das Beispiel kann durch Pixelgrenzen auf 256–1,280 Tokens abzielen. Innerhalb dieser Grenzen bleibt das Seitenverhältnis erhalten, während explizite skalierte Abmessungen an Vielfachen von 28 ausgerichtet werden. Mehr Details benötigen mehr Berechnung und Sequenzraum; ein kleines Textfeld kann daher einen höher aufgelösten Ausschnitt erfordern, eine allgemeine Szenenzusammenfassung hingegen nicht. Das sind Verarbeitungsoptionen des Herstellers; Upload-Optionen einer Anwendung können davon abweichen. Kontext und wesentliche Grenzen Die veröffentlichte Checkpoint-Konfiguration setzt die maximale Positionsanzahl auf 128,000, während der begleitende Abschnitt für lange Texte weiterhin eine Ausgangskonfiguration von 32,768 Tokens behandelt. Der Leitfaden beschreibt YaRN-Extrapolation, warnt jedoch, dass sie die zeitliche und räumliche Lokalisierung erheblich beeinflussen kann, und empfiehlt diese Methode für solche Aufgaben nicht. Er erwähnt gesondert, dass die Video-Positionscodierung eine höhere Positionseinstellung ermöglichen kann, und nennt 64K als Beispiel. Diese unterschiedlichen Konfigurationsbeschreibungen dürfen nicht zu einer einzigen, universell validierten Eingabeobergrenze zusammengefasst werden. Text, visuelles Material und die Antwort teilen sich ein begrenztes Sequenzbudget. Halten Sie relevante Inhalte lesbar, reservieren Sie Platz für das Ergebnis und prüfen Sie extrahierten Text, Koordinaten und Ereigniszeiten anhand des Originals. Das Generierungsbeispiel der Karte mit 128 Tokens dient der Veranschaulichung und begründet kein separates hartes Ausgabemaximum. Dieses Modell liefert Textanalysen oder strukturierte Informationen; seine Vision-Language-Fähigkeiten bedeuten nicht, dass es Bilder oder Video generiert. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Organize a recorded event timeline Use only these text annotations from a clip: 00:02 worker picks up a box; 00:05 worker places the box on the scale; 00:08 scale display is obscured; 00:11 worker removes the box. Return the event sequence, the first annotated placement time and whether the weight is established. Preserve timestamps without claiming frame-level inspection. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` An ordered event table, a placement-time field and an unresolved weight field. ``` #### Ergebnis prüfen ``` Check that obscured weight remains unknown and the placement timestamp is attributed to the supplied annotation. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-3b-instruct` [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-vl-3b-instruct` ### Einstieg Qwen2.5-VL-3B-Instruct ist Qwens kompaktes, auf Anweisungen abgestimmtes Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Video. Es liefert Text und strukturierte visuelle Informationen, darunter Dokumentfelder, Objektkoordinaten und Ereignisbeschreibungen, mit dynamischer Auflösung und zeitbewusster Videoverarbeitung. 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-vl-3b-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 **$0.0004** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0012** / 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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-3b-instruct` [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-vl-3b-instruct` ### Einstieg Qwen2.5-VL-3B-Instruct ist Qwens kompaktes, auf Anweisungen abgestimmtes Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Video. Es liefert Text und strukturierte visuelle Informationen, darunter Dokumentfelder, Objektkoordinaten und Ereignisbeschreibungen, mit dynamischer Auflösung und zeitbewusster Videoverarbeitung. 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-vl-3b-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 **$0.0004** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0012** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "qwen2.5-vl-3b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen2.5-VL-3b Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-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.