Modelle

Qwen2.5 VL 7B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2.5 VL 7B Instruct

Qwen2.5-VL-7B-Instruct ist ein Vision-Language-Modell für Bilder, Dokumente und Video. Es erzeugt Text und strukturierte Befunde, einschließlich Objektboxen, Punkten und Attributen, und bringt zeitliche Ereignislokalisierung und Fähigkeiten visueller Agenten in die 7B-Ausführung.

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-VL-7B-Instruct ist die auf Anweisungen abgestimmte 7B-Ausführung von Qwen2.5-VL. Sie verbindet eine Textanweisung mit Bildern oder Video und liefert ein Textergebnis. Die wesentlichen Verbesserungen des Herstellers betreffen das Erkennen von Objekten und visuellen Details, die Analyse von Text und Layouts, Aufgaben visueller Agenten, Ereignisverständnis in langen Videos, Objektlokalisierung und strukturierte Extraktion aus Dokumenten.

Visuelle Inhalte verstehen

Die Familie geht über das Erkennen des Hauptmotivs eines Fotos hinaus. Zu den dokumentierten Aufgaben zählen die Analyse von Text, Diagrammen, Symbolen, Grafiken und der Anordnung von Elementen innerhalb eines Bildes. Geben Sie bei einem Schaubild die zu untersuchende Datenreihe oder Beziehung an und bewahren Sie Achsen, Legende und Einheiten. Fragen Sie bei einem Diagramm, wie die beschrifteten Komponenten zusammenhängen und was die sichtbare Anordnung über den Prozess aussagt.

Für einen hilfreichen Vergleich können Sie einen ursprünglichen und einen überarbeiteten Entwurf bereitstellen, beide eindeutig kennzeichnen und sichtbare Änderungen anhand einer kurzen Anforderungsliste anfordern. Verlangen Sie die Beobachtung gemeinsam mit dem relevanten Bildbereich. Das gibt der Antwort einen konkreten Zweck, statt eine allgemeine Beschreibung zweier unzusammenhängender Bilder anzufordern.

Abläufe visueller Agenten

Der Hersteller positioniert Qwen2.5-VL als visuellen Agenten, der über einen Bildschirm schlussfolgern und Tools bei Computer- oder Smartphone-Aufgaben anleiten kann. Das Modell liefert eine Interpretation und eine vorgeschlagene Operation; eine umgebende Agentenanwendung stellt die Steuerelemente bereit, führt die Operation aus und gibt den neuen Zustand zurück. Eine Textantwort oder eine vorhergesagte Koordinate ist daher ein Teil dieses integrierten Ablaufs.

Stellen Sie für eine Oberflächenfrage den Screenshot und das tatsächliche Ziel bereit und fragen Sie anschließend, welches sichtbare Steuerelement relevant ist und was als Nächstes geschehen soll. Halten Sie die angeforderte Ausgabe konkret: Beschriftung des Steuerelements, seine Position und die beabsichtigte Aktion. Führt die Anwendung diese Aktion anschließend aus, liefert der nächste Screenshot die aktualisierte visuelle Eingabe für eine weitere Entscheidung.

Lange Videos und Ereignislokalisierung

Der Hersteller beschreibt das Verständnis von Videos mit mehr als einer Stunde Laufzeit sowie die Identifikation des Abschnitts, der ein angefordertes Ereignis enthält. Das erweitert Videobeschreibung um zeitliche Lokalisierung. Eine Aufgabe kann fragen, wann ein Objekt erstmals erscheint, an welcher Stelle eine Demonstration einen bestimmten Schritt erreicht oder welches sichtbare Ereignis vor einem anderen stattfindet. Geben Sie an, ob das Ergebnis eine Zusammenfassung, eine geordnete Ereignisliste oder Start- und Endzeiten mit einer Ereignisbeschreibung sein soll.

Die Familie wird mit dynamischem Frame-Rate-Sampling trainiert und richtet zeitliche Positionsinformationen an der absoluten Zeit aus. Informationen zur Bildrate gehören daher zur Videovorbereitung und sind keine beliebige Kennzeichnung, die bei relevanten Zeitstempeln verworfen werden kann. Die dokumentierte Fähigkeit für lange Videos ist keine universelle Dateigrößen- oder Höchstdauerangabe für jeden Eingabepfad.

Objektlokalisierung und strukturierte Dokumente

Qwen2.5-VL kann Bounding Boxes oder Punkte zurückgeben und Koordinaten sowie Attribute als JSON organisieren. Die Veröffentlichung verwendet Koordinaten auf der tatsächlichen Bildgrößenskala statt herkömmlicher normalisierter Koordinaten. Geben Sie an, ob die Aufgabe eine umschließende Box, einen bestimmten Punkt oder eine Objektbeschreibung benötigt, und bewahren Sie die Bildabmessungen sowie etwaige Skalierungsinformationen, die für die Interpretation der zurückgegebenen Position erforderlich sind.

Eine visuelle Inventaranfrage kann beispielsweise für jedes Zielobjekt seine Box und ein sichtbares Attribut anfordern. Eine punktbasierte Aufgabe kann nach der Position eines beschrifteten Steuerelements oder eines bestimmten Objektteils fragen. Das sind vorgeschlagene Ausgabestrukturen, keine festen Feldnamen, die jede Anfrage verwenden muss. Ordnen Sie jede Koordinate ihrem Quellbild zu, wenn mehrere Bilder bereitgestellt werden.

Der Hersteller hebt gesondert die strukturierte Extraktion aus Rechnungsscans, Formularen und Tabellen hervor. Definieren Sie die Felder, bewahren Sie die ursprünglichen Beschriftungen und verlangen Sie eine explizite Darstellung, wenn ein Wert nicht gelesen werden kann. Bewahren Sie bei einer Tabelle die Spaltenüberschriften und Einheiten zusammen mit den angeforderten Zeilen. Ein praktischer Datensatz kann Dokumentkennung, Feldbeschriftung, extrahierten Wert und Position enthalten, wodurch die Ausgabe für einen späteren Vergleich oder eine menschliche Prüfung nutzbar wird.

Architektur und Eingabevorbereitung

Das Modell kombiniert dynamische Bildauflösung und dynamisches Video-Sampling mit aktualisierten multimodalen rotierenden Positionsinformationen. Sein Vision-Encoder verwendet Window Attention, SwiGLU und RMSNorm. Das sind Architekturänderungen zur Unterstützung der visuellen und zeitlichen Verarbeitung; sie ergänzen den dokumentierten Ablauf mit Textergebnis nicht um Audioeingabe oder Bildgenerierung.

Die Karte demonstriert ein einzelnes Bild, mehrere Bilder, eine Video-Frame-Sequenz, eine Videodatei oder -referenz sowie gebündelte Konversationen. Der Bildprozessor dokumentiert einen Standardbereich von 4 bis 16,384 visuellen Tokens pro Bild. Minimale und maximale Pixeleinstellungen bewahren das Seitenverhältnis; angeforderte exakte Abmessungen werden auf ein Vielfaches von 28 gerundet. Der Beispielbereich von 256 bis 1,280 visuellen Tokens ist eine anpassbare Veranschaulichung und keine separate harte Bildgrenze. Bewahren Sie bei der Wahl der Skalierung die für die Frage nötigen Details.

Kontext und lokalisierungssensitive Einstellungen

Die veröffentlichte Konfiguration setzt die maximale Positionsanzahl auf 128,000. Der Abschnitt für lange Texte in der Modellkarte beschreibt gesondert eine Basis von 32,768 Tokens und ein YaRN-Erweiterungsbeispiel. Er warnt ausdrücklich, dass diese Erweiterung die zeitliche und räumliche Lokalisierung erheblich beeinflusst, und empfiehlt sie nicht. Der Leitfaden behandelt auch Änderungen der maximalen Positionsanzahl für lange Videos; das sind Konfigurationshinweise und keine einzige bedingungslose Eingabegrenze für jede Aufgabe.

Stimmen Sie die konkrete Veröffentlichungskonfiguration und die visuelle Vorverarbeitung auf die Aufgabe ab, insbesondere wenn Koordinaten oder Ereigniszeiten wichtig sind. Das Generierungsbeispiel der Karte mit 128 Tokens legt keine separate maximale Ausgabekapazität fest. Qwen2.5-VL-7B-Instruct erzeugt Text, Koordinaten und strukturierte Befunde; eine externe Aktion, ein gerendertes Bild, ein Video oder eine gesprochene Antwort erfordert eine weitere Anwendungskomponente.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Extract a transcribed invoice table

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

Erwartetes Ergebnis

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

Ergebnis prüfen

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

qwen2.5-vl-7b-instruct

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

Einstieg

Qwen2.5-VL-7B-Instruct ist ein Vision-Language-Modell für Bilder, Dokumente und Video. Es erzeugt Text und strukturierte Befunde, einschließlich Objektboxen, Punkten und Attributen, und bringt zeitliche Ereignislokalisierung und Fähigkeiten visueller Agenten in die 7B-Ausführung.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen2.5-vl-7b-instruct
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte 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—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

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

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0001 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen2.5-vl-7b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen2.5-vl-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen2.5-vl-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

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

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen2.5-vl-7b-instruct

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

qwen2.5-vl-7b-instruct

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

Einstieg

Qwen2.5-VL-7B-Instruct ist ein Vision-Language-Modell für Bilder, Dokumente und Video. Es erzeugt Text und strukturierte Befunde, einschließlich Objektboxen, Punkten und Attributen, und bringt zeitliche Ereignislokalisierung und Fähigkeiten visueller Agenten in die 7B-Ausführung.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen2.5-vl-7b-instruct
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas 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

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0001 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "qwen2.5-vl-7b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen2.5-vl-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen2.5-vl-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

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
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

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

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen2.5-vl-7b-instruct

FAQ · Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

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

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

Welche Felder verwendet die Anfrage?

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

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

Welche Grenzen gelten?

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

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