Source: https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-7b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-7b-instruct/ Language: de-at # Qwen2.5 VL 7B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-7b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5 VL 7B Instruct](https://ailoot.ai/models/de-at/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. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-7b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen2-5-vl-7b-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-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`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=chat) 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 | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen2.5-vl-7b-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 **$0.0001** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0001** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${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-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 ``` ```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-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")) ``` ```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-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 | 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-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-7b-instruct` [`qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=messages) 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 | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen2.5-vl-7b-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 **$0.0001** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0001** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "qwen2.5-vl-7b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-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 ``` ```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-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 | 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-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen2.5-vl-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen2.5-vl-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-7b-instruct&fmt=messages) 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` 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.