Qwen2.5-Coder-3B-Instruct ist Qwens kompaktes instruktionsabgestimmtes Programmiermodell mit insgesamt 3.09 Milliarden Parametern und einem vollständigen Kontext von 32,768 Tokens. Der Hersteller nennt Codegenerierung, Schlussfolgern über Code und Codekorrekturen als zentrale Zwecke der Familie, wobei mathematische und allgemeine Sprachfähigkeiten erhalten bleiben. Das Training der Familie verwendet 5.5 Billionen Tokens aus Code, Text-Code-Verknüpfungen und synthetischem Material.
Geben Sie Sprache, Funktionssignatur, Annahmen über Eingaben und erwartete Ausgabe an, bevor Sie Code verlangen. Fügen Sie das Beispiel bei, das das gewünschte Verhalten festlegt, insbesondere wenn ein Grenzfall die Implementierung verändert. Stellen Sie für eine Reparatur die aktuelle Funktion und den zu behebenden Fehler bereit.
Eine Beispielanfrage kann einen Parser verlangen, der die freigegebenen Feldnamen bewahrt und bei leerer Eingabe das angegebene Ergebnis zurückgibt. Halten Sie die relevante Schnittstelle und die Beispiele beim vorgeschlagenen Code, damit sich die Prüfung auf denselben Vertrag bezieht.
Dieser Checkpoint ist die Instruct-Edition und vom Base-Modell getrennt. Das native Beispiel übermittelt system- und user-Nachrichten über die Chat-Vorlage des Checkpoints und dekodiert die generierte Fortsetzung als Text. Halten Sie beim Vorbereiten dieses Gesprächs die Aufgabenanweisung und die aktuelle Codefrage klar.
Benennen Sie für eine Erklärung die zu analysierende Funktion oder den Codezweig und fragen Sie, welche Annahme das Verhalten bestimmt. Geben Sie für eine Neufassung an, welche Schnittstellen und Ausgabefelder unverändert bleiben sollen. Eine hilfreiche Antwort kann den vorgeschlagenen Code und anschliessend die Begründung liefern, die die Änderung mit diesen Anforderungen verbindet.
Die genaue 3B-Modellkarte veröffentlicht einen Kontext von 32,768 Tokens, 2.77 Milliarden Parameter ohne Embeddings und 36 Schichten. Die Modellarchitektur verwendet Grouped-Query-Attention mit 16 Query-Heads und zwei Key-/Value-Heads. Wählen Sie das für die Anfrage relevante Projektmaterial aus, statt diese kompakte Edition wie das separat konfigurierte 32B-Modell zu behandeln.
Fügen Sie für eine beispielhafte funktionsübergreifende Aufgabe die Implementierung, ihren Aufrufer und den verbindenden Typ oder das Schema bei. Bewahren Sie Dateipfade und Namen, damit sich die generierte Änderung auf den vorgesehenen Ort bezieht. Betrifft eine Frage nur eine Bedingung, behalten Sie den Code, der sie festlegt, und die Beispiele, die das erwartete Ergebnis bestimmen.
Entscheiden Sie, ob der nächste Schritt eine vollständige Funktion, eine gezielte Codeänderung oder eine schriftliche Erklärung benötigt. Das native Generierungsbeispiel verwendet ein beispielhaftes Ausgabebudget für eine kleine Aufgabe; definieren Sie das tatsächliche Ergebnis und ein passend konfiguriertes Antwortbudget für die konkrete Arbeit.
Halten Sie Quellcode, Anforderung und vorgeschlagene Änderung zusammen, wenn die umgebende Anwendung das Ergebnis ausführt oder prüft. Stellen Sie für eine Korrektur den tatsächlichen Fehler und die aktuelle Implementierung bereit und verlangen Sie dann die Änderung, die diese Belege aufgreift. Bewahren Sie den gewählten Namen 3B Instruct mit dem fertigen Code und der Erklärung auf, damit die Fortsetzung dieselbe Herstelleredition verwendet.
Wählen Sie über Ailoot diese genaue Modell-ID in /v1/chat/completions und übermitteln Sie die Aufgabe in messages. Jede Nachricht enthält eine role und ihren content; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream sämtliche SSE-Segmente und bewahren Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis auf.
", "aboutText": "Qwen2.5-Coder-3B-Instruct ist Qwens kompaktes instruktionsabgestimmtes Programmiermodell mit insgesamt 3.09 Milliarden Parametern und einem vollständigen Kontext von 32,768 Tokens. Der Hersteller nennt Codegenerierung, Schlussfolgern über Code und Codekorrekturen als zentrale Zwecke der Familie, wobei mathematische und allgemeine Sprachfähigkeiten erhalten bleiben. Das Training der Familie verwendet 5.5 Billionen Tokens aus Code, Text-Code-Verknüpfungen und synthetischem Material.\n\n### Bereiten Sie ein gezieltes Programmierbriefing vor\n\nGeben Sie Sprache, Funktionssignatur, Annahmen über Eingaben und erwartete Ausgabe an, bevor Sie Code verlangen. Fügen Sie das Beispiel bei, das das gewünschte Verhalten festlegt, insbesondere wenn ein Grenzfall die Implementierung verändert. Stellen Sie für eine Reparatur die aktuelle Funktion und den zu behebenden Fehler bereit.\n\nEine Beispielanfrage kann einen Parser verlangen, der die freigegebenen Feldnamen bewahrt und bei leerer Eingabe das angegebene Ergebnis zurückgibt. Halten Sie die relevante Schnittstelle und die Beispiele beim vorgeschlagenen Code, damit sich die Prüfung auf denselben Vertrag bezieht.\n\n### Verwenden Sie die Instruct-Gesprächsvorlage\n\nDieser Checkpoint ist die Instruct-Edition und vom Base-Modell getrennt. Das native Beispiel übermittelt system- und user-Nachrichten über die Chat-Vorlage des Checkpoints und dekodiert die generierte Fortsetzung als Text. Halten Sie beim Vorbereiten dieses Gesprächs die Aufgabenanweisung und die aktuelle Codefrage klar.\n\nBenennen Sie für eine Erklärung die zu analysierende Funktion oder den Codezweig und fragen Sie, welche Annahme das Verhalten bestimmt. Geben Sie für eine Neufassung an, welche Schnittstellen und Ausgabefelder unverändert bleiben sollen. Eine hilfreiche Antwort kann den vorgeschlagenen Code und anschliessend die Begründung liefern, die die Änderung mit diesen Anforderungen verbindet.\n\n### Passen Sie die relevanten Abhängigkeiten in das 3B-Profil ein\n\nDie genaue 3B-Modellkarte veröffentlicht einen Kontext von 32,768 Tokens, 2.77 Milliarden Parameter ohne Embeddings und 36 Schichten. Die Modellarchitektur verwendet Grouped-Query-Attention mit 16 Query-Heads und zwei Key-/Value-Heads. Wählen Sie das für die Anfrage relevante Projektmaterial aus, statt diese kompakte Edition wie das separat konfigurierte 32B-Modell zu behandeln.\n\nFügen Sie für eine beispielhafte funktionsübergreifende Aufgabe die Implementierung, ihren Aufrufer und den verbindenden Typ oder das Schema bei. Bewahren Sie Dateipfade und Namen, damit sich die generierte Änderung auf den vorgesehenen Ort bezieht. Betrifft eine Frage nur eine Bedingung, behalten Sie den Code, der sie festlegt, und die Beispiele, die das erwartete Ergebnis bestimmen.\n\n### Erstellen Sie ein prüfbares Artefakt\n\nEntscheiden Sie, ob der nächste Schritt eine vollständige Funktion, eine gezielte Codeänderung oder eine schriftliche Erklärung benötigt. Das native Generierungsbeispiel verwendet ein beispielhaftes Ausgabebudget für eine kleine Aufgabe; definieren Sie das tatsächliche Ergebnis und ein passend konfiguriertes Antwortbudget für die konkrete Arbeit.\n\nHalten Sie Quellcode, Anforderung und vorgeschlagene Änderung zusammen, wenn die umgebende Anwendung das Ergebnis ausführt oder prüft. Stellen Sie für eine Korrektur den tatsächlichen Fehler und die aktuelle Implementierung bereit und verlangen Sie dann die Änderung, die diese Belege aufgreift. Bewahren Sie den gewählten Namen 3B Instruct mit dem fertigen Code und der Erklärung auf, damit die Fortsetzung dieselbe Herstelleredition verwendet.\n\nWählen Sie über Ailoot diese genaue Modell-ID in /v1/chat/completions und übermitteln Sie die Aufgabe in messages. Jede Nachricht enthält eine role und ihren content; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream sämtliche SSE-Segmente und bewahren Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis auf.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "58de4ece5c5871e34f01615973bb8e945c6a238251acd5e7f773850f0a0cd955", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "de-ch", "methods": [ { "html": "qwen2.5-coder-3b-instructQwen2.5-Coder-3B-Instruct ist Qwens kompaktes instruktionsabgestimmtes Modell für Codegenerierung, Schlussfolgern und Reparaturen. Sein genaues Profil mit 3.09B Parametern bietet einen Kontext von 32,768 Tokens für Programmierbriefings mit der relevanten Implementierung, Schnittstelle und dem erwarteten Verhalten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct ist Qwens kompaktes instruktionsabgestimmtes Programmiermodell mit insgesamt 3.09 Milliarden Parametern und einem vollständigen Kontext von 32,768 Tokens. Der Hersteller nennt Codegenerierung, Schlussfolgern über Code und Codekorrekturen als zentrale Zwecke der Familie, wobei mathematische und allgemeine Sprachfähigkeiten erhalten bleiben. Das Training der Familie verwendet 5.5 Billionen Tokens aus Code, Text-Code-Verknüpfungen und synthetischem Material.
Geben Sie Sprache, Funktionssignatur, Annahmen über Eingaben und erwartete Ausgabe an, bevor Sie Code verlangen. Fügen Sie das Beispiel bei, das das gewünschte Verhalten festlegt, insbesondere wenn ein Grenzfall die Implementierung verändert. Stellen Sie für eine Reparatur die aktuelle Funktion und den zu behebenden Fehler bereit.
Eine Beispielanfrage kann einen Parser verlangen, der die freigegebenen Feldnamen bewahrt und bei leerer Eingabe das angegebene Ergebnis zurückgibt. Halten Sie die relevante Schnittstelle und die Beispiele beim vorgeschlagenen Code, damit sich die Prüfung auf denselben Vertrag bezieht.
Dieser Checkpoint ist die Instruct-Edition und vom Base-Modell getrennt. Das native Beispiel übermittelt system- und user-Nachrichten über die Chat-Vorlage des Checkpoints und dekodiert die generierte Fortsetzung als Text. Halten Sie beim Vorbereiten dieses Gesprächs die Aufgabenanweisung und die aktuelle Codefrage klar.
Benennen Sie für eine Erklärung die zu analysierende Funktion oder den Codezweig und fragen Sie, welche Annahme das Verhalten bestimmt. Geben Sie für eine Neufassung an, welche Schnittstellen und Ausgabefelder unverändert bleiben sollen. Eine hilfreiche Antwort kann den vorgeschlagenen Code und anschliessend die Begründung liefern, die die Änderung mit diesen Anforderungen verbindet.
Die genaue 3B-Modellkarte veröffentlicht einen Kontext von 32,768 Tokens, 2.77 Milliarden Parameter ohne Embeddings und 36 Schichten. Die Modellarchitektur verwendet Grouped-Query-Attention mit 16 Query-Heads und zwei Key-/Value-Heads. Wählen Sie das für die Anfrage relevante Projektmaterial aus, statt diese kompakte Edition wie das separat konfigurierte 32B-Modell zu behandeln.
Fügen Sie für eine beispielhafte funktionsübergreifende Aufgabe die Implementierung, ihren Aufrufer und den verbindenden Typ oder das Schema bei. Bewahren Sie Dateipfade und Namen, damit sich die generierte Änderung auf den vorgesehenen Ort bezieht. Betrifft eine Frage nur eine Bedingung, behalten Sie den Code, der sie festlegt, und die Beispiele, die das erwartete Ergebnis bestimmen.
Entscheiden Sie, ob der nächste Schritt eine vollständige Funktion, eine gezielte Codeänderung oder eine schriftliche Erklärung benötigt. Das native Generierungsbeispiel verwendet ein beispielhaftes Ausgabebudget für eine kleine Aufgabe; definieren Sie das tatsächliche Ergebnis und ein passend konfiguriertes Antwortbudget für die konkrete Arbeit.
Halten Sie Quellcode, Anforderung und vorgeschlagene Änderung zusammen, wenn die umgebende Anwendung das Ergebnis ausführt oder prüft. Stellen Sie für eine Korrektur den tatsächlichen Fehler und die aktuelle Implementierung bereit und verlangen Sie dann die Änderung, die diese Belege aufgreift. Bewahren Sie den gewählten Namen 3B Instruct mit dem fertigen Code und der Erklärung auf, damit die Fortsetzung dieselbe Herstelleredition verwendet.
Wählen Sie über Ailoot diese genaue Modell-ID in /v1/chat/completions und übermitteln Sie die Aufgabe in messages. Jede Nachricht enthält eine role und ihren content; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream sämtliche SSE-Segmente und bewahren Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis auf.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen2.5-coder-3b-instruct Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor. | Standard— |
Feldmessages | Typarray | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Bedingungen: | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: | Standardfalse |
text_input · Erforderlich: messages
image_with_text · Erforderlich: messages with actual image content blocks
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parameteroptional | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext, image |
Parameterconditions | VertragVerwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor., Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell. |
Methodenaliasnamen: /chat/completions
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationToken-Basistarife | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2.5-coder-3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis.
Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result_pending_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[] | Typobject |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungEin Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig. | Nächster SchrittPrüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten. |
Antwort | BedingungDie ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden. | Nächster SchrittBewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut. |
Ailoot Ultra qwen2.5-coder-3b-instruct
/chat/completions
qwen2.5-coder-3b-instructQwen2.5-Coder-3B-Instruct ist Qwens kompaktes instruktionsabgestimmtes Modell für Codegenerierung, Schlussfolgern und Reparaturen. Sein genaues Profil mit 3.09B Parametern bietet einen Kontext von 32,768 Tokens für Programmierbriefings mit der relevanten Implementierung, Schnittstelle und dem erwarteten Verhalten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct ist Qwens kompaktes instruktionsabgestimmtes Programmiermodell mit insgesamt 3.09 Milliarden Parametern und einem vollständigen Kontext von 32,768 Tokens. Der Hersteller nennt Codegenerierung, Schlussfolgern über Code und Codekorrekturen als zentrale Zwecke der Familie, wobei mathematische und allgemeine Sprachfähigkeiten erhalten bleiben. Das Training der Familie verwendet 5.5 Billionen Tokens aus Code, Text-Code-Verknüpfungen und synthetischem Material.
Geben Sie Sprache, Funktionssignatur, Annahmen über Eingaben und erwartete Ausgabe an, bevor Sie Code verlangen. Fügen Sie das Beispiel bei, das das gewünschte Verhalten festlegt, insbesondere wenn ein Grenzfall die Implementierung verändert. Stellen Sie für eine Reparatur die aktuelle Funktion und den zu behebenden Fehler bereit.
Eine Beispielanfrage kann einen Parser verlangen, der die freigegebenen Feldnamen bewahrt und bei leerer Eingabe das angegebene Ergebnis zurückgibt. Halten Sie die relevante Schnittstelle und die Beispiele beim vorgeschlagenen Code, damit sich die Prüfung auf denselben Vertrag bezieht.
Dieser Checkpoint ist die Instruct-Edition und vom Base-Modell getrennt. Das native Beispiel übermittelt system- und user-Nachrichten über die Chat-Vorlage des Checkpoints und dekodiert die generierte Fortsetzung als Text. Halten Sie beim Vorbereiten dieses Gesprächs die Aufgabenanweisung und die aktuelle Codefrage klar.
Benennen Sie für eine Erklärung die zu analysierende Funktion oder den Codezweig und fragen Sie, welche Annahme das Verhalten bestimmt. Geben Sie für eine Neufassung an, welche Schnittstellen und Ausgabefelder unverändert bleiben sollen. Eine hilfreiche Antwort kann den vorgeschlagenen Code und anschliessend die Begründung liefern, die die Änderung mit diesen Anforderungen verbindet.
Die genaue 3B-Modellkarte veröffentlicht einen Kontext von 32,768 Tokens, 2.77 Milliarden Parameter ohne Embeddings und 36 Schichten. Die Modellarchitektur verwendet Grouped-Query-Attention mit 16 Query-Heads und zwei Key-/Value-Heads. Wählen Sie das für die Anfrage relevante Projektmaterial aus, statt diese kompakte Edition wie das separat konfigurierte 32B-Modell zu behandeln.
Fügen Sie für eine beispielhafte funktionsübergreifende Aufgabe die Implementierung, ihren Aufrufer und den verbindenden Typ oder das Schema bei. Bewahren Sie Dateipfade und Namen, damit sich die generierte Änderung auf den vorgesehenen Ort bezieht. Betrifft eine Frage nur eine Bedingung, behalten Sie den Code, der sie festlegt, und die Beispiele, die das erwartete Ergebnis bestimmen.
Entscheiden Sie, ob der nächste Schritt eine vollständige Funktion, eine gezielte Codeänderung oder eine schriftliche Erklärung benötigt. Das native Generierungsbeispiel verwendet ein beispielhaftes Ausgabebudget für eine kleine Aufgabe; definieren Sie das tatsächliche Ergebnis und ein passend konfiguriertes Antwortbudget für die konkrete Arbeit.
Halten Sie Quellcode, Anforderung und vorgeschlagene Änderung zusammen, wenn die umgebende Anwendung das Ergebnis ausführt oder prüft. Stellen Sie für eine Korrektur den tatsächlichen Fehler und die aktuelle Implementierung bereit und verlangen Sie dann die Änderung, die diese Belege aufgreift. Bewahren Sie den gewählten Namen 3B Instruct mit dem fertigen Code und der Erklärung auf, damit die Fortsetzung dieselbe Herstelleredition verwendet.
Wählen Sie über Ailoot diese genaue Modell-ID in /v1/chat/completions und übermitteln Sie die Aufgabe in messages. Jede Nachricht enthält eine role und ihren content; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream sämtliche SSE-Segmente und bewahren Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis auf.
POST /v1/messagestext, imagejson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen2.5-coder-3b-instruct Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor. | Standard— |
Feldmessages | Typarray | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Bedingungen: | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: | Standardfalse |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Bedingungen: | Standard— |
text_input · Erforderlich: messages
image_with_text · Erforderlich: messages with actual image content blocks
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext, image |
Parameterconditions | VertragVerwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor., Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationToken-Basistarife | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2.5-coder-3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}], "max_tokens": 256}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis.
Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result_pending_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldcontent[] | Typobject |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungEin Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig. | Nächster SchrittPrüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten. |
Antwort | BedingungDie ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden. | Nächster SchrittBewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut. |
Ailoot Ultra qwen2.5-coder-3b-instruct
/chat/completions