Qwen-MT-Lite ist das kompakte Übersetzungsmodell in Alibabas Qwen-Modellserie. Alibaba beschreibt es für einfache, latenzkritische Übersetzungen mit Funktionen zur Steuerung der Terminologie, zur Beibehaltung des Formats und zur fachspezifischen Verarbeitung. Lite verfügt über einen eigenen Satz unterstützter Sprachen.
Beginnen Sie mit einem einzelnen Artikelabschnitt, einer Kundennachricht oder einer Produktbeschreibung. Geben Sie die Ausgangs- und Zielsprache sowie den Kontext der Leser an. Stellen Sie festgelegte Übersetzungen für Produktnamen, Fachbegriffe und wiederkehrende Formulierungen bereit, ebenso wie Wörter, die unverändert bleiben sollen.
Behalten Sie Überschriften, Aufzählungspunkte und Identifikatoren im eingereichten Material bei. Erklären Sie, welche Elemente eine funktionale Rolle haben, etwa ein Variablenname oder eine Softwarebeschriftung. Wenn mehrere zusammengehörige Inhalte übersetzt werden sollen, behalten Sie deren Identifikatoren bei, damit jedes Ergebnis wieder an der richtigen Stelle eingesetzt werden kann.
Vergleichen Sie Ausgangstext und Übersetzung auf fehlende Teilsätze, veränderte Zahlen und uneinheitliche Terminologie. Vergewissern Sie sich, dass die ausgewählten Sprachen zu den von Lite selbst unterstützten Sprachen gehören. Lassen Sie bei Fachmaterial die Begriffe prüfen, die Entscheidungen oder Handlungen der Leser beeinflussen. Die Übersetzungsfunktionen des Herstellers allein legen nicht fest, welche Steuerungsoptionen eine bestimmte Integration bereitstellt.
", "aboutText": "Qwen-MT-Lite ist das kompakte Übersetzungsmodell in Alibabas Qwen-Modellserie. Alibaba beschreibt es für einfache, latenzkritische Übersetzungen mit Funktionen zur Steuerung der Terminologie, zur Beibehaltung des Formats und zur fachspezifischen Verarbeitung. Lite verfügt über einen eigenen Satz unterstützter Sprachen.\n\n### Einen klar abgegrenzten Inhalt übersetzen\n\nBeginnen Sie mit einem einzelnen Artikelabschnitt, einer Kundennachricht oder einer Produktbeschreibung. Geben Sie die Ausgangs- und Zielsprache sowie den Kontext der Leser an. Stellen Sie festgelegte Übersetzungen für Produktnamen, Fachbegriffe und wiederkehrende Formulierungen bereit, ebenso wie Wörter, die unverändert bleiben sollen.\n\n### Die ursprüngliche Struktur sichtbar halten\n\nBehalten Sie Überschriften, Aufzählungspunkte und Identifikatoren im eingereichten Material bei. Erklären Sie, welche Elemente eine funktionale Rolle haben, etwa ein Variablenname oder eine Softwarebeschriftung. Wenn mehrere zusammengehörige Inhalte übersetzt werden sollen, behalten Sie deren Identifikatoren bei, damit jedes Ergebnis wieder an der richtigen Stelle eingesetzt werden kann.\n\n### Bedeutung und Vollständigkeit prüfen\n\nVergleichen Sie Ausgangstext und Übersetzung auf fehlende Teilsätze, veränderte Zahlen und uneinheitliche Terminologie. Vergewissern Sie sich, dass die ausgewählten Sprachen zu den von Lite selbst unterstützten Sprachen gehören. Lassen Sie bei Fachmaterial die Begriffe prüfen, die Entscheidungen oder Handlungen der Leser beeinflussen. Die Übersetzungsfunktionen des Herstellers allein legen nicht fest, welche Steuerungsoptionen eine bestimmte Integration bereitstellt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "5ce688c0704218789193605dd6038b9ceeaa3b4adbec9040dc398095d683b19d", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "de", "methods": [ { "html": "qwen-mt-liteQwen-MT-Lite ist Alibabas kompaktes Übersetzungsmodell für kurze, latenzkritische Inhalte. Es bietet die Steuerung der Terminologie, die Beibehaltung des Formats und eine fachspezifische Verarbeitung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen-MT-Lite ist das kompakte Übersetzungsmodell in Alibabas Qwen-Modellserie. Alibaba beschreibt es für einfache, latenzkritische Übersetzungen mit Funktionen zur Steuerung der Terminologie, zur Beibehaltung des Formats und zur fachspezifischen Verarbeitung. Lite verfügt über einen eigenen Satz unterstützter Sprachen.
Beginnen Sie mit einem einzelnen Artikelabschnitt, einer Kundennachricht oder einer Produktbeschreibung. Geben Sie die Ausgangs- und Zielsprache sowie den Kontext der Leser an. Stellen Sie festgelegte Übersetzungen für Produktnamen, Fachbegriffe und wiederkehrende Formulierungen bereit, ebenso wie Wörter, die unverändert bleiben sollen.
Behalten Sie Überschriften, Aufzählungspunkte und Identifikatoren im eingereichten Material bei. Erklären Sie, welche Elemente eine funktionale Rolle haben, etwa ein Variablenname oder eine Softwarebeschriftung. Wenn mehrere zusammengehörige Inhalte übersetzt werden sollen, behalten Sie deren Identifikatoren bei, damit jedes Ergebnis wieder an der richtigen Stelle eingesetzt werden kann.
Vergleichen Sie Ausgangstext und Übersetzung auf fehlende Teilsätze, veränderte Zahlen und uneinheitliche Terminologie. Vergewissern Sie sich, dass die ausgewählten Sprachen zu den von Lite selbst unterstützten Sprachen gehören. Lassen Sie bei Fachmaterial die Begriffe prüfen, die Entscheidungen oder Handlungen der Leser beeinflussen. Die Übersetzungsfunktionen des Herstellers allein legen nicht fest, welche Steuerungsoptionen eine bestimmte Integration bereitstellt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen-mt-lite | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametercontrol_scope | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false. |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Methodenaliasnamen: /chat/completions
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.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.000172 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.00046 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"qwen-mt-lite","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="qwen-mt-lite", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen-mt-lite
/chat/completions
qwen-mt-liteQwen-MT-Lite ist Alibabas kompaktes Übersetzungsmodell für kurze, latenzkritische Inhalte. Es bietet die Steuerung der Terminologie, die Beibehaltung des Formats und eine fachspezifische Verarbeitung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen-MT-Lite ist das kompakte Übersetzungsmodell in Alibabas Qwen-Modellserie. Alibaba beschreibt es für einfache, latenzkritische Übersetzungen mit Funktionen zur Steuerung der Terminologie, zur Beibehaltung des Formats und zur fachspezifischen Verarbeitung. Lite verfügt über einen eigenen Satz unterstützter Sprachen.
Beginnen Sie mit einem einzelnen Artikelabschnitt, einer Kundennachricht oder einer Produktbeschreibung. Geben Sie die Ausgangs- und Zielsprache sowie den Kontext der Leser an. Stellen Sie festgelegte Übersetzungen für Produktnamen, Fachbegriffe und wiederkehrende Formulierungen bereit, ebenso wie Wörter, die unverändert bleiben sollen.
Behalten Sie Überschriften, Aufzählungspunkte und Identifikatoren im eingereichten Material bei. Erklären Sie, welche Elemente eine funktionale Rolle haben, etwa ein Variablenname oder eine Softwarebeschriftung. Wenn mehrere zusammengehörige Inhalte übersetzt werden sollen, behalten Sie deren Identifikatoren bei, damit jedes Ergebnis wieder an der richtigen Stelle eingesetzt werden kann.
Vergleichen Sie Ausgangstext und Übersetzung auf fehlende Teilsätze, veränderte Zahlen und uneinheitliche Terminologie. Vergewissern Sie sich, dass die ausgewählten Sprachen zu den von Lite selbst unterstützten Sprachen gehören. Lassen Sie bei Fachmaterial die Begriffe prüfen, die Entscheidungen oder Handlungen der Leser beeinflussen. Die Übersetzungsfunktionen des Herstellers allein legen nicht fest, welche Steuerungsoptionen eine bestimmte Integration bereitstellt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen-mt-lite | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.000172 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.00046 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qwen-mt-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-mt-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-mt-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen-mt-lite
/chat/completions