Source: https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/ Language: de # Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra [Markdown](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/facts.json) ## [Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/) Qwen2-VL-7B-Instruct ist Qwens auf Anweisungen abgestimmtes Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Video mit Textausgabe. Nutzen Sie es für Fragen zu Dokumentseiten, Bildvergleiche oder Beschreibungen visueller Ereignisse, mit dynamischer Bildauflösung und dokumentierten Einschränkungen beim Zählen, räumlichen Schlussfolgern und Verstehen von Audio in Videos. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/de/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/#method-1) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. Einführung: die Vision-Language-Ausgabe mit 7 Milliarden Parametern Qwen2-VL-7B-Instruct ist das auf Anweisungen abgestimmte Mitglied von Qwen2-VL mit 7 Milliarden Parametern. Es kombiniert Textanweisungen mit Bildern oder Video und erzeugt Textantworten. Nützliche Ausgaben sind etwa die Erklärung einer Seite, ein Bildvergleich, eine Beschreibung sichtbarer Ereignisse oder eine Antwort auf eine Diagrammfrage. Es bleibt diese exakte Qwen2-VL-Veröffentlichung; neuere Qwen2.5-VL- und Qwen3-VL-Checkpoints besitzen eigene Fähigkeiten und Identitäten. Was Qwen2-VL ergänzt Qwen beschreibt visuelles Verstehen über verschiedene Bildauflösungen und Seitenverhältnisse hinweg sowie Videofragen, Dialog und Inhaltserstellung. Die dokumentierte Videofähigkeit der Familie umfasst Material von mehr als 20 Minuten Länge. Die Dauer allein legt weder fest, wie viele Einzelbilder eine Anwendung verarbeitet, noch garantiert sie die Erinnerung an jedes Ereignis. Das mehrsprachige Bild-Text-Verstehen umfasst Englisch und Chinesisch, viele europäische Sprachen, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Vietnamesisch. Der Hersteller beschreibt außerdem die Integration mit Telefonen, Robotern und anderen Geräten über visuelle Beobachtungen und Textanweisungen. Dies ist ein Anwendungsablauf: Das Modell interpretiert die visuelle Umgebung und hilft bei der Auswahl von Handlungen, während verbundene Software oder Hardware diese ausführt. Das Erkennen eines Bildschirms verleiht ihm nicht eigenständig Kontrolle über diesen Bildschirm. Architekturänderungen Dynamische Auflösung wandelt ein Bild in eine variable Anzahl visueller Tokens um, statt jede Eingabe in dieselbe Repräsentation zu zwingen. M-ROPE trennt Positionsinformationen für Text, zweidimensionale Bilder und dreidimensionale Videoinformationen und verbindet räumliche mit zeitlicher Struktur. Die veröffentlichte 7B-Konfiguration nennt 32.768 Positionen. Text, visuelle Tokens und erzeugte Ausgabe teilen sich das begrenzte Sequenzbudget; Bildauflösung und Videoabtastung beeinflussen daher, wie viel Material eine Anfrage enthalten kann. Bilder und Gespräche vorbereiten Die offiziellen Beispiele unterstützen ein einzelnes Bild, mehrere Bilder und reine Textgespräche. Fügen Sie das Bild mit einer konkreten Frage hinzu, statt sich auf eine breite Anweisung wie „alles analysieren“ zu verlassen. Fragen Sie bei einer Dokumentseite nach benannten Feldern und bewahren Sie Satzzeichen in Zitaten. Kennzeichnen Sie zwei Design-Screenshots als ersten und zweiten und fordern Sie dann eine Tabelle sichtbarer Änderungen an. Fragen Sie bei einem Diagramm nach Beschriftungen, Einheiten und den Werten, die einen angegebenen Trend stützen. Dies sind praktische Anwendungen visueller Fragenbeantwortung und keine Zusagen fehlerfreier Extraktion. Die Hilfsprogramme des Herstellers akzeptieren Bilder aus lokalen Dateien, kodierten Bilddaten oder Bildadressen; das dokumentierte Videobeispiel verwendet lokale Videodateien oder eine geordnete Einzelbildliste. Upload-Formate der Anwendung bleiben eine gesonderte Schnittstellenentscheidung. Bewahren Sie die ursprüngliche Bildreihenfolge und geben Sie das durch eine Einzelbildliste dargestellte Zeitintervall an. Die Beispiele erzeugen Text; dieser Checkpoint wird nicht als Bild- oder Videogenerator beschrieben. Auflösung und Videoaufbereitung Qwens Prozessor verwendet standardmäßig einen Bereich von vier bis 16.384 visuellen Tokens je Bild. Er stellt min\_pixels und max\_pixels bereit, um Detailgrad gegen Speicher- und Rechenbedarf abzuwägen; ein dokumentiertes Beispiel zielt auf 256–1.280 visuelle Tokens. Bilder werden innerhalb der gewählten Grenzen unter Beibehaltung ihres Seitenverhältnisses skaliert. Ausdrücklich angegebene skalierte Abmessungen werden auf ein Vielfaches von 28 gerundet. Eine dichte Tabelle oder kleine Schrift kann ausreichend Auflösung benötigen, um lesbar zu bleiben; eine höhere Auflösung verbraucht zugleich mehr vom verfügbaren Bild- und Kontextbudget. Das Videobeispiel zeigt eine Abtastrate von einem Bild pro Sekunde und eine konfigurierbare Pixelgrenze. Dies sind Beispieleinstellungen und keine universell vorgeschriebene Rate oder feste Mediengrenze. Stellen Sie für eine Ereignisprüfung den relevanten Clip bereit und fordern Sie eine geordnete Darstellung sichtbarer Änderungen an. Zeitlich eng aufeinanderfolgende Ereignisse können eine feinere Abtastung erfordern als eine grobe Szenenzusammenfassung. Qwen2-VL versteht keine Audioinformationen in Videos; gesprochene Dialoge oder Toneffekte benötigen daher einen gesonderten Audioablauf. Bekannte Einschränkungen Qwen nennt Juni 2023 als Stichtag der Bildtrainingsdaten und sichert kein Wissen über spätere Personen, Produkte oder Ereignisse zu. Die Erkennung bestimmter Personen und geistigen Eigentums ist unvollständig. Komplexe mehrstufige Anweisungen, Objektzählungen in überfüllten Szenen und räumliche Beziehungen – besonders in drei Dimensionen – sind dokumentierte Schwächen. Teilen Sie eine komplizierte visuelle Aufgabe in klare Fragen auf, fordern Sie die sichtbaren Belege für das Ergebnis an und prüfen Sie extrahierte Zahlen und zitierte Texte am Bild. Eine plausible Bildbeschreibung sollte nicht als präzise Zählung oder gemessene dreidimensionale Position behandelt werden. Die kurzen Generierungsbeispiele der Modellkarte begründen keine gesonderte feste Ausgabebegrenzung. Planen Sie die Antwortgröße zusammen mit Text- und Bildeingaben und bewahren Sie genug Details in der Quelle für die konkrete Frage. Dies macht Modellwahl und Eingabevorbereitung nützlicher als die Annahme, jedes Bild oder jedes lange Video liefere eine gleichermaßen zuverlässige Antwort. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Compare transcribed dashboard changes Compare these dashboard descriptions supplied as text. First: heading 'Orders', filter 'All dates', total 240. Second: heading 'Orders', filter 'This week', total 38. Return a table of changed and unchanged fields, then explain why the totals alone do not establish a fall in orders. Use only the descriptions and keep the filter labels exact. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` A field-comparison table and a short explanation of the different date scopes. ``` #### Ergebnis prüfen ``` The result does not treat totals from All dates and This week as comparable periods. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra` [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat) Sonstiges /`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra` ### Start Qwen2-VL-7B-Instruct ist Qwens auf Anweisungen abgestimmtes Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Video mit Textausgabe. Nutzen Sie es für Fragen zu Dokumentseiten, Bildvergleiche oder Beschreibungen visueller Ereignisse, mit dynamischer Bildauflösung und dokumentierten Einschränkungen beim Zählen, räumlichen Schlussfolgern und Verstehen von Audio in Videos. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabetypen `text` Ausgabetypen `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra | 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 **$0.00058** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00142** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra", "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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra` [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages) Sonstiges /`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra` ### Start Qwen2-VL-7B-Instruct ist Qwens auf Anweisungen abgestimmtes Vision-Language-Modell für Text, Bilder und Video mit Textausgabe. Nutzen Sie es für Fragen zu Dokumentseiten, Bildvergleiche oder Beschreibungen visueller Ereignisse, mit dynamischer Bildauflösung und dokumentierten Einschränkungen beim Zählen, räumlichen Schlussfolgern und Verstehen von Audio in Videos. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse json · sse ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabetypen `text` Ausgabetypen `json`, `sse` Ausgabeformat JSON oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra | 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 **$0.00058** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00142** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages) FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `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/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/) ## 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) ## 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.