qwen2-0.5b-instruct es la selección exacta de modelo para este perfil de conversación de texto de Tongyi Qianwen. Envía las instrucciones y el material de origen como texto y solicita un resultado escrito concreto. Los prompts prácticos pueden convertir un mensaje de cliente en una propuesta de respuesta, reorganizar notas de reunión o extraer un pequeño conjunto de datos de un pasaje proporcionado. Especifica el público y la estructura deseada de la respuesta para que la aplicación tenga un resultado claro que utilizar.
Utiliza POST /v1/chat/completions con model establecido en qwen2-0.5b-instruct y un array messages no vacío. Cada mensaje proporciona un role y un content de texto. Incluye los turnos anteriores pertinentes cuando una continuación dependa de la conversación. Para trabajar con documentos, lee el texto UTF-8 pertinente del documento e introduce ese texto real en el mensaje. Mantén un título de sección o una etiqueta de origen con cada extracto cuando la respuesta deba distinguir varios pasajes.
La capacidad de entrada de texto es de 32 000 tokens. Mantén las instrucciones, los pasajes de origen y el historial de conversación dentro de ese presupuesto de entrada. Para un documento extenso, selecciona las secciones necesarias para la pregunta actual o procesa extractos claramente etiquetados como tareas independientes. Indica qué pasaje debe utilizar la respuesta y qué debe devolver cuando un campo solicitado no aparezca en él.
Para una tarea de redacción de respuesta, proporciona las palabras del cliente junto con la información aprobada del producto y solicita una respuesta con un siguiente paso específico. Para una extracción, enumera campos como incidencia, acción solicitada y evidencia citada, y pide después al modelo que devuelva únicamente datos que aparezcan en el texto proporcionado. Para una explicación de código, pega la función y solicita una descripción de sus entradas, transformaciones y salida. Estas instrucciones definen la tarea en el prompt y mantienen el resultado vinculado al material que proporcionas.
El control booleano opcional stream selecciona la entrega de la respuesta: stream:false, el valor predeterminado, devuelve la respuesta JSON ensamblada; stream:true entrega eventos a medida que se produce la respuesta. Para JSON, lee las choices y el contenido del mensaje devueltos y conserva usage cuando se proporcione. Para streaming, ensambla los deltas de contenido de cada opción y conserva la información final de terminación antes de almacenar la respuesta como completa. Conserva la respuesta original y la identidad de la solicitud cuando una solicitud termine de forma ambigua.
", "aboutText": "qwen2-0.5b-instruct es la selección exacta de modelo para este perfil de conversación de texto de Tongyi Qianwen. Envía las instrucciones y el material de origen como texto y solicita un resultado escrito concreto. Los prompts prácticos pueden convertir un mensaje de cliente en una propuesta de respuesta, reorganizar notas de reunión o extraer un pequeño conjunto de datos de un pasaje proporcionado. Especifica el público y la estructura deseada de la respuesta para que la aplicación tenga un resultado claro que utilizar.\n\nUtiliza POST /v1/chat/completions con model establecido en qwen2-0.5b-instruct y un array messages no vacío. Cada mensaje proporciona un role y un content de texto. Incluye los turnos anteriores pertinentes cuando una continuación dependa de la conversación. Para trabajar con documentos, lee el texto UTF-8 pertinente del documento e introduce ese texto real en el mensaje. Mantén un título de sección o una etiqueta de origen con cada extracto cuando la respuesta deba distinguir varios pasajes.\n\nLa capacidad de entrada de texto es de 32 000 tokens. Mantén las instrucciones, los pasajes de origen y el historial de conversación dentro de ese presupuesto de entrada. Para un documento extenso, selecciona las secciones necesarias para la pregunta actual o procesa extractos claramente etiquetados como tareas independientes. Indica qué pasaje debe utilizar la respuesta y qué debe devolver cuando un campo solicitado no aparezca en él.\n\nPara una tarea de redacción de respuesta, proporciona las palabras del cliente junto con la información aprobada del producto y solicita una respuesta con un siguiente paso específico. Para una extracción, enumera campos como incidencia, acción solicitada y evidencia citada, y pide después al modelo que devuelva únicamente datos que aparezcan en el texto proporcionado. Para una explicación de código, pega la función y solicita una descripción de sus entradas, transformaciones y salida. Estas instrucciones definen la tarea en el prompt y mantienen el resultado vinculado al material que proporcionas.\n\nEl control booleano opcional stream selecciona la entrega de la respuesta: stream:false, el valor predeterminado, devuelve la respuesta JSON ensamblada; stream:true entrega eventos a medida que se produce la respuesta. Para JSON, lee las choices y el contenido del mensaje devueltos y conserva usage cuando se proporcione. Para streaming, ensambla los deltas de contenido de cada opción y conserva la información final de terminación antes de almacenar la respuesta como completa. Conserva la respuesta original y la identidad de la solicitud cuando una solicitud termine de forma ambigua.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "6540aae37ad0a344f11f15c04920c086db4e42f17ac2bb28038189331ad46af5", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es-mx", "methods": [ { "html": "qwen2-0.5b-instructqwen2-0.5b-instruct es un modelo de texto de Tongyi Qianwen para solicitudes basadas en mensajes. Utiliza su ID exacto con Chat Completions para trabajar con pasajes proporcionados: redactar una respuesta, convertir notas en una lista de comprobación, extraer campos con nombre o explicar un fragmento breve de código. Su capacidad de entrada de texto es de 32 000 tokens.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
qwen2-0.5b-instruct es la selección exacta de modelo para este perfil de conversación de texto de Tongyi Qianwen. Envía las instrucciones y el material de origen como texto y solicita un resultado escrito concreto. Los prompts prácticos pueden convertir un mensaje de cliente en una propuesta de respuesta, reorganizar notas de reunión o extraer un pequeño conjunto de datos de un pasaje proporcionado. Especifica el público y la estructura deseada de la respuesta para que la aplicación tenga un resultado claro que utilizar.
Utiliza POST /v1/chat/completions con model establecido en qwen2-0.5b-instruct y un array messages no vacío. Cada mensaje proporciona un role y un content de texto. Incluye los turnos anteriores pertinentes cuando una continuación dependa de la conversación. Para trabajar con documentos, lee el texto UTF-8 pertinente del documento e introduce ese texto real en el mensaje. Mantén un título de sección o una etiqueta de origen con cada extracto cuando la respuesta deba distinguir varios pasajes.
La capacidad de entrada de texto es de 32 000 tokens. Mantén las instrucciones, los pasajes de origen y el historial de conversación dentro de ese presupuesto de entrada. Para un documento extenso, selecciona las secciones necesarias para la pregunta actual o procesa extractos claramente etiquetados como tareas independientes. Indica qué pasaje debe utilizar la respuesta y qué debe devolver cuando un campo solicitado no aparezca en él.
Para una tarea de redacción de respuesta, proporciona las palabras del cliente junto con la información aprobada del producto y solicita una respuesta con un siguiente paso específico. Para una extracción, enumera campos como incidencia, acción solicitada y evidencia citada, y pide después al modelo que devuelva únicamente datos que aparezcan en el texto proporcionado. Para una explicación de código, pega la función y solicita una descripción de sus entradas, transformaciones y salida. Estas instrucciones definen la tarea en el prompt y mantienen el resultado vinculado al material que proporcionas.
El control booleano opcional stream selecciona la entrega de la respuesta: stream:false, el valor predeterminado, devuelve la respuesta JSON ensamblada; stream:true entrega eventos a medida que se produce la respuesta. Para JSON, lee las choices y el contenido del mensaje devueltos y conserva usage cuando se proporcione. Para streaming, ensambla los deltas de contenido de cada opción y conserva la información final de terminación antes de almacenar la respuesta como completa. Conserva la respuesta original y la identidad de la solicitud cuando una solicitud termine de forma ambigua.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen2-0.5b-instruct | Predeterminado— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Camposeed | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostop | Tipo | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campofrequency_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campopresence_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campouser | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites , auto, default | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetrooptional | Contratostream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user, tools, service_tier, modalities |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetroconditions | ContratoUse text input and text output. Explicit cache, hosted tools and media are unavailable. Standard function tools remain a protocol feature and run in the client. |
Ciclo de vida: synchronous_json_or_sse
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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": "qwen2-0.5b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or supported SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra qwen2-0.5b-instruct
Usa las rutas de método indicadas arriba.