Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct es el modelo matemático de 1.5B ajustado para seguir instrucciones de la serie Qwen2.5-Math de Alibaba. El alcance del fabricante se centra en problemas matemáticos en inglés y chino, con razonamiento paso a paso e integrado con herramientas. Elige una tarea matemática con un enunciado explícito y un resultado que pueda comprobarse.
Conserva el enunciado matemático completo
Proporciona juntos las definiciones, los supuestos, las unidades y las restricciones. Mantén las ecuaciones en una notación legible e identifica las incógnitas. Para una demostración, indica la afirmación y los supuestos permitidos; para un cálculo, especifica la precisión requerida y cualquier restricción de dominio.
Mantén observable el cálculo
El enfoque integrado con herramientas del fabricante combina razonamiento con cálculo mediante programas. Si la aplicación que lo integra proporciona una calculadora o un ejecutor de código, conserva su salida real junto con el razonamiento que la utiliza. Un cálculo propuesto es distinto de un resultado ejecutado.
Comprueba la conclusión de forma independiente
Sustituye una respuesta numérica en las ecuaciones originales. Para una demostración, inspecciona cada implicación y los casos límite. Guarda juntos el problema, el razonamiento y el resultado comprobado. El perfil especializado del modelo son las matemáticas; su enfoque integrado con herramientas no proporciona por sí mismo un entorno de ejecución.
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"aboutText": "Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct es el modelo matemático de 1.5B ajustado para seguir instrucciones de la serie Qwen2.5-Math de Alibaba. El alcance del fabricante se centra en problemas matemáticos en inglés y chino, con razonamiento paso a paso e integrado con herramientas. Elige una tarea matemática con un enunciado explícito y un resultado que pueda comprobarse.\n\n### Conserva el enunciado matemático completo\n\nProporciona juntos las definiciones, los supuestos, las unidades y las restricciones. Mantén las ecuaciones en una notación legible e identifica las incógnitas. Para una demostración, indica la afirmación y los supuestos permitidos; para un cálculo, especifica la precisión requerida y cualquier restricción de dominio.\n\n### Mantén observable el cálculo\n\nEl enfoque integrado con herramientas del fabricante combina razonamiento con cálculo mediante programas. Si la aplicación que lo integra proporciona una calculadora o un ejecutor de código, conserva su salida real junto con el razonamiento que la utiliza. Un cálculo propuesto es distinto de un resultado ejecutado.\n\n### Comprueba la conclusión de forma independiente\n\nSustituye una respuesta numérica en las ecuaciones originales. Para una demostración, inspecciona cada implicación y los casos límite. Guarda juntos el problema, el razonamiento y el resultado comprobado. El perfil especializado del modelo son las matemáticas; su enfoque integrado con herramientas no proporciona por sí mismo un entorno de ejecución.",
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Qwen2.5-Math-1.5B
Otros /qwen2.5-math-1.5b-instruct
Inicio
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct es el modelo de instrucciones de Alibaba centrado en matemáticas para problemas en inglés y chino, con razonamiento paso a paso e integrado con herramientas, según describe el fabricante.
Entradas aceptadas
Texto · Imágenes
Resultados
Texto
Sobre el modelo
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct es el modelo matemático de 1.5B ajustado para seguir instrucciones de la serie Qwen2.5-Math de Alibaba. El alcance del fabricante se centra en problemas matemáticos en inglés y chino, con razonamiento paso a paso e integrado con herramientas. Elige una tarea matemática con un enunciado explícito y un resultado que pueda comprobarse.
Conserva el enunciado matemático completo
Proporciona juntos las definiciones, los supuestos, las unidades y las restricciones. Mantén las ecuaciones en una notación legible e identifica las incógnitas. Para una demostración, indica la afirmación y los supuestos permitidos; para un cálculo, especifica la precisión requerida y cualquier restricción de dominio.
Mantén observable el cálculo
El enfoque integrado con herramientas del fabricante combina razonamiento con cálculo mediante programas. Si la aplicación que lo integra proporciona una calculadora o un ejecutor de código, conserva su salida real junto con el razonamiento que la utiliza. Un cálculo propuesto es distinto de un resultado ejecutado.
Comprueba la conclusión de forma independiente
Sustituye una respuesta numérica en las ecuaciones originales. Para una demostración, inspecciona cada implicación y los casos límite. Guarda juntos el problema, el razonamiento y el resultado comprobado. El perfil especializado del modelo son las matemáticas; su enfoque integrado con herramientas no proporciona por sí mismo un entorno de ejecución.
Condiciones: Usa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot.
Predeterminado—
Campomessages
Tipoarray
RequisitoObligatorio
Valores y límites
Condiciones:
Predeterminado—
Campostream
Tipoboolean
RequisitoOpcional
Valores y límites
Condiciones:
Predeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada
text_input · Obligatorio: messages
image_with_text · Obligatorio: messages with actual image content blocks
Parámetros del método y ciclo de vida
Parámetro
Contrato
Parámetrocontent_type
Contratoapplication/json
Parámetrorequired
Contratomodel, messages
Parámetrooptional
Contratostream
Parámetromaterial_types
Contratotext, image
Parámetroconditions
ContratoUsa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot., Este protocolo transporta contenido de imagen cuando el modelo concreto seleccionado admite visión. Que el protocolo admita la solicitud no demuestra que todos los modelos puedan procesar imágenes.
Alias de método: /chat/completions
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Tarifas
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita
Tarifas en cero solo para texto
La caché, las herramientas y el contenido multimedia siguen sus respectivas condiciones de precio, indicadas por separado. Para entrada y salida de texto únicamente
Tarifas de Ailoot
Precios por configuración
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$0/ 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora—/ 1K tokens
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu\n: "${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-math-1.5b-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.\n
Recibir y guardar resultados
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
JSON or SSE
Conserva todos los resultados completados
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, los ID de llamadas a herramientas, las firmas de razonamiento que se devuelvan, todos los incrementos SSE y los datos completos de consumo. El primer fragmento de texto no es el resultado completo.
Si es necesario revisar la respuesta original
Conserva el X-Client-Request-ID original, la respuesta y los encabezados. Un resultado desconocido o result_pending_check no autoriza una segunda creación.
Campos de respuesta
Campo
Tipo
Campochoices[]
Tipoobject
Campousage
Tipoobject
Errores y siguientes pasos
Respuesta
Condición
Siguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_error
CondiciónUn campo obligatorio, el selector de modelo, el tipo o la representación de la entrada no son válidos.
Siguiente pasoRevisa los detalles de validación que se devuelvan antes de preparar una solicitud independiente.
Respuesta
CondiciónLa solicitud original o su resultado son desconocidos o requieren una comprobación.
Siguiente pasoConserva los identificadores y los encabezados originales; consulta únicamente los registros de estado o de la biblioteca que se admitan. No vuelvas a enviar la solicitud de creación.
",
"method_identity": {
"effective_request_model_id": "qwen2.5-math-1.5b-instruct",
"fmt": "chat",
"http": "POST",
"path": "/v1/chat/completions",
"request_model_id": "qwen2.5-math-1.5b-instruct",
"route_label": "Ultra"
},
"method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen2.5-math-1.5b-instruct",
"ordinal": 0,
"rawMethod": {
"available": null,
"cache_read": 0,
"cache_write": 0,
"cache_write_1h": null,
"contract": {
"data": {
"accepted_material_guidance": {
"content_type": "application/json",
"example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
"image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
"material_types": [
"text",
"image"
],
"text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
},
"all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
"authentication": {
"header": "Authorization",
"scheme": "Bearer",
"value": "$AILOOT_API_KEY"
},
"errors": [
{
"condition": "Un campo obligatorio, el selector de modelo, el tipo o la representación de la entrada no son válidos.",
"http_status": 400,
"recovery": "Revisa los detalles de validación que se devuelvan antes de preparar una solicitud independiente.",
"type": "invalid_request_error"
},
{
"condition": "La solicitud original o su resultado son desconocidos o requieren una comprobación.",
"http_status": null,
"recovery": "Conserva los identificadores y los encabezados originales; consulta únicamente los registros de estado o de la biblioteca que se admitan. No vuelvas a enviar la solicitud de creación.",
"type": null
}
],
"lifecycle": {
"cancel_endpoint": null,
"create": {
"http": "POST",
"path": "/v1/chat/completions"
},
"mode": "synchronous_or_streamed",
"status": [],
"unknown": "Conserva el X-Client-Request-ID original, la respuesta y los encabezados. Un resultado desconocido o result_pending_check no autoriza una segunda creación.",
"unknown_no_replay": true
},
"material_combinations": [
{
"materials": [
"text"
],
"mode": "text_input",
"required": [
"messages"
]
},
{
"condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
"materials": [
"text",
"image"
],
"mode": "image_with_text",
"required": [
"messages with actual image content blocks"
]
}
],
"model_capability_scope": {
"all_models_vision_claim": false,
"manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
"model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
"transport_materials": [
"text",
"image"
],
"video_audio_inferred": false
},
"outputs": {
"all_results": "Conserva todos los bloques de contenido, los ID de llamadas a herramientas, las firmas de razonamiento que se devuelvan, todos los incrementos SSE y los datos completos de consumo. El primer fragmento de texto no es el resultado completo.",
"every_actual_output": true,
"family": "text",
"fields": [
{
"name": "choices[]",
"type": "object"
},
{
"name": "usage",
"type": "object"
}
],
"format": "JSON or SSE"
},
"parameters": [
{
"conditions": "Usa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot.",
"default_known": false,
"enum": [
"qwen2.5-math-1.5b-instruct"
],
"enum_known": true,
"name": "model",
"required": true,
"type": "string"
},
{
"conditions": "",
"default_known": false,
"enum_known": false,
"items": {
"properties": {
"content": {
"oneOf": [
{
"type": "string"
},
{
"items": {
"oneOf": [
{
"properties": {
"text": {
"type": "string"
},
"type": {
"const": "text"
}
},
"required": [
"type",
"text"
],
"type": "object"
},
{
"properties": {
"image_url": {
"properties": {
"detail": {
"type": "string"
},
"url": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"url"
],
"type": "object"
},
"type": {
"const": "image_url"
}
},
"required": [
"type",
"image_url"
],
"type": "object"
}
]
},
"type": "array"
}
]
},
"role": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"role",
"content"
],
"type": "object"
},
"minItems": 1,
"name": "messages",
"required": true,
"type": "array"
},
{
"conditions": "",
"default": false,
"default_known": true,
"enum_known": false,
"name": "stream",
"required": false,
"type": "boolean"
}
],
"request_schema": {
"additionalProperties": true,
"properties": {
"messages": {
"items": {
"properties": {
"content": {
"oneOf": [
{
"type": "string"
},
{
"items": {
"oneOf": [
{
"properties": {
"text": {
"type": "string"
},
"type": {
"const": "text"
}
},
"required": [
"type",
"text"
],
"type": "object"
},
{
"properties": {
"image_url": {
"properties": {
"detail": {
"type": "string"
},
"url": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"url"
],
"type": "object"
},
"type": {
"const": "image_url"
}
},
"required": [
"type",
"image_url"
],
"type": "object"
}
]
},
"type": "array"
}
]
},
"role": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"role",
"content"
],
"type": "object"
},
"minItems": 1,
"type": "array"
},
"model": {
"enum": [
"qwen2.5-math-1.5b-instruct"
],
"type": "string"
},
"stream": {
"default": false,
"type": "boolean"
}
},
"required": [
"model",
"messages"
],
"type": "object"
},
"schema_template": {
"actual_file_preparation_required": false,
"body": {
"messages": [
{
"content": "Explain how a rainbow forms.",
"role": "user"
}
],
"model": "qwen2.5-math-1.5b-instruct"
},
"content_type": "application/json",
"example_is_offline_content": true
},
"usage": {
"meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
"preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
"settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
}
},
"input": {
"conditions": [
"Usa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot.",
"Este protocolo transporta contenido de imagen cuando el modelo concreto seleccionado admite visión. Que el protocolo admita la solicitud no demuestra que todos los modelos puedan procesar imágenes."
],
"content_type": "application/json",
"material_types": [
"text",
"image"
],
"optional": [
"stream"
],
"required": [
"model",
"messages"
]
},
"lifecycle": {
"cancel_endpoint": null,
"create": {
"http": "POST",
"path": "/v1/chat/completions"
},
"mode": "synchronous_or_streamed",
"status": [],
"unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
"unknown_no_replay": true
},
"method": {
"http": "POST",
"path": "/v1/chat/completions"
},
"method_aliases": [
"/chat/completions"
],
"output": {
"all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
"every_actual_output": true,
"family": "text",
"fields": [
{
"name": "choices[]",
"type": "object"
},
{
"name": "usage",
"type": "object"
}
],
"format": "JSON or SSE"
}
},
"ctx": null,
"declared_pricing_profiles": [
{
"dimensions": {
"regime": "base"
},
"label": "Base token rates",
"units": [
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "input_price",
"label": "Input tokens",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "input_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "input_token"
},
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "output_price",
"label": "Output tokens",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "output_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "out",
"unit": "output_token"
},
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "cache_read_price",
"label": "Cache read",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "cached_input_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "cached_input_token"
},
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "cache_write_price",
"label": "Cache write",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "generic_cache_creation_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "generic_cache_creation_token"
},
{
"amount": null,
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "cache_write_1h_price",
"label": "Cache write, 1 hour",
"native_amount_usd_per_unit": null,
"native_quantity": 1,
"native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "one_hour_cache_creation_token"
}
]
}
],
"examples": [
{
"code": "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-math-1.5b-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.\n",
"label": "curl · create once and retain the complete result",
"language": "bash"
}
],
"family": "openai",
"fast_multiplier": 1,
"flex_multiplier": 1,
"fmt": "chat",
"http": "POST",
"in": 0,
"input": [
"text",
"image"
],
"input_conditions": {
"image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
},
"label": "OpenAI Chat",
"max_out": null,
"max_reasoning_effort_multiplier": 1,
"method_aliases": [
"/chat/completions"
],
"out": 0,
"output": [
"text"
],
"path": "/v1/chat/completions",
"price_conditions": [
{
"label": "Fast mode",
"value": "Standard rate",
"when": "When fast mode is selected"
},
{
"label": "Flex mode",
"value": "Standard rate",
"when": "When flex mode is selected"
},
{
"label": "Maximum reasoning effort",
"value": "Standard rate",
"when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
},
{
"label": "Explicit cache pricing",
"value": "Not enabled",
"when": "When explicit cache is requested"
},
{
"label": "Tarifas en cero solo para texto",
"value": "La caché, las herramientas y el contenido multimedia siguen sus respectivas condiciones de precio, indicadas por separado.",
"when": "Para entrada y salida de texto únicamente"
}
],
"pricing": {
"billing_mode": "token",
"image_input_price": null,
"image_output_price": null,
"per_request_price": null
},
"pricing_profiles": [
{
"dimensions": {
"regime": "base"
},
"label": "Base token rates",
"units": [
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "input_price",
"label": "Input tokens",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "input_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "input_token"
},
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "output_price",
"label": "Output tokens",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "output_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "out",
"unit": "output_token"
},
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "cache_read_price",
"label": "Cache read",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "cached_input_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "cached_input_token"
},
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "cache_write_price",
"label": "Cache write",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "generic_cache_creation_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "generic_cache_creation_token"
},
{
"amount": null,
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "cache_write_1h_price",
"label": "Cache write, 1 hour",
"native_amount_usd_per_unit": null,
"native_quantity": 1,
"native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "one_hour_cache_creation_token"
}
]
}
],
"request_model_id": "qwen2.5-math-1.5b-instruct",
"route_label": "Ultra",
"status_reads": [],
"tiers": [],
"units": [
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "input_price",
"label": "Input tokens",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "input_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "input_token"
},
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "output_price",
"label": "Output tokens",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "output_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "out",
"unit": "output_token"
},
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "cache_read_price",
"label": "Cache read",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "cached_input_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "cached_input_token"
},
{
"amount": "0",
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "cache_write_price",
"label": "Cache write",
"native_amount_usd_per_unit": "0",
"native_quantity": 1,
"native_unit": "generic_cache_creation_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "generic_cache_creation_token"
},
{
"amount": null,
"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
"billing_input": true,
"estimate_only": false,
"key": "cache_write_1h_price",
"label": "Cache write, 1 hour",
"native_amount_usd_per_unit": null,
"native_quantity": 1,
"native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
"public_unit_label": "/ 1K tokens",
"quantity": 1000,
"quantity_is_estimate": false,
"rate_role": "typed_native_retail_rate",
"side": "in",
"unit": "one_hour_cache_creation_token"
}
]
}
},
{
"html": "
•
Qwen2.5-Math-1.5B
Otros /qwen2.5-math-1.5b-instruct
Inicio
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct es el modelo de instrucciones de Alibaba centrado en matemáticas para problemas en inglés y chino, con razonamiento paso a paso e integrado con herramientas, según describe el fabricante.
Entradas aceptadas
Texto · Imágenes
Resultados
json · sse
Sobre el modelo
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct es el modelo matemático de 1.5B ajustado para seguir instrucciones de la serie Qwen2.5-Math de Alibaba. El alcance del fabricante se centra en problemas matemáticos en inglés y chino, con razonamiento paso a paso e integrado con herramientas. Elige una tarea matemática con un enunciado explícito y un resultado que pueda comprobarse.
Conserva el enunciado matemático completo
Proporciona juntos las definiciones, los supuestos, las unidades y las restricciones. Mantén las ecuaciones en una notación legible e identifica las incógnitas. Para una demostración, indica la afirmación y los supuestos permitidos; para un cálculo, especifica la precisión requerida y cualquier restricción de dominio.
Mantén observable el cálculo
El enfoque integrado con herramientas del fabricante combina razonamiento con cálculo mediante programas. Si la aplicación que lo integra proporciona una calculadora o un ejecutor de código, conserva su salida real junto con el razonamiento que la utiliza. Un cálculo propuesto es distinto de un resultado ejecutado.
Comprueba la conclusión de forma independiente
Sustituye una respuesta numérica en las ecuaciones originales. Para una demostración, inspecciona cada implicación y los casos límite. Guarda juntos el problema, el razonamiento y el resultado comprobado. El perfil especializado del modelo son las matemáticas; su enfoque integrado con herramientas no proporciona por sí mismo un entorno de ejecución.
Condiciones: Usa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot.
Predeterminado—
Campomessages
Tipoarray
RequisitoObligatorio
Valores y límites
Condiciones:
Predeterminado—
Campostream
Tipoboolean
RequisitoOpcional
Valores y límites
Condiciones:
Predeterminadofalse
Campomax_tokens
Tipointeger
RequisitoObligatorio
Valores y límites
Mínimo: 1
Condiciones:
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada
text_input · Obligatorio: messages
image_with_text · Obligatorio: messages with actual image content blocks
Parámetros del método y ciclo de vida
Parámetro
Contrato
Parámetrocontent_type
Contratoapplication/json
Parámetrorequired
Contratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional
Contratostream
Parámetromaterial_types
Contratotext, image
Parámetroconditions
ContratoUsa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot., Este protocolo transporta contenido de imagen cuando el modelo concreto seleccionado admite visión. Que el protocolo admita la solicitud no demuestra que todos los modelos puedan procesar imágenes.
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Tarifas
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita
Tarifas en cero solo para texto
La caché, las herramientas y el contenido multimedia siguen sus respectivas condiciones de precio, indicadas por separado. Para entrada y salida de texto únicamente
Tarifas de Ailoot
Precios por configuración
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$0/ 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora—/ 1K tokens
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
set -eu\n: "${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-math-1.5b-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.\n
Recibir y guardar resultados
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON or SSE
Conserva todos los resultados completados
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, los ID de llamadas a herramientas, las firmas de razonamiento que se devuelvan, todos los incrementos SSE y los datos completos de consumo. El primer fragmento de texto no es el resultado completo.
Si es necesario revisar la respuesta original
Conserva el X-Client-Request-ID original, la respuesta y los encabezados. Un resultado desconocido o result_pending_check no autoriza una segunda creación.
Campos de respuesta
Campo
Tipo
Campocontent[]
Tipoobject
Campousage
Tipoobject
Errores y siguientes pasos
Respuesta
Condición
Siguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_error
CondiciónUn campo obligatorio, el selector de modelo, el tipo o la representación de la entrada no son válidos.
Siguiente pasoRevisa los detalles de validación que se devuelvan antes de preparar una solicitud independiente.
Respuesta
CondiciónLa solicitud original o su resultado son desconocidos o requieren una comprobación.
Siguiente pasoConserva los identificadores y los encabezados originales; consulta únicamente los registros de estado o de la biblioteca que se admitan. No vuelvas a enviar la solicitud de creación.