models

Qwen2.5 VL 7B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2.5 VL 7B Instruct

Qwen2.5-VL-7B-Instruct es un modelo de lenguaje visual para imágenes, documentos y video. Produce texto y hallazgos estructurados, incluidos recuadros de objetos, puntos y atributos, e incorpora localización temporal de eventos y capacidades de agente visual en la edición 7B.

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-VL-7B-Instruct es la edición 7B de Qwen2.5-VL ajustada para seguir instrucciones. Vincula una instrucción de texto con imágenes o video y devuelve un resultado en texto. Las principales mejoras del fabricante abarcan el reconocimiento de objetos y detalles visuales, el análisis de texto y diseños, las tareas de agente visual, la comprensión de eventos en videos largos, la localización de objetos y la extracción estructurada de documentos.

Comprensión del contenido visual

La familia va más allá de identificar el sujeto principal de una fotografía. Sus tareas documentadas incluyen analizar texto, gráficas, íconos, elementos gráficos y la disposición de los elementos dentro de una imagen. Para una gráfica, especifica la serie o relación que se debe examinar y conserva los ejes, la leyenda y las unidades. Para un diagrama, pregunta cómo se conectan los componentes etiquetados y qué indica su disposición visible sobre el proceso.

Una comparación útil puede incluir un diseño original y uno revisado, identificar cuál es cuál y solicitar los cambios visibles respecto de una lista breve de requisitos. Pide que cada observación se acompañe de la región pertinente de la imagen. Esto da a la respuesta un propósito concreto, en lugar de pedir una descripción general de dos imágenes sin relación.

Flujos de trabajo de agente visual

El fabricante presenta Qwen2.5-VL como un agente visual capaz de razonar sobre una pantalla y dirigir herramientas en tareas de uso de computadoras o teléfonos. El modelo proporciona una interpretación y una operación propuesta; la aplicación de agente que lo integra aporta los controles, ejecuta la operación y devuelve el nuevo estado. Por lo tanto, una respuesta en texto o una coordenada predicha constituye una parte de ese flujo de trabajo integrado.

Para una pregunta sobre una interfaz, proporciona la captura de pantalla y el objetivo real; después, pregunta qué control visible es pertinente y qué se debe hacer a continuación. Mantén la salida solicitada específica: la etiqueta del control, su ubicación y la acción prevista. Si la aplicación realiza esa acción, la siguiente captura de pantalla proporciona la entrada visual actualizada para una decisión posterior.

Videos largos y localización de eventos

El fabricante describe la comprensión de videos de más de una hora y la identificación del segmento que contiene un evento solicitado. Esto amplía la descripción de video hacia la localización temporal. Una tarea puede preguntar cuándo aparece un objeto por primera vez, en qué momento una demostración llega a un paso determinado o qué evento visible ocurre antes que otro. Indica si el resultado debe ser un resumen, una lista ordenada de eventos o tiempos de inicio y fin con una descripción del evento.

La familia se entrena con muestreo dinámico de la frecuencia de fotogramas y alinea la información posicional temporal con el tiempo absoluto. Por ello, la información de frecuencia de fotogramas forma parte de la preparación del video, en lugar de ser una etiqueta arbitraria que pueda descartarse cuando las marcas de tiempo importan. La capacidad documentada para videos largos no constituye una especificación universal de tamaño de archivo o duración máxima para todas las vías de entrada.

Localización de objetos y documentos estructurados

Qwen2.5-VL puede devolver cuadros delimitadores o puntos y organizar coordenadas y atributos como JSON. La versión utiliza coordenadas en la escala del tamaño real de la imagen, en lugar de las coordenadas normalizadas tradicionales. Especifica si la tarea requiere un recuadro envolvente, un punto concreto o una descripción del objeto, y conserva las dimensiones de la imagen y cualquier información de redimensionamiento necesaria para interpretar la ubicación devuelta.

Por ejemplo, una solicitud de inventario visual puede pedir cada objeto objetivo, su recuadro y un atributo visible. Una tarea basada en puntos puede solicitar la ubicación de un control etiquetado o de una parte específica de un objeto. Son propuestas de diseño de salida, no nombres de campos fijos que toda solicitud deba usar. Mantén cada coordenada asociada con su imagen de origen cuando se proporcionen varias imágenes.

Por separado, el fabricante destaca la extracción estructurada de escaneos de facturas, formularios y tablas. Define los campos, conserva las etiquetas originales y solicita una representación explícita cuando un valor no pueda leerse. Para una tabla, conserva los encabezados de columna y las unidades junto con las filas solicitadas. Un registro práctico puede contener el identificador del documento, la etiqueta del campo, el valor extraído y la ubicación, para que la salida pueda usarse en una comparación posterior o una inspección humana.

Arquitectura y preparación de entradas

El modelo combina resolución dinámica de imágenes y muestreo dinámico de video con información posicional rotatoria multimodal actualizada. Su codificador visual usa atención por ventanas, SwiGLU y RMSNorm. Estos son cambios de arquitectura que respaldan el procesamiento visual y temporal; no añaden entrada de audio ni generación de imágenes al flujo documentado de resultados en texto.

La ficha demuestra una sola imagen, varias imágenes, una secuencia de fotogramas de video, un archivo o referencia de video y conversaciones por lotes. El procesador de imágenes documenta un rango predeterminado de 4 a 16,384 tokens visuales por imagen. Los ajustes de píxeles mínimos y máximos conservan la relación de aspecto; las dimensiones exactas solicitadas se redondean a un múltiplo de 28. El rango de ejemplo de 256 a 1,280 tokens visuales es una ilustración ajustable, no un límite de imagen estricto independiente. Conserva el detalle que requiere la pregunta al elegir un redimensionamiento.

Contexto y ajustes sensibles a la localización

La configuración publicada establece las posiciones máximas en 128,000. Por separado, la sección de texto largo de la ficha del modelo describe una base de 32,768 tokens y un ejemplo de extensión con YaRN. Advierte explícitamente que esta extensión afecta de manera significativa la localización temporal y espacial, y no la recomienda. La guía también aborda el cambio de las posiciones máximas para videos largos; se trata de notas de configuración, no de un único límite incondicional de entrada para todas las tareas.

Mantén la configuración exacta de la versión y el preprocesamiento visual alineados con la tarea, especialmente cuando importen las coordenadas o los tiempos de los eventos. El ejemplo de generación de 128 tokens de la ficha no especifica una capacidad máxima de salida independiente. Qwen2.5-VL-7B-Instruct produce texto, coordenadas y hallazgos estructurados; una acción externa, una imagen renderizada, un video o una respuesta hablada requieren otro componente de la aplicación.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

Extract a transcribed invoice table

Extract line items from this invoice transcription: "Invoice N-33; item | quantity | unit price; Clip | 4 | 2.50; Folder | 2 | unreadable." Return each item with quantity, unit price and source invoice ID. Mark the unreadable price explicitly and do not infer it from a total. No image is supplied.

Resultado esperado

A two-row field table retaining N-33 and an explicit unreadable value for the folder unit price.

Comprobar el resultado

Verify quantities are not swapped and the unreadable price is neither zero nor a guessed amount.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2.5-vl-7b-instruct

qwen2.5-vl-7b-instruct

Alibaba /qwen2.5-vl-7b-instruct

Inicio

Qwen2.5-VL-7B-Instruct es un modelo de lenguaje visual para imágenes, documentos y video. Produce texto y hallazgos estructurados, incluidos recuadros de objetos, puntos y atributos, e incorpora localización temporal de eventos y capacidades de agente visual en la edición 7B.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
qwen2.5-vl-7b-instruct
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Ejemplos: system, user, assistant, tool, function
Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo.
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0001 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0001 / 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

curlPython SDKFlujo en Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen2.5-vl-7b-instruct", "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
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='qwen2.5-vl-7b-instruct',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"))
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='qwen2.5-vl-7b-instruct',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")

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra qwen2.5-vl-7b-instruct

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

qwen2.5-vl-7b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2.5-vl-7b-instruct

qwen2.5-vl-7b-instruct

Alibaba /qwen2.5-vl-7b-instruct

Inicio

Qwen2.5-VL-7B-Instruct es un modelo de lenguaje visual para imágenes, documentos y video. Produce texto y hallazgos estructurados, incluidos recuadros de objetos, puntos y atributos, e incorpora localización temporal de eventos y capacidades de agente visual en la edición 7B.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
qwen2.5-vl-7b-instruct
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

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
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0001 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0001 / 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

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "qwen2.5-vl-7b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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': 'qwen2.5-vl-7b-instruct', '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
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': 'qwen2.5-vl-7b-instruct', '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))

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Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra qwen2.5-vl-7b-instruct

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

qwen2.5-vl-7b-instruct

FAQ · Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-vl-7b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen2.5-vl-7b-instruct: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-vl-7b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen2.5-vl-7b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-vl-7b-instruct: messages.min_items: 1

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