Source: https://ailoot.ai/models/es/qwen2-5-14b-instruct-1m/
Canonical: https://ailoot.ai/models/es/qwen2-5-14b-instruct-1m/
Language: es

# Qwen2.5-14B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/es/qwen2-5-14b-instruct-1m/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/qwen2-5-14b-instruct-1m/facts.json)

## [Qwen2.5-14B](https://ailoot.ai/models/es/qwen2-5-14b-instruct-1m/)

Qwen2.5 14B Instruct 1M es la edición textual de contexto largo de Qwen para colecciones de fuentes más amplias y tareas de seguimiento de instrucciones. Su desarrollador publica un contexto completo de 1,010,000 tokens y una capacidad de generación de 8,192 tokens para el modelo.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-14b-instruct-1m`](https://ailoot.ai/models/es/qwen2-5-14b-instruct-1m/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-14b-instruct-1m`](https://ailoot.ai/models/es/qwen2-5-14b-instruct-1m/#method-1)

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 14B Instruct 1M es la edición 14B de contexto más largo de la familia Qwen2.5. La ficha del modelo del desarrollador publica un contexto completo de 1,010,000 tokens y una capacidad de generación de 8,192 tokens. Describe un modelo de lenguaje de 14.7 mil millones de parámetros, con 13.1 mil millones de parámetros excluidos los embeddings.

#### Organiza el material largo en torno a la pregunta

Etiqueta los documentos o pasajes e indica qué resultado deben respaldar. Una comparación puede definir los criterios y pedir diferencias vinculadas a las fuentes. Un resumen puede especificar el público y la información que debe conservar. Un encargo centrado mantiene una colección de fuentes más amplia conectada con la respuesta requerida.

Para un mensaje posterior, conserva los identificadores de las fuentes y el hallazgo anterior pertinente. Añade de forma explícita una corrección o un nuevo pasaje, para que una conclusión revisada pueda compararse con las pruebas originales.

#### Utiliza la plantilla de conversación del modelo

El desarrollador muestra una instrucción de sistema y una pregunta de usuario mediante la plantilla de chat de la versión. Mantén el material citado separado de las instrucciones y define la estructura de la respuesta final. Para un resultado estructurado, especifica los campos y cómo debe aparecer la información ausente, y después comprueba los valores devueltos frente a la fuente.

Una entrada grande no requiere una respuesta igual de grande. Pide el detalle que necesita el artefacto y deja espacio adecuado para la respuesta dentro de los límites de la interfaz seleccionada.

#### Configuración de contexto largo

El desarrollador recomienda un marco de inferencia especializado con atención dispersa y extrapolación de longitud para entradas ultralargas. Su guía explica el ajuste de la longitud máxima del modelo y de otros parámetros de ejecución; también señala que un marco compatible más antiguo puede perder precisión por encima de 262,144 tokens.

Son capacidades del modelo y de despliegue, no ajustes expuestos automáticamente por todas las interfaces alojadas. El perfil alojado exacto indica un contexto de trabajo de 128,000 tokens. Prepara la solicitud real utilizando los límites documentados de esa interfaz, en lugar de tratar el nombre de edición 1M como una garantía para todas las rutas.

#### Conserva la edición 14B

La guía compartida de contexto largo del desarrollador identifica modelos 7B y 14B independientes. Esta entrada sigue las especificaciones de parámetros y generación del propio modelo 14B. Mantén la edición exacta junto con el prompt y el resultado al comparar tareas con fuentes más amplias o revisiones.

Tarea práctica

### Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

```
Reconcile a source collection

Create a current project summary from these labeled records. [M1] May plan: pilot in two branches, North and East. [M2] June decision: replace East with West; North unchanged. [M3] June staffing note: West lead unassigned. Treat later explicit decisions as updates. Return active branches, the change history and unresolved ownership, citing the relevant record IDs.
```

#### Resultado esperado

```
A source-linked current-state summary, a concise change history and the missing West owner.
```

#### Comprobar el resultado

```
Check East survives only in history and West is active with its owner unassigned.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-14b-instruct-1m`

[`qwen2.5-14b-instruct-1m`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen2.5-14b-instruct-1m&route=Ultra&caller=qwen2.5-14b-instruct-1m&fmt=chat)

Alibaba /`qwen2.5-14b-instruct-1m`

### Primeros pasos

Qwen2.5 14B Instruct 1M es la edición textual de contexto largo de Qwen para colecciones de fuentes más amplias y tareas de seguimiento de instrucciones. Su desarrollador publica un contexto completo de 1,010,000 tokens y una capacidad de generación de 8,192 tokens para el modelo.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de salida

`text`

Formato de salida

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen2.5-14b-instruct-1m | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores 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— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
| Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores 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

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parámetro`material_types` | Contratotext |
| Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
| Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
| Parámetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parámetro`control_scope` | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
| Parámetro`output_modalities` | Contratotext |
| Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse |
| Parámetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

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.

### Planes

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

Modo rápido

Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
| --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.000286** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.00086** / 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 importe 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 →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python

```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": "qwen2.5-14b-instruct-1m", "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='qwen2.5-14b-instruct-1m',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='qwen2.5-14b-instruct-1m',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 las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |

### Alias

#### Alias del modelo

**Ailoot Ultra** [`qwen2.5-14b-instruct-1m`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen2.5-14b-instruct-1m&route=Ultra&caller=qwen2.5-14b-instruct-1m&fmt=chat)

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

[`qwen2.5-14b-instruct-1m`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen2.5-14b-instruct-1m&route=Ultra&caller=qwen2.5-14b-instruct-1m&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-14b-instruct-1m`

[`qwen2.5-14b-instruct-1m`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen2.5-14b-instruct-1m&route=Ultra&caller=qwen2.5-14b-instruct-1m&fmt=messages)

Alibaba /`qwen2.5-14b-instruct-1m`

### Primeros pasos

Qwen2.5 14B Instruct 1M es la edición textual de contexto largo de Qwen para colecciones de fuentes más amplias y tareas de seguimiento de instrucciones. Su desarrollador publica un contexto completo de 1,010,000 tokens y una capacidad de generación de 8,192 tokens para el modelo.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

json · sse

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de salida

`json`, `sse`

Formato de salida

JSON o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen2.5-14b-instruct-1m | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`cadena messages[].content`

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parámetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parámetro`material_types` | Contratotext |
| Parámetro`text_file_material` | ContratoLee 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`

### Planes

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

Modo rápido

Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
| --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.000286** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.00086** / 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 importe 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 →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo

```json
{
  "model": "qwen2.5-14b-instruct-1m",
  "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': 'qwen2.5-14b-instruct-1m', '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': 'qwen2.5-14b-instruct-1m', '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))
```

### Recibir y guardar resultados

#### 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 las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |

### Alias

#### Alias del modelo

**Ailoot Ultra** [`qwen2.5-14b-instruct-1m`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen2.5-14b-instruct-1m&route=Ultra&caller=qwen2.5-14b-instruct-1m&fmt=messages)

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

[`qwen2.5-14b-instruct-1m`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen2.5-14b-instruct-1m&route=Ultra&caller=qwen2.5-14b-instruct-1m&fmt=messages)

FAQ · Qwen2.5-14B

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-14b-instruct-1m`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-14b-instruct-1m`: `text` → `json`, `sse`

¿Qué campos utiliza la solicitud?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-14b-instruct-1m`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-14b-instruct-1m`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

¿Qué límites se aplican?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-14b-instruct-1m`: `messages.min_items`: `1`

Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación.

## La empresa y su cartera de proyectos

La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes.

## Compra tokens con descuento.

Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens.

Suscripción

Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales.

Código de hasta el 50%

Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente.

Gasto en el historial

Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición.

[Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/)

## Conecta la API al producto que vendes.

SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso.

Aplicación comercial

Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio.

Licencia para revendedores

Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa.

Documentos en la web

La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar.

[Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es)

## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos





Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI.





La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes.





Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.