qwen2.5-omni-7b
Qwen2.5-Omni-7B combina la comprensión de texto, imágenes, audio y vídeo con la salida de texto y voz natural. Su arquitectura Thinker-Talker alinea el audio con los tiempos del vídeo, admite interacción en streaming y ofrece dos voces documentadas en este punto de control abierto concreto.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqwen2.5-omni-7b - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqwen2.5-omni-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.
Visión general: un modelo para varias modalidades de entrada
Qwen2.5-Omni-7B es el modelo multimodal de extremo a extremo de Qwen para texto, imágenes, audio y vídeo. Puede comprender estas entradas conjuntamente y generar texto con voz natural en un flujo de trabajo en streaming. Utilízalo cuando una tarea dependa tanto de lo visible como de lo audible, o cuando el usuario dé la instrucción por voz en lugar de escribirla. Este es el punto de control 7B exacto; el modelo comercial Omni-Turbo y las versiones posteriores de Omni tienen sus propias condiciones.
Funciones principales y arquitectura
El diseño Thinker-Talker combina la comprensión con la generación de voz. Thinker procesa la tarea multimodal y produce el contenido textual, mientras que Talker participa en la elaboración de la respuesta hablada. TMRoPE, el esquema posicional multimodal alineado en el tiempo del desarrollador, sincroniza las marcas de tiempo del vídeo con el audio. La arquitectura está diseñada para la entrada por fragmentos y la interacción ágil por voz o vídeo; este objetivo de diseño no garantiza un tiempo de respuesta fijo en todas las interfaces.
La cobertura de tareas del desarrollador incluye reconocimiento del habla, traducción del habla, comprensión de audio, razonamiento sobre imágenes, comprensión de vídeo y generación de voz. Por tanto, las instrucciones habladas pueden participar directamente en una pregunta multimodal, sin requerir siempre una transcripción escrita proporcionada por separado. Define con claridad la tarea objetivo: comprender un clip de audio, responder a una pregunta hablada y generar una respuesta hablada son usos distintos, aunque el modelo admita todas sus formas de entrada o salida.
Preparación de una conversación multimodal
Proporciona los archivos multimedia pertinentes e indica cómo debe relacionarlos la respuesta. Para una demostración narrada, pide al modelo que distinga los pasos visibles de la explicación del hablante e identifique dónde coinciden. Para una imagen acompañada de una pregunta en audio, identifica la función de la imagen y pide una respuesta concisa fundamentada en el contenido visible. Para un fragmento solo de audio, indica si el objetivo es reconocer el habla, explicar sonidos o responder a una pregunta sobre el contenido. Son aplicaciones elaboradas a partir de la cobertura de tareas documentada.
Los ejemplos del desarrollador muestran conversaciones solo de texto, solo de audio, solo de vídeo y con archivos multimedia combinados. Conserva el orden y los tiempos originales de un vídeo. Etiqueta los recursos separados para que el modelo pueda referirse a ellos sin tratar pruebas no relacionadas como un único evento. El resultado puede ser solo texto o texto con voz; elige el artefacto útil antes de preparar la solicitud.
Preparación de la salida de voz
La receta del punto de control de Qwen requiere el prompt de sistema documentado para capacidades de audio cuando se necesita salida de voz. El prompt identifica Qwen y sus capacidades auditivas, visuales, textuales y de voz; sustituirlo por otro sin relación puede impedir el comportamiento de audio esperado. Es una orientación para el flujo de trabajo del punto de control del desarrollador, no una afirmación de que todas las aplicaciones expongan controles de prompt de sistema o de generación de audio.
El punto de control exacto ofrece dos voces: Chelsie, una voz femenina cálida, y Ethan, una voz masculina animada. Chelsie es la voz predeterminada documentada cuando no se selecciona ningún hablante. Su ejemplo de generación escribe voz con una frecuencia de muestreo de 24,000 Hz. Estas dos voces no deben sustituirse por la descripción de cuatro voces de un modelo comercial con un nombre distinto.
Uso del audio de un vídeo
La pista de audio de un vídeo puede ser pertinente para su significado, por ejemplo, si contiene instrucciones habladas o un sonido producido por una acción visible. Qwen expone use_audio_in_video en la preparación, el procesamiento y la generación de archivos multimedia. El ajuste debe mantenerse coherente en las tres etapas y a lo largo de una conversación de varios turnos; los ajustes incoherentes pueden producir resultados inesperados. Por tanto, una interpretación exclusivamente visual de un vídeo difiere de una interpretación audiovisual, aunque el archivo sea el mismo.
Salida solo de texto y procesamiento por lotes
El desarrollador admite la salida solo de texto mediante return_audio=False. También permite desactivar Talker después de la carga, lo que reduce la memoria de GPU en aproximadamente 2 GB, pero deja la salida de audio sin disponibilidad en esa instancia. El ejemplo documentado de procesamiento por lotes de muestras mixtas requiere return_audio=False y combina solicitudes de texto, imagen, audio y vídeo. Ese ejemplo por lotes no debe convertirse en una afirmación de generación de voz por lotes.
Contexto y límites sustanciales
La configuración del componente textual del punto de control establece las posiciones máximas en 32,768. El texto, los archivos multimedia representados y las respuestas generadas consumen espacio de secuencia; este valor no define por sí solo una duración universal de audio o vídeo. Los ejemplos de recursos del desarrollador muestran que los vídeos más largos necesitan mucha más memoria, por lo que un clip corto y pertinente suele ser más práctico que una grabación extensa sin relación. Sus ejemplos no publican una extensión máxima estricta de respuesta independiente ni una duración de archivos multimedia garantizada universalmente.
Comprueba las citas del habla y las conclusiones frente a la fuente, conserva suficiente detalle visual para la pregunta y mantén un resultado textual cuando quien revise necesite inspeccionar la explicación hablada. El valor documentado del modelo es la comprensión conjunta y la respuesta en texto y voz, mientras que los controles exactos de voz, el procesamiento de archivos multimedia y la entrega de la salida siguen siendo funciones de la interfaz elegida.
Tarea práctica
Tarea práctica
Ejemplo técnico en inglés
Compare demonstration notes with narration
Compare two text records of demonstration M2. Visual notes: 'Operator closes the lid, then presses Start.' Narration transcript: 'Press Start before closing the lid.' Identify the sequence disagreement and write one clarification question for the instructor. Use only these supplied records; do not claim to have watched or heard a clip.Resultado esperado
A source-linked sequence comparison and one targeted clarification question.Comprobar el resultado
The answer must preserve the opposing event order and avoid inventing a resolution.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2.5-omni-7b
qwen2.5-omni-7bPrimeros pasos
Qwen2.5-Omni-7B combina la comprensión de texto, imágenes, audio y vídeo con la salida de texto y voz natural. Su arquitectura Thinker-Talker alinea el audio con los tiempos del vídeo, admite interacción en streaming y ofrece dos voces documentadas en este punto de control abierto concreto.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen2.5-omni-7b | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | 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— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | 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 |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_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 $0.0046 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.0138 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen2.5-omni-7b", "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-omni-7b',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-omni-7b',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 |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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-omni-7b
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
ID de modelo relacionados
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2.5-omni-7b
qwen2.5-omni-7bPrimeros pasos
Qwen2.5-Omni-7B combina la comprensión de texto, imágenes, audio y vídeo con la salida de texto y voz natural. Su arquitectura Thinker-Talker alinea el audio con los tiempos del vídeo, admite interacción en streaming y ofrece dos voces documentadas en este punto de control abierto concreto.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen2.5-omni-7b | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | 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 |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_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 $0.0046 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.0138 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qwen2.5-omni-7b",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-omni-7b', '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-omni-7b', '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 |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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-omni-7b
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
ID de modelo relacionados
FAQ · qwen2.5-omni-7b
- ¿Qué entradas y resultados están disponibles?
POST /v1/chat/completions·qwen2.5-omni-7b:text→textPOST /v1/messages·qwen2.5-omni-7b:text→json,sse- ¿Qué campos utiliza la solicitud?
POST /v1/chat/completions·qwen2.5-omni-7b:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qwen2.5-omni-7b:model,messages,max_tokens,stream- ¿Qué límites se aplican?
POST /v1/chat/completions·qwen2.5-omni-7b:messages.min_items:1