Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
Qwen2-VL-7B-Instruct es el modelo de visión y lenguaje de Qwen ajustado para seguir instrucciones, que procesa texto, imágenes y vídeo y devuelve texto. Úsalo para preguntar sobre páginas de documentos, comparar imágenes o describir eventos visuales, con resolución de imagen dinámica y limitaciones documentadas en recuento, razonamiento espacial y comprensión del audio en vídeo.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsQwen2-VL-7B-Instruct-ultra - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesQwen2-VL-7B-Instruct-ultra
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.
Introducción: la edición de visión y lenguaje de 7 mil millones de parámetros
Qwen2-VL-7B-Instruct es el miembro de Qwen2-VL de 7 mil millones de parámetros ajustado para seguir instrucciones. Combina instrucciones de texto con imágenes o vídeo y produce respuestas textuales. Los resultados útiles incluyen una explicación de una página, una comparación de imágenes, una descripción de eventos visibles o la respuesta a una pregunta sobre un gráfico. Sigue siendo esta versión exacta de Qwen2-VL; los puntos de control más recientes Qwen2.5-VL y Qwen3-VL tienen sus propias capacidades e identidades.
Qué aporta Qwen2-VL
Qwen describe comprensión visual con distintas resoluciones y relaciones de aspecto de imagen, además de preguntas sobre vídeo, diálogo y creación de contenido. La capacidad de vídeo documentada de la familia incluye material de más de 20 minutos. La duración por sí sola no establece cuántos fotogramas procesa una aplicación ni garantiza el recuerdo de todos los eventos. La comprensión multilingüe de imagen y texto incluye inglés y chino, numerosos idiomas europeos, japonés, coreano, árabe y vietnamita.
El fabricante también describe la integración con teléfonos, robots y otros dispositivos mediante observaciones visuales e instrucciones de texto. Se trata de un flujo de aplicación: el modelo interpreta el entorno visual y ayuda a elegir acciones, mientras que el software o hardware conectado las lleva a cabo. Reconocer una pantalla no le da por sí mismo control sobre ella.
Cambios de arquitectura
La resolución dinámica convierte una imagen en una cantidad variable de tokens visuales, en lugar de forzar todas las entradas a la misma representación. M-ROPE separa la información posicional del texto, las imágenes bidimensionales y la información de vídeo tridimensional, combinando la estructura espacial y temporal. La configuración publicada de 7 mil millones de parámetros indica 32.768 posiciones. El texto, los tokens visuales y la salida generada comparten el presupuesto finito de secuencia, por lo que la resolución de las imágenes y el muestreo del vídeo afectan a la cantidad de material que puede incluir una solicitud.
Preparación de imágenes y conversaciones
Los ejemplos oficiales admiten una sola imagen, varias imágenes y conversaciones solo de texto. Adjunta la imagen con una pregunta específica en lugar de depender de una instrucción amplia como «analízalo todo». Para una página de documento, pide campos concretos y conserva la puntuación en las citas. Para dos capturas de diseños, etiquétalas como primera y segunda y después solicita una tabla de cambios visibles. Para un gráfico, pide sus etiquetas, unidades y los valores que respaldan una tendencia indicada. Son aplicaciones prácticas de preguntas visuales, no promesas de extracción sin errores.
Las utilidades del fabricante aceptan imágenes de archivos locales, datos de imagen codificados o ubicaciones de imágenes; su ejemplo documentado de vídeo utiliza archivos de vídeo locales o una lista ordenada de fotogramas. Los formatos de carga de la aplicación siguen siendo una decisión de interfaz independiente. Conserva el orden original de los fotogramas e indica el intervalo de tiempo que representa una lista de fotogramas. Los ejemplos generan texto; este punto de control no se describe como un generador de imágenes o vídeo.
Resolución y preparación del vídeo
El procesador de Qwen utiliza un intervalo predeterminado de cuatro a 16.384 tokens visuales por imagen. Expone min_pixels y max_pixels para equilibrar el detalle con la memoria y el cálculo, con un ejemplo documentado que apunta a 256–1.280 tokens visuales. Las imágenes se redimensionan dentro de los límites elegidos conservando su relación de aspecto. Las dimensiones de redimensionado explícitas se redondean a un múltiplo de 28. Una tabla densa o un texto pequeño pueden necesitar suficiente resolución para seguir siendo legibles; aumentarla también consume más del presupuesto visual y de contexto disponible.
El ejemplo de vídeo muestra una tasa de muestreo de un fotograma por segundo y un límite de píxeles configurable. Son ajustes de ejemplo, no una tasa obligatoria universal ni un límite estricto de contenido multimedia. Para revisar un evento, proporciona el clip pertinente y solicita un relato ordenado de los cambios visibles. Los eventos muy próximos pueden requerir un muestreo más fino que un resumen general de la escena. Qwen2-VL no comprende la información de audio de los vídeos, por lo que el diálogo hablado o los efectos sonoros requieren un flujo de audio independiente.
Limitaciones conocidas
Qwen registra junio de 2023 como fecha límite de los datos de entrenamiento de imágenes, sin garantizar conocimiento sobre personas, productos o eventos posteriores. El reconocimiento de individuos específicos y propiedades intelectuales es incompleto. Las instrucciones complejas de varios pasos, los recuentos de objetos en escenas concurridas y las relaciones espaciales, especialmente en tres dimensiones, son puntos débiles documentados. Divide una tarea visual complicada en preguntas claras, solicita las evidencias visibles que respaldan el resultado y comprueba los números extraídos y el texto citado en la imagen. Una descripción verosímil no debe tratarse como un recuento preciso ni como una ubicación tridimensional medida.
Los ejemplos breves de generación de la ficha no establecen un límite estricto de salida independiente. Planifica el tamaño de la respuesta junto con las entradas textuales y visuales, y conserva suficiente detalle en la fuente para la pregunta concreta. Esto hace que la selección del modelo y la preparación de la entrada sean más útiles que asumir que cualquier imagen o cualquier vídeo largo produce una respuesta igual de fiable.
Tarea práctica
Tarea práctica
Ejemplo técnico en inglés
Compare transcribed dashboard changes
Compare these dashboard descriptions supplied as text. First: heading 'Orders', filter 'All dates', total 240. Second: heading 'Orders', filter 'This week', total 38. Return a table of changed and unchanged fields, then explain why the totals alone do not establish a fall in orders. Use only the descriptions and keep the filter labels exact.Resultado esperado
A field-comparison table and a short explanation of the different date scopes.Comprobar el resultado
The result does not treat totals from All dates and This week as comparable periods.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
Qwen2-VL-7B-Instruct-ultraPrimeros pasos
Qwen2-VL-7B-Instruct es el modelo de visión y lenguaje de Qwen ajustado para seguir instrucciones, que procesa texto, imágenes y vídeo y devuelve texto. Úsalo para preguntar sobre páginas de documentos, comparar imágenes o describir eventos visuales, con resolución de imagen dinámica y limitaciones documentadas en recuento, razonamiento espacial y comprensión del audio en vídeo.
- 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-VL-7B-Instruct-ultra | 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 $0.00058 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.00142 / 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-VL-7B-Instruct-ultra", "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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
ID de modelo relacionados
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
Qwen2-VL-7B-Instruct-ultraPrimeros pasos
Qwen2-VL-7B-Instruct es el modelo de visión y lenguaje de Qwen ajustado para seguir instrucciones, que procesa texto, imágenes y vídeo y devuelve texto. Úsalo para preguntar sobre páginas de documentos, comparar imágenes o describir eventos visuales, con resolución de imagen dinámica y limitaciones documentadas en recuento, razonamiento espacial y comprensión del audio en vídeo.
- 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-VL-7B-Instruct-ultra | 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 $0.00058 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.00142 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
ID de modelo relacionados
FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
- ¿Qué entradas y resultados están disponibles?
POST /v1/chat/completions·Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra:text→textPOST /v1/messages·Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra:text→json,sse- ¿Qué campos utiliza la solicitud?
POST /v1/chat/completions·Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra:model,messages,max_tokens,stream- ¿Qué límites se aplican?
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