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Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Markdown · JSON

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Qwen2.5-VL-72B-Instruct est le modèle vision-langage de Qwen pour les images, documents, graphiques et vidéos. Il renvoie du texte, des données extraites structurées et des coordonnées visuelles, et peut localiser des événements dans de longues vidéos ou raisonner sur un écran d’ordinateur ou d’appareil mobile.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Qwen2.5-VL-72B-Instruct est l’édition 72B entraînée à suivre des instructions de Qwen2.5-VL, conçue pour comprendre des éléments visuels avec du texte. Qwen décrit la reconnaissance d’objets, produits et monuments, ainsi que l’interprétation du texte, des graphiques, icônes, éléments graphiques et mises en page dans les images. Les entrées combinent une question écrite avec une ou plusieurs images, ou une vidéo; la sortie est textuelle, y compris des descriptions structurées et des informations extraites. Par rapport à Qwen2-VL, le fabricant met en avant une meilleure perception du temps et de l’échelle des images et un encodeur visuel à résolution dynamique revu, utilisant une attention par fenêtres.

La localisation visuelle est une capacité distincte de la description d’une image. Le modèle peut renvoyer des cadres délimitant les objets ou des points, avec des libellés et attributs en JSON. Qwen2.5-VL utilise des coordonnées à l’échelle de la taille réelle de l’image plutôt qu’un système de coordonnées normalisées. Nommez les objets à localiser et indiquez les champs requis, comme bbox_2d et label, ainsi que l’interprétation des coordonnées. Si une image est redimensionnée avant l’analyse, conservez sa taille avec les coordonnées renvoyées pour pouvoir les interpréter sur la même image. Les exemples Qwen combinent détection, comptage et descriptions d’objets.

Le fabricant souligne la reconnaissance de texte dans diverses langues, orientations et scènes. Ses exemples extraient des lignes de texte, associent le texte à des positions et récupèrent des champs précis dans des reçus ou formulaires. Pour une consigne documentaire, fournissez un scan clair, définissez les champs et indiquez comment représenter les informations absentes ou illisibles. Un résultat illustratif peut être un enregistrement structuré contenant un identifiant de document, une date et des lignes de détail, en distinguant les incertitudes des éléments visiblement présents. L’image fournie constitue la preuve de cette extraction.

L’annonce de Qwen présente QwenVL HTML pour analyser les documents avec des informations de mise en page. Elle montre des magazines, articles de recherche, pages web et captures d’écran mobiles, en combinant titres, paragraphes, images et formules avec les informations des cadres délimitants. Cela sert lorsque l’ordre de lecture et la structure de la page importent autant que les mots. Demandez explicitement la représentation : texte brut pour la lecture, JSON pour des champs sélectionnés ou le format HTML du fabricant orienté mise en page. Un rapport scanné peut être organisé en titres et paragraphes avant qu’une autre instruction demande la synthèse d’une section particulière.

Pour la vidéo, Qwen documente la compréhension d’éléments durant plus d’une heure, la recherche d’événements et la localisation temporelle à la seconde près. L’entraînement à fréquence d’images dynamique et l’encodage du temps absolu aident à représenter le rythme et la position des événements. Les exemples officiels identifient le segment où se produit une action décrite et renvoient une série d’événements avec heures de début, de fin et descriptions. Nommez l’événement recherché et précisez des secondes ou un format d’horodatage. Une consigne pratique peut demander les segments pertinents d’une longue démonstration, puis une description concise de ce qui se passe dans chacun.

Le modèle est aussi présenté comme un agent visuel pour ordinateur et appareil mobile : il peut raisonner à partir d’un écran et orienter des outils vers une tâche. La localisation et la compréhension de l’écran peuvent identifier une commande pertinente ou la prochaine interaction souhaitée. Une application fournit l’écran, les actions disponibles et l’objectif, exécute une action demandée et renvoie le nouvel état. Par exemple, la consigne peut demander la commande nécessaire pour atteindre une vue précise, avec un point ou cadre qui l’identifie. La description textuelle d’action du modèle et l’interaction exécutée par l’application sont des étapes distinctes.

Le processeur Qwen permet de contrôler le nombre de pixels des images. Sa plage par défaut documentée est de 4 à 16 384 jetons visuels par image; 256 à 1 280 jetons est un réglage illustratif, pas une limite universelle d’image. Le redimensionnement peut préserver le rapport d’aspect et les dimensions explicites sont arrondies à un multiple de 28. Une résolution supérieure utilise plus de calcul et peut préserver les petits textes ou les détails de diagrammes denses. Adaptez la préparation à la question, en gardant les libellés importants lisibles et la page ou zone pertinente claire. Les exemples vidéo utilisent des séquences d’images ou une vidéo accompagnée de sa fréquence d’images, ce qui importe lorsque la réponse doit contenir des horodatages.

La configuration actuelle de la fiche est réglée sur 32 768 jetons de contexte. Elle décrit une extension YaRN, mais avertit qu’elle peut affecter fortement la localisation temporelle et spatiale et ne la recommande pas pour ces tâches. Elle traite séparément de l’augmentation du réglage des positions pour les longues vidéos. La compréhension à l’échelle d’une heure est une capacité documentée plutôt qu’une limite universelle de durée de téléversement ou de longueur de sortie. Choisissez un résultat conservant les informations nécessaires ensuite : champs pour un enregistrement, coordonnées pour la localisation, mise en page pour un document ou descriptions horodatées pour une vidéo.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Extract fields from a receipt transcription

Extract a record from this receipt transcription: “Harbor Stationery; receipt HS-81; 14 March; notebooks 3 x 4.00; total 12.00.” Return merchant, receipt_id, date_text, items, total and currency. Preserve the written date and mark currency as unknown because no symbol or currency name is present. Keep a supporting source phrase with each field.

Résultat attendu

A field record with line-item details, preserved date text, source phrases and an explicit unknown currency.

Vérifier le résultat

Check that the answer does not infer a year or currency and that item arithmetic agrees with the stated total.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Alibaba /qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Pour commencer

Qwen2.5-VL-72B-Instruct est le modèle vision-langage de Qwen pour les images, documents, graphiques et vidéos. Il renvoie du texte, des données extraites structurées et des coordonnées visuelles, et peut localiser des événements dans de longues vidéos ou raisonner sur un écran d’ordinateur ou d’appareil mobile.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Exemples : system, user, assistant, tool, function
Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle.
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
function
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmodalitiesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
text
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContratTableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramètrecontrol_scopeContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’ID exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objet fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.0016 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.002 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.0016 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.002 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming 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": "qwen/qwen2.5-vl-72b-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='qwen/qwen2.5-vl-72b-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='qwen/qwen2.5-vl-72b-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")

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Alibaba /qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Pour commencer

Qwen2.5-VL-72B-Instruct est le modèle vision-langage de Qwen pour les images, documents, graphiques et vidéos. Il renvoie du texte, des données extraites structurées et des coordonnées visuelles, et peut localiser des événements dans de longues vidéos ou raisonner sur un écran d’ordinateur ou d’appareil mobile.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

Chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.0016 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.002 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.0016 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.002 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "qwen/qwen2.5-vl-72b-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': 'qwen/qwen2.5-vl-72b-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': 'qwen/qwen2.5-vl-72b-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))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

FAQ · Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: messages.min_items: 1

Plus de détails

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