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QvQ-Max

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QvQ-Max

QVQ-Max est le modèle de raisonnement visuel Qwen pour le texte, les images et la vidéo ; il renvoie du texte accompagné d'une solution expliquée. Utilisez-le pour des schémas mathématiques, l'analyse visuelle, des visuels liés à la programmation et l'interprétation créative ; ses spécifications indiquent un contexte de 131 072 tokens et une limite de sortie de 8 192 tokens.

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.

Vue d'ensemble : un raisonnement ancré dans l'entrée visuelle

QVQ-Max est le modèle de raisonnement visuel Qwen. Son fabricant décrit une sortie avec chaîne de raisonnement et des capacités renforcées en mathématiques, programmation, analyse visuelle, travail créatif et tâches générales. Sa page dédiée aux capacités indique des entrées textuelles, image et vidéo, avec une sortie textuelle. Choisissez-le pour une question dans laquelle les éléments visuels font partie du problème de raisonnement, par exemple un schéma, un graphique ou une séquence d'événements observés.

L'édition exacte du modèle

Le producteur décrit actuellement qvq-max comme fonctionnellement équivalent à l'instantané qvq-max-2025-03-25. Cette indication établit une relation entre éditions telle que la décrit le fabricant ; elle ne modifie pas les identifiants exacts conservés par une application. QVQ-Max ne doit pas hériter de l'identité des poids, du nombre de paramètres ou des commandes de génération de QVQ-72B-Preview, de QVQ-Plus ou d'un modèle visuel Qwen plus récent au seul motif qu'ils partagent une orientation de raisonnement. Un nom fournisseur doté du suffixe latest n'établit pas non plus à lui seul un point de contrôle fixe.

Préparer une question de raisonnement visuel

Fournissez l'image pertinente avec la question complète. Pour un schéma mathématique, conservez les libellés, dimensions et l'énoncé associé, puis demandez quelles relations découlent de la figure visible et lesquelles nécessitent une hypothèse supplémentaire. Demandez une réponse finale clairement délimitée, avec les valeurs et les relations utilisées pour l'obtenir. Une explication utile doit relier chaque inférence importante à un élément du contenu fourni.

Pour un graphique, demandez au modèle d'identifier les axes, les unités et les séries avant d'interpréter une tendance. Pour un schéma d'algorithme ou d'interface, précisez le comportement attendu et demandez comment la structure visible s'y rapporte. Pour un cahier des charges créatif, distinguez la description de ce qui est réellement présent des modifications ou interprétations proposées. Il s'agit d'applications rédigées des capacités de mathématiques, programmation, analyse et création documentées par le fabricant, et non de démonstrations du traitement réussi d'un fichier particulier.

Vidéo et éléments de preuve multiples

La vidéo est explicitement mentionnée comme modalité d'entrée. Pour une demande d'analyse d'événement, fournissez le segment pertinent et demandez une explication ordonnée des changements, de la scène qui étaye la conclusion et de ce qui reste incertain. Si des indications temporelles sont disponibles dans l'entrée, précisez comment le résultat doit y faire référence. La page exacte du modèle n'établit pas de durée vidéo, de nombre d'images ni de précision d'horodatage universels ; ces propriétés ne doivent donc pas être empruntées à une autre famille Qwen.

Lorsque la question s'appuie sur plusieurs images ou passages, étiquetez-les et expliquez la relation que le modèle doit examiner. Demandez un résultat organisé selon ces étiquettes pour qu'une personne chargée de la vérification puisse voir quels éléments étayent chaque point. La réponse de raisonnement doit rester distincte de la réponse finale ; une explication développée n'est utile que si ses affirmations peuvent être vérifiées à partir de la source.

Limites de contexte et de réponse

Les spécifications indiquent une fenêtre de contexte de 131 072 tokens, une longueur maximale d'entrée de 106 496 tokens et une longueur maximale de sortie de 8 192 tokens. Conservez ces valeurs séparées au lieu de déduire de leur différence un budget de tokens de raisonnement non documenté. Le texte, les éléments visuels représentés et le contenu généré doivent respecter les limites de séquence et de sortie applicables.

Pour une page dense ou un schéma, rendez les détails pertinents lisibles avant l'envoi et conservez l'énoncé complet nécessaire à l'inférence. Pour une source longue, sélectionnez les éléments liés à la question et réservez suffisamment d'espace de réponse pour une conclusion étayée. Les spécifications en tokens n'accordent ni une capacité illimitée d'entrée visuelle ni la garantie que chaque détail sera rappelé.

Outils, mise en forme et limites de fond

La matrice exacte des capacités indique que l'appel de fonctions, la recherche Web intégrée et les sorties structurées imposées ne sont pas pris en charge. Le raisonnement visuel de QVQ-Max ne doit donc pas être présenté comme un contrôle automatique de navigateur, un outil d'exécution de code externe ou une source d'informations en temps réel. Une invite peut demander un tableau ou un résultat textuel de forme JSON, mais cette demande ne crée pas de contrat imposant le respect d'un schéma.

La page dédiée au modèle ne publie ni commutateur de raisonnement hybride propre à ce modèle ni nombre de paramètres. Conservez l'identité de raisonnement visuel documentée au lieu d'importer des commandes ou des affirmations de taille d'un autre point de contrôle. Vérifiez les petits libellés, les nombres extraits, les relations inférées et les suggestions de code à partir de la source. La sortie pratique est une conclusion visuelle expliquée ou un livrable provisoire, fondé sur les éléments fournis par l'utilisateur.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Reason from a written geometric diagram

Use this textual description of a diagram: rectangle ABCD has adjacent sides AB=6 cm and BC=8 cm; diagonal AC is drawn. Find AC and the area of triangle ABC. Give the relationships and calculations supporting each result. Explain which stated geometric property makes the calculation valid; do not assume any extra marked lengths.

Résultat attendu

A concise derivation, two clearly delimited results with units and the relevant rectangle property.

Vérifier le résultat

Check the diagonal and triangle-area calculations use the stated right angle and correct units.
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions qvq-max

qvq-max

Alibaba /qvq-max

Premiers pas

QVQ-Max est le modèle de raisonnement visuel Qwen pour le texte, les images et la vidéo ; il renvoie du texte accompagné d'une solution expliquée. Utilisez-le pour des schémas mathématiques, l'analyse visuelle, des visuels liés à la programmation et l'interprétation créative ; ses spécifications indiquent un contexte de 131 072 tokens et une limite de sortie de 8 192 tokens.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
Types d’entrée
text
Types de sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
qvq-max
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’identifiant 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: outil de fonction fourni
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 rejeté sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt
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 sous forme de texte littéral ; aucun identifiant 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’identifiant 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/objets 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
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0023 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00916 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

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 · Chat OpenAI

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": "qvq-max", "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='qvq-max',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='qvq-max',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 · Chat OpenAI

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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra qvq-max

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

qvq-max

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages qvq-max

qvq-max

Alibaba /qvq-max

Premiers pas

QVQ-Max est le modèle de raisonnement visuel Qwen pour le texte, les images et la vidéo ; il renvoie du texte accompagné d'une solution expliquée. Utilisez-le pour des schémas mathématiques, l'analyse visuelle, des visuels liés à la programmation et l'interprétation créative ; ses spécifications indiquent un contexte de 131 072 tokens et une limite de sortie de 8 192 tokens.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
Types d’entrée
text
Types de sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
qvq-max
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
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0023 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00916 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

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 · Messages Anthropic

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "qvq-max",
  "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': 'qvq-max', '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': 'qvq-max', '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 · Messages Anthropic

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 identifiants 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 identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra qvq-max

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

qvq-max

FAQ · QvQ-Max
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · qvq-max: text → text

POST /v1/messages · qvq-max: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · qvq-max: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qvq-max: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · qvq-max: messages.min_items: 1

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