QVQ-Plus הוא קו Plus של מודלי QVQ מבית Qwen לחשיבה על מידע חזותי. היצרן מדגיש מתמטיקה, תכנות, ניתוח חזותי, עבודה יצירתית ומשימות כלליות הכרוכות בראיות חזותיות. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו ומחזיר טקסט, הכולל תהליך חשיבה ותשובה. השם Plus מגדיר זהות במשפחה ואינו תחליף לצילום מצב קבוע של QVQ-Max או למודל ליצירת תמונות.
חלון ההקשר המתועד הוא 131,072 טוקנים, עם קלט מרבי של 106,496 טוקנים ופלט מרבי של 8,192 טוקנים. הקפידו להבחין בין מגבלות אלו בתכנון הבקשה. כללו את המשימה הכתובה, החומר החזותי הרלוונטי והיסטוריית השיחה הנחוצה, ואז השאירו מקום להסבר ולתשובה הסופית. התרומה של צילום מסך או וידאו נקבעת לפי הייצוג המעובד שלהם, ולכן מספר התווים המוקלדים לבדו אינו מדד מספק לקלט המלא.
היצרן מתאר את QVQ כמשלב קלט חזותי עם חשיבה ותשובה טקסטואלית. תהליך השירות המתועד של QVQ משתמש בהזרמה. יישום צריך להבחין בין חשיבת ביניים לבין מקטעי התשובה הסופית ולהרכיב את הטקסט לפני הצגתו כהסבר שהושלם. גם בקשה לתשובה תמציתית עשויה להיענות לאחר תהליך חשיבה פנימי; בקשת קיצור אינה הופכת את המודל לגרסה נפרדת ללא חשיבה.
לתרשים או לטבלה, הגדירו את ההשוואה הרצויה וספקו תוויות, יחידות וכותרות קריאות. לדוגמה, שאלו אם שתי סדרות מוצגות מתרחקות זו מזו בטווח נבחר, ואז בקשו את התצפיות הנראות התומכות במסקנה. אם התשובה מחייבת ערכים מספריים, ודאו שהם מופיעים במקור ובקשו מהמודל לציין אי־ודאות כאשר ניתן לבצע רק קריאה חזותית משוערת. שמרו את התמונה המקורית כדי שאפשר יהיה לבדוק את התוצאה מול הראיות.
למסמך או לצילום מסך של ממשק, הגדירו את מטרת המשתמש ואת חלק החומר שיש לנתח. בקשה מועילה יכולה לברר אילו שדות נראים דרושים לתהליך עבודה מוגדר, כיצד העמוד מאורגן או מה משתמע מהמחברים בתרשים. במשימת תכנות חזותית, ספקו את צילום המסך ואת הדרישות הכתובות, ואז בקשו הסבר טקסטואלי או הצעת מימוש התואמים את המבנה הנראה. הבחינו בין תכונות שאפשר לראות לבין תכונות התלויות בהתנהגות יישום נסתרת.
בווידאו, הגדירו את האירוע, הרצף או הקשר שברצונכם להסביר. שמרו את הקטע הרלוונטי וספקו תמונות סטילס קריאות כאשר פרטים קטנים חשובים. סמנו כמה פריטי קלט והסבירו את סדרם כדי שהשוואה לא תתבלבל עם סצנות לא קשורות. התוצאה היא תיאור טקסטואלי של החומר ומסקנה בנוגע לשאלה שהוגדרה; היא אינה עורכת את המקור בעצמה, יוצרת סרטון חדש או מאמתת דבר מחוץ לתצפית.
כרטיס Plus של היצרן אינו מציג תמיכה בקריאה לפונקציות, בחיפוש ברשת או בפלט מובנה הנכפה באמצעות אילוצים. ארגנו את התשובה הטקסטואלית בכותרות ברורות, בטבלת השוואה או ברשימת תצפיות, ואמתו כל תוצאה שנראית כנתונים בפורמט קריא למכונה לפני שהיישום משתמש בה. תיעוד הצ'אט מציין שלהודעות מערכת אין השפעה על מודלי QVQ, ולכן יש לשים את הוראות התפקיד, המשימה והעיצוב בהודעת המשתמש. שמרו על ברירות המחדל המתועדות לדגימה ב־QVQ במקום לייבא מתכון לטמפרטורה או לבחירת טוקנים ממשפחת Qwen אחרת.
לתוצר ניתוח מועיל, בקשו את העובדות שנצפו, את ההסבר ותשובה סופית המסומנת בבירור. בדקו חישובים מול המספרים, התוויות והיחידות הנראים, ובדקו פרשנות למסמך מול החלק במקור שאליו היא מתייחסת. שמרו את זהות Plus שנבחרה ואת חומרי הקלט לצד התוצאה כאשר יש צורך לחזור למקרה. הפרידו בין הצעה מנומקת לבין כל פעולה בהמשך: יישום או אדם עדיין צריכים לבצע פעולת כלי שהתבקשה ולהחזיר את תוצאתה. מודל זה הוא מקור לחשיבה חזותית ולטקסט, כאשר החומר המקורי נשמר כבסיס לבדיקה.
", "aboutText": "QVQ-Plus הוא קו Plus של מודלי QVQ מבית Qwen לחשיבה על מידע חזותי. היצרן מדגיש מתמטיקה, תכנות, ניתוח חזותי, עבודה יצירתית ומשימות כלליות הכרוכות בראיות חזותיות. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו ומחזיר טקסט, הכולל תהליך חשיבה ותשובה. השם Plus מגדיר זהות במשפחה ואינו תחליף לצילום מצב קבוע של QVQ-Max או למודל ליצירת תמונות.\n\nחלון ההקשר המתועד הוא 131,072 טוקנים, עם קלט מרבי של 106,496 טוקנים ופלט מרבי של 8,192 טוקנים. הקפידו להבחין בין מגבלות אלו בתכנון הבקשה. כללו את המשימה הכתובה, החומר החזותי הרלוונטי והיסטוריית השיחה הנחוצה, ואז השאירו מקום להסבר ולתשובה הסופית. התרומה של צילום מסך או וידאו נקבעת לפי הייצוג המעובד שלהם, ולכן מספר התווים המוקלדים לבדו אינו מדד מספק לקלט המלא.\n\nהיצרן מתאר את QVQ כמשלב קלט חזותי עם חשיבה ותשובה טקסטואלית. תהליך השירות המתועד של QVQ משתמש בהזרמה. יישום צריך להבחין בין חשיבת ביניים לבין מקטעי התשובה הסופית ולהרכיב את הטקסט לפני הצגתו כהסבר שהושלם. גם בקשה לתשובה תמציתית עשויה להיענות לאחר תהליך חשיבה פנימי; בקשת קיצור אינה הופכת את המודל לגרסה נפרדת ללא חשיבה.\n\nלתרשים או לטבלה, הגדירו את ההשוואה הרצויה וספקו תוויות, יחידות וכותרות קריאות. לדוגמה, שאלו אם שתי סדרות מוצגות מתרחקות זו מזו בטווח נבחר, ואז בקשו את התצפיות הנראות התומכות במסקנה. אם התשובה מחייבת ערכים מספריים, ודאו שהם מופיעים במקור ובקשו מהמודל לציין אי־ודאות כאשר ניתן לבצע רק קריאה חזותית משוערת. שמרו את התמונה המקורית כדי שאפשר יהיה לבדוק את התוצאה מול הראיות.\n\nלמסמך או לצילום מסך של ממשק, הגדירו את מטרת המשתמש ואת חלק החומר שיש לנתח. בקשה מועילה יכולה לברר אילו שדות נראים דרושים לתהליך עבודה מוגדר, כיצד העמוד מאורגן או מה משתמע מהמחברים בתרשים. במשימת תכנות חזותית, ספקו את צילום המסך ואת הדרישות הכתובות, ואז בקשו הסבר טקסטואלי או הצעת מימוש התואמים את המבנה הנראה. הבחינו בין תכונות שאפשר לראות לבין תכונות התלויות בהתנהגות יישום נסתרת.\n\nבווידאו, הגדירו את האירוע, הרצף או הקשר שברצונכם להסביר. שמרו את הקטע הרלוונטי וספקו תמונות סטילס קריאות כאשר פרטים קטנים חשובים. סמנו כמה פריטי קלט והסבירו את סדרם כדי שהשוואה לא תתבלבל עם סצנות לא קשורות. התוצאה היא תיאור טקסטואלי של החומר ומסקנה בנוגע לשאלה שהוגדרה; היא אינה עורכת את המקור בעצמה, יוצרת סרטון חדש או מאמתת דבר מחוץ לתצפית.\n\nכרטיס Plus של היצרן אינו מציג תמיכה בקריאה לפונקציות, בחיפוש ברשת או בפלט מובנה הנכפה באמצעות אילוצים. ארגנו את התשובה הטקסטואלית בכותרות ברורות, בטבלת השוואה או ברשימת תצפיות, ואמתו כל תוצאה שנראית כנתונים בפורמט קריא למכונה לפני שהיישום משתמש בה. תיעוד הצ'אט מציין שלהודעות מערכת אין השפעה על מודלי QVQ, ולכן יש לשים את הוראות התפקיד, המשימה והעיצוב בהודעת המשתמש. שמרו על ברירות המחדל המתועדות לדגימה ב־QVQ במקום לייבא מתכון לטמפרטורה או לבחירת טוקנים ממשפחת Qwen אחרת.\n\nלתוצר ניתוח מועיל, בקשו את העובדות שנצפו, את ההסבר ותשובה סופית המסומנת בבירור. בדקו חישובים מול המספרים, התוויות והיחידות הנראים, ובדקו פרשנות למסמך מול החלק במקור שאליו היא מתייחסת. שמרו את זהות Plus שנבחרה ואת חומרי הקלט לצד התוצאה כאשר יש צורך לחזור למקרה. הפרידו בין הצעה מנומקת לבין כל פעולה בהמשך: יישום או אדם עדיין צריכים לבצע פעולת כלי שהתבקשה ולהחזיר את תוצאתה. מודל זה הוא מקור לחשיבה חזותית ולטקסט, כאשר החומר המקורי נשמר כבסיס לבדיקה.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.qvq-plusQVQ-Plus משלב שאלה טקסטואלית עם תמונות או וידאו כדי להפיק תשובה טקסטואלית מנומקת. השתמשו בו למתמטיקה חזותית, לניתוח תרשימים ומסמכים או לשאלות שמסקנתן תלויה בכמה פרטים נראים לעין; קו Plus שומר על זהותו הנפרדת.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
QVQ-Plus הוא קו Plus של מודלי QVQ מבית Qwen לחשיבה על מידע חזותי. היצרן מדגיש מתמטיקה, תכנות, ניתוח חזותי, עבודה יצירתית ומשימות כלליות הכרוכות בראיות חזותיות. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו ומחזיר טקסט, הכולל תהליך חשיבה ותשובה. השם Plus מגדיר זהות במשפחה ואינו תחליף לצילום מצב קבוע של QVQ-Max או למודל ליצירת תמונות.
חלון ההקשר המתועד הוא 131,072 טוקנים, עם קלט מרבי של 106,496 טוקנים ופלט מרבי של 8,192 טוקנים. הקפידו להבחין בין מגבלות אלו בתכנון הבקשה. כללו את המשימה הכתובה, החומר החזותי הרלוונטי והיסטוריית השיחה הנחוצה, ואז השאירו מקום להסבר ולתשובה הסופית. התרומה של צילום מסך או וידאו נקבעת לפי הייצוג המעובד שלהם, ולכן מספר התווים המוקלדים לבדו אינו מדד מספק לקלט המלא.
היצרן מתאר את QVQ כמשלב קלט חזותי עם חשיבה ותשובה טקסטואלית. תהליך השירות המתועד של QVQ משתמש בהזרמה. יישום צריך להבחין בין חשיבת ביניים לבין מקטעי התשובה הסופית ולהרכיב את הטקסט לפני הצגתו כהסבר שהושלם. גם בקשה לתשובה תמציתית עשויה להיענות לאחר תהליך חשיבה פנימי; בקשת קיצור אינה הופכת את המודל לגרסה נפרדת ללא חשיבה.
לתרשים או לטבלה, הגדירו את ההשוואה הרצויה וספקו תוויות, יחידות וכותרות קריאות. לדוגמה, שאלו אם שתי סדרות מוצגות מתרחקות זו מזו בטווח נבחר, ואז בקשו את התצפיות הנראות התומכות במסקנה. אם התשובה מחייבת ערכים מספריים, ודאו שהם מופיעים במקור ובקשו מהמודל לציין אי־ודאות כאשר ניתן לבצע רק קריאה חזותית משוערת. שמרו את התמונה המקורית כדי שאפשר יהיה לבדוק את התוצאה מול הראיות.
למסמך או לצילום מסך של ממשק, הגדירו את מטרת המשתמש ואת חלק החומר שיש לנתח. בקשה מועילה יכולה לברר אילו שדות נראים דרושים לתהליך עבודה מוגדר, כיצד העמוד מאורגן או מה משתמע מהמחברים בתרשים. במשימת תכנות חזותית, ספקו את צילום המסך ואת הדרישות הכתובות, ואז בקשו הסבר טקסטואלי או הצעת מימוש התואמים את המבנה הנראה. הבחינו בין תכונות שאפשר לראות לבין תכונות התלויות בהתנהגות יישום נסתרת.
בווידאו, הגדירו את האירוע, הרצף או הקשר שברצונכם להסביר. שמרו את הקטע הרלוונטי וספקו תמונות סטילס קריאות כאשר פרטים קטנים חשובים. סמנו כמה פריטי קלט והסבירו את סדרם כדי שהשוואה לא תתבלבל עם סצנות לא קשורות. התוצאה היא תיאור טקסטואלי של החומר ומסקנה בנוגע לשאלה שהוגדרה; היא אינה עורכת את המקור בעצמה, יוצרת סרטון חדש או מאמתת דבר מחוץ לתצפית.
כרטיס Plus של היצרן אינו מציג תמיכה בקריאה לפונקציות, בחיפוש ברשת או בפלט מובנה הנכפה באמצעות אילוצים. ארגנו את התשובה הטקסטואלית בכותרות ברורות, בטבלת השוואה או ברשימת תצפיות, ואמתו כל תוצאה שנראית כנתונים בפורמט קריא למכונה לפני שהיישום משתמש בה. תיעוד הצ'אט מציין שלהודעות מערכת אין השפעה על מודלי QVQ, ולכן יש לשים את הוראות התפקיד, המשימה והעיצוב בהודעת המשתמש. שמרו על ברירות המחדל המתועדות לדגימה ב־QVQ במקום לייבא מתכון לטמפרטורה או לבחירת טוקנים ממשפחת Qwen אחרת.
לתוצר ניתוח מועיל, בקשו את העובדות שנצפו, את ההסבר ותשובה סופית המסומנת בבירור. בדקו חישובים מול המספרים, התוויות והיחידות הנראים, ובדקו פרשנות למסמך מול החלק במקור שאליו היא מתייחסת. שמרו את זהות Plus שנבחרה ואת חומרי הקלט לצד התוצאה כאשר יש צורך לחזור למקרה. הפרידו בין הצעה מנומקת לבין כל פעולה בהמשך: יישום או אדם עדיין צריכים לבצע פעולת כלי שהתבקשה ולהחזיר את תוצאתה. מודל זה הוא מקור לחשיבה חזותית ולטקסט, כאשר החומר המקורי נשמר כבסיס לבדיקה.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qvq-plus | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט $0.00058 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.00144 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qvq-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qvq-plus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qvq-plus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra qvq-plus
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
qvq-plusQVQ-Plus משלב שאלה טקסטואלית עם תמונות או וידאו כדי להפיק תשובה טקסטואלית מנומקת. השתמשו בו למתמטיקה חזותית, לניתוח תרשימים ומסמכים או לשאלות שמסקנתן תלויה בכמה פרטים נראים לעין; קו Plus שומר על זהותו הנפרדת.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
QVQ-Plus הוא קו Plus של מודלי QVQ מבית Qwen לחשיבה על מידע חזותי. היצרן מדגיש מתמטיקה, תכנות, ניתוח חזותי, עבודה יצירתית ומשימות כלליות הכרוכות בראיות חזותיות. הוא מקבל טקסט, תמונות ווידאו ומחזיר טקסט, הכולל תהליך חשיבה ותשובה. השם Plus מגדיר זהות במשפחה ואינו תחליף לצילום מצב קבוע של QVQ-Max או למודל ליצירת תמונות.
חלון ההקשר המתועד הוא 131,072 טוקנים, עם קלט מרבי של 106,496 טוקנים ופלט מרבי של 8,192 טוקנים. הקפידו להבחין בין מגבלות אלו בתכנון הבקשה. כללו את המשימה הכתובה, החומר החזותי הרלוונטי והיסטוריית השיחה הנחוצה, ואז השאירו מקום להסבר ולתשובה הסופית. התרומה של צילום מסך או וידאו נקבעת לפי הייצוג המעובד שלהם, ולכן מספר התווים המוקלדים לבדו אינו מדד מספק לקלט המלא.
היצרן מתאר את QVQ כמשלב קלט חזותי עם חשיבה ותשובה טקסטואלית. תהליך השירות המתועד של QVQ משתמש בהזרמה. יישום צריך להבחין בין חשיבת ביניים לבין מקטעי התשובה הסופית ולהרכיב את הטקסט לפני הצגתו כהסבר שהושלם. גם בקשה לתשובה תמציתית עשויה להיענות לאחר תהליך חשיבה פנימי; בקשת קיצור אינה הופכת את המודל לגרסה נפרדת ללא חשיבה.
לתרשים או לטבלה, הגדירו את ההשוואה הרצויה וספקו תוויות, יחידות וכותרות קריאות. לדוגמה, שאלו אם שתי סדרות מוצגות מתרחקות זו מזו בטווח נבחר, ואז בקשו את התצפיות הנראות התומכות במסקנה. אם התשובה מחייבת ערכים מספריים, ודאו שהם מופיעים במקור ובקשו מהמודל לציין אי־ודאות כאשר ניתן לבצע רק קריאה חזותית משוערת. שמרו את התמונה המקורית כדי שאפשר יהיה לבדוק את התוצאה מול הראיות.
למסמך או לצילום מסך של ממשק, הגדירו את מטרת המשתמש ואת חלק החומר שיש לנתח. בקשה מועילה יכולה לברר אילו שדות נראים דרושים לתהליך עבודה מוגדר, כיצד העמוד מאורגן או מה משתמע מהמחברים בתרשים. במשימת תכנות חזותית, ספקו את צילום המסך ואת הדרישות הכתובות, ואז בקשו הסבר טקסטואלי או הצעת מימוש התואמים את המבנה הנראה. הבחינו בין תכונות שאפשר לראות לבין תכונות התלויות בהתנהגות יישום נסתרת.
בווידאו, הגדירו את האירוע, הרצף או הקשר שברצונכם להסביר. שמרו את הקטע הרלוונטי וספקו תמונות סטילס קריאות כאשר פרטים קטנים חשובים. סמנו כמה פריטי קלט והסבירו את סדרם כדי שהשוואה לא תתבלבל עם סצנות לא קשורות. התוצאה היא תיאור טקסטואלי של החומר ומסקנה בנוגע לשאלה שהוגדרה; היא אינה עורכת את המקור בעצמה, יוצרת סרטון חדש או מאמתת דבר מחוץ לתצפית.
כרטיס Plus של היצרן אינו מציג תמיכה בקריאה לפונקציות, בחיפוש ברשת או בפלט מובנה הנכפה באמצעות אילוצים. ארגנו את התשובה הטקסטואלית בכותרות ברורות, בטבלת השוואה או ברשימת תצפיות, ואמתו כל תוצאה שנראית כנתונים בפורמט קריא למכונה לפני שהיישום משתמש בה. תיעוד הצ'אט מציין שלהודעות מערכת אין השפעה על מודלי QVQ, ולכן יש לשים את הוראות התפקיד, המשימה והעיצוב בהודעת המשתמש. שמרו על ברירות המחדל המתועדות לדגימה ב־QVQ במקום לייבא מתכון לטמפרטורה או לבחירת טוקנים ממשפחת Qwen אחרת.
לתוצר ניתוח מועיל, בקשו את העובדות שנצפו, את ההסבר ותשובה סופית המסומנת בבירור. בדקו חישובים מול המספרים, התוויות והיחידות הנראים, ובדקו פרשנות למסמך מול החלק במקור שאליו היא מתייחסת. שמרו את זהות Plus שנבחרה ואת חומרי הקלט לצד התוצאה כאשר יש צורך לחזור למקרה. הפרידו בין הצעה מנומקת לבין כל פעולה בהמשך: יישום או אדם עדיין צריכים לבצע פעולת כלי שהתבקשה ולהחזיר את תוצאתה. מודל זה הוא מקור לחשיבה חזותית ולטקסט, כאשר החומר המקורי נשמר כבסיס לבדיקה.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qvq-plus | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט $0.00058 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.00144 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "qvq-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qvq-plus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qvq-plus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra qvq-plus
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.