Source: https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-math-7b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-math-7b-instruct/ Language: he # Qwen2.5-Math-7B [Markdown](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-math-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-math-7b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5-Math-7B](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-math-7b-instruct/) המודל המתמטי של Alibaba בגודל 7B, המכוונן להוראות עבור בעיות באנגלית ובסינית. הוא תומך בהנמקה טקסטואלית צעד אחר צעד ובהנמקה משולבת כלים, ומשלב הסברים עם תוכניות כאשר מחובר מפרש קוד. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-math-7b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-math-7b-instruct/#method-1) על המודל התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה. Qwen2.5-Math-7B-Instruct הוא מודל 7B של Alibaba המותאם להוראות לפתרון בעיות מתמטיות. הוא מקבל בעיה בטקסט ומפיק פתרון כתוב. סדרת Qwen2.5-Math מתמקדת במתמטיקה באנגלית ובסינית; היצרן ממליץ על תחום מתמטי זה ולא על משימות כלליות שאינן קשורות. גרסת Instruct מיועדת לפורמט הוראות בשיחה, ואילו Qwen2.5-Math-7B הוא גרסת הבסיס הנפרדת המשמשת להשלמה, להסקה עם מעט דוגמאות ולכוונון נוסף. המודל תומך בשתי גישות מתועדות: Chain-of-Thought ‏(CoT) ו-Tool-integrated Reasoning ‏(TIR). ‏CoT מפתח את הפתרון ברצף של צעדים כתובים. היצרן מציין ש-CoT עלול להתקשות בחישוב מדויק ובבעיות מתמטיות או אלגוריתמיות מורכבות; TIR נועד לשפר חישוב מדויק ועבודה סימבולית. TIR משלב הסקה בשפה טבעית עם תוכניות לחישוב, לפעולות סימבוליות או לעבודה אלגוריתמית. ההבחנה חשובה בבעיה שבה החישוב המספרי חשוב כמו ההסבר. היצרן מדגים TIR עם הרצת קוד מקומית: מפרש מחובר מבצע את חישובי התוכנית, ותהליך ההסקה משתמש בתוצאות האלה. בקשה להסקה מבוססת תוכנית בלבד אינה מריצה את התוכנית. ההתמחות המתמטית כוללת נתוני הוראות בסינית ובאנגלית ונתוני הסקה משולבת כלים באימון המשלים. תצורת 7B-Instruct שפורסמה מגדירה חלון מיקומים של 4,096 טוקנים. הכינו נוסח בעיה ממוקד עם ההגדרות הדרושות ועבודת ביניים, והשאירו מקום לפתרון המתקבל. הקלט והפלט המתועדים של המודל הם טקסט, ולכן הציגו בכתב ביטויים, תנאים ותוויות דיאגרמה רלוונטיים. לפתרון מפורט, ספקו את השאלה המלאה, הערכים הידועים, תחום כל משתנה ומה יש למצוא או להוכיח. בקשו את השיטה שנבחרה, את ההמרות המנומקות ואת התוצאה הסופית בסימון הדרוש. דוגמאות היצרן מבחינות בין פרומפט להסקה צעד אחר צעד לפרומפט המבקש לשלב הסקה עם תוכניות; שניהם מבקשים את התשובה הסופית בצורת LaTeX ‏\\boxed{}. לפי הבעיה, אפשר לציין תשובה סימבולית מדויקת או תוצאה מספרית בדיוק מוגדר. לתהליך הוראה או בדיקה, כללו את צעדי הביניים של הלומד וזהו את הנקודה שיש לבחון. משימה לדוגמה היא להשוות שתי המרות אלגבריות מוצעות, להסביר באיזה תנאי כל אחת תקפה ולהציב את הערך המתקבל בחזרה במשוואה המקורית. בבעיות עם כמה מקרים, ציינו את התחומים המותרים ובקשו לטפל בכל מקרה במפורש. כך מתקבל תוצר סקירה קונקרטי: הבעיה, שיטה מוצעת, הצעדים לבחינה ותשובה סופית שאפשר לבדוק מול התנאים המקוריים. אם תהליך העבודה המתמטי שלכם כולל מפרש, ציינו איזה חישוב התוכנית צריכה לבצע ושמרו את תוצאתו בפועל לצד ההסבר. שמרו בפלט על ההבחנה בין תוכנית מוצעת לחישוב שבוצע. לתרגיל טקסט בלבד, בקשו גזירה כתובה ובדיקת הצבה נפרדת. הוראות אלו משתמשות בהתמחות המתמטית של המודל בלי להפוך כל בעיה לשיחה בלתי מוגבלת. משימה מעשית ### משימה מעשית דוגמה טכנית באנגלית ``` Check an algebraic cancellation against its domain Solve (x squared - 9) divided by (x - 3) = 6 over the real numbers. State the original domain restriction before simplifying, show the algebra and check any candidate against the original expression. Finish with the solution set. Use a written derivation only; no calculator or interpreter is available. ``` #### התוצאה הצפויה ``` A domain restriction, justified simplification, candidate check and separate final solution set. ``` #### בדיקת התוצאה ``` The cancelled factor's restriction x != 3 survives, so an excluded candidate is not accepted as a solution. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-7b-instruct` [`qwen2.5-math-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-math-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-7b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-math-7b-instruct` ### התחלה המודל המתמטי של Alibaba בגודל 7B, המכוונן להוראות עבור בעיות באנגלית ובסינית. הוא תומך בהנמקה טקסטואלית צעד אחר צעד ובהנמקה משולבת כלים, ומשלב הסברים עם תוכניות כאשר מחובר מפרש קוד. סוגי קלט נתמכים טקסט תוצאות טקסט ### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` סוגי קלט `text` סוגי פלט `text` פורמט פלט json או SSE | שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל | | --- | --- | --- | --- | --- | | שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen2.5-math-7b-instruct | ברירת מחדל— | | שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].role` | סוג`string` | 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— | | שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse | | שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— | | שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`modalities` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— | | שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— | | שדה`cache_control.ttl` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— | שילובים של חומרי קלט **טקסט** · טקסט UTF8 `messages[].content` פרמטרים ומחזור חיים של השיטה | פרמטר | מפרט | | --- | --- | | פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json | | פרמטר`required` | מפרטmodel, messages | | פרמטר`material_types` | מפרטtext | | פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content | | פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ | | פרמטר`optional_controls` | מפרטstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | פרמטר`control_scope` | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים | | פרמטר`output_modalities` | מפרטtext | | פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse | | פרמטר`multimodal_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. ### תעריפים מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה. מצב מהיר לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex לא צוין כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה | תצורה | טבלת תעריפים | חיוב | | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.000286** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.000572** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKהזרמה ב-Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2.5-math-7b-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 ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen2.5-math-7b-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")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen2.5-math-7b-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") ``` ### קבלה ושמירה של תוצאות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json או SSE ##### שמירת כל התוצאות שהושלמו 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. ##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט. שדות התגובה | שדה | סוג | | --- | --- | | שדה`choices[].index` | סוגinteger | | שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null | | שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] | | שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring | | שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array | | שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null | | שדה`usage` | סוגobject | שגיאות והשלבים הבאים | 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. | ### כינויים #### כינויים למודל **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-math-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-math-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-7b-instruct&fmt=chat) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`qwen2.5-math-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-math-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-7b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-7b-instruct` [`qwen2.5-math-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-math-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-7b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-math-7b-instruct` ### התחלה המודל המתמטי של Alibaba בגודל 7B, המכוונן להוראות עבור בעיות באנגלית ובסינית. הוא תומך בהנמקה טקסטואלית צעד אחר צעד ובהנמקה משולבת כלים, ומשלב הסברים עם תוכניות כאשר מחובר מפרש קוד. סוגי קלט נתמכים טקסט תוצאות json · sse ### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` סוגי קלט `text` סוגי פלט `json`, `sse` פורמט פלט JSON או SSE | שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל | | --- | --- | --- | --- | --- | | שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות qwen2.5-math-7b-instruct | ברירת מחדל— | | שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— | | שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse | שילובים של חומרי קלט **טקסט** · טקסט UTF-8 `מחרוזת messages[].content` פרמטרים ומחזור חיים של השיטה | פרמטר | מפרט | | --- | --- | | פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json | | פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens | | פרמטר`optional_controls` | מפרטstream | | פרמטר`material_types` | מפרטtext | | פרמטר`text_file_material` | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. | מחזור חיים: `synchronous_or_streamed` ### תעריפים מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה. מצב מהיר לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex לא צוין כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה | תצורה | טבלת תעריפים | חיוב | | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.000286** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.000572** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה ```json { "model": "qwen2.5-math-7b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen2.5-math-7b-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 ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen2.5-math-7b-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)) ``` ### קבלה ושמירה של תוצאות #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON או SSE ##### שמירת כל התוצאות שהושלמו 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. ##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט. שדות התגובה | שדה | סוג | | --- | --- | | שדה`id` | סוגstring | | שדה`model` | סוגstring | | שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | שדה`stop_reason` | סוגstring\|null | | שדה`usage` | סוגobject | שגיאות והשלבים הבאים | 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. | ### כינויים #### כינויים למודל **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-math-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-math-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-7b-instruct&fmt=messages) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`qwen2.5-math-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-math-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-7b-instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen2.5-Math-7B אילו קלטים ותוצאות זמינים? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-7b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-7b-instruct`: `text` → `json`, `sse` באילו שדות הבקשה משתמשת? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-7b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-7b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` אילו מגבלות חלות? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-7b-instruct`: `messages.min_items`: `1` חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם. ## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש. ## קנו אסימונים בהנחה. הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים. מנוי בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם. קוד הנחה עד 50% הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל. הוצאות בהיסטוריה המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה. [בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/) ## חברו API למוצר שאתם מוכרים. SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק. יישום מסחרי שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם. רישיון למכירה מחדש שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב. מסמכים באתר ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור. [בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he) ## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI. החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש. Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.