Source: https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-vl-3b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-vl-3b-instruct/
Language: he

# Qwen2.5-VL-3b

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-vl-3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-vl-3b-instruct/facts.json)

## [Qwen2.5-VL-3b](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-vl-3b-instruct/)

Qwen2.5-VL-3B-Instruct הוא מודל חזותי-לשוני קומפקטי של Qwen המותאם להוראות עבור טקסט, תמונות ווידאו. הוא מחזיר טקסט ומידע חזותי מובנה, לרבות שדות מסמכים, קואורדינטות אובייקטים ותיאורי אירועים, עם רזולוציה דינמית ועיבוד וידאו המתחשב בזמן.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-vl-3b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/qwen2-5-vl-3b-instruct/#method-1)

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

מבוא: גרסת 3B המותאמת להוראות

Qwen2.5-VL-3B-Instruct הוא מודל 3B במשפחת Qwen2.5-VL. הוא מקבל הוראות טקסט עם תמונות או וידאו ומייצר תשובות טקסטואליות, לרבות נתונים מובנים. בחרו בו לשאלה חזותית מוגדרת היטב, למשימת חילוץ ממסמך או להסבר המחבר תוכן גלוי לבקשת המשתמש. הגודל והגרסה המסוימים שומרים על זהותם; אין להניח שתכונות שנוספו במיוחד לגדלים אחרים או לדורות Qwen מאוחרים חלות על גרסת משקלים זו.

הבנה חזותית ותהליכי סוכנים

Qwen מתארת זיהוי אובייקטים נפוצים וניתוח כתב, תרשימים, סמלים, גרפיקה ופריסות עמודים. לטופס, ציינו את השדות הנדרשים ואת המשמעות של ערך ריק. לתרשים, בקשו את הצירים, היחידות והערכים הגלויים התומכים במסקנה. בקשה ממוקדת מקלה על השוואת הפלט לתמונה המקורית יותר מבקשה רחבה לתאר הכול.

המשפחה תומכת גם בהסקה של סוכן חזותי ובהנחיית כלים לתהליכי מחשב או טלפון. המודל יכול לפרש ממשק ולסייע בהחלטה על פעולה; כלי היישום המחוברים מבצעים אותה. בסקירת צילום מסך אפשר לבקש לזהות איזה פקד מתאים למשימה ואיזה מידע גלוי תומך בבחירה. שימוש זה בהסקה חזותית אינו מקנה כשלעצמו שליטה במכשיר.

וידאו ארוך ואיתור אירועים בזמן

היצרן מתאר הבנת סרטונים ארוכים משעה וזיהוי המקטעים הרלוונטיים לאירוע מבוקש. זו יכולת של המשפחה, ולא מגבלת העלאת מדיה בלתי מותנית או הבטחה שכל פריים נשמר. הכינו את הקטע הרלוונטי, שמרו את מידע התזמון שלו ושאלו שאלה מדויקת על האירוע, הרצף או השינוי. גישת עיבוד הווידאו של המודל משתמשת במידע קצב פריימים כדי להתאים תצפיות חזותיות לזמן מוחלט.

איתור ומסמכים מובנים

Qwen2.5-VL יכול להחזיר מיקומי אובייקטים כתיבות תוחמות או נקודות, עם קואורדינטות ומאפיינים ב-JSON. למשימת איתור, ציינו את אובייקט היעד והגדירו אם התוצאה צריכה להיות נקודה או תיבה. הגדירו במפורש ביישום הצורך את מוסכמת הקואורדינטות, במקום להסיק מדידה פיזית מתצלום שרירותי.

היצרן מתעד גם חילוץ מובנה מחשבוניות סרוקות, מטפסים ומטבלאות. ספקו עמוד קריא וסכמת פלט: למשל שם שדה, טקסט שחולץ והאזור הגלוי התומך בו. שמרו במקור יחידות, מפרידים עשרוניים וכותרות טבלה. התייחסו לתוכן לא ודאי או בלתי קריא כמקרה לבדיקה, במקום לבקש מהמודל להמציא ערך חסר. דוגמאות ההכנה האלה מיישמות יכולות מתועדות; הן אינן הבטחה לחילוץ מדויק.

שינויים בארכיטקטורה

רזולוציית תמונה דינמית מורחבת לווידאו באמצעות אימון בקצב פריימים משתנה. קידוד מיקום רב-מודאלי מעודכן מייצג רצף זמני וזמן מוחלט, ומסייע בזיהוי רגעים מסוימים ושינויי מהירות. המקודד החזותי משתמש בקשב חלונות לצד SwiGLU ו-RMSNorm. השינויים האלה מתארים כיצד המודל מעבד חומר חזותי; הם אינם קובעים השהיה קבועה ליישום מסוים.

הכנת תמונות ווידאו

הדוגמאות הרשמיות כוללות תמונה אחת, כמה תמונות, שיחות טקסט בלבד, קובצי וידאו ורשימות פריימים מסודרות. סמנו קלטים חזותיים מרובים כדי שהשאלה תוכל להתייחס לכל אחד. להשוואת תמונות, בקשו טבלה המסודרת לפי הסימונים והגבילו את התוצאה להבדלים גלויים. לציר זמן של וידאו, שמרו את סדר הפריימים ואת התזמון במקום להציג תמונות מנותקות כאילו יש להן משך ידוע.

ברירת המחדל המתועדת של מעבד התמונות היא מארבעה עד 16,384 טוקנים חזותיים לתמונה. הדוגמה יכולה לכוון ל-256–1,280 טוקנים באמצעות הגדרת גבולות פיקסלים. המעבד שומר על יחס הממדים בתוך הגבולות, ואילו ממדים מפורשים לאחר שינוי גודל מותאמים לכפולות של 28. יותר פרטים צורכים יותר חישוב ומקום ברצף, ולכן שדה טקסט קטן עשוי לדרוש חיתוך ברזולוציה גבוהה יותר, בעוד סיכום סצנה רחב עשוי שלא להזדקק לכך. אלו בקרות עיבוד של היצרן; אפשרויות ההעלאה ביישום עשויות להיות שונות.

הקשר ומגבלות מהותיות

תצורת גרסת המשקלים שפורסמה מגדירה 128,000 מיקומים מרביים, בעוד סעיף הטקסט הארוך המצורף עדיין דן בתצורת התחלה של 32,768 טוקנים. המדריך מתאר אקסטרפולציה באמצעות YaRN, אך מזהיר שהיא עלולה להשפיע משמעותית על איתור זמני ומרחבי ואינו ממליץ על השיטה למשימות אלה. בנפרד הוא מציין שקידוד מיקום לווידאו עשוי לאפשר הגדרת מספר מיקומים גדול יותר, ומביא 64K כדוגמה. אין לצמצם תיאורי תצורה שונים אלה לתקרת קלט אחת שאומתה באופן אוניברסלי.

טקסט, חומר חזותי והתשובה חולקים תקציב רצף סופי. שמרו את התוכן הרלוונטי קריא, הקצו מקום לתוצאה ובדקו טקסט שחולץ, קואורדינטות וזמני אירועים מול המקור. דוגמת יצירת 128 טוקנים בכרטיס נועדה להמחשה ואינה קובעת מקסימום פלט קשיח ונפרד. המודל מחזיר ניתוח טקסטואלי או מידע מובנה; יכולותיו החזותיות-לשוניות אינן אומרות שהוא מייצר תמונות או וידאו.

משימה מעשית

### משימה מעשית

דוגמה טכנית באנגלית

```
Organize a recorded event timeline

Use only these text annotations from a clip: 00:02 worker picks up a box; 00:05 worker places the box on the scale; 00:08 scale display is obscured; 00:11 worker removes the box. Return the event sequence, the first annotated placement time and whether the weight is established. Preserve timestamps without claiming frame-level inspection.
```

#### התוצאה הצפויה

```
An ordered event table, a placement-time field and an unresolved weight field.
```

#### בדיקת התוצאה

```
Check that obscured weight remains unknown and the placement timestamp is attributed to the supplied annotation.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-3b-instruct`

[`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen2.5-vl-3b-instruct`

### התחלה

Qwen2.5-VL-3B-Instruct הוא מודל חזותי-לשוני קומפקטי של Qwen המותאם להוראות עבור טקסט, תמונות ווידאו. הוא מחזיר טקסט ומידע חזותי מובנה, לרבות שדות מסמכים, קואורדינטות אובייקטים ותיאורי אירועים, עם רזולוציה דינמית ועיבוד וידאו המתחשב בזמן.

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-vl-3b-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 **$0.0004** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0012** / 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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-3b-instruct`

[`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen2.5-vl-3b-instruct`

### התחלה

Qwen2.5-VL-3B-Instruct הוא מודל חזותי-לשוני קומפקטי של Qwen המותאם להוראות עבור טקסט, תמונות ווידאו. הוא מחזיר טקסט ומידע חזותי מובנה, לרבות שדות מסמכים, קואורדינטות אובייקטים ותיאורי אירועים, עם רזולוציה דינמית ועיבוד וידאו המתחשב בזמן.

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-vl-3b-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 **$0.0004** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0012** / 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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/he/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen2.5-VL-3b

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

אילו מגבלות חלות?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-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.