A Qwen-Max a Qwen család nagyméretű szöveges modellje olyan feladatokra, amelyek nyelvi megértést, logikai következtetést és jelentős terjedelmű írásos eredményt kapcsolnak össze. Gyártója a kínai és angol nyelvű programozási feladatokat, a többnyelvű munkát, a kreatív írást és a szerepalapú beszélgetést emeli ki. A modell célja, hogy világosabb, részletesebb válaszokat adjon a kért válaszstílus követésével.
A modell képességei
A Qwen-Max szöveget fogad és szöveget állít elő. Beszélgetéssel, forrásrészletekkel, szoftverkövetelménnyel vagy meglévő kódrészlettel dolgozhat. Akkor használja, ha az eredménynek magyarázatnak, átírt dokumentumnak, megvalósításnak vagy kinyert mezők halmazának kell lennie. Egy beszkennelt oldalhoz vagy képernyőképhez külön lépés szükséges, amely a kívánt információt szövegként teszi elérhetővé; e modell dokumentált bemenete nem kép.
A gyártó külön kiemeli a JSON-formátum betartását. Egy gyakorlati adatkinyerési feladat meghatározhat olyan mezőket, mint a téma, a forrásban kifejezetten említett feltételek és egy megválaszolatlan kérdés. Adja meg a forrásrészletet és a kívánt mezőneveket, és mondja meg, hogyan kell jelölni a hiányzó információt. Így a társalgási válaszból az alkalmazás által vizsgálható és feldolgozható adat lesz. A JSON kérése és a folyószöveges magyarázat kérése különböző kimeneti követelmény, ezért külön kell megadni őket.
A gyártó által dokumentált felületekhez a függvényhívás, a strukturált kimenet, a válaszelőtag folytatása, a kontextus gyorsítótárazása és a kötegelt következtetés is hozzátartozik. A függvényhívások és a webes keresés nem minden gyártói konfigurációban azonos módon érhetők el. Csak a kiválasztott felülethez dokumentált vezérlőket használja. Eszközöket használó alkalmazásban az alkalmazás biztosítja az eszközöket, végrehajtja a kiválasztott műveleteket, és visszaadja azok eredményeit. A gyorsítótárazás és a kötegelt feldolgozás a feladatok beküldésének és újrafelhasználásának módját érinti, nem jelent új tartalmi modalitást.
A kérés előkészítése
Tartsa a forrásanyagot, a beszélgetést és a kért választ a kiválasztott felület által megengedett kereten belül. Hagyjon helyet a válasznak, és válasszon tömör válasz vagy hosszú dokumentum között.
Dokumentumfeldolgozási feladatnál helyezze a lényeges forrásszakaszokat az opcionális példák elé, és határozza meg, mit kell tartalmaznia a végső eredménynek. Például adja meg egy termék leírását és egy ügyfél kérdéseit, majd kérjen olyan választ, amely megtartja a megadott feltételeket, az ügyfél nyelvét használja, és elkülöníti a megválaszolatlan kérdéseket a megerősített információktól. Az eredmény lehet ügyfélnek szánt válasz és egy kis JSON-rekord az alkalmazás következő lépéséhez.
Programozáshoz adja meg a függvény célját, az elfogadott bemenetet, a várt kimenetet és a meglévő kódrészletet, amellyel kompatibilisnek kell maradnia. Kérje a megvalósítást, a döntések magyarázatát és olyan példákat, amelyek egy szokásos bemenetet és egy határesetet fednek le. Így a modell dokumentált programozási és következtetési képességeire támaszkodik anélkül, hogy feltételezné a hozzáférést egy kódtárhoz, fordítóprogramhoz vagy futó alkalmazáshoz.
Kreatív íráshoz vagy szerepalapú párbeszédhez határozza meg a közönséget, a hangnemet és az átdolgozás során megőrzendő tényeket. Egy szerep rendezheti a beszélgetést, míg a forrásanyag meghatározza, mit mondjon a modell. Kérjen eltérő bevezetéseket vagy magyarázatokat különböző olvasóknak egy pontosítatlan átírás helyett; így minden változatnak megfigyelhető célja lesz.
Lényeges korlátok
A Qwen-Max szövegből szöveget előállító modellcsalád, nem vizuális vagy beszédgeneráló kiadás. A gyártó ezen a modellkártyán nem sorolja a finomhangolást a támogatott felületi képességek közé. Az eszközökkel végzett működés a csatlakoztatott felülettől függ. Ezek a különbségek segítenek kiválasztani a megfelelő kiadást, és olyan bemenetet előkészíteni, amely megfelel a ténylegesen szükséges eredménynek.
", "aboutText": "A Qwen-Max a Qwen család nagyméretű szöveges modellje olyan feladatokra, amelyek nyelvi megértést, logikai következtetést és jelentős terjedelmű írásos eredményt kapcsolnak össze. Gyártója a kínai és angol nyelvű programozási feladatokat, a többnyelvű munkát, a kreatív írást és a szerepalapú beszélgetést emeli ki. A modell célja, hogy világosabb, részletesebb válaszokat adjon a kért válaszstílus követésével.\n\nA modell képességei\n\nA Qwen-Max szöveget fogad és szöveget állít elő. Beszélgetéssel, forrásrészletekkel, szoftverkövetelménnyel vagy meglévő kódrészlettel dolgozhat. Akkor használja, ha az eredménynek magyarázatnak, átírt dokumentumnak, megvalósításnak vagy kinyert mezők halmazának kell lennie. Egy beszkennelt oldalhoz vagy képernyőképhez külön lépés szükséges, amely a kívánt információt szövegként teszi elérhetővé; e modell dokumentált bemenete nem kép.\n\nA gyártó külön kiemeli a JSON-formátum betartását. Egy gyakorlati adatkinyerési feladat meghatározhat olyan mezőket, mint a téma, a forrásban kifejezetten említett feltételek és egy megválaszolatlan kérdés. Adja meg a forrásrészletet és a kívánt mezőneveket, és mondja meg, hogyan kell jelölni a hiányzó információt. Így a társalgási válaszból az alkalmazás által vizsgálható és feldolgozható adat lesz. A JSON kérése és a folyószöveges magyarázat kérése különböző kimeneti követelmény, ezért külön kell megadni őket.\n\nA gyártó által dokumentált felületekhez a függvényhívás, a strukturált kimenet, a válaszelőtag folytatása, a kontextus gyorsítótárazása és a kötegelt következtetés is hozzátartozik. A függvényhívások és a webes keresés nem minden gyártói konfigurációban azonos módon érhetők el. Csak a kiválasztott felülethez dokumentált vezérlőket használja. Eszközöket használó alkalmazásban az alkalmazás biztosítja az eszközöket, végrehajtja a kiválasztott műveleteket, és visszaadja azok eredményeit. A gyorsítótárazás és a kötegelt feldolgozás a feladatok beküldésének és újrafelhasználásának módját érinti, nem jelent új tartalmi modalitást.\n\nA kérés előkészítése\n\nTartsa a forrásanyagot, a beszélgetést és a kért választ a kiválasztott felület által megengedett kereten belül. Hagyjon helyet a válasznak, és válasszon tömör válasz vagy hosszú dokumentum között.\n\nDokumentumfeldolgozási feladatnál helyezze a lényeges forrásszakaszokat az opcionális példák elé, és határozza meg, mit kell tartalmaznia a végső eredménynek. Például adja meg egy termék leírását és egy ügyfél kérdéseit, majd kérjen olyan választ, amely megtartja a megadott feltételeket, az ügyfél nyelvét használja, és elkülöníti a megválaszolatlan kérdéseket a megerősített információktól. Az eredmény lehet ügyfélnek szánt válasz és egy kis JSON-rekord az alkalmazás következő lépéséhez.\n\nProgramozáshoz adja meg a függvény célját, az elfogadott bemenetet, a várt kimenetet és a meglévő kódrészletet, amellyel kompatibilisnek kell maradnia. Kérje a megvalósítást, a döntések magyarázatát és olyan példákat, amelyek egy szokásos bemenetet és egy határesetet fednek le. Így a modell dokumentált programozási és következtetési képességeire támaszkodik anélkül, hogy feltételezné a hozzáférést egy kódtárhoz, fordítóprogramhoz vagy futó alkalmazáshoz.\n\nKreatív íráshoz vagy szerepalapú párbeszédhez határozza meg a közönséget, a hangnemet és az átdolgozás során megőrzendő tényeket. Egy szerep rendezheti a beszélgetést, míg a forrásanyag meghatározza, mit mondjon a modell. Kérjen eltérő bevezetéseket vagy magyarázatokat különböző olvasóknak egy pontosítatlan átírás helyett; így minden változatnak megfigyelhető célja lesz.\n\nLényeges korlátok\n\nA Qwen-Max szövegből szöveget előállító modellcsalád, nem vizuális vagy beszédgeneráló kiadás. A gyártó ezen a modellkártyán nem sorolja a finomhangolást a támogatott felületi képességek közé. Az eszközökkel végzett működés a csatlakoztatott felülettől függ. Ezek a különbségek segítenek kiválasztani a megfelelő kiadást, és olyan bemenetet előkészíteni, amely megfelel a ténylegesen szükséges eredménynek.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Write two explanations for different readers\n\nUse these facts to write two versions of a product note: the desk lamp has three brightness settings, uses a replaceable cable and turns off automatically after 30 minutes when its timer is enabled. Version A is for a shop assistant; Version B is for a first-time buyer. Keep each under 55 words and preserve the timer condition.Two labelled audience-specific notes with the same product facts and distinct practical emphasis.Neither version claims that automatic shutoff occurs when the timer is disabled or omits the 30-minute condition.qwen-maxA Qwen-Max szöveges modell többnyelvű beszélgetéshez, logikai következtetéshez, programozáshoz és tartalomkészítéshez. Az utasítások részletes követését JSON-központú kimenettel és a válasz stílusának szabályozásával ötvözi.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Qwen-Max a Qwen család nagyméretű szöveges modellje olyan feladatokra, amelyek nyelvi megértést, logikai következtetést és jelentős terjedelmű írásos eredményt kapcsolnak össze. Gyártója a kínai és angol nyelvű programozási feladatokat, a többnyelvű munkát, a kreatív írást és a szerepalapú beszélgetést emeli ki. A modell célja, hogy világosabb, részletesebb válaszokat adjon a kért válaszstílus követésével.
A modell képességei
A Qwen-Max szöveget fogad és szöveget állít elő. Beszélgetéssel, forrásrészletekkel, szoftverkövetelménnyel vagy meglévő kódrészlettel dolgozhat. Akkor használja, ha az eredménynek magyarázatnak, átírt dokumentumnak, megvalósításnak vagy kinyert mezők halmazának kell lennie. Egy beszkennelt oldalhoz vagy képernyőképhez külön lépés szükséges, amely a kívánt információt szövegként teszi elérhetővé; e modell dokumentált bemenete nem kép.
A gyártó külön kiemeli a JSON-formátum betartását. Egy gyakorlati adatkinyerési feladat meghatározhat olyan mezőket, mint a téma, a forrásban kifejezetten említett feltételek és egy megválaszolatlan kérdés. Adja meg a forrásrészletet és a kívánt mezőneveket, és mondja meg, hogyan kell jelölni a hiányzó információt. Így a társalgási válaszból az alkalmazás által vizsgálható és feldolgozható adat lesz. A JSON kérése és a folyószöveges magyarázat kérése különböző kimeneti követelmény, ezért külön kell megadni őket.
A gyártó által dokumentált felületekhez a függvényhívás, a strukturált kimenet, a válaszelőtag folytatása, a kontextus gyorsítótárazása és a kötegelt következtetés is hozzátartozik. A függvényhívások és a webes keresés nem minden gyártói konfigurációban azonos módon érhetők el. Csak a kiválasztott felülethez dokumentált vezérlőket használja. Eszközöket használó alkalmazásban az alkalmazás biztosítja az eszközöket, végrehajtja a kiválasztott műveleteket, és visszaadja azok eredményeit. A gyorsítótárazás és a kötegelt feldolgozás a feladatok beküldésének és újrafelhasználásának módját érinti, nem jelent új tartalmi modalitást.
A kérés előkészítése
Tartsa a forrásanyagot, a beszélgetést és a kért választ a kiválasztott felület által megengedett kereten belül. Hagyjon helyet a válasznak, és válasszon tömör válasz vagy hosszú dokumentum között.
Dokumentumfeldolgozási feladatnál helyezze a lényeges forrásszakaszokat az opcionális példák elé, és határozza meg, mit kell tartalmaznia a végső eredménynek. Például adja meg egy termék leírását és egy ügyfél kérdéseit, majd kérjen olyan választ, amely megtartja a megadott feltételeket, az ügyfél nyelvét használja, és elkülöníti a megválaszolatlan kérdéseket a megerősített információktól. Az eredmény lehet ügyfélnek szánt válasz és egy kis JSON-rekord az alkalmazás következő lépéséhez.
Programozáshoz adja meg a függvény célját, az elfogadott bemenetet, a várt kimenetet és a meglévő kódrészletet, amellyel kompatibilisnek kell maradnia. Kérje a megvalósítást, a döntések magyarázatát és olyan példákat, amelyek egy szokásos bemenetet és egy határesetet fednek le. Így a modell dokumentált programozási és következtetési képességeire támaszkodik anélkül, hogy feltételezné a hozzáférést egy kódtárhoz, fordítóprogramhoz vagy futó alkalmazáshoz.
Kreatív íráshoz vagy szerepalapú párbeszédhez határozza meg a közönséget, a hangnemet és az átdolgozás során megőrzendő tényeket. Egy szerep rendezheti a beszélgetést, míg a forrásanyag meghatározza, mit mondjon a modell. Kérjen eltérő bevezetéseket vagy magyarázatokat különböző olvasóknak egy pontosítatlan átírás helyett; így minden változatnak megfigyelhető célja lesz.
Lényeges korlátok
A Qwen-Max szövegből szöveget előállító modellcsalád, nem vizuális vagy beszédgeneráló kiadás. A gyártó ezen a modellkártyán nem sorolja a finomhangolást a támogatott felületi képességek közé. Az eszközökkel végzett működés a csatlakoztatott felülettől függ. Ezek a különbségek segítenek kiválasztani a megfelelő kiadást, és olyan bemenetet előkészíteni, amely megfelel a ténylegesen szükséges eredménynek.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok qwen-max | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000686 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.002744 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-max", "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='qwen-max',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='qwen-max',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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra qwen-max
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
qwen-maxA Qwen-Max szöveges modell többnyelvű beszélgetéshez, logikai következtetéshez, programozáshoz és tartalomkészítéshez. Az utasítások részletes követését JSON-központú kimenettel és a válasz stílusának szabályozásával ötvözi.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Qwen-Max a Qwen család nagyméretű szöveges modellje olyan feladatokra, amelyek nyelvi megértést, logikai következtetést és jelentős terjedelmű írásos eredményt kapcsolnak össze. Gyártója a kínai és angol nyelvű programozási feladatokat, a többnyelvű munkát, a kreatív írást és a szerepalapú beszélgetést emeli ki. A modell célja, hogy világosabb, részletesebb válaszokat adjon a kért válaszstílus követésével.
A modell képességei
A Qwen-Max szöveget fogad és szöveget állít elő. Beszélgetéssel, forrásrészletekkel, szoftverkövetelménnyel vagy meglévő kódrészlettel dolgozhat. Akkor használja, ha az eredménynek magyarázatnak, átírt dokumentumnak, megvalósításnak vagy kinyert mezők halmazának kell lennie. Egy beszkennelt oldalhoz vagy képernyőképhez külön lépés szükséges, amely a kívánt információt szövegként teszi elérhetővé; e modell dokumentált bemenete nem kép.
A gyártó külön kiemeli a JSON-formátum betartását. Egy gyakorlati adatkinyerési feladat meghatározhat olyan mezőket, mint a téma, a forrásban kifejezetten említett feltételek és egy megválaszolatlan kérdés. Adja meg a forrásrészletet és a kívánt mezőneveket, és mondja meg, hogyan kell jelölni a hiányzó információt. Így a társalgási válaszból az alkalmazás által vizsgálható és feldolgozható adat lesz. A JSON kérése és a folyószöveges magyarázat kérése különböző kimeneti követelmény, ezért külön kell megadni őket.
A gyártó által dokumentált felületekhez a függvényhívás, a strukturált kimenet, a válaszelőtag folytatása, a kontextus gyorsítótárazása és a kötegelt következtetés is hozzátartozik. A függvényhívások és a webes keresés nem minden gyártói konfigurációban azonos módon érhetők el. Csak a kiválasztott felülethez dokumentált vezérlőket használja. Eszközöket használó alkalmazásban az alkalmazás biztosítja az eszközöket, végrehajtja a kiválasztott műveleteket, és visszaadja azok eredményeit. A gyorsítótárazás és a kötegelt feldolgozás a feladatok beküldésének és újrafelhasználásának módját érinti, nem jelent új tartalmi modalitást.
A kérés előkészítése
Tartsa a forrásanyagot, a beszélgetést és a kért választ a kiválasztott felület által megengedett kereten belül. Hagyjon helyet a válasznak, és válasszon tömör válasz vagy hosszú dokumentum között.
Dokumentumfeldolgozási feladatnál helyezze a lényeges forrásszakaszokat az opcionális példák elé, és határozza meg, mit kell tartalmaznia a végső eredménynek. Például adja meg egy termék leírását és egy ügyfél kérdéseit, majd kérjen olyan választ, amely megtartja a megadott feltételeket, az ügyfél nyelvét használja, és elkülöníti a megválaszolatlan kérdéseket a megerősített információktól. Az eredmény lehet ügyfélnek szánt válasz és egy kis JSON-rekord az alkalmazás következő lépéséhez.
Programozáshoz adja meg a függvény célját, az elfogadott bemenetet, a várt kimenetet és a meglévő kódrészletet, amellyel kompatibilisnek kell maradnia. Kérje a megvalósítást, a döntések magyarázatát és olyan példákat, amelyek egy szokásos bemenetet és egy határesetet fednek le. Így a modell dokumentált programozási és következtetési képességeire támaszkodik anélkül, hogy feltételezné a hozzáférést egy kódtárhoz, fordítóprogramhoz vagy futó alkalmazáshoz.
Kreatív íráshoz vagy szerepalapú párbeszédhez határozza meg a közönséget, a hangnemet és az átdolgozás során megőrzendő tényeket. Egy szerep rendezheti a beszélgetést, míg a forrásanyag meghatározza, mit mondjon a modell. Kérjen eltérő bevezetéseket vagy magyarázatokat különböző olvasóknak egy pontosítatlan átírás helyett; így minden változatnak megfigyelhető célja lesz.
Lényeges korlátok
A Qwen-Max szövegből szöveget előállító modellcsalád, nem vizuális vagy beszédgeneráló kiadás. A gyártó ezen a modellkártyán nem sorolja a finomhangolást a támogatott felületi képességek közé. Az eszközökkel végzett működés a csatlakoztatott felülettől függ. Ezek a különbségek segítenek kiválasztani a megfelelő kiadást, és olyan bemenetet előkészíteni, amely megfelel a ténylegesen szükséges eredménynek.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok qwen-max | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000686 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.002744 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "qwen-max",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen-max', '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': 'qwen-max', '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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra qwen-max
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Write two explanations for different readers\n\nUse these facts to write two versions of a product note: the desk lamp has three brightness settings, uses a replaceable cable and turns off automatically after 30 minutes when its timer is enabled. Version A is for a shop assistant; Version B is for a first-time buyer. Keep each under 55 words and preserve the timer condition.Two labelled audience-specific notes with the same product facts and distinct practical emphasis.Neither version claims that automatic shutoff occurs when the timer is disabled or omits the 30-minute condition.