Qwen2 7B Instruct
A Qwen2-7B-Instruct utasításkövetésre finomhangolt szövegmodell többnyelvű párbeszédhez, programozáshoz, matematikához és következtetéshez. A gyártó legfeljebb 131 072 tokenes kontextust dokumentál, ha a hosszú kontextus konfigurációja be van kapcsolva.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsQwen/Qwen2-7B-Instruct - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesQwen/Qwen2-7B-Instruct
A modellről
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Qwen2-7B-Instruct a Qwen2 utasításkövetésre finomhangolt, 7B-méretű verziója beszélgetéshez és természetes nyelven megfogalmazott feladatokhoz. Szövegbemeneti és szövegkimeneti modell: a válasz magyarázat, fordítás, dokumentumvázlat vagy programkód lehet. A gyártó fő alkalmazási területként nyelvértést, generálást, többnyelvű munkát, programozást, matematikát és következtetést jelöl meg.
Modellrészletek
A Qwen2 külön alap- és utasításkövetésre finomhangolt kiadásokat tartalmaz. Ez a kártya az Instruct-verziót tárgyalja, nem a Qwen2-7B-alapmodellt vagy a család mixture-of-experts-kiadását. A gyártó modellinformációs táblázata 7,07 milliárd paramétert ad meg a 7B-méretű modellhez. Dekóder-Transformere SwiGLU-t, attention QKV bias beállítást és grouped-query attention mechanizmust használ természetes nyelvekhez és kódhoz tervezett tokenizálóval. Ezek architekturális és reprezentációs választások, nem további bemeneti modalitások.
A kiadási közlemény angol és kínai, valamint további 27 nyelven végzett tanítást ír le. Közéjük tartozik az orosz, cseh és lengyel; a német, francia és spanyol; az arab, perzsa és török; a japán és koreai, továbbá Dél- és Délkelet-Ázsia további nyelvei. Egy többnyelvű asszisztens így különböző nyelveken fogadhat utasítást és forrásanyagot, de a végső eredmény nyelvét, terminológiáját és közönségét továbbra is célszerű meghatározni.
Tanítás és az Instruct különbsége
Előtanítás után a gyártó felügyelt finomhangolást és közvetlen preferenciaoptimalizálást használ. Az utasításkövetésre finomhangolt verzió beszélgetésben adott kérés megválaszolására készül, míg az alapverzió nyelvimodell-alapként más szerepet tölt be. Modellválasztáskor vagy a promptviselkedés összehasonlításakor tartsd egyértelműen a verziónevet. Az utasításkövetésre tanítás és a használatkor adott pontos utasítás e munkafolyamat egymást kiegészítő részei.
Beszélgetési bemenet előkészítése
A modellkártya gyorsindítása elkülöníti a rendszerutasítást a felhasználó kérdésétől, és generálás előtt a megfelelő chatsablont alkalmazza. Alkalmazásszintű feladatnál ugyanez a gyakorlati különbség hasznos: az asszisztens szerepét és válaszszabályait határozd meg külön a kezelendő forrásrészlettől vagy kódtól. Egy dokumentumba írt szöveges címke nem helyettesíti a környező felület megfelelően formázott beszélgetési szerepeit.
Egy technikai magyarázó feladat megadhat egy függvényt és egy bemeneti példát, majd kérdezheti az egyes ágak működését és az eredményt befolyásoló feltételeket. Kódolási feladat meghatározhatja az elfogadott bemenetet, az elvárt visszatérési értéket és a meglévő viselkedés változtatásának korlátait. Kérd a megvalósítást, majd példákat egy szokásos és egy határesethez. Ezek a dokumentált nyelvi és kódolási képességek alkalmazásai; a kód generálása szöveges eredmény, futtatása pedig az alkalmazáskörnyezethez tartozik.
Többnyelvű szerkesztéshez add meg az eredeti szövegrészt, a célközönséget és egy rövid terminológiai listát. Kérj az eredeti neveket és feltételeket megtartó átdolgozást, majd a változtatások rövid magyarázatát. Ez pontosabb egy általános szövegjavítási kérésnél: megadja, mely jelentésnek kell megmaradnia, és milyen használható kimenetet kell visszaadni.
Hosszú szövegek feldolgozása
A gyártó legfeljebb 131 072 tokenes kontextustámogatást dokumentál, de a hosszú kontextusra vonatkozó utasítások fontosak. A 32 768 tokenen túli bemenetekhez a dokumentált YaRN-kiterjesztési konfiguráció kell. A közzétett példa 4,0 skálázási tényezőt használ 32 768-as eredeti pozícióbeállítással. A gyártó jelzi, hogy a statikus kiterjesztés befolyásolhatja a rövidebb szövegek viselkedését, és akkor ajánlja bekapcsolni, ha valóban szükséges a hosszú kontextusú feldolgozás.
Hosszú dokumentumfeladatot célzott kérdéssel, megnevezett forrásszakaszokkal és egyértelmű kimeneti szerkezettel készíts elő. Például add meg egy műszaki specifikáció több részét, és kérd az adott változtatáshoz releváns követelményeket a forrásszakasz megőrzésével minden megállapítás mellett. A nagy bemeneti ablak hasznos ezek együtt tartására; a válasz továbbra is lehet tömör táblázat a teljes dokumentum újramesélése helyett.
Fontos határok
A 131 072 tokenes szám kiterjesztett kontextustámogatás, nem felhatalmazás a hosszú kontextusú konfiguráció figyelmen kívül hagyására. A gyorsindítás 512 generált tokenje példabeállítás, nem közzétett maximális kimeneti kapacitás. Ez az Instruct-kiadás szövegmodell, és nem örökölhet kép- vagy videóképességeket a Qwen-VL-től vagy a Qwen2.5-Math speciális, eszközökkel integrált matematikai tanítását. Válaszd a megnevezett verziót, és készítsd elő a szöveget a szükséges magyarázathoz, kódhoz vagy dokumentumhoz.
Gyakorlati feladat
Gyakorlati feladat
Technikai példa angolul
Translate a terminology-bound notice
Translate this notice into German for office staff: 'The access badge expires on 30 April. Collect a replacement from Reception before your next shift. Temporary passes are valid for one day.' Use Zugangskarte for access badge and Empfang for Reception. Preserve the date and conditions, then explain one translation choice in English.Várt eredmény
A complete German notice followed by one short English explanation of terminology or phrasing.Az eredmény ellenőrzése
The replacement is collected before the next shift and the temporary pass remains valid for one day.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Qwen/Qwen2-7B-InstructKezdő lépések
A Qwen2-7B-Instruct utasításkövetésre finomhangolt szövegmodell többnyelvű párbeszédhez, programozáshoz, matematikához és következtetéshez. A gyártó legfeljebb 131 072 tokenes kontextust dokumentál, ha a hosszú kontextus konfigurációja be van kapcsolva.
- Elfogadott bemenetek
- Szöveg
- Eredmények
- Szöveg
Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Bemenet
text- Kimenet
text- Kimeneti formátum
- json vagy SSE
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Qwen/Qwen2-7B-Instruct | 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— |
Bemeneti anyagok kombinációi
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
Metódus paraméterei és életciklusa
| 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.
Díjcsomagok
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
- Gyors mód
- Nincs megadva Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Nincs megadva Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Nincs megadva Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Ailoot-díjak
Árak beállításonként
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0001 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0001 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Qwen/Qwen2-7B-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
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='Qwen/Qwen2-7B-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"))
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='Qwen/Qwen2-7B-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")
Eredmények fogadása és mentése
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json vagy SSE
Őrizzen meg minden elkészült eredményt
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.
Ha az eredeti választ ellenőrizni kell
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
Válaszmezők
| 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 |
Hibák és következő lépések
| 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. |
Álnevek
Modell álnevei
Ailoot Ultra Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Qwen/Qwen2-7B-InstructKezdő lépések
A Qwen2-7B-Instruct utasításkövetésre finomhangolt szövegmodell többnyelvű párbeszédhez, programozáshoz, matematikához és következtetéshez. A gyártó legfeljebb 131 072 tokenes kontextust dokumentál, ha a hosszú kontextus konfigurációja be van kapcsolva.
- Elfogadott bemenetek
- Szöveg
- Eredmények
- json · sse
Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Bemenet
text- Kimenet
json,sse- Kimeneti formátum
- JSON vagy SSE
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Qwen/Qwen2-7B-Instruct | 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 |
Bemeneti anyagok kombinációi
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
Metódus paraméterei és életciklusa
| 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
Díjcsomagok
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
- Gyors mód
- Nincs megadva Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Nincs megadva Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Nincs megadva Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Ailoot-díjak
Árak beállításonként
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0001 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0001 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "Qwen/Qwen2-7B-Instruct",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Qwen/Qwen2-7B-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
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': 'Qwen/Qwen2-7B-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))
Eredmények fogadása és mentése
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON vagy SSE
Őrizzen meg minden elkészült eredményt
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.
Ha az eredeti választ ellenőrizni kell
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
Válaszmezők
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
Hibák és következő lépések
| 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. |
Álnevek
Modell álnevei
Ailoot Ultra Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
FAQ · Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct
- Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?
POST /v1/chat/completions·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:text→textPOST /v1/messages·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:text→json,sse- Mely mezőket használja a kérés?
POST /v1/chat/completions·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:model,messages,max_tokens,stream- Milyen korlátok érvényesek?
POST /v1/chat/completions·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:messages.min_items:1