A Qwen2-VL-2B-Instruct a Qwen utasításkövetésre finomhangolt, 2B méretű látás-nyelvi modellje képi és szöveges kérdésekhez. A gyártó különböző felbontású és képarányú képek kezelését, valamint a képeken belüli többnyelvű szöveg megértését írja le. A generált eredmény írásos válasz a megadott vizuális anyagra és kérdésre. A gyártó vizuális ügynökhasználatot is leír olyan eszközökkel, mint a telefonok és robotok. Ehhez a munkafolyamathoz add meg az aktuális vizuális környezetet és egy szöveges utasítást; a környező alkalmazás végrehajtja a javasolt műveletet, majd visszaadja a megfigyelt állapotot a következő kérdéshez.
Válaszd ki a válaszhoz szükséges bizonyítékot tartalmazó képet, majd nevezd meg az értelmezendő részletet. Dokumentumkérdés vonatkozhat egy látható szövegrészletre; diagramkérdés megnevezheti az adatsort, a tengelyeket és a magyarázandó összehasonlítást. Tartsd a képazonosítót a kért eredmény mellett, hogy a válasz a megfelelő referenciához kapcsolódjon.
A gyártó az angolon és kínain túl is felsorol kép–szöveg megértést, többek között európai nyelveken, japánul, koreaiul, arabul és vietnámiul. Látható szöveg átírásának, magyarázatának vagy fordításának kérésekor őrizd meg az eredeti megfogalmazást és írásrendszert. Egy szemléltető feladatleírás kérheti a megjelenített feliratot és jelentésének külön magyarázatát.
A Qwen2-VL dinamikus felbontással változó számú vizuális tokenre képezi le a képet. A natív feldolgozó példájában az alapértelmezett tartomány képenként 4–16,384 vizuális token. A natív útmutató minimum- és maximumpixel-beállításokat szemléltet, köztük egy szűkebb, 256–1,280 képtokenes előkészítési tartományt a részletesség és feldolgozási igény egyensúlyához. Ezek a beállítások átméretezéskor megtartják a képarányt.
A gyártó kért átméretezési magasságot és szélességet is enged, 28 többszörösére kerekítve. Olyan előkészítést válassz, amely a fontos feliratokat olvashatóan hagyja, és kivágás használatakor őrizd meg az eredeti képet. A natív példák több képet és kötegeket is tartalmaznak, így a kérdés külön referenciái azonosíthatók maradhatnak.
A gyártó korlátokat jelez az összetett, többlépéses utasításokban, az objektumok számlálásában bonyolult jeleneteken és a háromdimenziós térbeli következtetésben. Egyes személyek vagy márkák felismerésének hiányosságait is említi. Kérj célzott vizuális megfigyelést, és vizsgáld meg azt a konkrét darabszámot, feliratot vagy relatív helyzetet, amelytől az eredmény függ.
A gyártó szerint a képadatkészlet frissítése 2023 júniusáig terjedt. Friss vagy ismeretlen felirathoz add meg a szükséges írásos összefüggést, ahelyett, hogy ezt az információt kizárólag a képtől várnád. A visszaadott jegyzetben legyen megkülönböztethető az idézett felirat és a kikövetkeztetett azonosság.
A közzétett modellkonfiguráció 32,768 maximális pozíciót állít be. A kérdést és a vizuális bemeneteket a modellhez illő feldolgozóval készítsd elő, megőrizve a kérésben használt képsorrendet. A natív segéd helyi képeket, base64-et és képcímeket fogad el.
Mentsd el együtt a kiválasztott 2B Instruct nevet, a referenciákat és az elkészült írásos választ. Folytatáshoz mellékeld a kapcsolódó anyagot, és nevezd meg a javítandó konkrét megfigyelést vagy értelmezést, majd vesd össze a javított eredményt ezzel a forrással.
Az Ailoot használatakor add meg a pontos modellazonosítót a /v1/chat/completions végponton, és tartsd a képet a hozzá tartozó kérdéssel együtt a beszélgetésben. A képtartalom az image_url formát használja; a támogatott képforrások képcímet vagy base64 data URI-t tartalmazhatnak. Gyűjtsd össze a teljes JSON-választ, illetve bekapcsolt stream esetén az összes SSE-szegmenst, és őrizd meg a usage adatokat az elkészült eredménnyel együtt.
", "aboutText": "A Qwen2-VL-2B-Instruct a Qwen utasításkövetésre finomhangolt, 2B méretű látás-nyelvi modellje képi és szöveges kérdésekhez. A gyártó különböző felbontású és képarányú képek kezelését, valamint a képeken belüli többnyelvű szöveg megértését írja le. A generált eredmény írásos válasz a megadott vizuális anyagra és kérdésre. A gyártó vizuális ügynökhasználatot is leír olyan eszközökkel, mint a telefonok és robotok. Ehhez a munkafolyamathoz add meg az aktuális vizuális környezetet és egy szöveges utasítást; a környező alkalmazás végrehajtja a javasolt műveletet, majd visszaadja a megfigyelt állapotot a következő kérdéshez.\n\n### Add meg a képet és egy pontos kérdést\n\nVálaszd ki a válaszhoz szükséges bizonyítékot tartalmazó képet, majd nevezd meg az értelmezendő részletet. Dokumentumkérdés vonatkozhat egy látható szövegrészletre; diagramkérdés megnevezheti az adatsort, a tengelyeket és a magyarázandó összehasonlítást. Tartsd a képazonosítót a kért eredmény mellett, hogy a válasz a megfelelő referenciához kapcsolódjon.\n\nA gyártó az angolon és kínain túl is felsorol kép–szöveg megértést, többek között európai nyelveken, japánul, koreaiul, arabul és vietnámiul. Látható szöveg átírásának, magyarázatának vagy fordításának kérésekor őrizd meg az eredeti megfogalmazást és írásrendszert. Egy szemléltető feladatleírás kérheti a megjelenített feliratot és jelentésének külön magyarázatát.\n\n### Tudatosan készítsd elő a felbontást és a vizuális tokeneket\n\nA Qwen2-VL dinamikus felbontással változó számú vizuális tokenre képezi le a képet. A natív feldolgozó példájában az alapértelmezett tartomány képenként 4–16,384 vizuális token. A natív útmutató minimum- és maximumpixel-beállításokat szemléltet, köztük egy szűkebb, 256–1,280 képtokenes előkészítési tartományt a részletesség és feldolgozási igény egyensúlyához. Ezek a beállítások átméretezéskor megtartják a képarányt.\n\nA gyártó kért átméretezési magasságot és szélességet is enged, 28 többszörösére kerekítve. Olyan előkészítést válassz, amely a fontos feliratokat olvashatóan hagyja, és kivágás használatakor őrizd meg az eredeti képet. A natív példák több képet és kötegeket is tartalmaznak, így a kérdés külön referenciái azonosíthatók maradhatnak.\n\n### Dolgozz a dokumentált vizuális korlátokon belül\n\nA gyártó korlátokat jelez az összetett, többlépéses utasításokban, az objektumok számlálásában bonyolult jeleneteken és a háromdimenziós térbeli következtetésben. Egyes személyek vagy márkák felismerésének hiányosságait is említi. Kérj célzott vizuális megfigyelést, és vizsgáld meg azt a konkrét darabszámot, feliratot vagy relatív helyzetet, amelytől az eredmény függ.\n\nA gyártó szerint a képadatkészlet frissítése 2023 júniusáig terjedt. Friss vagy ismeretlen felirathoz add meg a szükséges írásos összefüggést, ahelyett, hogy ezt az információt kizárólag a képtől várnád. A visszaadott jegyzetben legyen megkülönböztethető az idézett felirat és a kikövetkeztetett azonosság.\n\n### Tartsd az előkészített bemeneteket a válasszal együtt\n\nA közzétett modellkonfiguráció 32,768 maximális pozíciót állít be. A kérdést és a vizuális bemeneteket a modellhez illő feldolgozóval készítsd elő, megőrizve a kérésben használt képsorrendet. A natív segéd helyi képeket, base64-et és képcímeket fogad el.\n\nMentsd el együtt a kiválasztott 2B Instruct nevet, a referenciákat és az elkészült írásos választ. Folytatáshoz mellékeld a kapcsolódó anyagot, és nevezd meg a javítandó konkrét megfigyelést vagy értelmezést, majd vesd össze a javított eredményt ezzel a forrással.\n\nAz Ailoot használatakor add meg a pontos modellazonosítót a /v1/chat/completions végponton, és tartsd a képet a hozzá tartozó kérdéssel együtt a beszélgetésben. A képtartalom az image_url formát használja; a támogatott képforrások képcímet vagy base64 data URI-t tartalmazhatnak. Gyűjtsd össze a teljes JSON-választ, illetve bekapcsolt stream esetén az összes SSE-szegmenst, és őrizd meg a usage adatokat az elkészült eredménnyel együtt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "cb9b2bb2ea6dc4744e0f50cbf8556b161701a13d0a5020e84ff2a250f7693d6d", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "hu", "methods": [ { "html": "qwen2-vl-2b-instructA Qwen2-VL-2B-Instruct a Qwen látást és nyelvet egyesítő modellje képekkel kapcsolatos kérdésekhez, képeken szereplő többnyelvű szövegekhez és vizuális magyarázatokhoz. Adj meg jól olvasható képet és pontos kérdést, hogy a látható bizonyítékokhoz kötött írásos eredményt kapj.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Qwen2-VL-2B-Instruct a Qwen utasításkövetésre finomhangolt, 2B méretű látás-nyelvi modellje képi és szöveges kérdésekhez. A gyártó különböző felbontású és képarányú képek kezelését, valamint a képeken belüli többnyelvű szöveg megértését írja le. A generált eredmény írásos válasz a megadott vizuális anyagra és kérdésre. A gyártó vizuális ügynökhasználatot is leír olyan eszközökkel, mint a telefonok és robotok. Ehhez a munkafolyamathoz add meg az aktuális vizuális környezetet és egy szöveges utasítást; a környező alkalmazás végrehajtja a javasolt műveletet, majd visszaadja a megfigyelt állapotot a következő kérdéshez.
Válaszd ki a válaszhoz szükséges bizonyítékot tartalmazó képet, majd nevezd meg az értelmezendő részletet. Dokumentumkérdés vonatkozhat egy látható szövegrészletre; diagramkérdés megnevezheti az adatsort, a tengelyeket és a magyarázandó összehasonlítást. Tartsd a képazonosítót a kért eredmény mellett, hogy a válasz a megfelelő referenciához kapcsolódjon.
A gyártó az angolon és kínain túl is felsorol kép–szöveg megértést, többek között európai nyelveken, japánul, koreaiul, arabul és vietnámiul. Látható szöveg átírásának, magyarázatának vagy fordításának kérésekor őrizd meg az eredeti megfogalmazást és írásrendszert. Egy szemléltető feladatleírás kérheti a megjelenített feliratot és jelentésének külön magyarázatát.
A Qwen2-VL dinamikus felbontással változó számú vizuális tokenre képezi le a képet. A natív feldolgozó példájában az alapértelmezett tartomány képenként 4–16,384 vizuális token. A natív útmutató minimum- és maximumpixel-beállításokat szemléltet, köztük egy szűkebb, 256–1,280 képtokenes előkészítési tartományt a részletesség és feldolgozási igény egyensúlyához. Ezek a beállítások átméretezéskor megtartják a képarányt.
A gyártó kért átméretezési magasságot és szélességet is enged, 28 többszörösére kerekítve. Olyan előkészítést válassz, amely a fontos feliratokat olvashatóan hagyja, és kivágás használatakor őrizd meg az eredeti képet. A natív példák több képet és kötegeket is tartalmaznak, így a kérdés külön referenciái azonosíthatók maradhatnak.
A gyártó korlátokat jelez az összetett, többlépéses utasításokban, az objektumok számlálásában bonyolult jeleneteken és a háromdimenziós térbeli következtetésben. Egyes személyek vagy márkák felismerésének hiányosságait is említi. Kérj célzott vizuális megfigyelést, és vizsgáld meg azt a konkrét darabszámot, feliratot vagy relatív helyzetet, amelytől az eredmény függ.
A gyártó szerint a képadatkészlet frissítése 2023 júniusáig terjedt. Friss vagy ismeretlen felirathoz add meg a szükséges írásos összefüggést, ahelyett, hogy ezt az információt kizárólag a képtől várnád. A visszaadott jegyzetben legyen megkülönböztethető az idézett felirat és a kikövetkeztetett azonosság.
A közzétett modellkonfiguráció 32,768 maximális pozíciót állít be. A kérdést és a vizuális bemeneteket a modellhez illő feldolgozóval készítsd elő, megőrizve a kérésben használt képsorrendet. A natív segéd helyi képeket, base64-et és képcímeket fogad el.
Mentsd el együtt a kiválasztott 2B Instruct nevet, a referenciákat és az elkészült írásos választ. Folytatáshoz mellékeld a kapcsolódó anyagot, és nevezd meg a javítandó konkrét megfigyelést vagy értelmezést, majd vesd össze a javított eredményt ezzel a forrással.
Az Ailoot használatakor add meg a pontos modellazonosítót a /v1/chat/completions végponton, és tartsd a képet a hozzá tartozó kérdéssel együtt a beszélgetésben. A képtartalom az image_url formát használja; a támogatott képforrások képcímet vagy base64 data URI-t tartalmazhatnak. Gyűjtsd össze a teljes JSON-választ, illetve bekapcsolt stream esetén az összes SSE-szegmenst, és őrizd meg a usage adatokat az elkészült eredménnyel együtt.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok qwen2-vl-2b-instruct Feltételek: Pontosan ezt az Ailoot-útválasztási azonosítót használja. | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusarray | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Feltételek: | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: | Alapértelmezettfalse |
text_input · Kötelező: messages
image_with_text · Kötelező: messages with actual image content blocks
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paraméteroptional | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext, image |
Paraméterconditions | SzerződésPontosan ezt az Ailoot-útválasztási azonosítót használja., A protokoll akkor továbbít képtartalmat, ha a konkrét kiválasztott modell támogatja a képfelismerést. A protokoll általi befogadás nem igazolja, hogy minden modell képes képek kezelésére. |
Metódus álnevei: /chat/completions
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenek alapdíjai | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0 / 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}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2-vl-2b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, eszközhívás-azonosítót, a gondolkodási aláírást, ha visszaérkezik, az összes SSE-változást és a teljes használati adatsort. Az első szövegrészlet nem a teljes eredmény.
Őrizze meg az eredeti X-Client-Request-ID értéket, választ és fejléceket. Az ismeretlen vagy result_pending_check eredmény nem jogosít második létrehozásra.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[] | Típusobject |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételEgy kötelező mező, modellválasztó, típus vagy bemeneti ábrázolási forma érvénytelen. | Következő lépésKülön kérés előkészítése előtt vizsgálja meg a visszaadott érvényesítési részleteket. |
Válasz | FeltételAz eredeti kérés vagy eredmény ismeretlen, vagy ellenőrzést igényel. | Következő lépésŐrizze meg az eredeti azonosítókat és fejléceket; csak a támogatott állapot- és médiatárbejegyzéseket olvassa le. Ne küldje el újra a létrehozási kérelmet. |
Ailoot Ultra qwen2-vl-2b-instruct
/chat/completions
qwen2-vl-2b-instructA Qwen2-VL-2B-Instruct a Qwen látást és nyelvet egyesítő modellje képekkel kapcsolatos kérdésekhez, képeken szereplő többnyelvű szövegekhez és vizuális magyarázatokhoz. Adj meg jól olvasható képet és pontos kérdést, hogy a látható bizonyítékokhoz kötött írásos eredményt kapj.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Qwen2-VL-2B-Instruct a Qwen utasításkövetésre finomhangolt, 2B méretű látás-nyelvi modellje képi és szöveges kérdésekhez. A gyártó különböző felbontású és képarányú képek kezelését, valamint a képeken belüli többnyelvű szöveg megértését írja le. A generált eredmény írásos válasz a megadott vizuális anyagra és kérdésre. A gyártó vizuális ügynökhasználatot is leír olyan eszközökkel, mint a telefonok és robotok. Ehhez a munkafolyamathoz add meg az aktuális vizuális környezetet és egy szöveges utasítást; a környező alkalmazás végrehajtja a javasolt műveletet, majd visszaadja a megfigyelt állapotot a következő kérdéshez.
Válaszd ki a válaszhoz szükséges bizonyítékot tartalmazó képet, majd nevezd meg az értelmezendő részletet. Dokumentumkérdés vonatkozhat egy látható szövegrészletre; diagramkérdés megnevezheti az adatsort, a tengelyeket és a magyarázandó összehasonlítást. Tartsd a képazonosítót a kért eredmény mellett, hogy a válasz a megfelelő referenciához kapcsolódjon.
A gyártó az angolon és kínain túl is felsorol kép–szöveg megértést, többek között európai nyelveken, japánul, koreaiul, arabul és vietnámiul. Látható szöveg átírásának, magyarázatának vagy fordításának kérésekor őrizd meg az eredeti megfogalmazást és írásrendszert. Egy szemléltető feladatleírás kérheti a megjelenített feliratot és jelentésének külön magyarázatát.
A Qwen2-VL dinamikus felbontással változó számú vizuális tokenre képezi le a képet. A natív feldolgozó példájában az alapértelmezett tartomány képenként 4–16,384 vizuális token. A natív útmutató minimum- és maximumpixel-beállításokat szemléltet, köztük egy szűkebb, 256–1,280 képtokenes előkészítési tartományt a részletesség és feldolgozási igény egyensúlyához. Ezek a beállítások átméretezéskor megtartják a képarányt.
A gyártó kért átméretezési magasságot és szélességet is enged, 28 többszörösére kerekítve. Olyan előkészítést válassz, amely a fontos feliratokat olvashatóan hagyja, és kivágás használatakor őrizd meg az eredeti képet. A natív példák több képet és kötegeket is tartalmaznak, így a kérdés külön referenciái azonosíthatók maradhatnak.
A gyártó korlátokat jelez az összetett, többlépéses utasításokban, az objektumok számlálásában bonyolult jeleneteken és a háromdimenziós térbeli következtetésben. Egyes személyek vagy márkák felismerésének hiányosságait is említi. Kérj célzott vizuális megfigyelést, és vizsgáld meg azt a konkrét darabszámot, feliratot vagy relatív helyzetet, amelytől az eredmény függ.
A gyártó szerint a képadatkészlet frissítése 2023 júniusáig terjedt. Friss vagy ismeretlen felirathoz add meg a szükséges írásos összefüggést, ahelyett, hogy ezt az információt kizárólag a képtől várnád. A visszaadott jegyzetben legyen megkülönböztethető az idézett felirat és a kikövetkeztetett azonosság.
A közzétett modellkonfiguráció 32,768 maximális pozíciót állít be. A kérdést és a vizuális bemeneteket a modellhez illő feldolgozóval készítsd elő, megőrizve a kérésben használt képsorrendet. A natív segéd helyi képeket, base64-et és képcímeket fogad el.
Mentsd el együtt a kiválasztott 2B Instruct nevet, a referenciákat és az elkészült írásos választ. Folytatáshoz mellékeld a kapcsolódó anyagot, és nevezd meg a javítandó konkrét megfigyelést vagy értelmezést, majd vesd össze a javított eredményt ezzel a forrással.
Az Ailoot használatakor add meg a pontos modellazonosítót a /v1/chat/completions végponton, és tartsd a képet a hozzá tartozó kérdéssel együtt a beszélgetésben. A képtartalom az image_url formát használja; a támogatott képforrások képcímet vagy base64 data URI-t tartalmazhatnak. Gyűjtsd össze a teljes JSON-választ, illetve bekapcsolt stream esetén az összes SSE-szegmenst, és őrizd meg a usage adatokat az elkészült eredménnyel együtt.
POST /v1/messagestext, imagejson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok qwen2-vl-2b-instruct Feltételek: Pontosan ezt az Ailoot-útválasztási azonosítót használja. | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusarray | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Feltételek: | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: | Alapértelmezettfalse |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimum: 1 Feltételek: | Alapértelmezett— |
text_input · Kötelező: messages
image_with_text · Kötelező: messages with actual image content blocks
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext, image |
Paraméterconditions | SzerződésPontosan ezt az Ailoot-útválasztási azonosítót használja., A protokoll akkor továbbít képtartalmat, ha a konkrét kiválasztott modell támogatja a képfelismerést. A protokoll általi befogadás nem igazolja, hogy minden modell képes képek kezelésére. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenek alapdíjai | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0 / 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}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2-vl-2b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}], "max_tokens": 256}')\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/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, eszközhívás-azonosítót, a gondolkodási aláírást, ha visszaérkezik, az összes SSE-változást és a teljes használati adatsort. Az első szövegrészlet nem a teljes eredmény.
Őrizze meg az eredeti X-Client-Request-ID értéket, választ és fejléceket. Az ismeretlen vagy result_pending_check eredmény nem jogosít második létrehozásra.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőcontent[] | Típusobject |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételEgy kötelező mező, modellválasztó, típus vagy bemeneti ábrázolási forma érvénytelen. | Következő lépésKülön kérés előkészítése előtt vizsgálja meg a visszaadott érvényesítési részleteket. |
Válasz | FeltételAz eredeti kérés vagy eredmény ismeretlen, vagy ellenőrzést igényel. | Következő lépésŐrizze meg az eredeti azonosítókat és fejléceket; csak a támogatott állapot- és médiatárbejegyzéseket olvassa le. Ne küldje el újra a létrehozási kérelmet. |
Ailoot Ultra qwen2-vl-2b-instruct
/chat/completions