QVQ-Plus adalah lini Plus dari model penalaran visual QVQ milik Qwen. Produsen menyoroti matematika, pemrograman, analisis visual, pekerjaan kreatif, dan tugas umum yang melibatkan bukti visual. Model ini menerima teks, gambar, dan video serta mengembalikan teks, termasuk proses penalaran dan jawaban. Nama Plus merupakan identitas keluarga, bukan pengganti snapshot tetap QVQ-Max atau model pembuat gambar.
Jendela konteks yang didokumentasikan adalah 131,072 token, dengan masukan maksimum 106,496 token dan keluaran maksimum 8,192 token. Bedakan batas-batas ini saat merencanakan permintaan. Sertakan tugas tertulis, materi visual yang relevan, dan riwayat percakapan yang diperlukan, lalu sisakan ruang untuk penjelasan dan jawaban akhir. Kontribusi tangkapan layar atau video ditentukan oleh representasi hasil pemrosesannya, sehingga jumlah karakter yang diketik saja tidak cukup untuk mengukur keseluruhan masukan.
Produsen menjelaskan QVQ sebagai perpaduan masukan visual dengan penalaran dan jawaban teks. Alur layanan QVQ yang didokumentasikan menggunakan streaming. Aplikasi perlu membedakan penalaran sementara dari fragmen jawaban akhir dan merangkai teks sebelum menyajikannya sebagai penjelasan lengkap. Jawaban ringkas yang diminta tetap dapat mengikuti proses penalaran internal; permintaan agar singkat tidak mengubah model menjadi edisi tersendiri tanpa pemikiran.
Untuk grafik atau tabel, nyatakan perbandingan yang perlu dibuat dan sediakan label, satuan, serta judul yang terbaca. Misalnya, tanyakan apakah dua deret yang diplot makin menjauh pada rentang pilihan, lalu minta pengamatan yang terlihat untuk mendukung kesimpulan. Jika jawaban membutuhkan nilai numerik, pastikan nilainya ada dalam sumber dan minta model menunjukkan ketidakpastian ketika pembacaan visual hanya dapat berupa perkiraan. Simpan gambar asli agar hasil dapat diperiksa terhadap buktinya.
Untuk dokumen atau tangkapan layar antarmuka, tentukan tujuan pengguna dan bagian materi yang perlu dianalisis. Permintaan yang berguna dapat menanyakan kolom terlihat mana yang diperlukan untuk alur kerja tertentu, bagaimana halaman disusun, atau apa makna penghubung dalam diagram. Untuk tugas pemrograman visual, berikan tangkapan layar dan persyaratan tertulis, lalu minta penjelasan teks atau usulan implementasi yang sesuai dengan struktur yang terlihat. Bedakan sifat yang dapat diamati dari sifat yang bergantung pada perilaku aplikasi yang tersembunyi.
Untuk video, tentukan peristiwa, urutan, atau hubungan yang ingin dijelaskan. Pertahankan segmen yang relevan dan berikan gambar diam yang terbaca jika detail kecil penting. Beri label pada beberapa masukan dan jelaskan urutannya agar perbandingan tidak tertukar dengan adegan yang tidak berkaitan. Hasilnya merupakan uraian teks tentang materi dan kesimpulan atas pertanyaan yang diajukan; hasil itu sendiri tidak mengedit sumber, membuat klip baru, atau memverifikasi sesuatu di luar pengamatan.
Kartu Plus dari produsen tidak mengiklankan pemanggilan fungsi, pencarian web, atau keluaran terstruktur dengan batasan yang dipaksakan. Susun jawaban teks menggunakan judul yang jelas, tabel perbandingan, atau daftar pengamatan, dan validasi hasil yang tampak dapat dibaca mesin sebelum digunakan aplikasi. Referensi chat menyatakan bahwa pesan system tidak berpengaruh untuk model QVQ, jadi tempatkan instruksi peran, tugas, dan format dalam pesan user. Pertahankan nilai bawaan sampling QVQ yang didokumentasikan alih-alih mengambil resep temperature atau pemilihan token dari keluarga Qwen lain.
Untuk artefak analitis yang bermanfaat, minta fakta yang diamati, penjelasan, dan jawaban akhir dengan nama yang jelas. Periksa perhitungan terhadap angka, label, dan satuan yang terlihat, serta periksa penafsiran dokumen terhadap bagian sumber yang dirujuknya. Simpan identitas Plus pilihan dan materi masukan bersama hasil ketika suatu kasus perlu ditinjau kembali. Pisahkan usulan berlandaskan penalaran dari tindakan selanjutnya: aplikasi atau orang tetap perlu menjalankan operasi alat yang diminta dan mengembalikan hasilnya. Model ini menyediakan penalaran visual dan teks, dengan materi asli tetap menjadi dasar peninjauan.
", "aboutText": "QVQ-Plus adalah lini Plus dari model penalaran visual QVQ milik Qwen. Produsen menyoroti matematika, pemrograman, analisis visual, pekerjaan kreatif, dan tugas umum yang melibatkan bukti visual. Model ini menerima teks, gambar, dan video serta mengembalikan teks, termasuk proses penalaran dan jawaban. Nama Plus merupakan identitas keluarga, bukan pengganti snapshot tetap QVQ-Max atau model pembuat gambar.\n\nJendela konteks yang didokumentasikan adalah 131,072 token, dengan masukan maksimum 106,496 token dan keluaran maksimum 8,192 token. Bedakan batas-batas ini saat merencanakan permintaan. Sertakan tugas tertulis, materi visual yang relevan, dan riwayat percakapan yang diperlukan, lalu sisakan ruang untuk penjelasan dan jawaban akhir. Kontribusi tangkapan layar atau video ditentukan oleh representasi hasil pemrosesannya, sehingga jumlah karakter yang diketik saja tidak cukup untuk mengukur keseluruhan masukan.\n\nProdusen menjelaskan QVQ sebagai perpaduan masukan visual dengan penalaran dan jawaban teks. Alur layanan QVQ yang didokumentasikan menggunakan streaming. Aplikasi perlu membedakan penalaran sementara dari fragmen jawaban akhir dan merangkai teks sebelum menyajikannya sebagai penjelasan lengkap. Jawaban ringkas yang diminta tetap dapat mengikuti proses penalaran internal; permintaan agar singkat tidak mengubah model menjadi edisi tersendiri tanpa pemikiran.\n\nUntuk grafik atau tabel, nyatakan perbandingan yang perlu dibuat dan sediakan label, satuan, serta judul yang terbaca. Misalnya, tanyakan apakah dua deret yang diplot makin menjauh pada rentang pilihan, lalu minta pengamatan yang terlihat untuk mendukung kesimpulan. Jika jawaban membutuhkan nilai numerik, pastikan nilainya ada dalam sumber dan minta model menunjukkan ketidakpastian ketika pembacaan visual hanya dapat berupa perkiraan. Simpan gambar asli agar hasil dapat diperiksa terhadap buktinya.\n\nUntuk dokumen atau tangkapan layar antarmuka, tentukan tujuan pengguna dan bagian materi yang perlu dianalisis. Permintaan yang berguna dapat menanyakan kolom terlihat mana yang diperlukan untuk alur kerja tertentu, bagaimana halaman disusun, atau apa makna penghubung dalam diagram. Untuk tugas pemrograman visual, berikan tangkapan layar dan persyaratan tertulis, lalu minta penjelasan teks atau usulan implementasi yang sesuai dengan struktur yang terlihat. Bedakan sifat yang dapat diamati dari sifat yang bergantung pada perilaku aplikasi yang tersembunyi.\n\nUntuk video, tentukan peristiwa, urutan, atau hubungan yang ingin dijelaskan. Pertahankan segmen yang relevan dan berikan gambar diam yang terbaca jika detail kecil penting. Beri label pada beberapa masukan dan jelaskan urutannya agar perbandingan tidak tertukar dengan adegan yang tidak berkaitan. Hasilnya merupakan uraian teks tentang materi dan kesimpulan atas pertanyaan yang diajukan; hasil itu sendiri tidak mengedit sumber, membuat klip baru, atau memverifikasi sesuatu di luar pengamatan.\n\nKartu Plus dari produsen tidak mengiklankan pemanggilan fungsi, pencarian web, atau keluaran terstruktur dengan batasan yang dipaksakan. Susun jawaban teks menggunakan judul yang jelas, tabel perbandingan, atau daftar pengamatan, dan validasi hasil yang tampak dapat dibaca mesin sebelum digunakan aplikasi. Referensi chat menyatakan bahwa pesan system tidak berpengaruh untuk model QVQ, jadi tempatkan instruksi peran, tugas, dan format dalam pesan user. Pertahankan nilai bawaan sampling QVQ yang didokumentasikan alih-alih mengambil resep temperature atau pemilihan token dari keluarga Qwen lain.\n\nUntuk artefak analitis yang bermanfaat, minta fakta yang diamati, penjelasan, dan jawaban akhir dengan nama yang jelas. Periksa perhitungan terhadap angka, label, dan satuan yang terlihat, serta periksa penafsiran dokumen terhadap bagian sumber yang dirujuknya. Simpan identitas Plus pilihan dan materi masukan bersama hasil ketika suatu kasus perlu ditinjau kembali. Pisahkan usulan berlandaskan penalaran dari tindakan selanjutnya: aplikasi atau orang tetap perlu menjalankan operasi alat yang diminta dan mengembalikan hasilnya. Model ini menyediakan penalaran visual dan teks, dengan materi asli tetap menjadi dasar peninjauan.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.qvq-plusQVQ-Plus memadukan pertanyaan teks dengan gambar atau video untuk menghasilkan jawaban teks berlandaskan penalaran. Gunakan untuk matematika visual, analisis grafik dan dokumen, atau pertanyaan yang kesimpulannya bergantung pada beberapa detail yang terlihat; lini Plus tetap memiliki identitas tersendiri.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
QVQ-Plus adalah lini Plus dari model penalaran visual QVQ milik Qwen. Produsen menyoroti matematika, pemrograman, analisis visual, pekerjaan kreatif, dan tugas umum yang melibatkan bukti visual. Model ini menerima teks, gambar, dan video serta mengembalikan teks, termasuk proses penalaran dan jawaban. Nama Plus merupakan identitas keluarga, bukan pengganti snapshot tetap QVQ-Max atau model pembuat gambar.
Jendela konteks yang didokumentasikan adalah 131,072 token, dengan masukan maksimum 106,496 token dan keluaran maksimum 8,192 token. Bedakan batas-batas ini saat merencanakan permintaan. Sertakan tugas tertulis, materi visual yang relevan, dan riwayat percakapan yang diperlukan, lalu sisakan ruang untuk penjelasan dan jawaban akhir. Kontribusi tangkapan layar atau video ditentukan oleh representasi hasil pemrosesannya, sehingga jumlah karakter yang diketik saja tidak cukup untuk mengukur keseluruhan masukan.
Produsen menjelaskan QVQ sebagai perpaduan masukan visual dengan penalaran dan jawaban teks. Alur layanan QVQ yang didokumentasikan menggunakan streaming. Aplikasi perlu membedakan penalaran sementara dari fragmen jawaban akhir dan merangkai teks sebelum menyajikannya sebagai penjelasan lengkap. Jawaban ringkas yang diminta tetap dapat mengikuti proses penalaran internal; permintaan agar singkat tidak mengubah model menjadi edisi tersendiri tanpa pemikiran.
Untuk grafik atau tabel, nyatakan perbandingan yang perlu dibuat dan sediakan label, satuan, serta judul yang terbaca. Misalnya, tanyakan apakah dua deret yang diplot makin menjauh pada rentang pilihan, lalu minta pengamatan yang terlihat untuk mendukung kesimpulan. Jika jawaban membutuhkan nilai numerik, pastikan nilainya ada dalam sumber dan minta model menunjukkan ketidakpastian ketika pembacaan visual hanya dapat berupa perkiraan. Simpan gambar asli agar hasil dapat diperiksa terhadap buktinya.
Untuk dokumen atau tangkapan layar antarmuka, tentukan tujuan pengguna dan bagian materi yang perlu dianalisis. Permintaan yang berguna dapat menanyakan kolom terlihat mana yang diperlukan untuk alur kerja tertentu, bagaimana halaman disusun, atau apa makna penghubung dalam diagram. Untuk tugas pemrograman visual, berikan tangkapan layar dan persyaratan tertulis, lalu minta penjelasan teks atau usulan implementasi yang sesuai dengan struktur yang terlihat. Bedakan sifat yang dapat diamati dari sifat yang bergantung pada perilaku aplikasi yang tersembunyi.
Untuk video, tentukan peristiwa, urutan, atau hubungan yang ingin dijelaskan. Pertahankan segmen yang relevan dan berikan gambar diam yang terbaca jika detail kecil penting. Beri label pada beberapa masukan dan jelaskan urutannya agar perbandingan tidak tertukar dengan adegan yang tidak berkaitan. Hasilnya merupakan uraian teks tentang materi dan kesimpulan atas pertanyaan yang diajukan; hasil itu sendiri tidak mengedit sumber, membuat klip baru, atau memverifikasi sesuatu di luar pengamatan.
Kartu Plus dari produsen tidak mengiklankan pemanggilan fungsi, pencarian web, atau keluaran terstruktur dengan batasan yang dipaksakan. Susun jawaban teks menggunakan judul yang jelas, tabel perbandingan, atau daftar pengamatan, dan validasi hasil yang tampak dapat dibaca mesin sebelum digunakan aplikasi. Referensi chat menyatakan bahwa pesan system tidak berpengaruh untuk model QVQ, jadi tempatkan instruksi peran, tugas, dan format dalam pesan user. Pertahankan nilai bawaan sampling QVQ yang didokumentasikan alih-alih mengambil resep temperature atau pemilihan token dari keluarga Qwen lain.
Untuk artefak analitis yang bermanfaat, minta fakta yang diamati, penjelasan, dan jawaban akhir dengan nama yang jelas. Periksa perhitungan terhadap angka, label, dan satuan yang terlihat, serta periksa penafsiran dokumen terhadap bagian sumber yang dirujuknya. Simpan identitas Plus pilihan dan materi masukan bersama hasil ketika suatu kasus perlu ditinjau kembali. Pisahkan usulan berlandaskan penalaran dari tindakan selanjutnya: aplikasi atau orang tetap perlu menjalankan operasi alat yang diminta dan mengembalikan hasilnya. Model ini menyediakan penalaran visual dan teks, dengan materi asli tetap menjadi dasar peninjauan.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan qvq-plus | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Kirim ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan batas keluaran.
File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.00058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00144 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qvq-plus", "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='qvq-plus',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='qvq-plus',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra qvq-plus
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
qvq-plusQVQ-Plus memadukan pertanyaan teks dengan gambar atau video untuk menghasilkan jawaban teks berlandaskan penalaran. Gunakan untuk matematika visual, analisis grafik dan dokumen, atau pertanyaan yang kesimpulannya bergantung pada beberapa detail yang terlihat; lini Plus tetap memiliki identitas tersendiri.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
QVQ-Plus adalah lini Plus dari model penalaran visual QVQ milik Qwen. Produsen menyoroti matematika, pemrograman, analisis visual, pekerjaan kreatif, dan tugas umum yang melibatkan bukti visual. Model ini menerima teks, gambar, dan video serta mengembalikan teks, termasuk proses penalaran dan jawaban. Nama Plus merupakan identitas keluarga, bukan pengganti snapshot tetap QVQ-Max atau model pembuat gambar.
Jendela konteks yang didokumentasikan adalah 131,072 token, dengan masukan maksimum 106,496 token dan keluaran maksimum 8,192 token. Bedakan batas-batas ini saat merencanakan permintaan. Sertakan tugas tertulis, materi visual yang relevan, dan riwayat percakapan yang diperlukan, lalu sisakan ruang untuk penjelasan dan jawaban akhir. Kontribusi tangkapan layar atau video ditentukan oleh representasi hasil pemrosesannya, sehingga jumlah karakter yang diketik saja tidak cukup untuk mengukur keseluruhan masukan.
Produsen menjelaskan QVQ sebagai perpaduan masukan visual dengan penalaran dan jawaban teks. Alur layanan QVQ yang didokumentasikan menggunakan streaming. Aplikasi perlu membedakan penalaran sementara dari fragmen jawaban akhir dan merangkai teks sebelum menyajikannya sebagai penjelasan lengkap. Jawaban ringkas yang diminta tetap dapat mengikuti proses penalaran internal; permintaan agar singkat tidak mengubah model menjadi edisi tersendiri tanpa pemikiran.
Untuk grafik atau tabel, nyatakan perbandingan yang perlu dibuat dan sediakan label, satuan, serta judul yang terbaca. Misalnya, tanyakan apakah dua deret yang diplot makin menjauh pada rentang pilihan, lalu minta pengamatan yang terlihat untuk mendukung kesimpulan. Jika jawaban membutuhkan nilai numerik, pastikan nilainya ada dalam sumber dan minta model menunjukkan ketidakpastian ketika pembacaan visual hanya dapat berupa perkiraan. Simpan gambar asli agar hasil dapat diperiksa terhadap buktinya.
Untuk dokumen atau tangkapan layar antarmuka, tentukan tujuan pengguna dan bagian materi yang perlu dianalisis. Permintaan yang berguna dapat menanyakan kolom terlihat mana yang diperlukan untuk alur kerja tertentu, bagaimana halaman disusun, atau apa makna penghubung dalam diagram. Untuk tugas pemrograman visual, berikan tangkapan layar dan persyaratan tertulis, lalu minta penjelasan teks atau usulan implementasi yang sesuai dengan struktur yang terlihat. Bedakan sifat yang dapat diamati dari sifat yang bergantung pada perilaku aplikasi yang tersembunyi.
Untuk video, tentukan peristiwa, urutan, atau hubungan yang ingin dijelaskan. Pertahankan segmen yang relevan dan berikan gambar diam yang terbaca jika detail kecil penting. Beri label pada beberapa masukan dan jelaskan urutannya agar perbandingan tidak tertukar dengan adegan yang tidak berkaitan. Hasilnya merupakan uraian teks tentang materi dan kesimpulan atas pertanyaan yang diajukan; hasil itu sendiri tidak mengedit sumber, membuat klip baru, atau memverifikasi sesuatu di luar pengamatan.
Kartu Plus dari produsen tidak mengiklankan pemanggilan fungsi, pencarian web, atau keluaran terstruktur dengan batasan yang dipaksakan. Susun jawaban teks menggunakan judul yang jelas, tabel perbandingan, atau daftar pengamatan, dan validasi hasil yang tampak dapat dibaca mesin sebelum digunakan aplikasi. Referensi chat menyatakan bahwa pesan system tidak berpengaruh untuk model QVQ, jadi tempatkan instruksi peran, tugas, dan format dalam pesan user. Pertahankan nilai bawaan sampling QVQ yang didokumentasikan alih-alih mengambil resep temperature atau pemilihan token dari keluarga Qwen lain.
Untuk artefak analitis yang bermanfaat, minta fakta yang diamati, penjelasan, dan jawaban akhir dengan nama yang jelas. Periksa perhitungan terhadap angka, label, dan satuan yang terlihat, serta periksa penafsiran dokumen terhadap bagian sumber yang dirujuknya. Simpan identitas Plus pilihan dan materi masukan bersama hasil ketika suatu kasus perlu ditinjau kembali. Pisahkan usulan berlandaskan penalaran dari tindakan selanjutnya: aplikasi atau orang tetap perlu menjalankan operasi alat yang diminta dan mengembalikan hasilnya. Model ini menyediakan penalaran visual dan teks, dengan materi asli tetap menjadi dasar peninjauan.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan qvq-plus | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.00058 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.00144 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "qvq-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qvq-plus', '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': 'qvq-plus', '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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra qvq-plus
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.