model

Qwen2.5 72B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2.5 72B Instruct

Qwen2.5 72B Instruct adalah model teks berarsitektur dense dari Qwen yang disesuaikan untuk mengikuti instruksi, untuk percakapan multibahasa, kode, matematika, dan data terstruktur. Pengembang mendokumentasikan konteks diperluas 131.072 token, generasi 8.192 token, dan templat pemanggilan alat.

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

Qwen2.5 72B Instruct adalah model teks besar yang disesuaikan untuk mengikuti instruksi dalam seri Qwen2.5 serbaguna dari Qwen. Model ini menghasilkan jawaban tertulis, kode, dan teks terstruktur dari instruksi dan percakapan. Kemampuannya mencakup pengetahuan umum, pemrograman, matematika, mengikuti instruksi terperinci, dan bekerja dengan tabel. Model ini berbeda dari checkpoint dasar Qwen2.5 serta edisi Coder, Math, dan visi-bahasa yang terpisah.

Model ini adalah Transformer dense dengan decoder saja dan total 72,7 miliar parameter, termasuk 70 miliar parameter non-embedding. Arsitektur yang dipublikasikan memiliki 80 lapisan dan grouped-query attention dengan 64 head kueri serta delapan head key/value, bersama rotary position embeddings, SwiGLU, dan RMSNorm. Data prapelatihan seri ini mencapai hingga 18 triliun token, diikuti pascapelatihan untuk penggunaan berbasis instruksi.

Kartu model khusus ini melaporkan konteks penuh 131.072 token dan generasi hingga 8.192 token. Konfigurasi yang dipublikasikan dimulai pada 32.768 posisi; penggunaan konteks diperluas membutuhkan pengaturan penskalaan panjang dari pengembang. Kartu tersebut memperingatkan bahwa penskalaan statis dapat memengaruhi kinerja pada teks lebih pendek dan menyarankan pengaktifannya ketika masukan panjang dibutuhkan. Angka tersebut membedakan kemampuan penuh model dari konfigurasi checkpoint bawaan yang dipakai dalam penerapan tertentu.

Untuk pekerjaan dokumen panjang, tentukan bagian yang perlu ditelaah dan artefak yang harus dikembalikan: perbandingan, kerangka, ringkasan, atau kumpulan fakta yang diekstrak. Pastikan instruksi, teks sumber, dan jawaban yang diminta berada dalam konteks yang tersedia. Laporan panjang terbantu oleh rencana bagian dan prioritas eksplisit agar keluaran mengikuti tugas, bukan menghabiskan panjang generasi untuk pengantar yang tidak berkaitan.

Pemahaman data terstruktur dan generasi JSON merupakan bagian penting dari rilis ini. Berikan judul kolom tabel, satuan, dan konvensi nilai yang hilang sebelum meminta transformasi. Untuk tugas ekstraksi, tentukan bidang keluaran dan minta model membedakan nilai yang disebutkan dalam sumber dari informasi yang tidak ada. Aplikasi kemudian dapat mengurai dan memeriksa hasil terhadap struktur yang diharapkan. Menghasilkan JSON saja tidak menjadikan skema tertentu sebagai kontrak keluaran yang dijamin.

Qwen mendokumentasikan dukungan pemanggilan alat melalui templat percakapan dan integrasi aplikasi yang kompatibel. Berikan deskripsi fungsi serta informasi yang dibutuhkan tiap fungsi. Model menyiapkan usulan pemanggilan; aplikasi mengeksekusinya dan menyediakan hasil untuk giliran berikutnya. Tugas data yang bermanfaat dapat mengambil rekaman, membandingkannya dengan pertanyaan pengguna, dan mengembalikan penjelasan ringkas yang terkait dengan bidang yang diambil. Eksekusi dan akses ke sistem eksternal disediakan oleh aplikasi yang membungkus model.

Pengembang menjelaskan dukungan untuk lebih dari 29 bahasa, termasuk Tionghoa, Inggris, Prancis, Spanyol, Portugis, Jerman, Italia, Rusia, Jepang, Korea, Vietnam, Thai, dan Arab. Fleksibilitas prompt sistem juga mendukung penetapan peran dan ketentuan chatbot. Untuk kode atau matematika, berikan implementasi atau premis yang relevan dan minta jawaban beserta pemeriksaan atau langkah perantara yang dibutuhkan untuk menilainya. Untuk keluaran multibahasa, nyatakan bahasa sasaran dan istilah yang perlu dipertahankan agar hasil sesuai dengan audiens yang dituju.

Tugas praktis

Tugas praktis

Contoh teknis dalam bahasa Inggris

Transform a small stock table

Transform this table into a compact requested JSON array. Columns: sku, units, unit. Rows: A7 | 12 | boxes; B3 | blank | pieces; C9 | 0 | boxes. Preserve SKU spelling and units, convert stated counts to integers, and use null for a blank count. Return the array only; do not calculate totals across different units.

Hasil yang diharapkan

A three-object JSON-shaped array retaining sku, units and unit with numeric counts or null.

Periksa hasil

The blank count remains null, zero remains 0, and boxes are not added to pieces.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen-2.5-72b-instruct

qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Alibaba /qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Mulai

Qwen2.5 72B Instruct adalah model teks berarsitektur dense dari Qwen yang disesuaikan untuk mengikuti instruksi, untuk percakapan multibahasa, kode, matematika, dan data terstruktur. Pengembang mendokumentasikan konteks diperluas 131.072 token, generasi 8.192 token, dan templat pemanggilan alat.

Masukan yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Masukan
text
Keluaran
text
Format keluaran
json atau SSE
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
qwen/qwen-2.5-72b-instruct
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasan
Item minimum: 1
Bawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & 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[].contentJenisstring|content_part[]|nullPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_callsJenistool_call[]PersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_call_idJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan
Bawaan—
Kolommessages[].nameJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].reasoning_contentJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya
Bawaan—
Kolommessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_completion_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kolomstream_options.include_usageJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtemperatureJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtop_pJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstopJenisstring|string[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtoolsJenisfunction_tool[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].typeJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
function
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].function.nameJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
Berlaku jika: alat fungsi disediakan
Bawaan—
Kolomtools[].function.descriptionJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtools[].function.parametersJenisJSON_schemaPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtool_choiceJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomparallel_tool_callsJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomresponse_formatJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomreasoning_effortJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomreasoningJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomservice_tierJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolominstructionsJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kolom kompatibilitas
Bawaan—
KolomfunctionsJenisfunction[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomfunction_callJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomprompt_cache_optionsJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolommodalitiesJenisstring[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
text
Bawaan—
KolomproviderJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini
Bawaan—
Kolomcache_control.ttlJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Bawaan—
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontrakarray pesan dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

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.

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tarif standar Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tarif standar Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadwal tarifToken konteks, lebih dariToken konteks, hingga dan termasukBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarToken konteks, lebih dari—Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.00118 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00118 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1Jadwal tarif—Token konteks, lebih dari0Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.00118 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00118 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache — / 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 →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKAliran Python
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/qwen-2.5-72b-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/qwen-2.5-72b-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/qwen-2.5-72b-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")

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

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.

Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons
KolomJenis
Kolomchoices[].indexJenisinteger
Kolomchoices[].message.contentJenisstring|null
Kolomchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Kolomchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Kolomchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Kolomchoices[].finish_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen-2.5-72b-instruct

qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Alibaba /qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Mulai

Qwen2.5 72B Instruct adalah model teks berarsitektur dense dari Qwen yang disesuaikan untuk mengikuti instruksi, untuk percakapan multibahasa, kode, matematika, dan data terstruktur. Pengembang mendokumentasikan konteks diperluas 131.072 token, generasi 8.192 token, dan templat pemanggilan alat.

Masukan yang diterima
Teks
Hasil
json · sse

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Masukan
text
Keluaran
json, sse
Format keluaran
JSON atau SSE
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
qwen/qwen-2.5-72b-instruct
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
user, assistant
Bawaan—
Kolommessages[].contentJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF-8

string messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan.

Siklus hidup: synchronous_or_streamed

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tarif standar Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tarif standar Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadwal tarifToken konteks, lebih dariToken konteks, hingga dan termasukBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarToken konteks, lebih dari—Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.00118 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00118 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1Jadwal tarif—Token konteks, lebih dari0Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.00118 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00118 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache — / 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 →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap
{
  "model": "qwen/qwen-2.5-72b-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/qwen-2.5-72b-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/qwen-2.5-72b-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))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

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.

Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons
KolomJenis
KolomidJenisstring
KolommodelJenisstring
Kolomcontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Kolomstop_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

qwen/qwen-2.5-72b-instruct

FAQ · Qwen2.5 72B Instruct
Input dan hasil apa yang tersedia?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen-2.5-72b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen-2.5-72b-instruct: text → json, sse

Kolom apa yang digunakan permintaan?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen-2.5-72b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen-2.5-72b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Batasan apa yang berlaku?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen-2.5-72b-instruct: messages.min_items: 1

Rincian selengkapnya

Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda.

Perusahaan dan portofolio proyeknya

Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.

Beli token dengan diskon.

Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token.

Langganan
Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda.
Kode promo hingga 50%
Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif.
Biaya dalam riwayat
Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Hubungkan API ke produk yang Anda jual.

SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller.

Aplikasi komersial
Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda.
Lisensi reseller
Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis.
Dokumen di situs
Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi.

Minta lisensi reseller · Penawaran dan perjanjian lisensi