Source: https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-14b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-14b-instruct/
Language: id

# Qwen2.5-Coder-14B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-14b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-14b-instruct/facts.json)

## [Qwen2.5-Coder-14B](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-14b-instruct/)

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct adalah model pemrograman dengan 14.7 miliar parameter untuk menghasilkan, menjelaskan, dan memperbaiki kode. Desain yang disetel untuk mengikuti instruksi mendukung tugas percakapan; konteks 131,072 token yang didokumentasikan memerlukan konfigurasi konteks panjang di luar pengaturan bawaan 32,768 token.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-14b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-14b-instruct/#method-1)

Tentang model

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

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct adalah edisi 14B yang disetel untuk mengikuti instruksi dari keluarga model Qwen yang berfokus pada kode. Model menerima instruksi tertulis dan kode sumber lalu mengembalikan teks, termasuk implementasi, penjelasan, dan usulan perbaikan. Kemampuan utamanya adalah pembuatan kode, penalaran kode, dan perbaikan kode, dengan fondasi dalam matematika dan tugas bahasa umum.

#### Hasilkan kode dari persyaratan konkret

Berikan kepada model bahasa pemrograman, perilaku yang diperlukan, dan antarmuka di sekitarnya. Permintaan terarah dapat meminta fungsi parsing yang menerima masukan tertentu dan mempertahankan format kembalian yang ada. Sertakan kasus tepi dan identifikasi nama atau dependensi yang harus tetap utuh. Hasilnya dapat berupa fungsi atau patch kecil beserta penjelasan tentang bagaimana hasil itu memenuhi persyaratan.

Panduan mulai cepat dari produsennya memperagakan percakapan yang diikuti kode hasil pembuatan. Instruct merupakan edisi yang diselaraskan untuk bentuk interaksi ini. Tindak lanjut dapat menyempurnakan tugas yang sama: mengubah kondisi masukan, menjelaskan satu cabang, atau menyesuaikan implementasi dengan antarmuka yang ada. Simpan dan jalankan kode hasilnya di lingkungan pengembangan aplikasi untuk memeriksa perilaku yang diminta.

#### Jelaskan perilaku dan usulkan perbaikan

Untuk penalaran kode, berikan cuplikan yang relevan dan tanyakan hubungan tertentu: bagaimana data berpindah antar fungsi, kondisi mana yang mengubah keluaran, atau mengapa suatu nilai mencapai keadaan yang tidak diharapkan. Untuk perbaikan, pasangkan kode dengan galat yang diamati, masukan yang memicunya, dan hasil yang dimaksud. Minta koreksi terpisah dari penjelasan agar masing-masing dapat ditinjau terhadap perilaku asli.

Materi pelatihan keluarga ini mencakup kode sumber, teks yang dipasangkan dengan kode, dan materi sintetis. Skala pelatihan yang dipublikasikan adalah 5.5 triliun token. Ini merupakan latar belakang spesialisasi pemrograman; hal itu tidak membuktikan bahwa implementasi yang diusulkan telah dijalankan atau lolos pemeriksaan proyek Anda.

#### Gunakan konteks yang didokumentasikan

Kartu model yang spesifik menetapkan konteks penuh sebesar 131,072 token. Konfigurasi bawaan ditetapkan sebesar 32,768 token; masukan yang lebih panjang memerlukan konfigurasi YaRN yang dijelaskan dalam runtime yang mendukungnya. Produsennya mencatat bahwa penskalaan statis dapat memengaruhi masukan yang lebih pendek dan merekomendasikan pengaktifannya ketika pemrosesan konteks panjang diperlukan. Ini merupakan kondisi penerapan model, sehingga angka konteks penuh itu sendiri tidak menetapkan batas antarmuka API tertentu.

#### Edisi instruksi 14B yang spesifik

Model ini memiliki 14.7 miliar parameter, termasuk 13.1 miliar parameter non-embedding, dan 48 lapisan. Model ini menggunakan grouped-query attention dengan 40 query head dan delapan key/value head. Pertahankan identitas 14B-Instruct saat memilihnya untuk tugas: edisi Base dan anggota keluarga yang lebih besar memiliki spesifikasi terpisah. Artefak akhir yang berguna adalah kode yang diusulkan, penjelasannya, dan kasus yang diperlukan untuk memverifikasinya.

Tugas praktis

### Tugas praktis

Contoh teknis dalam bahasa Inggris

```
Implement a strict inventory-line parser

Write a Python function parse_line(text) for inventory lines formatted SKU|quantity. Trim surrounding spaces on both fields, reject an empty SKU, and require quantity to be a nonnegative integer. Return a tuple of SKU and quantity; raise ValueError for invalid input. Include tests for a valid line, zero quantity, an empty SKU and a negative quantity.
```

#### Hasil yang diharapkan

```
A complete parser and four concrete tests preserving the specified tuple return format.
```

#### Periksa hasil

```
Zero is accepted, a negative quantity is rejected, and invalid records raise ValueError rather than silently changing data.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-14b-instruct`

[`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen2.5-coder-14b-instruct`

### Mulai

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct adalah model pemrograman dengan 14.7 miliar parameter untuk menghasilkan, menjelaskan, dan memperbaiki kode. Desain yang disetel untuk mengikuti instruksi mendukung tugas percakapan; konteks 131,072 token yang didokumentasikan memerlukan konfigurasi konteks panjang di luar pengaturan bawaan 32,768 token.

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

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan qwen2.5-coder-14b-instruct | Bawaan— |
| Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
| Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | 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— |
| Kolom`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].name` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
| Kolom`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
| Kolom`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`temperature` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`top_p` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`stop` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools` | Jenis`function_tool[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools[].type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.name` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.description` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`tool_choice` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`response_format` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`reasoning_effort` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`reasoning` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`service_tier` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`instructions` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
| Kolom`functions` | Jenis`function[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`function_call` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`prompt_cache_options` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
| Kolom`modalities` | Jenis`string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
| Kolom`provider` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
| Kolom`cache_control.ttl` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |

Kombinasi bahan masukan

**Teks** · Teks UTF8

`messages[].content`

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`messages` | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
| Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
| Parameter`output_modalities` | Kontraktext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse |
| Parameter`multimodal_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.

### Paket

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

Mode Fast

Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih

Mode Flex

Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih

Upaya penalaran maksimum

Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

#### Tarif Ailoot

#### Harga menurut konfigurasi

| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
| --- | --- | --- |
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.000572** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00172** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKAliran Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen2.5-coder-14b-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
```

```python
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='qwen2.5-coder-14b-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"))
```

```python
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='qwen2.5-coder-14b-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

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`choices[].index` | Jenisinteger |
| Kolom`choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Kolom`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] |
| Kolom`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring |
| Kolom`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array |
| Kolom`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| 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. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=chat)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-14b-instruct`

[`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen2.5-coder-14b-instruct`

### Mulai

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct adalah model pemrograman dengan 14.7 miliar parameter untuk menghasilkan, menjelaskan, dan memperbaiki kode. Desain yang disetel untuk mengikuti instruksi mendukung tugas percakapan; konteks 131,072 token yang didokumentasikan memerlukan konfigurasi konteks panjang di luar pengaturan bawaan 32,768 token.

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

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan qwen2.5-coder-14b-instruct | Bawaan— |
| Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
| Kolom`messages[].content` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |

Kombinasi bahan masukan

**Teks** · Teks UTF-8

`string messages[].content`

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`text_file_material` | KontrakBaca 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

Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih

Mode Flex

Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih

Upaya penalaran maksimum

Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

#### Tarif Ailoot

#### Harga menurut konfigurasi

| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
| --- | --- | --- |
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.000572** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00172** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap

```json
{
  "model": "qwen2.5-coder-14b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'qwen2.5-coder-14b-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
```

```python
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': 'qwen2.5-coder-14b-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

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`id` | Jenisstring |
| Kolom`model` | Jenisstring |
| Kolom`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Kolom`stop_reason` | Jenisstring\|null |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| 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. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=messages)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen2.5-Coder-14B

Input dan hasil apa yang tersedia?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Kolom apa yang digunakan permintaan?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Batasan apa yang berlaku?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/id/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/id/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Penawaran dan perjanjian lisensi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=id)

## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya





Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan.





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





Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.