Source: https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-7b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-7b-instruct/ Language: id # Qwen2.5 Coder 7B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-7b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5 Coder 7B Instruct](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-7b-instruct/) Qwen2.5-Coder-7B-Instruct adalah model teks untuk menghasilkan, menjelaskan, dan memperbaiki kode dari instruksi. Rilis dengan 7.61 miliar parameter ini mendukung konteks yang diperluas hingga 131,072 token dengan konfigurasi konteks panjang yang didokumentasikan. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-7b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-coder-7b-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-7B-Instruct adalah rilis berukuran 7B yang disetel untuk mengikuti instruksi dari keluarga Qwen yang berfokus pada kode, sebelumnya dikenal sebagai CodeQwen. Tugas utamanya adalah pembuatan kode, penalaran tentang perilaku program, dan perbaikan kode. Model menerima teks, termasuk persyaratan dan kode sumber, lalu mengembalikan teks yang dapat memuat implementasi, penjelasan, atau usulan perubahan. Kemampuan pemrograman dan pelatihan Pembuatnya menjelaskan 5.5 triliun token pelatihan, termasuk kode sumber, materi yang menghubungkan teks dengan kode, dan contoh sintetis. Keluarga ini mempertahankan kemampuan matematika dan bahasa umum di samping spesialisasi pemrogramannya. Pengumuman rilis membedakan pembuatan program, penalaran tentang cara program berjalan, dan perbaikan implementasi yang ada; ketiganya memerlukan masukan serta artefak akhir yang berbeda. Untuk pembuatan kode, berikan bahasa pemrograman, signature fungsi, tipe masukan, dan nilai kembalian yang diharapkan. Sertakan batasan seperti apakah fungsi boleh mengubah masukannya atau menggunakan dependensi eksternal. Minta implementasi dan penjelasan singkat tentang bagaimana implementasi memenuhi setiap persyaratan. Sebagai contoh, permintaan pengurutan dapat menentukan bahwa nilai duplikat harus dipertahankan dan daftar asli tidak diubah, lalu meminta fungsi beserta contoh pemanggilan untuk daftar kosong dan daftar yang berisi nilai berulang. Untuk penalaran kode, berikan fragmen yang persis dan masukan tertentu yang harus ditelusuri. Tanyakan cabang mana yang dijalankan, bagaimana nilai antara berubah, dan apa yang dikembalikan fungsi. Ini lebih berguna daripada permintaan tanpa arah untuk menjelaskan seluruh berkas: jawaban menghubungkan masukan konkret dengan jalur konkret dalam program. Sertakan fungsi pembantu yang dipanggil atau definisi tipe yang relevan bersama fragmen tersebut. Untuk perbaikan, berikan perilaku yang gagal, perilaku yang diharapkan, dan kode yang menentukan perbedaannya. Pesan galat saja mungkin tidak menjelaskan kondisi penting. Minta usulan koreksi, penjelasan penyebab, dan contoh yang membedakan perilaku lama dari perilaku yang dimaksud. Patch yang dikembalikan merupakan artefak teks; kompilasi, eksekusi, atau penerapannya ke repositori memerlukan lingkungan pengembangan yang menaunginya. Edisi 7B bernama ini Model yang dirilis memiliki 7.61 miliar parameter, termasuk 6.53 miliar parameter non-embedding, dan 28 lapisan Transformer. Model ini menggunakan embedding posisi rotari, SwiGLU, RMSNorm, dan bias attention QKV. Grouped-query attention-nya memiliki 28 query head dan 4 key/value head. Detail ini menjelaskan rilis ini, bukan edisi Coder yang lebih besar. Keluarga ini menyediakan model Base dan Instruct yang terpisah. Instruct diselaraskan untuk permintaan percakapan; Base merupakan fondasi untuk pelengkapan dan penyetelan lanjutan. Entri ini membahas model 7B yang disetel untuk mengikuti instruksi. Contoh dan hasil utama rilis untuk ukuran lain tidak menentukan kemampuan atau kebutuhan sumber daya edisi ini. Menyiapkan instruksi Kartu model memperagakan percakapan dengan pesan sistem dan pengguna yang terpisah serta templat percakapan yang sesuai. Tempatkan aturan respons yang berlaku berkelanjutan, seperti cara menyajikan implementasi dan penjelasan, terpisah dari kode dan tugas. Tandai fragmen mana yang merupakan sumber yang ada, teks mana yang merupakan persyaratan, dan keluaran mana yang harus dikembalikan. Ini membantu mempertahankan pengenal, antarmuka, dan perilaku yang wajib dijaga oleh perubahan yang diminta. Masukan asisten pengembang yang berguna dapat memuat modul singkat, pemanggilnya, dan perubahan yang dimaksud. Minta fungsi yang direvisi, daftar asumsi, serta contoh masukan beserta keluaran yang diharapkan. Untuk artefak visual yang dihasilkan, tentukan data dan interaksi yang harus diimplementasikan, lalu minta teks sumber hasilnya; keluarga yang berfokus pada kode ini juga memperagakan asisten kode dan artefak visual. Merender artefak tetap merupakan langkah terpisah dari menghasilkan sumbernya. Pemrosesan teks panjang Kartu model mencantumkan konteks penuh sebesar 131,072 token, sedangkan konfigurasi yang dirilis pada awalnya ditetapkan sebesar 32,768 token. Pemrosesan masukan yang melampaui pengaturan tersebut memerlukan perluasan YaRN yang didokumentasikan. Contohnya menetapkan faktor penskalaan 4.0 dan pengaturan posisi maksimum awal sebesar 32,768. Pembuatnya mencatat bahwa penskalaan statis dapat memengaruhi perilaku teks yang lebih pendek dan merekomendasikan penambahan perluasan ketika konteks panjang diperlukan. Gunakan konteks yang lebih besar untuk menyatukan kode dan persyaratan yang berkaitan, tetapi identifikasi pertanyaan sebenarnya: menemukan pemanggilan yang tidak kompatibel, menjelaskan jalur data, atau mengusulkan perubahan dalam antarmuka tertentu. Sertakan bagian yang menentukan perilaku, bukan materi proyek yang tidak berkaitan. Keluaran 512 token pada panduan mulai cepat merupakan contoh pengaturan; kartu tersebut tidak menetapkan kapasitas keluaran maksimum terpisah dari nilai itu. Hasil model yang didokumentasikan adalah teks. Perannya dalam agen kode bergantung pada aplikasi yang menyediakan akses repositori, eksekusi, dan umpan balik. Pisahkan operasi tersebut dari kemampuan model untuk mengusulkan kode dan menjelaskan perilakunya, serta nyatakan edisi 7B-Instruct dan pengaturan konteks panjang yang tepat secara eksplisit saat merencanakan tugas yang dapat diulang. Tugas praktis ### Tugas praktis Contoh teknis dalam bahasa Inggris ``` Repair integer averaging Fix this Python function: def mean(values): return sum(values) // len(values). Requirement: return the arithmetic mean as a float, preserve fractional results and raise ValueError for empty input. Provide the corrected function and tests for [1, 2], [-2, 2] and []. Explain the two distinct defects. ``` #### Hasil yang diharapkan ``` A corrected function, three tests and separate explanations for floor division and empty-input behavior. ``` #### Periksa hasil ``` Check that [1, 2] keeps its fractional mean and that empty input raises the specified exception. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-7b-instruct` [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-coder-7b-instruct` ### Mulai Qwen2.5-Coder-7B-Instruct adalah model teks untuk menghasilkan, menjelaskan, dan memperbaiki kode dari instruksi. Rilis dengan 7.61 miliar parameter ini mendukung konteks yang diperluas hingga 131,072 token dengan konfigurasi konteks panjang yang didokumentasikan. 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-7b-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 **$0.0001** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.0001** / 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-7b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```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-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```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-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 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-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=chat) #### Alias jalur metode Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas. #### ID pemanggil terkait [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-7b-instruct` [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-coder-7b-instruct` ### Mulai Qwen2.5-Coder-7B-Instruct adalah model teks untuk menghasilkan, menjelaskan, dan memperbaiki kode dari instruksi. Rilis dengan 7.61 miliar parameter ini mendukung konteks yang diperluas hingga 131,072 token dengan konfigurasi konteks panjang yang didokumentasikan. 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-7b-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 **$0.0001** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.0001** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap ```json { "model": "qwen2.5-coder-7b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```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-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### 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-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=messages) #### Alias jalur metode Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas. #### ID pemanggil terkait [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=messages) FAQ · Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct Input dan hasil apa yang tersedia? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Kolom apa yang digunakan permintaan? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Batasan apa yang berlaku? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-7b-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.