Source: https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-math-72b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-math-72b-instruct/
Language: id

# Qwen2.5-Math-72B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-math-72b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-math-72b-instruct/facts.json)

## [Qwen2.5-Math-72B](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-math-72b-instruct/)

Qwen2.5-Math-72B-Instruct adalah model instruksi matematika untuk soal berbahasa Inggris dan Mandarin. Model ini mendukung penalaran teks dengan langkah pengerjaan serta alur kerja matematika yang terintegrasi dengan alat, dengan konfigurasi rilis 4K tersendiri alih-alih spesifikasi konteks panjang Qwen2.5 umum.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-math-72b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-math-72b-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-Math-72B-Instruct adalah edisi 72B yang disetel untuk mengikuti instruksi dari keluarga matematika Qwen2.5-Math. Pembuatnya secara khusus menargetkan soal matematika berbahasa Inggris dan Mandarin serta menjelaskan dua pendekatan: penalaran chain-of-thought dan penalaran yang terintegrasi dengan alat. Model menerima kondisi matematika tertulis dan mengembalikan teks yang memuat penurunan, penjelasan, atau solusi. Spesialisasinya adalah matematika, bukan penulisan kreatif umum atau pemrosesan dokumen.

Kemampuan matematika dan pendekatan penalaran

Dalam pendekatan penalaran teks, tugas meminta definisi yang relevan, transformasi yang memiliki dasar, dan jawaban akhir yang dipisahkan secara jelas. Kartu model juga menjelaskan penalaran yang terintegrasi dengan alat, yang menggabungkan penalaran bahasa alami dengan program. Pembuatnya menyebut pencarian akar persamaan kuadrat dan penghitungan nilai eigen matriks sebagai contoh ketika komputasi presisi serta manipulasi simbolik atau algoritmik penting.

Penalaran yang terintegrasi dengan alat tidak sama dengan sekadar menampilkan kode dalam jawaban. Demo matematika dari pembuatnya menyediakan lingkungan yang dapat menjalankan program, dan hasil perhitungan kemudian berperan dalam solusi. Permintaan pembuatan teks mandiri menghasilkan teks; aplikasi yang menggunakan alur kerja komputasi harus menyediakan langkah eksekusi sebenarnya. Perbedaan ini memisahkan penalaran matematika, usulan program, dan hasil numerik yang dikembalikan.

Edisi dasar, Instruct, dan model reward

Keluarga ini mencakup model dasar, model yang disetel untuk mengikuti instruksi, dan model reward matematika yang terpisah. Edisi 72B-Instruct ditujukan untuk instruksi bergaya percakapan. Edisi dasar Qwen2.5-Math-72B dijelaskan sebagai fondasi pelengkapan dan few-shot serta titik awal penyetelan lanjutan. Model reward bernama terpisah memiliki peran tersendiri dan tidak boleh diperlakukan sebagai penghasil jawaban biasa model ini.

Pengumuman rilis menjelaskan alur pelatihan khusus matematika. Model dasar menggunakan materi matematika sintetis tambahan, lebih banyak data matematika berbahasa Mandarin, dan inisialisasi dari fondasi Qwen2.5. Tahap Instruct menggunakan supervised fine-tuning dan reinforcement learning, dengan model reward khusus matematika yang memandu rejection sampling dan optimasi berikutnya. Pembuatnya menambahkan data penalaran yang terintegrasi dengan alat serta data instruksi bahasa Inggris dan Mandarin. Ini menjelaskan fokus matematika edisi tersebut; hal itu tidak menyiratkan bahwa verifikator terpisah otomatis dipanggil untuk setiap permintaan pengguna.

Menyiapkan pertanyaan

Pastikan pernyataan matematika lengkap. Definisikan variabel, batasan domain, dan besaran atau proposisi yang harus ditetapkan. Gunakan notasi yang konsisten antara kondisi asli dan jawaban yang diminta. Instruksi yang berguna dapat meminta metode, transformasi penting, dan hasil akhir, disertai pemeriksaan terpisah terhadap kondisi asli.

Panduan mulai cepat dari pembuatnya membedakan kedua pendekatan melalui instruksi. Permintaan penalaran teks meminta solusi langkah demi langkah dan jawaban akhir dalam kotak. Permintaan yang terintegrasi dengan alat meminta model menggabungkan penalaran bahasa alami dengan program dan mempertahankan konvensi jawaban akhir yang sama. Ini merupakan alur kerja matematika yang didokumentasikan, bukan janji terpisah tentang alat yang disediakan setiap antarmuka layanan.

Sebagai ilustrasi, persamaan sederhana pada kartu adalah 4x + 5 = 6x + 7. Rancangan keluaran yang berguna memisahkan pengumpulan suku variabel, pengisolasian variabel, dan ekspresi akhir; hasil matematika untuk kondisi ilustratif tersebut adalah x = -1. Substitusi menghasilkan 4(-1) + 5 = 1 dan 6(-1) + 7 = 1, sehingga kedua sisi sama. Permintaan yang lebih rumit dapat memberikan matriks, meminta penurunan nilai eigen secara simbolik, dan mengidentifikasi perhitungan numerik mana yang akan didelegasikan ke lingkungan komputasi.

Konteks dan konfigurasi

Rilis yang dipublikasikan menjelaskan prapelatihan matematika dengan konteks 4K. Konfigurasi model yang dirilis menetapkan posisi maksimum sebesar 4,096, sehingga prompt dan solusi dengan langkah pengerjaan memerlukan perencanaan panjang yang ringkas. Jangan memberikan kepada edisi matematika ini konteks jauh lebih besar yang diiklankan untuk lini Qwen2.5 umum. Satukan kondisi dan pengerjaan matematika yang relevan, serta hilangkan materi yang tidak berkaitan yang akan menghabiskan ruang tersebut.

Pembuatan keluaran pada panduan mulai cepat kartu model menggunakan contoh pengaturan 512 token. Nilai itu tidak disajikan sebagai kapasitas keluaran maksimum. Panjang respons yang diinginkan dapat ditentukan untuk tugas, tetapi batas keluaran terpisah harus berasal dari konfigurasi yang benar-benar berlaku, bukan dari contoh atau edisi Qwen lain.

Batasan substantif dan hasil yang berguna

Pembuatnya merekomendasikan seri ini untuk tugas matematika berbahasa Inggris dan Mandarin serta tidak merekomendasikan tugas serbaguna di luar spesialisasi itu. Bobotnya merupakan model pembuatan teks; soal matematika dalam gambar memerlukan pengubahan simbol dan kondisinya menjadi teks melalui langkah visual atau OCR terpisah. Demonstrasi multimodal yang menggabungkan model visual dan matematika tidak membuat edisi matematika itu sendiri menjadi model dengan masukan gambar.

Untuk alur kerja bimbingan, berikan upaya penurunan peserta didik dan tandai peralihan yang perlu dijelaskan. Minta koreksi dalam notasi asli dan jawaban akhir pada tingkat perincian yang diminta. Untuk perhitungan teknis, tentukan keluaran eksak atau perkiraan, satuan, dan pembulatan sebelum memilih penalaran teks atau alur kerja komputasi. Persiapan ini menghubungkan spesialisasi matematika model dengan solusi konkret yang dapat diperiksa.

Tugas praktis

### Tugas praktis

Contoh teknis dalam bahasa Inggris

```
Solve a quadratic with a domain check

Solve x squared minus 5x plus 6 = 0 over the real numbers, then apply the additional condition x greater than 2. Show the factorisation, list the equation's roots, and clearly separate the root that remains after the condition. Check the accepted value by substitution and put the final admissible set in boxed mathematical notation.
```

#### Hasil yang diharapkan

```
A compact factorisation-based derivation, substitution check and boxed admissible solution set.
```

#### Periksa hasil

```
Both equation roots are considered before the strict inequality excludes the boundary value 2.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-72b-instruct`

[`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen2.5-math-72b-instruct`

### Mulai

Qwen2.5-Math-72B-Instruct adalah model instruksi matematika untuk soal berbahasa Inggris dan Mandarin. Model ini mendukung penalaran teks dengan langkah pengerjaan serta alur kerja matematika yang terintegrasi dengan alat, dengan konfigurasi rilis 4K tersendiri alih-alih spesifikasi konteks panjang Qwen2.5 umum.

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-math-72b-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 **$0.001144** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00344** / 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-math-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
```

```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-math-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"))
```

```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-math-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

| 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-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-72b-instruct`

[`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen2.5-math-72b-instruct`

### Mulai

Qwen2.5-Math-72B-Instruct adalah model instruksi matematika untuk soal berbahasa Inggris dan Mandarin. Model ini mendukung penalaran teks dengan langkah pengerjaan serta alur kerja matematika yang terintegrasi dengan alat, dengan konfigurasi rilis 4K tersendiri alih-alih spesifikasi konteks panjang Qwen2.5 umum.

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-math-72b-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 **$0.001144** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.00344** / 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-math-72b-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-math-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
```

```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-math-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

| 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-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen2.5-Math-72B

Input dan hasil apa yang tersedia?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Kolom apa yang digunakan permintaan?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Batasan apa yang berlaku?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-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.