Source: https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-vl-3b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-vl-3b-instruct/
Language: id

# Qwen2.5-VL-3b

[Markdown](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-vl-3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-vl-3b-instruct/facts.json)

## [Qwen2.5-VL-3b](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-vl-3b-instruct/)

Qwen2.5-VL-3B-Instruct adalah model visi-bahasa ringkas Qwen yang disetel untuk mengikuti instruksi untuk teks, gambar, dan video. Model ini mengembalikan teks dan informasi visual terstruktur, termasuk kolom dokumen, koordinat objek, dan deskripsi kejadian, dengan resolusi dinamis serta pemrosesan video yang memperhitungkan waktu.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-vl-3b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/qwen2-5-vl-3b-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.

Pendahuluan: edisi 3B yang disetel untuk mengikuti instruksi

Qwen2.5-VL-3B-Instruct adalah anggota 3B dari Qwen2.5-VL. Model ini menerima instruksi teks beserta gambar atau video dan menghasilkan respons tekstual, termasuk data terstruktur. Pilih model ini untuk pertanyaan visual yang terdefinisi jelas, tugas ekstraksi dokumen, atau penjelasan yang menghubungkan konten yang terlihat dengan permintaan pengguna. Ukuran dan rilis yang spesifik ini memiliki identitas tersendiri; fitur yang ditambahkan khusus ke ukuran lain atau generasi Qwen yang lebih baru tidak boleh dianggap berlaku pada checkpoint ini.

Pemahaman visual dan alur kerja agen

Qwen menjelaskan pengenalan objek umum dan analisis tulisan, bagan, ikon, grafis, serta tata letak halaman. Untuk formulir, tentukan kolom yang diperlukan dan makna nilai kosong. Untuk bagan, minta sumbu, satuan, dan nilai yang terlihat yang mendukung kesimpulan. Permintaan terarah membuat keluaran lebih mudah dibandingkan dengan gambar asli daripada permintaan luas untuk mendeskripsikan semuanya.

Keluarga model ini juga mendukung penalaran agen visual dan pengarahan alat untuk alur kerja komputer atau ponsel. Model dapat menafsirkan antarmuka dan membantu memutuskan tindakan; alat aplikasi yang terhubung menjalankan tindakan tersebut. Tinjauan tangkapan layar dapat menanyakan kontrol mana yang sesuai dengan suatu tugas dan informasi yang terlihat apa yang mendukung pilihan itu. Penggunaan penalaran visual tersebut tidak dengan sendirinya memberikan kendali atas perangkat.

Video panjang dan penentuan waktu kejadian

Pembuatnya menjelaskan kemampuan memahami video berdurasi lebih dari satu jam dan mengidentifikasi segmen yang relevan dengan kejadian yang diminta. Ini merupakan kemampuan keluarga model, bukan batas unggahan media tanpa syarat atau jaminan bahwa setiap bingkai dipertahankan. Siapkan klip yang relevan, pertahankan informasi waktunya, dan ajukan pertanyaan tepat tentang kejadian, urutan, atau perubahan. Pendekatan pemrosesan video model menggunakan informasi laju bingkai untuk menyelaraskan pengamatan visual dengan waktu absolut.

Penentuan lokasi dan dokumen terstruktur

Qwen2.5-VL dapat mengembalikan lokasi objek sebagai kotak pembatas atau titik, dengan koordinat dan atribut dalam JSON. Untuk tugas penentuan lokasi, sebutkan objek sasaran dan tentukan apakah hasilnya harus berupa titik atau kotak. Buat konvensi koordinat eksplisit dalam aplikasi yang memakai hasilnya, alih-alih menyimpulkan pengukuran fisik dari foto sembarang.

Pembuatnya juga mendokumentasikan ekstraksi terstruktur dari faktur yang dipindai, formulir, dan tabel. Berikan halaman yang terbaca dan skema keluaran: misalnya, nama kolom, teks hasil ekstraksi, dan bagian yang terlihat yang mendukungnya. Pertahankan satuan, pemisah desimal, dan judul tabel pada sumber. Perlakukan konten yang tidak pasti atau tidak terbaca sebagai kasus yang perlu ditinjau, alih-alih meminta model mengarang nilai yang hilang. Contoh persiapan ini menerapkan kemampuan yang didokumentasikan; contoh tersebut bukan jaminan ekstraksi yang persis.

Perubahan arsitektur

Resolusi gambar dinamis diperluas ke video melalui pelatihan dengan laju bingkai variabel. Pengodean posisi multimodal yang diperbarui merepresentasikan urutan temporal dan waktu absolut, sehingga membantu mengidentifikasi momen tertentu dan perubahan kecepatan. Encoder visi menggunakan window attention bersama SwiGLU dan RMSNorm. Perubahan ini menjelaskan cara model memproses materi visual; perubahan tersebut tidak menetapkan latensi tetap untuk aplikasi tertentu.

Menyiapkan gambar dan video

Contoh resmi mencakup satu gambar, beberapa gambar, percakapan hanya teks, berkas video, dan daftar bingkai berurutan. Beri label pada beberapa masukan visual agar pertanyaan dapat merujuk ke masing-masing masukan. Untuk perbandingan gambar, minta tabel yang disusun menurut label dan batasi hasil pada perbedaan yang terlihat. Untuk lini masa video, pertahankan urutan bingkai dan waktu, alih-alih menyajikan gambar-gambar terpisah seolah-olah durasinya diketahui.

Rentang bawaan pemroses gambar yang didokumentasikan adalah empat hingga 16,384 token visual per gambar. Contohnya dapat menargetkan 256–1,280 token dengan menetapkan batas piksel. Pemroses mempertahankan rasio aspek di dalam batas tersebut, sedangkan dimensi pengubahan ukuran eksplisit diselaraskan ke kelipatan 28. Detail yang lebih banyak menghabiskan lebih banyak komputasi dan ruang urutan, sehingga kolom teks kecil mungkin memerlukan potongan beresolusi lebih tinggi, sedangkan ringkasan pemandangan umum mungkin tidak. Itu merupakan kontrol pemrosesan dari pembuatnya; opsi unggahan aplikasi dapat berbeda.

Konteks dan batasan substantif

Konfigurasi checkpoint yang dipublikasikan menetapkan posisi maksimum sebesar 128,000, sedangkan bagian teks panjang yang menyertainya masih membahas konfigurasi awal 32,768 token. Panduan menjelaskan ekstrapolasi YaRN, tetapi memperingatkan bahwa metode tersebut dapat sangat memengaruhi penentuan lokasi spasial dan waktu temporal, serta tidak merekomendasikannya untuk tugas-tugas itu. Panduan secara terpisah mencatat bahwa pengodean posisi video dapat memungkinkan pengaturan posisi yang lebih besar, dengan 64K sebagai contoh. Berbagai deskripsi konfigurasi ini tidak boleh digabungkan menjadi satu batas atas masukan yang tervalidasi secara universal.

Teks, materi visual, dan jawaban berbagi anggaran urutan yang terbatas. Jaga agar konten yang relevan tetap terbaca, sisakan ruang untuk hasil, dan periksa teks hasil ekstraksi, koordinat, serta waktu kejadian terhadap sumber aslinya. Contoh pembuatan keluaran 128 token pada kartu model bersifat ilustratif dan tidak menetapkan batas keluaran tegas yang terpisah. Model ini mengembalikan analisis tekstual atau informasi terstruktur; kemampuan visi-bahasanya tidak berarti model menghasilkan gambar atau video.

Tugas praktis

### Tugas praktis

Contoh teknis dalam bahasa Inggris

```
Organize a recorded event timeline

Use only these text annotations from a clip: 00:02 worker picks up a box; 00:05 worker places the box on the scale; 00:08 scale display is obscured; 00:11 worker removes the box. Return the event sequence, the first annotated placement time and whether the weight is established. Preserve timestamps without claiming frame-level inspection.
```

#### Hasil yang diharapkan

```
An ordered event table, a placement-time field and an unresolved weight field.
```

#### Periksa hasil

```
Check that obscured weight remains unknown and the placement timestamp is attributed to the supplied annotation.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-3b-instruct`

[`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen2.5-vl-3b-instruct`

### Mulai

Qwen2.5-VL-3B-Instruct adalah model visi-bahasa ringkas Qwen yang disetel untuk mengikuti instruksi untuk teks, gambar, dan video. Model ini mengembalikan teks dan informasi visual terstruktur, termasuk kolom dokumen, koordinat objek, dan deskripsi kejadian, dengan resolusi dinamis serta pemrosesan video yang memperhitungkan waktu.

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-vl-3b-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 **$0.0004** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.0012** / 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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-3b-instruct`

[`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen2.5-vl-3b-instruct`

### Mulai

Qwen2.5-VL-3B-Instruct adalah model visi-bahasa ringkas Qwen yang disetel untuk mengikuti instruksi untuk teks, gambar, dan video. Model ini mengembalikan teks dan informasi visual terstruktur, termasuk kolom dokumen, koordinat objek, dan deskripsi kejadian, dengan resolusi dinamis serta pemrosesan video yang memperhitungkan waktu.

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-vl-3b-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 **$0.0004** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.0012** / 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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-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-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/id/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen2.5-VL-3b

Input dan hasil apa yang tersedia?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Kolom apa yang digunakan permintaan?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Batasan apa yang berlaku?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-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.