qwen2-0.5b-instruct è la selezione esatta del modello per questo profilo di conversazione testuale Tongyi Qianwen. Invia le istruzioni e il materiale di partenza come testo e richiedi un risultato scritto concreto. Prompt pratici possono trasformare un messaggio del cliente in una risposta proposta, riorganizzare appunti di riunione o estrarre un piccolo insieme di fatti da un brano fornito. Specifica il pubblico e la struttura desiderata della risposta, così che l'applicazione abbia un risultato chiaro da utilizzare.
Usa POST /v1/chat/completions con model impostato a qwen2-0.5b-instruct e un array messages non vuoto. Ogni messaggio fornisce un role e un content testuale. Includi i turni precedenti pertinenti quando una domanda successiva dipende dalla conversazione. Per il lavoro su documenti, leggi il testo UTF-8 pertinente dal documento e inserisci quel testo effettivo nel messaggio. Mantieni un titolo di sezione o un'etichetta di fonte con ogni estratto quando la risposta deve distinguere più brani.
Il limite dell'input testuale è di 32 000 token. Mantieni le istruzioni, i brani di partenza e la cronologia della conversazione entro quel budget di input. Per un documento lungo, seleziona le sezioni necessarie alla domanda attuale oppure elabora come compiti separati estratti chiaramente etichettati. Indica quale brano deve usare la risposta e cosa restituire quando un campo richiesto è assente.
Per redigere una risposta, fornisci le parole del cliente insieme alle informazioni approvate sul prodotto e chiedi una risposta con un passaggio successivo specifico. Per l'estrazione, elenca campi come problema, azione richiesta e citazione a supporto, quindi chiedi al modello di restituire soltanto fatti presenti nel testo fornito. Per spiegare codice, incolla la funzione e richiedi una descrizione dei suoi input, delle trasformazioni e dell'output. Queste istruzioni definiscono il compito nel prompt e mantengono il risultato legato al materiale che fornisci.
Il controllo booleano facoltativo stream seleziona la consegna della risposta: stream:false, il valore predefinito, restituisce la risposta JSON assemblata; stream:true consegna eventi man mano che la risposta viene prodotta. Per JSON, leggi i choices e il contenuto dei messaggi restituiti e conserva usage quando fornito. Per lo streaming, assembla i delta di contenuto per ogni choice e conserva le informazioni finali di conclusione prima di memorizzare la risposta come completa. Mantieni la risposta originale e l'identità della richiesta quando una richiesta termina in modo ambiguo.
", "aboutText": "qwen2-0.5b-instruct è la selezione esatta del modello per questo profilo di conversazione testuale Tongyi Qianwen. Invia le istruzioni e il materiale di partenza come testo e richiedi un risultato scritto concreto. Prompt pratici possono trasformare un messaggio del cliente in una risposta proposta, riorganizzare appunti di riunione o estrarre un piccolo insieme di fatti da un brano fornito. Specifica il pubblico e la struttura desiderata della risposta, così che l'applicazione abbia un risultato chiaro da utilizzare.\n\nUsa POST /v1/chat/completions con model impostato a qwen2-0.5b-instruct e un array messages non vuoto. Ogni messaggio fornisce un role e un content testuale. Includi i turni precedenti pertinenti quando una domanda successiva dipende dalla conversazione. Per il lavoro su documenti, leggi il testo UTF-8 pertinente dal documento e inserisci quel testo effettivo nel messaggio. Mantieni un titolo di sezione o un'etichetta di fonte con ogni estratto quando la risposta deve distinguere più brani.\n\nIl limite dell'input testuale è di 32 000 token. Mantieni le istruzioni, i brani di partenza e la cronologia della conversazione entro quel budget di input. Per un documento lungo, seleziona le sezioni necessarie alla domanda attuale oppure elabora come compiti separati estratti chiaramente etichettati. Indica quale brano deve usare la risposta e cosa restituire quando un campo richiesto è assente.\n\nPer redigere una risposta, fornisci le parole del cliente insieme alle informazioni approvate sul prodotto e chiedi una risposta con un passaggio successivo specifico. Per l'estrazione, elenca campi come problema, azione richiesta e citazione a supporto, quindi chiedi al modello di restituire soltanto fatti presenti nel testo fornito. Per spiegare codice, incolla la funzione e richiedi una descrizione dei suoi input, delle trasformazioni e dell'output. Queste istruzioni definiscono il compito nel prompt e mantengono il risultato legato al materiale che fornisci.\n\nIl controllo booleano facoltativo stream seleziona la consegna della risposta: stream:false, il valore predefinito, restituisce la risposta JSON assemblata; stream:true consegna eventi man mano che la risposta viene prodotta. Per JSON, leggi i choices e il contenuto dei messaggi restituiti e conserva usage quando fornito. Per lo streaming, assembla i delta di contenuto per ogni choice e conserva le informazioni finali di conclusione prima di memorizzare la risposta come completa. Mantieni la risposta originale e l'identità della richiesta quando una richiesta termina in modo ambiguo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "9e010e1ab2f1595cbb298f690fcca80fa02c290f39dc314dedd9a3b8fcca21d8", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "it", "methods": [ { "html": "qwen2-0.5b-instructqwen2-0.5b-instruct è un modello testuale Tongyi Qianwen per richieste basate su messaggi. Usa il suo ID esatto con Chat Completions per lavorare sui brani forniti: redigere una risposta, trasformare appunti in una lista di controllo, estrarre campi specifici o spiegare un breve frammento di codice. Il limite dell'input testuale è di 32 000 token.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
qwen2-0.5b-instruct è la selezione esatta del modello per questo profilo di conversazione testuale Tongyi Qianwen. Invia le istruzioni e il materiale di partenza come testo e richiedi un risultato scritto concreto. Prompt pratici possono trasformare un messaggio del cliente in una risposta proposta, riorganizzare appunti di riunione o estrarre un piccolo insieme di fatti da un brano fornito. Specifica il pubblico e la struttura desiderata della risposta, così che l'applicazione abbia un risultato chiaro da utilizzare.
Usa POST /v1/chat/completions con model impostato a qwen2-0.5b-instruct e un array messages non vuoto. Ogni messaggio fornisce un role e un content testuale. Includi i turni precedenti pertinenti quando una domanda successiva dipende dalla conversazione. Per il lavoro su documenti, leggi il testo UTF-8 pertinente dal documento e inserisci quel testo effettivo nel messaggio. Mantieni un titolo di sezione o un'etichetta di fonte con ogni estratto quando la risposta deve distinguere più brani.
Il limite dell'input testuale è di 32 000 token. Mantieni le istruzioni, i brani di partenza e la cronologia della conversazione entro quel budget di input. Per un documento lungo, seleziona le sezioni necessarie alla domanda attuale oppure elabora come compiti separati estratti chiaramente etichettati. Indica quale brano deve usare la risposta e cosa restituire quando un campo richiesto è assente.
Per redigere una risposta, fornisci le parole del cliente insieme alle informazioni approvate sul prodotto e chiedi una risposta con un passaggio successivo specifico. Per l'estrazione, elenca campi come problema, azione richiesta e citazione a supporto, quindi chiedi al modello di restituire soltanto fatti presenti nel testo fornito. Per spiegare codice, incolla la funzione e richiedi una descrizione dei suoi input, delle trasformazioni e dell'output. Queste istruzioni definiscono il compito nel prompt e mantengono il risultato legato al materiale che fornisci.
Il controllo booleano facoltativo stream seleziona la consegna della risposta: stream:false, il valore predefinito, restituisce la risposta JSON assemblata; stream:true consegna eventi man mano che la risposta viene prodotta. Per JSON, leggi i choices e il contenuto dei messaggi restituiti e conserva usage quando fornito. Per lo streaming, assembla i delta di contenuto per ogni choice e conserva le informazioni finali di conclusione prima di memorizzare la risposta come completa. Mantieni la risposta originale e l'identità della richiesta quando una richiesta termina in modo ambiguo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen2-0.5b-instruct | Predefinito— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
Campon | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camposeed | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostop | Tipo | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campofrequency_penalty | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campopresence_penalty | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campouser | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools | Tipoarray | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti , auto, default | Predefinito— |
Campomodalities | Tipoarray | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametrooptional | Contrattostream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user, tools, service_tier, modalities |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametroconditions | ContrattoUse text input and text output. Explicit cache, hosted tools and media are unavailable. Standard function tools remain a protocol feature and run in the client. |
Ciclo di vita: synchronous_json_or_sse
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2-0.5b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or supported SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra qwen2-0.5b-instruct
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.