Qwen2.5 3B Instruct è l’edizione 3B ottimizzata per le istruzioni della serie di modelli linguistici Qwen2.5. Il produttore elenca 3.09 miliardi di parametri e descrive fra le capacità della famiglia rispetto delle istruzioni, programmazione, matematica, comprensione di dati strutturati e output orientato a JSON. Il profilo ospitato identificato per nome in questa scheda riporta una lunghezza di contesto di 32,000 token.
Fornire il testo o la tabella e indicare la domanda a cui devono rispondere. Una richiesta di estrazione può definire i campi e il trattamento di un valore assente. Un confronto può identificare righe o passaggi da esaminare e richiedere le etichette delle fonti accanto ai risultati.
Per un risultato strutturato, fornire nomi e tipi dei campi e un piccolo esempio della forma desiderata. Convalidare la struttura restituita e confrontare i valori con il materiale originale prima di usarli in un’altra operazione. Uno schema chiaro aiuta a definire l’attività senza sostituire tale revisione.
Il produttore descrive robustezza rispetto a vari prompt di sistema e istruzioni orientate ai ruoli. Esplicitare lo scopo dell’assistente, lo stile della risposta e le condizioni dell’attività. Una richiesta di redazione può indicare il pubblico, la lunghezza desiderata e i fatti da trasmettere. Una revisione può identificare la modifica della formulazione o dell’organizzazione mantenendo il significato originale.
Per il lavoro sul codice, fornire l’interfaccia pertinente, input rappresentativi e output attesi. Chiedere un’implementazione o una correzione mirata con test per i casi indicati. Ispezionare ed eseguire il codice restituito nell’ambiente di sviluppo di destinazione.
La scheda specifica del modello 3B indica un contesto di 32,768 token e un budget di generazione di 8,192 token. Le affermazioni più ampie sul contesto della famiglia Qwen2.5 appartengono alle edizioni e alle configurazioni che descrivono; preparare questo profilo ospitato in base al proprio contesto dichiarato di 32,000 token.
La documentazione della famiglia elenca il supporto per oltre 29 lingue. Specificare la lingua della risposta desiderata e fornire un glossario quando conta la terminologia. Mantenere intatte etichette delle fonti, quantità e identificatori, selezionando i passaggi pertinenti all’attività attuale e lasciando spazio al risultato.
", "aboutText": "Qwen2.5 3B Instruct è l’edizione 3B ottimizzata per le istruzioni della serie di modelli linguistici Qwen2.5. Il produttore elenca 3.09 miliardi di parametri e descrive fra le capacità della famiglia rispetto delle istruzioni, programmazione, matematica, comprensione di dati strutturati e output orientato a JSON. Il profilo ospitato identificato per nome in questa scheda riporta una lunghezza di contesto di 32,000 token.\n\n### Trasformare un passaggio o una tabella in una risposta definita\n\nFornire il testo o la tabella e indicare la domanda a cui devono rispondere. Una richiesta di estrazione può definire i campi e il trattamento di un valore assente. Un confronto può identificare righe o passaggi da esaminare e richiedere le etichette delle fonti accanto ai risultati.\n\nPer un risultato strutturato, fornire nomi e tipi dei campi e un piccolo esempio della forma desiderata. Convalidare la struttura restituita e confrontare i valori con il materiale originale prima di usarli in un’altra operazione. Uno schema chiaro aiuta a definire l’attività senza sostituire tale revisione.\n\n### Impostare il ruolo e il perimetro di scrittura\n\nIl produttore descrive robustezza rispetto a vari prompt di sistema e istruzioni orientate ai ruoli. Esplicitare lo scopo dell’assistente, lo stile della risposta e le condizioni dell’attività. Una richiesta di redazione può indicare il pubblico, la lunghezza desiderata e i fatti da trasmettere. Una revisione può identificare la modifica della formulazione o dell’organizzazione mantenendo il significato originale.\n\nPer il lavoro sul codice, fornire l’interfaccia pertinente, input rappresentativi e output attesi. Chiedere un’implementazione o una correzione mirata con test per i casi indicati. Ispezionare ed eseguire il codice restituito nell’ambiente di sviluppo di destinazione.\n\n### Mantenere distinti i limiti dell’edizione 3B\n\nLa scheda specifica del modello 3B indica un contesto di 32,768 token e un budget di generazione di 8,192 token. Le affermazioni più ampie sul contesto della famiglia Qwen2.5 appartengono alle edizioni e alle configurazioni che descrivono; preparare questo profilo ospitato in base al proprio contesto dichiarato di 32,000 token.\n\nLa documentazione della famiglia elenca il supporto per oltre 29 lingue. Specificare la lingua della risposta desiderata e fornire un glossario quando conta la terminologia. Mantenere intatte etichette delle fonti, quantità e identificatori, selezionando i passaggi pertinenti all’attività attuale e lasciando spazio al risultato.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Create a typed stock record\n\nConvert this note into one JSON-shaped record: Item P-204 has 12 units in warehouse North. No reorder threshold is provided. Fields: item_id string, quantity integer, warehouse string, reorder_threshold integer or null. Return only the record and preserve the identifier and warehouse name exactly.A single record with the four requested fields and null for the unstated reorder threshold.Parse the result and check field types, exact identifiers and the absence of an invented threshold.qwen2.5-3b-instructQwen2.5 3B Instruct è un piccolo modello testuale ottimizzato per le istruzioni, per dialogo, dati strutturati e scrittura. Il produttore specifica 3.09B parametri, un contesto di 32,768 token e un budget di generazione di 8,192 token; questo profilo ospitato elenca un contesto 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.
Qwen2.5 3B Instruct è l’edizione 3B ottimizzata per le istruzioni della serie di modelli linguistici Qwen2.5. Il produttore elenca 3.09 miliardi di parametri e descrive fra le capacità della famiglia rispetto delle istruzioni, programmazione, matematica, comprensione di dati strutturati e output orientato a JSON. Il profilo ospitato identificato per nome in questa scheda riporta una lunghezza di contesto di 32,000 token.
Fornire il testo o la tabella e indicare la domanda a cui devono rispondere. Una richiesta di estrazione può definire i campi e il trattamento di un valore assente. Un confronto può identificare righe o passaggi da esaminare e richiedere le etichette delle fonti accanto ai risultati.
Per un risultato strutturato, fornire nomi e tipi dei campi e un piccolo esempio della forma desiderata. Convalidare la struttura restituita e confrontare i valori con il materiale originale prima di usarli in un’altra operazione. Uno schema chiaro aiuta a definire l’attività senza sostituire tale revisione.
Il produttore descrive robustezza rispetto a vari prompt di sistema e istruzioni orientate ai ruoli. Esplicitare lo scopo dell’assistente, lo stile della risposta e le condizioni dell’attività. Una richiesta di redazione può indicare il pubblico, la lunghezza desiderata e i fatti da trasmettere. Una revisione può identificare la modifica della formulazione o dell’organizzazione mantenendo il significato originale.
Per il lavoro sul codice, fornire l’interfaccia pertinente, input rappresentativi e output attesi. Chiedere un’implementazione o una correzione mirata con test per i casi indicati. Ispezionare ed eseguire il codice restituito nell’ambiente di sviluppo di destinazione.
La scheda specifica del modello 3B indica un contesto di 32,768 token e un budget di generazione di 8,192 token. Le affermazioni più ampie sul contesto della famiglia Qwen2.5 appartengono alle edizioni e alle configurazioni che descrivono; preparare questo profilo ospitato in base al proprio contesto dichiarato di 32,000 token.
La documentazione della famiglia elenca il supporto per oltre 29 lingue. Specificare la lingua della risposta desiderata e fornire un glossario quando conta la terminologia. Mantenere intatte etichette delle fonti, quantità e identificatori, selezionando i passaggi pertinenti all’attività attuale e lasciando spazio al risultato.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen2.5-3b-instruct | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.0001 / 1K token Output · Token in output $0.00026 / 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}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2.5-3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen2.5-3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen2.5-3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra qwen2.5-3b-instruct
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
qwen2.5-3b-instructQwen2.5 3B Instruct è un piccolo modello testuale ottimizzato per le istruzioni, per dialogo, dati strutturati e scrittura. Il produttore specifica 3.09B parametri, un contesto di 32,768 token e un budget di generazione di 8,192 token; questo profilo ospitato elenca un contesto 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.
Qwen2.5 3B Instruct è l’edizione 3B ottimizzata per le istruzioni della serie di modelli linguistici Qwen2.5. Il produttore elenca 3.09 miliardi di parametri e descrive fra le capacità della famiglia rispetto delle istruzioni, programmazione, matematica, comprensione di dati strutturati e output orientato a JSON. Il profilo ospitato identificato per nome in questa scheda riporta una lunghezza di contesto di 32,000 token.
Fornire il testo o la tabella e indicare la domanda a cui devono rispondere. Una richiesta di estrazione può definire i campi e il trattamento di un valore assente. Un confronto può identificare righe o passaggi da esaminare e richiedere le etichette delle fonti accanto ai risultati.
Per un risultato strutturato, fornire nomi e tipi dei campi e un piccolo esempio della forma desiderata. Convalidare la struttura restituita e confrontare i valori con il materiale originale prima di usarli in un’altra operazione. Uno schema chiaro aiuta a definire l’attività senza sostituire tale revisione.
Il produttore descrive robustezza rispetto a vari prompt di sistema e istruzioni orientate ai ruoli. Esplicitare lo scopo dell’assistente, lo stile della risposta e le condizioni dell’attività. Una richiesta di redazione può indicare il pubblico, la lunghezza desiderata e i fatti da trasmettere. Una revisione può identificare la modifica della formulazione o dell’organizzazione mantenendo il significato originale.
Per il lavoro sul codice, fornire l’interfaccia pertinente, input rappresentativi e output attesi. Chiedere un’implementazione o una correzione mirata con test per i casi indicati. Ispezionare ed eseguire il codice restituito nell’ambiente di sviluppo di destinazione.
La scheda specifica del modello 3B indica un contesto di 32,768 token e un budget di generazione di 8,192 token. Le affermazioni più ampie sul contesto della famiglia Qwen2.5 appartengono alle edizioni e alle configurazioni che descrivono; preparare questo profilo ospitato in base al proprio contesto dichiarato di 32,000 token.
La documentazione della famiglia elenca il supporto per oltre 29 lingue. Specificare la lingua della risposta desiderata e fornire un glossario quando conta la terminologia. Mantenere intatte etichette delle fonti, quantità e identificatori, selezionando i passaggi pertinenti all’attività attuale e lasciando spazio al risultato.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen2.5-3b-instruct | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.0001 / 1K token Output · Token in output $0.00026 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "qwen2.5-3b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen2.5-3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen2.5-3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra qwen2.5-3b-instruct
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
Esempio tecnico in inglese
Create a typed stock record\n\nConvert this note into one JSON-shaped record: Item P-204 has 12 units in warehouse North. No reorder threshold is provided. Fields: item_id string, quantity integer, warehouse string, reorder_threshold integer or null. Return only the record and preserve the identifier and warehouse name exactly.A single record with the four requested fields and null for the unstated reorder threshold.Parse the result and check field types, exact identifiers and the absence of an invented threshold.