Source: https://ailoot.ai/models/it/qwen2-5-coder-7b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/qwen2-5-coder-7b-instruct/ Language: it # Qwen2.5 Coder 7B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/qwen2-5-coder-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/qwen2-5-coder-7b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5 Coder 7B Instruct](https://ailoot.ai/models/it/qwen2-5-coder-7b-instruct/) Qwen2.5-Coder-7B-Instruct è un modello testuale per generare, spiegare e correggere codice a partire da istruzioni. La sua versione da 7.61 miliardi di parametri supporta contesti estesi fino a 131,072 token con la configurazione documentata per contesti lunghi. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/qwen2-5-coder-7b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/qwen2-5-coder-7b-instruct/#method-1) Informazioni sul modello 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-Coder-7B-Instruct è la versione di dimensione 7B ottimizzata per le istruzioni della famiglia Qwen dedicata al codice, precedentemente nota come CodeQwen. Le sue attività centrali sono la generazione di codice, il ragionamento sul comportamento dei programmi e la correzione del codice. Riceve testo, compresi requisiti e codice sorgente, e restituisce testo che può contenere un’implementazione, una spiegazione o una modifica proposta. Capacità di programmazione e addestramento Il produttore descrive 5.5 mila miliardi di token di addestramento, compresi codice sorgente, materiale che collega testo e codice ed esempi sintetici. La famiglia conserva capacità matematiche e linguistiche generali accanto alla specializzazione in programmazione. L’annuncio della versione distingue la generazione di un programma, il ragionamento su come viene eseguito e la correzione di un’implementazione esistente; queste attività richiedono input e artefatti finali diversi. Per la generazione, fornire il linguaggio di programmazione, la firma della funzione, i tipi di input e il valore restituito atteso. Includere vincoli, ad esempio se la funzione possa modificare l’input o usare una dipendenza esterna. Chiedere l’implementazione e una breve spiegazione di come soddisfi ogni requisito. Ad esempio, una richiesta di ordinamento può specificare che i valori duplicati debbano essere mantenuti e che la lista originale resti invariata, quindi richiedere una funzione con chiamate di esempio per una lista vuota e una contenente valori ripetuti. Per il ragionamento sul codice, fornire il frammento esatto e l’input specifico da seguire. Chiedere quali rami vengano eseguiti, come cambino i valori intermedi e cosa restituisca la funzione. È più utile di una richiesta senza obiettivo di spiegare un intero file: la risposta collega un input concreto a un percorso concreto nel programma. Tenere insieme al frammento eventuali funzioni ausiliarie chiamate o definizioni di tipo pertinenti. Per la correzione, fornire il comportamento errato, quello atteso e il codice che determina la differenza. Un messaggio di errore da solo può lasciare non specificata la condizione importante. Richiedere una correzione proposta, una spiegazione della causa ed esempi che distinguano il comportamento precedente da quello previsto. La patch restituita è un artefatto testuale; compilarla, eseguirla o applicarla a un repository richiede l’ambiente di sviluppo circostante. L’edizione denominata 7B Il modello rilasciato ha 7.61 miliardi di parametri, di cui 6.53 miliardi al di fuori degli embedding, e 28 livelli Transformer. Usa embedding posizionali rotatori, SwiGLU, RMSNorm e bias QKV dell’attenzione. La sua attenzione a query raggruppate ha 28 teste query e 4 teste chiave/valore. Questi dettagli descrivono questa versione anziché un’edizione Coder più grande. La famiglia fornisce modelli Base e Instruct separati. Instruct è allineato alle richieste conversazionali; Base costituisce un fondamento per completamento e ulteriore ottimizzazione. Questa voce riguarda il modello 7B ottimizzato per le istruzioni. Gli esempi della versione e i risultati principali di altre dimensioni non definiscono le capacità o i requisiti di risorse di questa edizione. Preparare l’istruzione La scheda del modello mostra una conversazione con messaggi di sistema e utente separati e il template di chat corrispondente. Collocare le regole durevoli di risposta, come la presentazione di implementazione e spiegazione, separatamente dal codice e dall’attività. Segnare quale frammento sia sorgente esistente, quale testo sia un requisito e quale output debba essere restituito. Questo aiuta a preservare identificatori, interfacce e comportamenti che la modifica richiesta deve mantenere. Un input utile per un assistente di sviluppo può contenere un modulo breve, il relativo chiamante e la modifica prevista. Richiedere una funzione rivista, un elenco di ipotesi e input di esempio con gli output attesi. Per un artefatto visivo generato, specificare i dati e le interazioni da implementare e chiedere il testo sorgente risultante; la famiglia dedicata al codice illustra anche assistenti di programmazione e artefatti visivi. Il rendering dell’artefatto resta un passaggio distinto dalla generazione del suo sorgente. Elaborare testi lunghi La scheda del modello elenca un contesto completo di 131,072 token, mentre la configurazione rilasciata è inizialmente impostata su 32,768 token. L’elaborazione di input oltre tale impostazione richiede l’estensione YaRN documentata. L’esempio specifica un fattore di scala di 4.0 e un’impostazione originale del massimo delle posizioni di 32,768. Il produttore nota che la scalatura statica può influire sul comportamento con testi più brevi e raccomanda di aggiungere l’estensione quando servono contesti lunghi. Usare il contesto più ampio per mantenere insieme codice e requisiti correlati, ma identificare la domanda effettiva: individuare una chiamata incompatibile, spiegare un percorso dei dati o proporre una modifica entro un’interfaccia specificata. Includere le parti che determinano il comportamento anziché materiale estraneo del progetto. I 512 token generati della guida rapida sono un’impostazione di esempio; la scheda non stabilisce da tale valore una capacità massima separata dell’output. Il risultato documentato del modello è testuale. Il suo ruolo in un agente di programmazione dipende dall’applicazione che fornisce accesso al repository, esecuzione e feedback. Tenere queste operazioni separate dalla capacità del modello di proporre codice e spiegarne il comportamento, e rendere esplicite l’esatta edizione 7B-Instruct e le impostazioni per contesti lunghi quando si pianifica un’attività ripetibile. Caso pratico ### Caso pratico Esempio tecnico in inglese ``` Repair integer averaging Fix this Python function: def mean(values): return sum(values) // len(values). Requirement: return the arithmetic mean as a float, preserve fractional results and raise ValueError for empty input. Provide the corrected function and tests for [1, 2], [-2, 2] and []. Explain the two distinct defects. ``` #### Risultato atteso ``` A corrected function, three tests and separate explanations for floor division and empty-input behavior. ``` #### Verificare il risultato ``` Check that [1, 2] keeps its fractional mean and that empty input raises the specified exception. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-7b-instruct` [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-coder-7b-instruct` ### Introduzione Qwen2.5-Coder-7B-Instruct è un modello testuale per generare, spiegare e correggere codice a partire da istruzioni. La sua versione da 7.61 miliardi di parametri supporta contesti estesi fino a 131,072 token con la configurazione documentata per contesti lunghi. Input accettati Testo Risultati Testo ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Tipi di input `text` Tipi di output `text` Formato di output json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen2.5-coder-7b-instruct | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | 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— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF8 `messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`messages` | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content | | Parametro`file_material` | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametro`control_scope` | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati | | Parametro`output_modalities` | Contrattotext | | Parametro`hosted_operations` | Contrattofalse | | Parametro`multimodal_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. ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Non specificato Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione | 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 **$0.0001** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2.5-coder-7b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen2.5-coder-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen2.5-coder-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json o SSE ##### Conserva tutti i risultati completati 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. ##### Se occorre verificare la risposta originale Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale. Campi della risposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | 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. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=chat) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-7b-instruct` [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-coder-7b-instruct` ### Introduzione Qwen2.5-Coder-7B-Instruct è un modello testuale per generare, spiegare e correggere codice a partire da istruzioni. La sua versione da 7.61 miliardi di parametri supporta contesti estesi fino a 131,072 token con la configurazione documentata per contesti lunghi. Input accettati Testo Risultati json · sse ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Tipi di input `text` Tipi di output `json`, `sse` Formato di output JSON o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti qwen2.5-coder-7b-instruct | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF-8 `Stringa messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`text_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` ### Tariffe Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato. Modalità rapida Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida Modalità flex Non specificato Quando è selezionata la modalità flex Sforzo massimo di ragionamento Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default) #### Tariffe Ailoot #### Prezzi per configurazione | 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 **$0.0001** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo ```json { "model": "qwen2.5-coder-7b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen2.5-coder-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen2.5-coder-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Ricevi e salva i risultati #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON o SSE ##### Conserva tutti i risultati completati 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. ##### Se occorre verificare la risposta originale Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale. Campi della risposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | 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. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=messages) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`qwen2.5-coder-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=qwen2.5-coder-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-7b-instruct&fmt=messages) FAQ · Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quali limiti si applicano? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-7b-instruct`: `messages.min_items`: `1` Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione. ## L’azienda e il suo portafoglio di progetti L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. ## Acquista token con uno sconto. Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token. Abbonamento Scegli un piano scontato per richieste regolari. Codice fino al 50% Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione. Spese nella cronologia Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta. [Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## Collega l’API al prodotto che vendi. SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller. Applicazione commerciale Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento. Licenza reseller Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita. Documenti sul sito Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione. [Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.