modelli

Qwen2.5 VL 7B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2.5 VL 7B Instruct

Qwen2.5-VL-7B-Instruct è un modello visivo-linguistico per immagini, documenti e video. Produce testo e risultati strutturati, compresi riquadri degli oggetti, punti e attributi, e introduce nell’edizione 7B la localizzazione temporale degli eventi e le capacità di agente visivo.

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-VL-7B-Instruct è l’edizione 7B di Qwen2.5-VL ottimizzata per seguire istruzioni. Collega un’istruzione testuale a immagini o video e restituisce un risultato testuale. I miglioramenti principali del produttore riguardano riconoscimento di oggetti e dettagli visivi, analisi di testo e layout, attività da agente visivo, comprensione di eventi in video lunghi, localizzazione di oggetti ed estrazione strutturata dai documenti.

Comprendere i contenuti visivi

La famiglia va oltre l’identificazione del soggetto principale di una fotografia. Le attività documentate includono l’analisi di testo, grafici, icone, elementi grafici e disposizione degli elementi in un’immagine. Per un grafico, specificare la serie o la relazione da esaminare e preservare assi, legenda e unità. Per un diagramma, chiedere come si collegano i componenti etichettati e cosa rivela sul processo la disposizione visibile.

Un confronto utile può fornire un progetto originale e uno rivisto, identificarli e chiedere le modifiche visibili rispetto a un breve elenco di requisiti. Richiedere insieme l’osservazione e la regione pertinente dell’immagine. Questo dà alla risposta uno scopo concreto, anziché chiedere una descrizione generale di due immagini non correlate.

Flussi con agenti visivi

Il produttore presenta Qwen2.5-VL come agente visivo capace di ragionare su una schermata e dirigere strumenti in attività al computer o al telefono. Il modello fornisce un’interpretazione e un’operazione proposta; l’applicazione agente circostante fornisce i controlli, esegue l’operazione e restituisce il nuovo stato. Una risposta testuale o una coordinata prevista costituiscono quindi una parte di quel flusso integrato.

Per una domanda sull’interfaccia, fornire lo screenshot e l’obiettivo effettivo, quindi chiedere quale controllo visibile sia pertinente e cosa fare dopo. Mantenere specifico l’output richiesto: etichetta del controllo, posizione e azione prevista. Se l’applicazione esegue poi tale azione, lo screenshot successivo fornisce l’input visivo aggiornato per una decisione seguente.

Video lunghi e localizzazione degli eventi

Il produttore descrive la comprensione di video più lunghi di un’ora e l’identificazione del segmento contenente un evento richiesto. Questo estende la descrizione video alla localizzazione temporale. Un’attività può chiedere quando compare per la prima volta un oggetto, dove una dimostrazione raggiunge un determinato passaggio o quale evento visibile precede un altro. Specificare se il risultato deve essere un riepilogo, un elenco ordinato di eventi oppure tempi iniziali e finali con una descrizione dell’evento.

La famiglia viene addestrata con campionamento dinamico della frequenza dei fotogrammi e allinea le informazioni posizionali temporali al tempo assoluto. Le informazioni sulla frequenza dei fotogrammi fanno quindi parte della preparazione del video, anziché essere un’etichetta arbitraria eliminabile quando contano i timestamp. La capacità documentata sui video lunghi non è una specifica universale di dimensione del file o durata massima per ogni percorso di input.

Localizzazione degli oggetti e documenti strutturati

Qwen2.5-VL può restituire riquadri di delimitazione o punti e organizzare coordinate e attributi in JSON. La versione usa coordinate sulla scala delle dimensioni effettive dell’immagine anziché coordinate normalizzate tradizionali. Specificare se l’attività richiede un riquadro contenitore, un punto particolare o una descrizione dell’oggetto, e conservare le dimensioni dell’immagine e le informazioni sul ridimensionamento necessarie a interpretare la posizione restituita.

Ad esempio, una richiesta di inventario visivo può chiedere ogni oggetto di interesse, il suo riquadro e un attributo visibile. Un’attività basata su punti può chiedere la posizione di un controllo etichettato o di una parte specifica di un oggetto. Sono proposte di struttura dell’output, non nomi di campi fissi da usare in ogni richiesta. Mantenere ogni coordinata associata all’immagine sorgente quando vengono fornite più immagini.

Il produttore evidenzia separatamente l’estrazione strutturata da scansioni di fatture, moduli e tabelle. Definire i campi, preservare le etichette originali e richiedere una rappresentazione esplicita quando un valore non è leggibile. Per una tabella, mantenere intestazioni di colonna e unità insieme alle righe richieste. Un record pratico può contenere identificatore del documento, etichetta del campo, valore estratto e posizione, rendendo l’output utilizzabile per un confronto successivo o un’ispezione umana.

Architettura e preparazione dell’input

Il modello combina risoluzione dinamica delle immagini e campionamento dinamico dei video con informazioni posizionali rotatorie multimodali aggiornate. Il suo encoder visivo usa attenzione a finestre, SwiGLU e RMSNorm. Sono modifiche architetturali a supporto dell’elaborazione visiva e temporale; non aggiungono input audio o generazione di immagini al flusso documentato con risultato testuale.

La scheda mostra un’immagine singola, immagini multiple, una sequenza di fotogrammi video, un file video o un riferimento e conversazioni in batch. Il processore di immagini documenta un intervallo predefinito da 4 a 16,384 token visivi per immagine. Le impostazioni minime e massime dei pixel preservano il rapporto d’aspetto; le dimensioni esatte richieste vengono arrotondate a un multiplo di 28. L’intervallo di esempio da 256 a 1,280 token visivi è un’illustrazione regolabile, non un limite rigido separato per le immagini. Nello scegliere il ridimensionamento, conservare il dettaglio necessario alla domanda.

Contesto e impostazioni sensibili alla localizzazione

La configurazione rilasciata imposta il massimo delle posizioni a 128,000. La sezione sui testi lunghi della scheda descrive separatamente una base di 32,768 token e un esempio di estensione YaRN. Avverte esplicitamente che questa estensione influisce significativamente sulla localizzazione temporale e spaziale e non la raccomanda. La guida tratta anche la modifica del massimo delle posizioni per i video lunghi; sono note di configurazione, non un unico limite incondizionato di input per ogni attività.

Mantenere la configurazione esatta della versione e la preelaborazione visiva allineate all’attività, soprattutto quando contano coordinate o tempi degli eventi. L’esempio di generazione da 128 token della scheda non specifica una capacità massima separata dell’output. Qwen2.5-VL-7B-Instruct produce testo, coordinate e risultati strutturati; un’azione esterna, un’immagine renderizzata, un video o una risposta parlata richiedono un altro componente applicativo.

Caso pratico

Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

Extract a transcribed invoice table

Extract line items from this invoice transcription: "Invoice N-33; item | quantity | unit price; Clip | 4 | 2.50; Folder | 2 | unreadable." Return each item with quantity, unit price and source invoice ID. Mark the unreadable price explicitly and do not infer it from a total. No image is supplied.

Risultato atteso

A two-row field table retaining N-33 and an explicit unreadable value for the folder unit price.

Verificare il risultato

Verify quantities are not swapped and the unreadable price is neither zero nor a guessed amount.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2.5-vl-7b-instruct

qwen2.5-vl-7b-instruct

Alibaba /qwen2.5-vl-7b-instruct

Introduzione

Qwen2.5-VL-7B-Instruct è un modello visivo-linguistico per immagini, documenti e video. Produce testo e risultati strutturati, compresi riquadri degli oggetti, punti e attributi, e introduce nell’edizione 7B la localizzazione temporale degli eventi e le capacità di agente visivo.

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
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
qwen2.5-vl-7b-instruct
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori 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[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito
Predefinito—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza
Predefinito—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotemperatureTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotop_pTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostopTipostring|string[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].typeTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
function
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Si applica quando: Funzione fornita come strumento
Predefinito—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camposervice_tierTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampoinstructionsTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Campo di compatibilità
Predefinito—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
text
Predefinito—
CampoproviderTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra
Predefinito—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoFacoltativoValori 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
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametromessagesContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametrofile_materialContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametrooptional_controlsContrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrocontrol_scopeContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati
Parametrooutput_modalitiesContrattotext
Parametrohosted_operationsContrattofalse
Parametromultimodal_input_bindingContrattonull

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

ConfigurazioneListino delle tariffeCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseCosto
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 →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming Python
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-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
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-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"))
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-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
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra qwen2.5-vl-7b-instruct

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

qwen2.5-vl-7b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2.5-vl-7b-instruct

qwen2.5-vl-7b-instruct

Alibaba /qwen2.5-vl-7b-instruct

Introduzione

Qwen2.5-VL-7B-Instruct è un modello visivo-linguistico per immagini, documenti e video. Produce testo e risultati strutturati, compresi riquadri degli oggetti, punti e attributi, e introduce nell’edizione 7B la localizzazione temporale degli eventi e le capacità di agente visivo.

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
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
qwen2.5-vl-7b-instruct
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
user, assistant
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF-8

Stringa messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages, max_tokens
Parametrooptional_controlsContrattostream
Parametromaterial_typesContrattotext
Parametrotext_file_materialContrattoLeggi 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

ConfigurazioneListino delle tariffeCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseCosto
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 →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo
{
  "model": "qwen2.5-vl-7b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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-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
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-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
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra qwen2.5-vl-7b-instruct

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

qwen2.5-vl-7b-instruct

FAQ · Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Quali input e risultati sono disponibili?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-vl-7b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen2.5-vl-7b-instruct: text → json, sse

Quali campi usa la richiesta?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-vl-7b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen2.5-vl-7b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Quali limiti si applicano?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-vl-7b-instruct: messages.min_items: 1

Maggiori dettagli

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 · Consulta prezzi dei modelli

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 · Offerta e accordo di licenza