Qwen-Math-Plusは、方程式、計算、証明のためのQwenの数学問題解決シリーズです。メーカーは、中国語と英語による数学の課題を主な対象として挙げています。入力は、数値、記号、条件、求める量または証明すべき命題を記した問題文です。出力は、画像や実行済みのプログラムではなく、文章による数学の解答です。
モデルの機能
メーカーのモデルカードには、テキスト入力とテキスト出力が記載されています。変形を説明する学習支援、計算過程を示す技術支援、提案された証明の検討などに役立ちます。リクエストでは、数学のどの部分を解決すべきかを明示してください。一般式を導出する、指定した場合を計算する、疑義のある手順を説明する、提示した2つの方法を比較する、といった指定が考えられます。
モデルカードでは、関数呼び出し、ウェブ検索、構造化出力モード、応答プレフィックスからの継続、コンテキストキャッシュ、バッチ推論、ファインチューニングを対応機能として挙げていません。特に、数学的推論への特化を、計算機が接続されていることやJSON Schemaインターフェースがあることと混同しないでください。解答過程を含む解はテキストの成果物であり、外部での計算やプログラムの実行は、アプリケーション側の別工程です。
コンテキストの上限
公開仕様では、コンテキストウィンドウが4,096トークン、最大入力が3,072トークン、最大出力が3,072トークンとされています。これは問題解決のためのコンパクトなコンテキストであり、Qwen-Longの長大な文書を扱う容量や、他のQwenエディションのはるかに大きなコンテキストとは異なります。無関係な問題集を丸ごと追加するのではなく、数学の条件全体と必要な解答過程を参照できる状態にしてください。
問題に応じて、必要な回答の長さを指定します。短い代数計算なら、決定的な変形と最終値を返せばよい場合があります。一方、証明では、定義、前提、主な手順とその根拠が必要になることがあります。最大出力量は容量の上限であり、導出が長ければ自動的に優れた解になるという指示ではありません。
数学の質問を準備する
メーカーの数学向け利用ガイドは、英語の問題文と、記号や数式にLaTeXを使うことを推奨しています。一方、モデルカードでは、英語と中国語の両方での数学処理について説明されています。どちらの言語で準備する場合も、変数、符号、添字、単位、定義域の制約を正確に保持してください。問題を写した写真は、まず数学的な内容をテキストとして抽出する必要があります。この数学モデル自体は画像を認識しません。
一般的な二次方程式では、係数と、解の公式を求める際の条件を示します。定義、公式に至る変形、得られる式を求めてください。実数解を扱う課題なら、判別式によって分かれる場合を尋ねます。係数が記号か数値か、複素数の解を回答に含めるかも明示してください。
利用ガイドでは、LaTeXで最終式を枠で囲む方法が説明されています。最終回答の表記を統一すると、結果と説明を区別しやすくなります。先に解答過程を、最終式を別に示すよう求めてください。この数学ワークフローでは、temperatureを0のままにすることを利用ガイドが推奨しています。
数値を扱う問題では、計算を依頼する前に、単位、必要な精度、丸め方を示します。記号を扱う問題では、厳密な式と小数による近似を区別してください。証明では、主張と許される前提を明示し、単に話題を論じる自由な依頼ではなく、モデルに明確な目標を与えます。
エディションと役立つ出力
メーカーは、qwen-math-plus、動的に更新されるqwen-math-plus-latest、qwen-math-plus-0919やqwen-math-plus-0816などのスナップショットを挙げています。これらの名前は区別する必要があります。スナップショット名はエディションを識別するものであり、別名の数学モデルのツール統合型の学習やインターフェース機能まで付加するものではありません。
学習支援の実践的な依頼では、学習者が試みた解答を含め、最初に理解できなくなった手順を示せます。その移行を元の記号表記で説明し、指定した詳しさで結果まで続けるようモデルに求めてください。別の課題では、2つの導出案を提示し、それぞれが使っている前提を尋ねられます。結果の価値は、一般的な数学の概説ではなく、提示した問題とのつながりにあります。
重要な境界は、テキスト専用の入力、コンパクトなコンテキスト、前述の追加ツールが含まれないことです。完全で読み取りやすい数学の問題文を準備し、定義、手順、最終的な表現がその問題文に対応する、解答過程を含む回答を求めてください。
", "aboutText": "Qwen-Math-Plusは、方程式、計算、証明のためのQwenの数学問題解決シリーズです。メーカーは、中国語と英語による数学の課題を主な対象として挙げています。入力は、数値、記号、条件、求める量または証明すべき命題を記した問題文です。出力は、画像や実行済みのプログラムではなく、文章による数学の解答です。\n\nモデルの機能\n\nメーカーのモデルカードには、テキスト入力とテキスト出力が記載されています。変形を説明する学習支援、計算過程を示す技術支援、提案された証明の検討などに役立ちます。リクエストでは、数学のどの部分を解決すべきかを明示してください。一般式を導出する、指定した場合を計算する、疑義のある手順を説明する、提示した2つの方法を比較する、といった指定が考えられます。\n\nモデルカードでは、関数呼び出し、ウェブ検索、構造化出力モード、応答プレフィックスからの継続、コンテキストキャッシュ、バッチ推論、ファインチューニングを対応機能として挙げていません。特に、数学的推論への特化を、計算機が接続されていることやJSON Schemaインターフェースがあることと混同しないでください。解答過程を含む解はテキストの成果物であり、外部での計算やプログラムの実行は、アプリケーション側の別工程です。\n\nコンテキストの上限\n\n公開仕様では、コンテキストウィンドウが4,096トークン、最大入力が3,072トークン、最大出力が3,072トークンとされています。これは問題解決のためのコンパクトなコンテキストであり、Qwen-Longの長大な文書を扱う容量や、他のQwenエディションのはるかに大きなコンテキストとは異なります。無関係な問題集を丸ごと追加するのではなく、数学の条件全体と必要な解答過程を参照できる状態にしてください。\n\n問題に応じて、必要な回答の長さを指定します。短い代数計算なら、決定的な変形と最終値を返せばよい場合があります。一方、証明では、定義、前提、主な手順とその根拠が必要になることがあります。最大出力量は容量の上限であり、導出が長ければ自動的に優れた解になるという指示ではありません。\n\n数学の質問を準備する\n\nメーカーの数学向け利用ガイドは、英語の問題文と、記号や数式にLaTeXを使うことを推奨しています。一方、モデルカードでは、英語と中国語の両方での数学処理について説明されています。どちらの言語で準備する場合も、変数、符号、添字、単位、定義域の制約を正確に保持してください。問題を写した写真は、まず数学的な内容をテキストとして抽出する必要があります。この数学モデル自体は画像を認識しません。\n\n一般的な二次方程式では、係数と、解の公式を求める際の条件を示します。定義、公式に至る変形、得られる式を求めてください。実数解を扱う課題なら、判別式によって分かれる場合を尋ねます。係数が記号か数値か、複素数の解を回答に含めるかも明示してください。\n\n利用ガイドでは、LaTeXで最終式を枠で囲む方法が説明されています。最終回答の表記を統一すると、結果と説明を区別しやすくなります。先に解答過程を、最終式を別に示すよう求めてください。この数学ワークフローでは、temperatureを0のままにすることを利用ガイドが推奨しています。\n\n数値を扱う問題では、計算を依頼する前に、単位、必要な精度、丸め方を示します。記号を扱う問題では、厳密な式と小数による近似を区別してください。証明では、主張と許される前提を明示し、単に話題を論じる自由な依頼ではなく、モデルに明確な目標を与えます。\n\nエディションと役立つ出力\n\nメーカーは、qwen-math-plus、動的に更新されるqwen-math-plus-latest、qwen-math-plus-0919やqwen-math-plus-0816などのスナップショットを挙げています。これらの名前は区別する必要があります。スナップショット名はエディションを識別するものであり、別名の数学モデルのツール統合型の学習やインターフェース機能まで付加するものではありません。\n\n学習支援の実践的な依頼では、学習者が試みた解答を含め、最初に理解できなくなった手順を示せます。その移行を元の記号表記で説明し、指定した詳しさで結果まで続けるようモデルに求めてください。別の課題では、2つの導出案を提示し、それぞれが使っている前提を尋ねられます。結果の価値は、一般的な数学の概説ではなく、提示した問題とのつながりにあります。\n\n重要な境界は、テキスト専用の入力、コンパクトなコンテキスト、前述の追加ツールが含まれないことです。完全で読み取りやすい数学の問題文を準備し、定義、手順、最終的な表現がその問題文に対応する、解答過程を含む回答を求めてください。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Solve a quadratic with domain cases\n\nSolve x² - 5x + 6 = 0 over the real numbers. Show a factorization, explain why the zero-product rule applies and check each solution by substitution. Then state how the answer would change if the allowed domain were real numbers strictly greater than 2. Put the final domain-specific result in a LaTeX box.A worked factorization, substitution checks and a separate boxed result for the restricted domain.The restricted-domain answer excludes any root that does not satisfy x greater than 2.qwen-math-plusQwen-Math-Plusは、英語と中国語で方程式、計算、証明を扱う、テキスト専用の数学特化モデルです。コンテキストはコンパクトな4,096トークンで、数学的な入力を明確に準備し、解答過程を記したテキストの解答を得るために利用します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Qwen-Math-Plusは、方程式、計算、証明のためのQwenの数学問題解決シリーズです。メーカーは、中国語と英語による数学の課題を主な対象として挙げています。入力は、数値、記号、条件、求める量または証明すべき命題を記した問題文です。出力は、画像や実行済みのプログラムではなく、文章による数学の解答です。
モデルの機能
メーカーのモデルカードには、テキスト入力とテキスト出力が記載されています。変形を説明する学習支援、計算過程を示す技術支援、提案された証明の検討などに役立ちます。リクエストでは、数学のどの部分を解決すべきかを明示してください。一般式を導出する、指定した場合を計算する、疑義のある手順を説明する、提示した2つの方法を比較する、といった指定が考えられます。
モデルカードでは、関数呼び出し、ウェブ検索、構造化出力モード、応答プレフィックスからの継続、コンテキストキャッシュ、バッチ推論、ファインチューニングを対応機能として挙げていません。特に、数学的推論への特化を、計算機が接続されていることやJSON Schemaインターフェースがあることと混同しないでください。解答過程を含む解はテキストの成果物であり、外部での計算やプログラムの実行は、アプリケーション側の別工程です。
コンテキストの上限
公開仕様では、コンテキストウィンドウが4,096トークン、最大入力が3,072トークン、最大出力が3,072トークンとされています。これは問題解決のためのコンパクトなコンテキストであり、Qwen-Longの長大な文書を扱う容量や、他のQwenエディションのはるかに大きなコンテキストとは異なります。無関係な問題集を丸ごと追加するのではなく、数学の条件全体と必要な解答過程を参照できる状態にしてください。
問題に応じて、必要な回答の長さを指定します。短い代数計算なら、決定的な変形と最終値を返せばよい場合があります。一方、証明では、定義、前提、主な手順とその根拠が必要になることがあります。最大出力量は容量の上限であり、導出が長ければ自動的に優れた解になるという指示ではありません。
数学の質問を準備する
メーカーの数学向け利用ガイドは、英語の問題文と、記号や数式にLaTeXを使うことを推奨しています。一方、モデルカードでは、英語と中国語の両方での数学処理について説明されています。どちらの言語で準備する場合も、変数、符号、添字、単位、定義域の制約を正確に保持してください。問題を写した写真は、まず数学的な内容をテキストとして抽出する必要があります。この数学モデル自体は画像を認識しません。
一般的な二次方程式では、係数と、解の公式を求める際の条件を示します。定義、公式に至る変形、得られる式を求めてください。実数解を扱う課題なら、判別式によって分かれる場合を尋ねます。係数が記号か数値か、複素数の解を回答に含めるかも明示してください。
利用ガイドでは、LaTeXで最終式を枠で囲む方法が説明されています。最終回答の表記を統一すると、結果と説明を区別しやすくなります。先に解答過程を、最終式を別に示すよう求めてください。この数学ワークフローでは、temperatureを0のままにすることを利用ガイドが推奨しています。
数値を扱う問題では、計算を依頼する前に、単位、必要な精度、丸め方を示します。記号を扱う問題では、厳密な式と小数による近似を区別してください。証明では、主張と許される前提を明示し、単に話題を論じる自由な依頼ではなく、モデルに明確な目標を与えます。
エディションと役立つ出力
メーカーは、qwen-math-plus、動的に更新されるqwen-math-plus-latest、qwen-math-plus-0919やqwen-math-plus-0816などのスナップショットを挙げています。これらの名前は区別する必要があります。スナップショット名はエディションを識別するものであり、別名の数学モデルのツール統合型の学習やインターフェース機能まで付加するものではありません。
学習支援の実践的な依頼では、学習者が試みた解答を含め、最初に理解できなくなった手順を示せます。その移行を元の記号表記で説明し、指定した詳しさで結果まで続けるようモデルに求めてください。別の課題では、2つの導出案を提示し、それぞれが使っている前提を尋ねられます。結果の価値は、一般的な数学の概説ではなく、提示した問題とのつながりにあります。
重要な境界は、テキスト専用の入力、コンパクトなコンテキスト、前述の追加ツールが含まれないことです。完全で読み取りやすい数学の問題文を準備し、定義、手順、最終的な表現がその問題文に対応する、解答過程を含む回答を求めてください。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 qwen-math-plus | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.001144 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00344 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-math-plus", "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='qwen-math-plus',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='qwen-math-plus',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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra qwen-math-plus
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
qwen-math-plusQwen-Math-Plusは、英語と中国語で方程式、計算、証明を扱う、テキスト専用の数学特化モデルです。コンテキストはコンパクトな4,096トークンで、数学的な入力を明確に準備し、解答過程を記したテキストの解答を得るために利用します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Qwen-Math-Plusは、方程式、計算、証明のためのQwenの数学問題解決シリーズです。メーカーは、中国語と英語による数学の課題を主な対象として挙げています。入力は、数値、記号、条件、求める量または証明すべき命題を記した問題文です。出力は、画像や実行済みのプログラムではなく、文章による数学の解答です。
モデルの機能
メーカーのモデルカードには、テキスト入力とテキスト出力が記載されています。変形を説明する学習支援、計算過程を示す技術支援、提案された証明の検討などに役立ちます。リクエストでは、数学のどの部分を解決すべきかを明示してください。一般式を導出する、指定した場合を計算する、疑義のある手順を説明する、提示した2つの方法を比較する、といった指定が考えられます。
モデルカードでは、関数呼び出し、ウェブ検索、構造化出力モード、応答プレフィックスからの継続、コンテキストキャッシュ、バッチ推論、ファインチューニングを対応機能として挙げていません。特に、数学的推論への特化を、計算機が接続されていることやJSON Schemaインターフェースがあることと混同しないでください。解答過程を含む解はテキストの成果物であり、外部での計算やプログラムの実行は、アプリケーション側の別工程です。
コンテキストの上限
公開仕様では、コンテキストウィンドウが4,096トークン、最大入力が3,072トークン、最大出力が3,072トークンとされています。これは問題解決のためのコンパクトなコンテキストであり、Qwen-Longの長大な文書を扱う容量や、他のQwenエディションのはるかに大きなコンテキストとは異なります。無関係な問題集を丸ごと追加するのではなく、数学の条件全体と必要な解答過程を参照できる状態にしてください。
問題に応じて、必要な回答の長さを指定します。短い代数計算なら、決定的な変形と最終値を返せばよい場合があります。一方、証明では、定義、前提、主な手順とその根拠が必要になることがあります。最大出力量は容量の上限であり、導出が長ければ自動的に優れた解になるという指示ではありません。
数学の質問を準備する
メーカーの数学向け利用ガイドは、英語の問題文と、記号や数式にLaTeXを使うことを推奨しています。一方、モデルカードでは、英語と中国語の両方での数学処理について説明されています。どちらの言語で準備する場合も、変数、符号、添字、単位、定義域の制約を正確に保持してください。問題を写した写真は、まず数学的な内容をテキストとして抽出する必要があります。この数学モデル自体は画像を認識しません。
一般的な二次方程式では、係数と、解の公式を求める際の条件を示します。定義、公式に至る変形、得られる式を求めてください。実数解を扱う課題なら、判別式によって分かれる場合を尋ねます。係数が記号か数値か、複素数の解を回答に含めるかも明示してください。
利用ガイドでは、LaTeXで最終式を枠で囲む方法が説明されています。最終回答の表記を統一すると、結果と説明を区別しやすくなります。先に解答過程を、最終式を別に示すよう求めてください。この数学ワークフローでは、temperatureを0のままにすることを利用ガイドが推奨しています。
数値を扱う問題では、計算を依頼する前に、単位、必要な精度、丸め方を示します。記号を扱う問題では、厳密な式と小数による近似を区別してください。証明では、主張と許される前提を明示し、単に話題を論じる自由な依頼ではなく、モデルに明確な目標を与えます。
エディションと役立つ出力
メーカーは、qwen-math-plus、動的に更新されるqwen-math-plus-latest、qwen-math-plus-0919やqwen-math-plus-0816などのスナップショットを挙げています。これらの名前は区別する必要があります。スナップショット名はエディションを識別するものであり、別名の数学モデルのツール統合型の学習やインターフェース機能まで付加するものではありません。
学習支援の実践的な依頼では、学習者が試みた解答を含め、最初に理解できなくなった手順を示せます。その移行を元の記号表記で説明し、指定した詳しさで結果まで続けるようモデルに求めてください。別の課題では、2つの導出案を提示し、それぞれが使っている前提を尋ねられます。結果の価値は、一般的な数学の概説ではなく、提示した問題とのつながりにあります。
重要な境界は、テキスト専用の入力、コンパクトなコンテキスト、前述の追加ツールが含まれないことです。完全で読み取りやすい数学の問題文を準備し、定義、手順、最終的な表現がその問題文に対応する、解答過程を含む回答を求めてください。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 qwen-math-plus | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.001144 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00344 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "qwen-math-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen-math-plus', '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': 'qwen-math-plus', '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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra qwen-math-plus
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
英語の技術例
Solve a quadratic with domain cases\n\nSolve x² - 5x + 6 = 0 over the real numbers. Show a factorization, explain why the zero-product rule applies and check each solution by substitution. Then state how the answer would change if the allowed domain were real numbers strictly greater than 2. Put the final domain-specific result in a LaTeX box.A worked factorization, substitution checks and a separate boxed result for the restricted domain.The restricted-domain answer excludes any root that does not satisfy x greater than 2.