Qwen-Plus (2025-04-28)は、Qwen3-Plusの4月28日のスナップショットです。テキストを受け取り、テキストを返します。ThinkingモードとNon-Thinkingモードを統合し、会話の途中でモードを切り替えられます。日付は選択した版を特定し、後のQwen-Plusリリースや参照先が変わるエイリアスと区別します。
Thinkingモードは、条件や関係の分析が必要な作業に対応します。関連する根拠を提示し、質問を定め、回答を導く判断基準を明示してください。比較では、示した制約の下で2つの選択肢にどのようなトレードオフがあるかを求められます。文書を扱う作業では、どの要件が一致し、どれが矛盾し、どれに説明が必要かを求められます。
Non-Thinkingモードは、文章を短くする、提示された事実から返答の草稿を作るといった直接的な指示に対応します。想定読者、必要な長さ、書き直しても維持すべき情報を提示してください。焦点を絞った指示を出すと、完成したメッセージ、改訂した節、簡潔な説明といった期待する成果が明確になります。
参考の文章と、それを使うための指示を分けてください。回答を出典と結び付けられるよう、節のラベルと定義された用語を保ちます。情報が不足している場合は、モデルに質問させるのか、該当項目を未解決として示させるのかを指定してください。分析メモでは結論と、それを支える条件を求めます。文章作成では改訂した文章と、短い変更点の説明を求めます。
追加の依頼では、作業の他の部分を維持したまま、要件を1つ変更できます。例えば、選んだ文章の想定読者を変えたり、比較に新しい制約を加えたりできます。改訂対象となる前の回答の部分を含め、会話が1つの識別可能な成果物を軸に続くようにしてください。
メーカーは、地域別のデプロイ構成ごとに機能の対応状況を文書化しています。このスナップショットについて記載された構成は、構造化出力とプレフィックス補完に対応していますが、関数呼び出しを使えるのは一部の構成だけです。関数機能に対応するアプリケーションは、操作とその入力フィールドを定義し、選択された呼び出しを実行して、結果をモデルに返します。構造化出力は回答の形式を制御し、プレフィックス補完は提示したアシスタントの文章を継続します。どの制御機能を提供するかは、連携の実装によって決まります。
4月のスナップショットには、131,072トークンのコンテキスト、最大98,304トークンの入力、最大16,384トークンの出力が文書化されています。入力の許容量は、作業に必要な指示、関連文書、会話の内容に使ってください。無制限の議論を求めるのではなく、結果の量と形式を指定します。有用な最終成果物には、出典に基づく比較、顧客への返答、初期要件と照合して確認できる改訂済みの文書の節があります。
", "aboutText": "Qwen-Plus (2025-04-28)は、Qwen3-Plusの4月28日のスナップショットです。テキストを受け取り、テキストを返します。ThinkingモードとNon-Thinkingモードを統合し、会話の途中でモードを切り替えられます。日付は選択した版を特定し、後のQwen-Plusリリースや参照先が変わるエイリアスと区別します。\n\n### 条件を分析する、または直接的な回答を書く\n\nThinkingモードは、条件や関係の分析が必要な作業に対応します。関連する根拠を提示し、質問を定め、回答を導く判断基準を明示してください。比較では、示した制約の下で2つの選択肢にどのようなトレードオフがあるかを求められます。文書を扱う作業では、どの要件が一致し、どれが矛盾し、どれに説明が必要かを求められます。\n\nNon-Thinkingモードは、文章を短くする、提示された事実から返答の草稿を作るといった直接的な指示に対応します。想定読者、必要な長さ、書き直しても維持すべき情報を提示してください。焦点を絞った指示を出すと、完成したメッセージ、改訂した節、簡潔な説明といった期待する成果が明確になります。\n\n### 成果物を軸に会話を準備する\n\n参考の文章と、それを使うための指示を分けてください。回答を出典と結び付けられるよう、節のラベルと定義された用語を保ちます。情報が不足している場合は、モデルに質問させるのか、該当項目を未解決として示させるのかを指定してください。分析メモでは結論と、それを支える条件を求めます。文章作成では改訂した文章と、短い変更点の説明を求めます。\n\n追加の依頼では、作業の他の部分を維持したまま、要件を1つ変更できます。例えば、選んだ文章の想定読者を変えたり、比較に新しい制約を加えたりできます。改訂対象となる前の回答の部分を含め、会話が1つの識別可能な成果物を軸に続くようにしてください。\n\n### 関数、構造化された回答、文章の続きを生成する機能\n\nメーカーは、地域別のデプロイ構成ごとに機能の対応状況を文書化しています。このスナップショットについて記載された構成は、構造化出力とプレフィックス補完に対応していますが、関数呼び出しを使えるのは一部の構成だけです。関数機能に対応するアプリケーションは、操作とその入力フィールドを定義し、選択された呼び出しを実行して、結果をモデルに返します。構造化出力は回答の形式を制御し、プレフィックス補完は提示したアシスタントの文章を継続します。どの制御機能を提供するかは、連携の実装によって決まります。\n\n### スナップショットの上限内で計画する\n\n4月のスナップショットには、131,072トークンのコンテキスト、最大98,304トークンの入力、最大16,384トークンの出力が文書化されています。入力の許容量は、作業に必要な指示、関連文書、会話の内容に使ってください。無制限の議論を求めるのではなく、結果の量と形式を指定します。有用な最終成果物には、出典に基づく比較、顧客への返答、初期要件と照合して確認できる改訂済みの文書の節があります。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Shorten a supplier message\n\nShorten this supplier message to at most 45 words for a busy warehouse manager: "Production of batch B-31 is complete. The 90 boxes are ready for pickup. Collection cannot occur before the quality report is approved. We will send the report tomorrow, but approval timing is not confirmed." Preserve the batch, quantity and pickup condition.A concise rewritten message that preserves the approval dependency and uncertain timing.Ensure ready for pickup is not interpreted as permission to collect before approval.qwen-plus-2025-04-28Qwen-Plus (2025-04-28)は、ThinkingモードとNon-Thinkingモードを組み合わせたQwen3-Plusのテキストスナップショットです。文書化された上限はコンテキスト131,072トークン、入力98,304トークン、出力16,384トークンです。オプションの関数機能や応答制御は、連携の実装によって異なります。
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-Plus (2025-04-28)は、Qwen3-Plusの4月28日のスナップショットです。テキストを受け取り、テキストを返します。ThinkingモードとNon-Thinkingモードを統合し、会話の途中でモードを切り替えられます。日付は選択した版を特定し、後のQwen-Plusリリースや参照先が変わるエイリアスと区別します。
Thinkingモードは、条件や関係の分析が必要な作業に対応します。関連する根拠を提示し、質問を定め、回答を導く判断基準を明示してください。比較では、示した制約の下で2つの選択肢にどのようなトレードオフがあるかを求められます。文書を扱う作業では、どの要件が一致し、どれが矛盾し、どれに説明が必要かを求められます。
Non-Thinkingモードは、文章を短くする、提示された事実から返答の草稿を作るといった直接的な指示に対応します。想定読者、必要な長さ、書き直しても維持すべき情報を提示してください。焦点を絞った指示を出すと、完成したメッセージ、改訂した節、簡潔な説明といった期待する成果が明確になります。
参考の文章と、それを使うための指示を分けてください。回答を出典と結び付けられるよう、節のラベルと定義された用語を保ちます。情報が不足している場合は、モデルに質問させるのか、該当項目を未解決として示させるのかを指定してください。分析メモでは結論と、それを支える条件を求めます。文章作成では改訂した文章と、短い変更点の説明を求めます。
追加の依頼では、作業の他の部分を維持したまま、要件を1つ変更できます。例えば、選んだ文章の想定読者を変えたり、比較に新しい制約を加えたりできます。改訂対象となる前の回答の部分を含め、会話が1つの識別可能な成果物を軸に続くようにしてください。
メーカーは、地域別のデプロイ構成ごとに機能の対応状況を文書化しています。このスナップショットについて記載された構成は、構造化出力とプレフィックス補完に対応していますが、関数呼び出しを使えるのは一部の構成だけです。関数機能に対応するアプリケーションは、操作とその入力フィールドを定義し、選択された呼び出しを実行して、結果をモデルに返します。構造化出力は回答の形式を制御し、プレフィックス補完は提示したアシスタントの文章を継続します。どの制御機能を提供するかは、連携の実装によって決まります。
4月のスナップショットには、131,072トークンのコンテキスト、最大98,304トークンの入力、最大16,384トークンの出力が文書化されています。入力の許容量は、作業に必要な指示、関連文書、会話の内容に使ってください。無制限の議論を求めるのではなく、結果の量と形式を指定します。有用な最終成果物には、出典に基づく比較、顧客への返答、初期要件と照合して確認できる改訂済みの文書の節があります。
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-plus-2025-04-28 | 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 $0.00024 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0024 / 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-plus-2025-04-28", "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-plus-2025-04-28',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-plus-2025-04-28',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-plus-2025-04-28
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
qwen-plus-2025-04-28Qwen-Plus (2025-04-28)は、ThinkingモードとNon-Thinkingモードを組み合わせたQwen3-Plusのテキストスナップショットです。文書化された上限はコンテキスト131,072トークン、入力98,304トークン、出力16,384トークンです。オプションの関数機能や応答制御は、連携の実装によって異なります。
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-Plus (2025-04-28)は、Qwen3-Plusの4月28日のスナップショットです。テキストを受け取り、テキストを返します。ThinkingモードとNon-Thinkingモードを統合し、会話の途中でモードを切り替えられます。日付は選択した版を特定し、後のQwen-Plusリリースや参照先が変わるエイリアスと区別します。
Thinkingモードは、条件や関係の分析が必要な作業に対応します。関連する根拠を提示し、質問を定め、回答を導く判断基準を明示してください。比較では、示した制約の下で2つの選択肢にどのようなトレードオフがあるかを求められます。文書を扱う作業では、どの要件が一致し、どれが矛盾し、どれに説明が必要かを求められます。
Non-Thinkingモードは、文章を短くする、提示された事実から返答の草稿を作るといった直接的な指示に対応します。想定読者、必要な長さ、書き直しても維持すべき情報を提示してください。焦点を絞った指示を出すと、完成したメッセージ、改訂した節、簡潔な説明といった期待する成果が明確になります。
参考の文章と、それを使うための指示を分けてください。回答を出典と結び付けられるよう、節のラベルと定義された用語を保ちます。情報が不足している場合は、モデルに質問させるのか、該当項目を未解決として示させるのかを指定してください。分析メモでは結論と、それを支える条件を求めます。文章作成では改訂した文章と、短い変更点の説明を求めます。
追加の依頼では、作業の他の部分を維持したまま、要件を1つ変更できます。例えば、選んだ文章の想定読者を変えたり、比較に新しい制約を加えたりできます。改訂対象となる前の回答の部分を含め、会話が1つの識別可能な成果物を軸に続くようにしてください。
メーカーは、地域別のデプロイ構成ごとに機能の対応状況を文書化しています。このスナップショットについて記載された構成は、構造化出力とプレフィックス補完に対応していますが、関数呼び出しを使えるのは一部の構成だけです。関数機能に対応するアプリケーションは、操作とその入力フィールドを定義し、選択された呼び出しを実行して、結果をモデルに返します。構造化出力は回答の形式を制御し、プレフィックス補完は提示したアシスタントの文章を継続します。どの制御機能を提供するかは、連携の実装によって決まります。
4月のスナップショットには、131,072トークンのコンテキスト、最大98,304トークンの入力、最大16,384トークンの出力が文書化されています。入力の許容量は、作業に必要な指示、関連文書、会話の内容に使ってください。無制限の議論を求めるのではなく、結果の量と形式を指定します。有用な最終成果物には、出典に基づく比較、顧客への返答、初期要件と照合して確認できる改訂済みの文書の節があります。
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-plus-2025-04-28 | 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 $0.00024 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0024 / 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 $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "qwen-plus-2025-04-28",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-plus-2025-04-28', '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-plus-2025-04-28', '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。
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|---|---|---|
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-plus-2025-04-28
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
Shorten a supplier message\n\nShorten this supplier message to at most 45 words for a busy warehouse manager: "Production of batch B-31 is complete. The 90 boxes are ready for pickup. Collection cannot occur before the quality report is approved. We will send the report tomorrow, but approval timing is not confirmed." Preserve the batch, quantity and pickup condition.A concise rewritten message that preserves the approval dependency and uncertain timing.Ensure ready for pickup is not interpreted as permission to collect before approval.