Source: https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/
Language: ja

# Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

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## [Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/)

Qwen2.5-VL-72B-Instructは、画像、文書、グラフ、動画向けのQwen視覚言語モデルです。テキスト、構造化された抽出データ、画像上の座標を返し、長い動画内の出来事の位置を特定したり、コンピューターや携帯端末の画面について推論したりできます。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/#method-1)

モデルについて

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。

Qwen2.5-VL-72B-Instructは、視覚資料とテキストを合わせて理解するための、Qwen2.5-VLの指示調整済み72B版です。Qwenは、物体、商品、ランドマークの認識に加え、画像内の文字、グラフ、アイコン、グラフィック、レイアウトの解釈を説明しています。入力は、文章の質問と1枚以上の画像または動画を組み合わせ、出力は構造化された説明や抽出情報を含むテキストです。Qwen2-VLと比べ、開発元は時間と画像のスケールの認識改善、ウィンドウ注意機構を使う改良された動的解像度の視覚エンコーダーを重視しています。

画像内の対象を特定する視覚的グラウンディングは、画像の説明とは別の能力です。モデルは、ラベルと属性をJSONに含めて、境界ボックスや点を返せます。Qwen2.5-VLは、正規化した座標方式ではなく、画像の実際のサイズのスケールで座標を使います。特定する物体を指定し、bbox\_2dやlabelなど必要なフィールドと、座標の解釈を示してください。分析前に画像をリサイズした場合は、そのサイズ情報を返された座標とともに保持し、同じ画像に照らして解釈できるようにします。Qwenの例は、検出と数え上げ、物体の説明を組み合わせます。

開発元は、さまざまな言語、向き、場面での文字認識を重視しています。例では、文字の行を抽出し、文字と位置を結び付け、レシートやフォームから指定フィールドを取り出します。文書の依頼では、明瞭なスキャンを提示し、フィールドを定義して、欠けた情報や読めない情報をどう表すかを指定してください。結果の例として、文書識別子、日付、明細を含む構造化記録を作り、不確かな情報と目に見える情報を分けて保持できます。提示した画像が、その抽出の証拠になります。

Qwenの告知は、レイアウト情報を伴う文書解析向けにQwenVL HTMLを紹介しています。雑誌、研究論文、ウェブページ、携帯端末のスクリーンショットを示し、見出し、段落、画像、数式と境界ボックス情報を組み合わせます。言葉と同じくらい、読む順序やページ構造が重要な場合に役立ちます。読み取るためのプレーンテキスト、選択したフィールドのJSON、開発元のレイアウト重視HTML形式など、表現を明示的に求めてください。スキャンした報告を見出しと段落に整理してから、さらに特定の節の要約を指示できます。

動画では、Qwenは1時間を超える資料の理解、出来事の検索、秒単位での時間的な位置特定を文書化しています。動的なフレームレートでの学習と絶対時間の符号化が、出来事の速さと位置の表現に役立ちます。公式例は、説明された行動が起こる区間を特定し、開始時刻、終了時刻、説明を伴う出来事の列を返します。探す出来事を指定し、秒またはタイムスタンプの形式を示してください。実用的な依頼では、長い実演の関連区間と、各区間で起きることの簡潔な説明を求められます。

モデルは、コンピューターや携帯端末で使う視覚エージェントとしても紹介されています。画面から推論し、課題に向けてツールを導けます。グラウンディングと画面理解により、関連する操作部品や次に意図する操作を特定できます。アプリケーションが画面、利用可能な行動、目標を提示し、要求された行動を実行して、新しい状態を返します。例えば指定画面に移るために必要な操作部品を、それを示す点やボックスとともに求められます。モデルによる行動の文章説明と、アプリケーションが実行した操作は別の段階です。

Qwenのプロセッサーは、画像の画素数を制御できます。文書化された既定範囲は画像当たり4～16,384視覚トークンで、256～1,280トークンは設定例であり、共通の画像制限ではありません。リサイズではアスペクト比を保持でき、明示した寸法は28の倍数に丸められます。高解像度は計算量が増え、小さな文字や密な図の細部を保持できる場合があります。質問に合わせて準備し、重要なラベルを判読できるようにして、対象ページや領域を明確に保ってください。動画例は、フレーム列またはフレームレート情報付きの動画を使います。回答にタイムスタンプが必要な場合、この情報が重要です。

カードの現在の設定は、32,768コンテキストトークンに設定されています。YaRN拡張を説明していますが、時間・空間の位置特定に大きく影響し得ると注意し、そうした課題には推奨していません。長い動画に向けた位置設定の拡大は、別途説明されています。時間単位の理解は文書化された能力であり、共通するアップロード時間や出力長の上限ではありません。後続処理に必要な情報を保持する結果を選んでください。記録にはフィールド、グラウンディングには座標、文書にはレイアウト、動画には時刻付きの説明を使えます。

実用タスク

### 実用タスク

英語の技術例

```
Extract fields from a receipt transcription

Extract a record from this receipt transcription: “Harbor Stationery; receipt HS-81; 14 March; notebooks 3 x 4.00; total 12.00.” Return merchant, receipt_id, date_text, items, total and currency. Preserve the written date and mark currency as unknown because no symbol or currency name is present. Keep a supporting source phrase with each field.
```

#### 期待される結果

```
A field record with line-item details, preserved date text, source phrases and an explicit unknown currency.
```

#### 結果の確認

```
Check that the answer does not infer a year or currency and that item arithmetic agrees with the stated total.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`

[`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`

### はじめに

Qwen2.5-VL-72B-Instructは、画像、文書、グラフ、動画向けのQwen視覚言語モデルです。テキスト、構造化された抽出データ、画像上の座標を返し、長い動画内の出来事の位置を特定したり、コンピューターや携帯端末の画面について推論したりできます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

出力形式

jsonまたは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/qwen2.5-vl-72b-instruct | 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— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].content`

メソッドのパラメータとライフサイクル

| 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

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。

高速モード

標準料金 高速モードが選択されている場合

Flex モード

標準料金 flex モードが選択されている場合

最大推論量

標準料金 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0016** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.002** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0008** / 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 |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0016** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.002** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0008** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · OpenAI チャット

curlPython SDKPythonストリーミング

```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": "qwen/qwen2.5-vl-72b-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='qwen/qwen2.5-vl-72b-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='qwen/qwen2.5-vl-72b-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")
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

##### 完了した結果をすべて保存

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。

##### 元のレスポンスを確認する場合

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。

レスポンスのフィールド

| 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 |

エラーと次の手順

| 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。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=chat)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`

[`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`

### はじめに

Qwen2.5-VL-72B-Instructは、画像、文書、グラフ、動画向けのQwen視覚言語モデルです。テキスト、構造化された抽出データ、画像上の座標を返し、長い動画内の出来事の位置を特定したり、コンピューターや携帯端末の画面について推論したりできます。

対応する入力

テキスト

結果

json · sse

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages`

入力の種類

`text`

出力の種類

`json`, `sse`

出力形式

JSONまたは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/qwen2.5-vl-72b-instruct | 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 |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF-8テキスト

`messages[].contentの文字列`

メソッドのパラメータとライフサイクル

| 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

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。

高速モード

標準料金 高速モードが選択されている場合

Flex モード

標準料金 flex モードが選択されている場合

最大推論量

標準料金 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0016** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.002** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0008** / 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 |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0016** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.002** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.0008** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する

```json
{
  "model": "qwen/qwen2.5-vl-72b-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': 'qwen/qwen2.5-vl-72b-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': 'qwen/qwen2.5-vl-72b-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))
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

JSONまたはSSE

##### 完了した結果をすべて保存

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。

##### 元のレスポンスを確認する場合

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。

レスポンスのフィールド

| 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 |

エラーと次の手順

| 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。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=messages)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

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