Qwen2.5 3B Instructは、Qwen2.5言語モデルシリーズの指示調整済み3Bエディションです。開発元はパラメータ数30億9000万を記載し、ファミリーの能力として、指示追従、コーディング、数学、構造化データ理解、JSONを意識した出力を説明しています。このカードの名前付きホスト型プロファイルは、コンテキスト長32,000トークンを記載しています。
テキストや表を提示し、答えるべき問いを明示してください。抽出の要求では、フィールドと欠損値の扱いを定義できます。比較では調べる行や文章を指定し、所見とともに資料のラベルを求められます。
構造化結果では、フィールド名、型、希望する形式の小さな例を与えてください。別の操作で利用する前に、返された構造を検証し、値を元資料と照合します。明確なスキーマはタスクの定義を助けますが、このレビューに代わるものではありません。
開発元は、多様なシステムプロンプトや役割を指定する指示への耐性を説明しています。アシスタントの目的、回答の文体、タスク条件を明示してください。草案の要求では、読者、希望する長さ、伝える事実を指定できます。改訂では、元の意味を保持しながら、文言や構成の変更を示せます。
コード作業では、関連インターフェース、代表的な入力、期待する出力を提示してください。特定したケースのテストを伴う、対象を絞った実装や修正を求めます。返されたコードを調べ、対象の開発環境で実行してください。
正確な3Bモデルカードは、コンテキスト32,768トークン、生成許容量8,192トークンを指定しています。Qwen2.5ファミリー全体の広いコンテキストの主張は、そこで説明されるエディションと設定に属します。このホスト型プロファイルは、独自に記載された32,000トークンを前提に準備してください。
ファミリーの文書は、29を超える言語への対応を記載しています。希望する回答言語を指定し、用語が重要な場合は用語集を提供してください。資料のラベル、数量、識別子を維持し、現在のタスクに関連する文章を選び、結果の領域を残します。
", "aboutText": "Qwen2.5 3B Instructは、Qwen2.5言語モデルシリーズの指示調整済み3Bエディションです。開発元はパラメータ数30億9000万を記載し、ファミリーの能力として、指示追従、コーディング、数学、構造化データ理解、JSONを意識した出力を説明しています。このカードの名前付きホスト型プロファイルは、コンテキスト長32,000トークンを記載しています。\n\n### 文章や表を明確な回答に変える\n\nテキストや表を提示し、答えるべき問いを明示してください。抽出の要求では、フィールドと欠損値の扱いを定義できます。比較では調べる行や文章を指定し、所見とともに資料のラベルを求められます。\n\n構造化結果では、フィールド名、型、希望する形式の小さな例を与えてください。別の操作で利用する前に、返された構造を検証し、値を元資料と照合します。明確なスキーマはタスクの定義を助けますが、このレビューに代わるものではありません。\n\n### 役割と文章作成の範囲を定める\n\n開発元は、多様なシステムプロンプトや役割を指定する指示への耐性を説明しています。アシスタントの目的、回答の文体、タスク条件を明示してください。草案の要求では、読者、希望する長さ、伝える事実を指定できます。改訂では、元の意味を保持しながら、文言や構成の変更を示せます。\n\nコード作業では、関連インターフェース、代表的な入力、期待する出力を提示してください。特定したケースのテストを伴う、対象を絞った実装や修正を求めます。返されたコードを調べ、対象の開発環境で実行してください。\n\n### 3Bエディションの上限を区別する\n\n正確な3Bモデルカードは、コンテキスト32,768トークン、生成許容量8,192トークンを指定しています。Qwen2.5ファミリー全体の広いコンテキストの主張は、そこで説明されるエディションと設定に属します。このホスト型プロファイルは、独自に記載された32,000トークンを前提に準備してください。\n\nファミリーの文書は、29を超える言語への対応を記載しています。希望する回答言語を指定し、用語が重要な場合は用語集を提供してください。資料のラベル、数量、識別子を維持し、現在のタスクに関連する文章を選び、結果の領域を残します。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Create a typed stock record\n\nConvert this note into one JSON-shaped record: Item P-204 has 12 units in warehouse North. No reorder threshold is provided. Fields: item_id string, quantity integer, warehouse string, reorder_threshold integer or null. Return only the record and preserve the identifier and warehouse name exactly.A single record with the four requested fields and null for the unstated reorder threshold.Parse the result and check field types, exact identifiers and the absence of an invented threshold.qwen2.5-3b-instructQwen2.5 3B Instructは、対話、構造化データ、文章作成タスク向けの、小型の指示調整済みテキストモデルです。開発元はパラメータ数3.09B、コンテキスト32,768トークン、生成許容量8,192トークンを指定しています。このホスト型プロファイルは、コンテキスト32,000トークンを記載しています。
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。
Qwen2.5 3B Instructは、Qwen2.5言語モデルシリーズの指示調整済み3Bエディションです。開発元はパラメータ数30億9000万を記載し、ファミリーの能力として、指示追従、コーディング、数学、構造化データ理解、JSONを意識した出力を説明しています。このカードの名前付きホスト型プロファイルは、コンテキスト長32,000トークンを記載しています。
テキストや表を提示し、答えるべき問いを明示してください。抽出の要求では、フィールドと欠損値の扱いを定義できます。比較では調べる行や文章を指定し、所見とともに資料のラベルを求められます。
構造化結果では、フィールド名、型、希望する形式の小さな例を与えてください。別の操作で利用する前に、返された構造を検証し、値を元資料と照合します。明確なスキーマはタスクの定義を助けますが、このレビューに代わるものではありません。
開発元は、多様なシステムプロンプトや役割を指定する指示への耐性を説明しています。アシスタントの目的、回答の文体、タスク条件を明示してください。草案の要求では、読者、希望する長さ、伝える事実を指定できます。改訂では、元の意味を保持しながら、文言や構成の変更を示せます。
コード作業では、関連インターフェース、代表的な入力、期待する出力を提示してください。特定したケースのテストを伴う、対象を絞った実装や修正を求めます。返されたコードを調べ、対象の開発環境で実行してください。
正確な3Bモデルカードは、コンテキスト32,768トークン、生成許容量8,192トークンを指定しています。Qwen2.5ファミリー全体の広いコンテキストの主張は、そこで説明されるエディションと設定に属します。このホスト型プロファイルは、独自に記載された32,000トークンを前提に準備してください。
ファミリーの文書は、29を超える言語への対応を記載しています。希望する回答言語を指定し、用語が重要な場合は用語集を提供してください。資料のラベル、数量、識別子を維持し、現在のタスクに関連する文章を選び、結果の領域を残します。
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 qwen2.5-3b-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— |
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 $0.0001 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00026 / 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": "qwen2.5-3b-instruct", "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='qwen2.5-3b-instruct',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='qwen2.5-3b-instruct',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 qwen2.5-3b-instruct
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
qwen2.5-3b-instructQwen2.5 3B Instructは、対話、構造化データ、文章作成タスク向けの、小型の指示調整済みテキストモデルです。開発元はパラメータ数3.09B、コンテキスト32,768トークン、生成許容量8,192トークンを指定しています。このホスト型プロファイルは、コンテキスト32,000トークンを記載しています。
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。
Qwen2.5 3B Instructは、Qwen2.5言語モデルシリーズの指示調整済み3Bエディションです。開発元はパラメータ数30億9000万を記載し、ファミリーの能力として、指示追従、コーディング、数学、構造化データ理解、JSONを意識した出力を説明しています。このカードの名前付きホスト型プロファイルは、コンテキスト長32,000トークンを記載しています。
テキストや表を提示し、答えるべき問いを明示してください。抽出の要求では、フィールドと欠損値の扱いを定義できます。比較では調べる行や文章を指定し、所見とともに資料のラベルを求められます。
構造化結果では、フィールド名、型、希望する形式の小さな例を与えてください。別の操作で利用する前に、返された構造を検証し、値を元資料と照合します。明確なスキーマはタスクの定義を助けますが、このレビューに代わるものではありません。
開発元は、多様なシステムプロンプトや役割を指定する指示への耐性を説明しています。アシスタントの目的、回答の文体、タスク条件を明示してください。草案の要求では、読者、希望する長さ、伝える事実を指定できます。改訂では、元の意味を保持しながら、文言や構成の変更を示せます。
コード作業では、関連インターフェース、代表的な入力、期待する出力を提示してください。特定したケースのテストを伴う、対象を絞った実装や修正を求めます。返されたコードを調べ、対象の開発環境で実行してください。
正確な3Bモデルカードは、コンテキスト32,768トークン、生成許容量8,192トークンを指定しています。Qwen2.5ファミリー全体の広いコンテキストの主張は、そこで説明されるエディションと設定に属します。このホスト型プロファイルは、独自に記載された32,000トークンを前提に準備してください。
ファミリーの文書は、29を超える言語への対応を記載しています。希望する回答言語を指定し、用語が重要な場合は用語集を提供してください。資料のラベル、数量、識別子を維持し、現在のタスクに関連する文章を選び、結果の領域を残します。
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 qwen2.5-3b-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 |
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 $0.0001 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00026 / 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 $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "qwen2.5-3b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen2.5-3b-instruct', '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': 'qwen2.5-3b-instruct', '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 qwen2.5-3b-instruct
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
Create a typed stock record\n\nConvert this note into one JSON-shaped record: Item P-204 has 12 units in warehouse North. No reorder threshold is provided. Fields: item_id string, quantity integer, warehouse string, reorder_threshold integer or null. Return only the record and preserve the identifier and warehouse name exactly.A single record with the four requested fields and null for the unstated reorder threshold.Parse the result and check field types, exact identifiers and the absence of an invented threshold.