Source: https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-5-omni-7b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-5-omni-7b/ Language: ja # qwen2.5-omni-7b [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-5-omni-7b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-5-omni-7b/facts.json) ## [qwen2.5-omni-7b](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-5-omni-7b/) Qwen2.5-Omni-7Bは、テキスト、画像、音声、動画の理解と、テキストおよび自然な発話の出力を組み合わせています。Thinker-Talkerアーキテクチャが音声を動画の時刻に対応させ、ストリーミングでのやり取りをサポートします。この正確な公開チェックポイントでは、2種類の声が文書化されています。 - [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-omni-7b`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-5-omni-7b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen2.5-omni-7b`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-5-omni-7b/#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。 概要：複数の入力モダリティを扱う1つのモデル Qwen2.5-Omni-7Bは、テキスト、画像、音声、動画を扱うQwenのエンドツーエンドのマルチモーダルモデルです。これらの入力を一緒に理解し、ストリーミングのワークフローで自然な発話を伴うテキストを生成できます。見える内容と聞こえる内容の両方に依存するタスクや、ユーザーが文字入力の代わりに音声で指示する場合に利用してください。これは正確な7Bチェックポイントであり、商用Omni-Turboや後のOmniリリースにはそれぞれ独自の契約があります。 主な機能とアーキテクチャ Thinker-Talker設計は、理解と音声生成を組み合わせています。Thinkerはマルチモーダルなタスクを処理してテキスト内容を生成し、Talkerは発話による応答の形成に参加します。開発元の時間整合型マルチモーダル位置方式TMRoPEは、動画のタイムスタンプを音声と同期させます。アーキテクチャはチャンク単位の入力と応答性のある音声・動画のやり取り向けに設計されています。この設計目標は、すべてのインターフェースで固定応答時間を保証するものではありません。 開発元が示す対象タスクには、音声認識、音声翻訳、音声理解、画像推論、動画理解、音声生成が含まれます。そのため、音声の指示は、別途入力された文字起こしを必ず用意しなくても、マルチモーダルな問いに直接参加できます。対象タスクを明確にしてください。音声クリップの理解、音声による問いへの回答、音声回答の生成は、モデルがそれぞれの入出力形式をサポートしていても、別々の用途です。 マルチモーダル会話の準備 関連するメディアを与え、回答でそれらをどう結び付けるか示してください。ナレーション付きの実演では、目に見える手順と話者の説明を区別し、一致する箇所を特定するよう求めます。画像と音声の問いでは、画像の役割を示し、見える内容に根拠を置く簡潔な回答を求めてください。音声のみの抜粋では、目的が音声の認識、音の説明、内容についての問いへの回答のどれかを明示します。これらは、文書化された対象タスクを応用した利用例です。 開発元の例は、テキストのみ、音声のみ、動画のみ、混在メディアの会話を示しています。動画の元の順序と時刻を保持してください。個別の素材にラベルを付け、無関係な証拠を1つのイベントとして扱わずに参照できるようにします。結果はテキストのみ、または発話を伴うテキストです。リクエストを準備する前に、役立つ成果物を選んでください。 音声出力の準備 Qwenのチェックポイント手順では、音声出力が必要な場合、文書化された音声能力用システムプロンプトが必要です。そのプロンプトはQwenと、その聴覚、視覚、テキスト、発話の能力を指定します。無関係なものに置き換えると、期待する音声動作ができなくなる場合があります。これは開発元のチェックポイントのワークフローに対する指針であり、すべてのアプリケーションがシステムプロンプトや音声生成の制御を公開するという主張ではありません。 この正確なチェックポイントには、温かい女性の声Chelsieと、明るい男性の声Ethanの2種類があります。話者を選ばない場合、文書上の既定はChelsieです。生成例では、サンプルレート24,000 Hzで音声を書き出します。この2種類の声を、別名の商用モデルにある4種類の声の説明で置き換えるべきではありません。 動画内の音声の利用 動画の音声トラックは、話された指示や見える操作が生む音など、意味の理解に関係する場合があります。Qwenは、メディアの準備、処理、生成を通じてuse\_audio\_in\_videoを公開しています。設定は3段階すべてと複数ターンの会話を通じて一貫させる必要があります。不整合な設定は予期しない結果を生む場合があります。そのため同じファイルでも、動画の映像のみの解釈と、映像・音声を合わせた解釈は異なります。 テキストのみの出力とバッチ処理 開発元は、return\_audio=Falseを設定するテキストのみの出力をサポートしています。また、読み込み後にTalkerを無効にでき、GPUメモリを約2 GB減らせますが、そのインスタンスでは音声出力が使えなくなります。文書化された異種サンプルのバッチ例はreturn\_audio=Falseを必要とし、テキスト、画像、音声、動画のリクエストを組み合わせます。このバッチ例を、音声生成のバッチ対応という主張に広げるべきではありません。 コンテキストと本質的な制約 チェックポイントのテキスト基盤設定の最大位置数は32,768です。テキスト、表現されたメディア、生成応答は列の領域を消費します。この値だけで、音声や動画の普遍的な長さを定めることはできません。開発元の資源例では、長い動画に大幅に多くのメモリが必要なため、大きく無関係な録画よりも短い関連クリップのほうが実用的な場合があります。例は、別途の固定回答長上限や、普遍的に保証されたメディアの長さを公開していません。 発話の引用と結論を元資料に照らして確認し、問いに十分な視覚的細部を残し、レビュー担当者が発話の説明を調べる必要がある場合はテキスト結果を保持してください。文書化されたモデルの価値は、複数のモダリティを統合して理解し、テキスト・発話で応答することです。正確な声の制御、メディア処理、出力の配信は、選んだインターフェースの機能に依存します。 実用タスク ### 実用タスク 英語の技術例 ``` Compare demonstration notes with narration Compare two text records of demonstration M2. Visual notes: 'Operator closes the lid, then presses Start.' Narration transcript: 'Press Start before closing the lid.' Identify the sequence disagreement and write one clarification question for the instructor. Use only these supplied records; do not claim to have watched or heard a clip. ``` #### 期待される結果 ``` A source-linked sequence comparison and one targeted clarification question. ``` #### 結果の確認 ``` The answer must preserve the opposing event order and avoid inventing a resolution. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-omni-7b` [`qwen2.5-omni-7b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen2.5-omni-7b&route=Ultra&caller=qwen2.5-omni-7b&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-omni-7b` ### はじめに Qwen2.5-Omni-7Bは、テキスト、画像、音声、動画の理解と、テキストおよび自然な発話の出力を組み合わせています。Thinker-Talkerアーキテクチャが音声を動画の時刻に対応させ、ストリーミングでのやり取りをサポートします。この正確な公開チェックポイントでは、2種類の声が文書化されています。 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 qwen2.5-omni-7b | 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 未指定 高速モードが選択されている場合 Flex モード 未指定 flex モードが選択されている場合 最大推論量 未指定 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 | 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 **$0.0046** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0138** / 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 **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · OpenAI チャット curlPython SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2.5-omni-7b", "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='qwen2.5-omni-7b',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='qwen2.5-omni-7b',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** [`qwen2.5-omni-7b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen2.5-omni-7b&route=Ultra&caller=qwen2.5-omni-7b&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 [`qwen2.5-omni-7b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen2.5-omni-7b&route=Ultra&caller=qwen2.5-omni-7b&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `qwen2.5-omni-7b` [`qwen2.5-omni-7b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen2.5-omni-7b&route=Ultra&caller=qwen2.5-omni-7b&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-omni-7b` ### はじめに Qwen2.5-Omni-7Bは、テキスト、画像、音声、動画の理解と、テキストおよび自然な発話の出力を組み合わせています。Thinker-Talkerアーキテクチャが音声を動画の時刻に対応させ、ストリーミングでのやり取りをサポートします。この正確な公開チェックポイントでは、2種類の声が文書化されています。 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 qwen2.5-omni-7b | 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 未指定 高速モードが選択されている場合 Flex モード 未指定 flex モードが選択されている場合 最大推論量 未指定 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 | 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 **$0.0046** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0138** / 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 **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ 必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する ```json { "model": "qwen2.5-omni-7b", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'qwen2.5-omni-7b', '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': 'qwen2.5-omni-7b', '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** [`qwen2.5-omni-7b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen2.5-omni-7b&route=Ultra&caller=qwen2.5-omni-7b&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 [`qwen2.5-omni-7b`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=qwen2.5-omni-7b&route=Ultra&caller=qwen2.5-omni-7b&fmt=messages) FAQ · qwen2.5-omni-7b 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-omni-7b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-omni-7b`: `text` → `json`, `sse` リクエストはどの項目を使用しますか？ `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-omni-7b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-omni-7b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-omni-7b`: `messages.min_items`: `1` AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。