Source: https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/
Language: ja

# Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/facts.json)

## [Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/)

Qwen2-VL-7B-Instruct は、テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返す、Qwen の指示調整済み視覚言語モデルです。文書ページへの質問、画像の比較、視覚的な出来事の説明に使えます。動的な画像解像度に対応し、計数、空間推論、動画内の音声理解には文書化された制約があります。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/ja/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/#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。

はじめに：7B の視覚言語版

Qwen2-VL-7B-Instruct は、Qwen2-VL の指示調整済み 7B モデルです。テキストの指示と画像または動画を組み合わせ、テキストで回答します。有用な出力には、ページの説明、画像の比較、目に見える出来事の記述、グラフに関する質問への回答が含まれます。これは固有の Qwen2-VL リリースであり、より新しい Qwen2.5-VL や Qwen3-VL のチェックポイントは、それぞれ独自の能力と識別を持ちます。

Qwen2-VL の追加機能

Qwen は、さまざまな解像度やアスペクト比の画像に対する視覚理解に加え、動画の質問応答、対話、コンテンツ作成を説明しています。ファミリーの文書化された動画機能には、20 分を超える素材も含まれます。長さだけでは、アプリケーションが処理するフレーム数は決まらず、すべての出来事を覚えている保証にもなりません。多言語の画像・テキスト理解には、英語、中国語、多数の欧州言語、日本語、韓国語、アラビア語、ベトナム語が含まれます。

開発元はまた、視覚的観察とテキストの指示を通じた、スマートフォン、ロボット、その他の機器との統合を説明しています。これはアプリケーションのワークフローです。モデルは視覚環境を解釈して操作の選択を支援し、接続されたソフトウェアやハードウェアが実行します。画面を認識できるだけで、独立してその画面を制御できるわけではありません。

アーキテクチャの変更

動的解像度は、すべての入力を同じ表現に固定せず、画像を可変数の視覚トークンへ変換します。M-ROPE は、テキスト、二次元画像、三次元の動画情報について位置情報を分け、空間構造と時間構造を組み合わせます。公開された 7B 設定には、32,768 位置が記載されています。テキスト、視覚トークン、生成出力は有限のシーケンス枠を共有するため、画像解像度と動画のサンプリングは、リクエストに含められる資料量に影響します。

画像と会話の準備

公式例は、単一画像、複数画像、テキストのみの会話に対応しています。「すべて分析して」のような広い指示に頼らず、具体的な質問と画像を添えてください。文書ページでは、名前を指定した項目を求め、引用内の句読点を保持します。二つのデザインのスクリーンショットでは、先に一枚目・二枚目とラベルを付け、見える変更点を表にするよう求めます。グラフでは、ラベル、単位、指定した傾向を裏付ける値を尋ねてください。これらは視覚的な質問応答の実用例であり、誤りのない抽出を約束するものではありません。

開発元のユーティリティは、ローカルファイル、エンコード済み画像データ、画像の場所から画像を受け付けます。文書化された動画例では、ローカル動画ファイルか、順序付きフレーム一覧を使います。アプリケーションのアップロード形式は、別途インターフェースで決める事項です。元のフレーム順序を保持し、フレーム一覧が表す時間区間を指定してください。これらの例はテキストを生成するものであり、このチェックポイントは画像・動画生成モデルとして説明されていません。

解像度と動画の準備

Qwen のプロセッサーは、画像ごとにデフォルトで 4〜16,384 視覚トークンの範囲を使います。min\_pixels と max\_pixels を公開し、細部とメモリ・計算量のバランスを調整できます。文書には 256–1,280 視覚トークンを目標にする例があります。画像は、選んだ範囲内でアスペクト比を保ちながらサイズ変更されます。明示したリサイズ寸法は 28 の倍数に丸められます。密な表や小さい文字には、読めるだけの解像度が必要な場合があり、解像度を上げると視覚入力とコンテキストの使用量も増えます。

動画例では、毎秒 1 フレームのサンプリングと、設定可能なピクセル上限が示されています。これらは例の設定であり、共通の必須レートやメディアの絶対上限ではありません。出来事を確認する場合は、関連するクリップを提供し、見える変化を順序立てて説明するよう求めてください。短い間隔で起きる出来事には、場面全体の要約より細かいサンプリングが必要な場合があります。Qwen2-VL は動画内の音声情報を理解しないため、会話や効果音には別の音声ワークフローが必要です。

既知の制約

Qwen は、画像学習データの期限を 2023 年 6 月とし、その後の人物、製品、出来事に関する知識は保証していません。特定の人物や知的財産の認識は不完全です。複雑な複数段階の指示、混み合った場面での物体数、特に三次元の空間関係は、文書化された弱点です。複雑な視覚タスクは明確な質問に分け、結果を裏付ける視覚的根拠を求め、抽出した数値や引用文を画像と照合してください。もっともらしい説明文を、正確な個数や測定された三次元位置として扱うべきではありません。

カードの短い生成例は、別個の絶対的な出力上限を定めるものではありません。テキストと視覚入力とともに回答の長さを計画し、具体的な質問に必要な細部を資料に残してください。どの画像や長い動画からも同じように信頼できる回答が得られると考えるより、このようにモデル選択と入力準備を行う方が役立ちます。

実用タスク

### 実用タスク

英語の技術例

```
Compare transcribed dashboard changes

Compare these dashboard descriptions supplied as text. First: heading 'Orders', filter 'All dates', total 240. Second: heading 'Orders', filter 'This week', total 38. Return a table of changed and unchanged fields, then explain why the totals alone do not establish a fall in orders. Use only the descriptions and keep the filter labels exact.
```

#### 期待される結果

```
A field-comparison table and a short explanation of the different date scopes.
```

#### 結果の確認

```
The result does not treat totals from All dates and This week as comparable periods.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`

[`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat)

その他 /`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`

### はじめに

Qwen2-VL-7B-Instruct は、テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返す、Qwen の指示調整済み視覚言語モデルです。文書ページへの質問、画像の比較、視覚的な出来事の説明に使えます。動的な画像解像度に対応し、計数、空間推論、動画内の音声理解には文書化された制約があります。

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-VL-7B-Instruct-ultra | 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 **$0.00058** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.00142** / 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-VL-7B-Instruct-ultra", "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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&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-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`

[`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages)

その他 /`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`

### はじめに

Qwen2-VL-7B-Instruct は、テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返す、Qwen の指示調整済み視覚言語モデルです。文書ページへの質問、画像の比較、視覚的な出来事の説明に使えます。動的な画像解像度に対応し、計数、空間推論、動画内の音声理解には文書化された制約があります。

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-VL-7B-Instruct-ultra | 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 **$0.00058** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.00142** / 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-VL-7B-Instruct-ultra",
  "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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&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-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages)

FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/chat/completions` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `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-VL-7B-Instruct-ultra`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/chat/completions` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `messages.min_items`: `1`

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