Qwen-Long — үлкен мәтіндік корпустан ақпарат табуға, материалды салыстыруға және сұрақтарға жауап беруге арналған Qwen құжат өңдеу модельдерінің бағыты. Оның ерекше мүмкіндігі — 10 миллион токенге дейін өңдейтін, құжатталған файл жүктеу және сілтемелермен жұмыс істеу үдерісі. Міндет жай ғана ұзағырақ чат жауабын жасау емес: бастапқы құжаттардың ауқымды жинағын қолжетімді күйде ұстап, солар туралы нақты сұрақтар қою.
Құжатпен жұмыс үдерісі қалай орындалады
Өндіруші екі кезеңді сипаттайды. Алдымен таңдалған файлдарды жүктеп, құжат парсерінің жұмысын аяқтауын күтіңіз. Алынған сілтемелер дайындалған құжаттарды сәйкестендіреді. Содан кейін ескерілуі тиіс материалдың сілтемелерін қоса беріп, сұрақ қойыңыз. Модель осы құжаттармен байланысты мәтін бойынша инференс жүргізеді. Бұл құжатты дайындауды сұрақтан бөледі және әңгімелесудің әр кезегінде бүкіл файлды қайта жібермеуге мүмкіндік береді.
Мақсат түйіндеме жасау, бір бөлімді түсіндіру немесе нақты шарттарды шығарып алу болса, бір құжат дайындаңыз. Маңызды бөлімдерді атаңыз және қолданылу мақсаты айқын нәтиже сұраңыз. Мысалы, өнім сипаттамасын беріп, онда тікелей көрсетілген пайдалану шарттарын сұраңыз және шарт, бастапқы бөлім мен жетіспейтін мәліметті қамтитын қысқа кесте талап етіңіз. Бұл өріс атаулары — нәтиже құрылымының мысалы, кіріктірілген тұрақты схема емес.
Бірнеше құжат және кейінгі сұрақтар
Құжатталған үдеріс бір сұрауда бірнеше дайындалған файлды қабылдайды. Бұл құжаттарды салыстыруға мүмкіндік береді: әр сипаттамадағы бір белгіні анықтап, ортақ тұжырымдарды айырмашылықтардан ажыратыңыз және шешілмеген сұрақтарды жинаңыз. Бір сұрауға 100-ге дейін файл сілтемесін қосуға болады. Үлкен контекст бар екені нені салыстыру керегін анықтайды деп ойламай, сұраққа қатысты файлдарды таңдаңыз.
Өндіруші алғашқы жауаптан кейін жаңа құжат қосуды да көрсетеді. Алдыңғы жауапты әңгімеде сақтап, жаңа бастапқы материалды қосыңыз да, екі сипаттаманың айырмасы қандай деген сияқты кейінгі сұрақ қойыңыз. Қолданбада бұрынғы жауапты жаңадан берілген дәлелден ажыратыңыз. Әр құжатқа бөлек бағанды және қайшылықтарды түсіндіруді қамтитын салыстыру кестесі әр тұжырымның қайдан алынғаны жоғалатын біріктірілген түйіндеменің орнына пайдалы нәтиже болуы мүмкін.
Қарапайым мәтінді тікелей енгізу — тағы бір құжатталған жол. Шағын материалдарды жүктелген файл сілтемелерінің орнына мәтін түрінде тікелей беруге болады. Сұрау көлемінің шектеулеріне байланысты, өндірушінің нұсқаулығы тікелей енгізілген құжат мазмұны 1 миллион токеннен асқанда сілтемелерге негізделген жолды пайдалануды талап етеді. Бұл шек 10 миллион токендік құжат контекстінен бөлек: үлкен корпусқа қолдау көрсетілуі дәл сондай көлемдегі өңделмеген мәтінді бір сұраумен қабылдауға кепілдік бермейді.
Пішімдер, контекст және шығыс
Құжат қызметі TXT, DOCX, PDF, XLSX, EPUB, MOBI, MD, CSV және JSON пішімдерін, сондай-ақ BMP, PNG, JPG/JPEG және GIF пішімдерін атайды. Жүктелетін кескін файлдарының шегі — 20 MB, басқа қолдау көрсетілетін файлдардың шегі — 150 MB. Бұлар өндірушінің құжатты дайындау үдерісінің шектері; тілдік модель әрбір екілік пішімді парсингсіз тікелей талдап, соған сүйеніп пайымдайды деген тұжырым емес.
Жарияланған сипаттамада контекст пен ең үлкен кіріс көлемі 10 000 000 токен, ал шығыс көлемі 32 768 токенге дейін деп көрсетілген. Құжатталған файл сілтемелері бар әңгімелесу пішімінде екінші жүйелік хабарлама құжаттарды берген кезде, пайдаланушы сұрағына бөлек 9 000 токендік шек қолданылады. Сұрақты ықшам ұстап, құжат контекстінің негізгі бөлігін бастапқы материалға қалдырыңыз. Ұзақ контекстік кіріс пен жауап ұзындығы әртүрлі міндеттерді шешеді: үлкен корпус үшін де қысқа, нақты құрылымды нәтиже қажет болуы мүмкін.
Өндірушінің жиі қойылатын сұрақтар бөлімінде Qwen-Long және оның күні белгіленген нұсқалары үшін JSON Schema негізіндегі құрылымды шығыс құжатталған. Бұл жинақ бойынша бірдей өрістерді қажет ететін қайталанатын ақпарат шығарып алу тапсырмаларына пайдалы. Қажетті ақпаратты, әр өрістің түрін және бастапқы материалда мән болмаған жағдайда не істеу керегін көрсетіңіз. Қызмет асинхронды топтамалық өңдеуді де құжаттайды; бұл — қосымша пайымдау режимі емес, тапсырманы берудің балама үдерісі.
Құжаттарды практикалық салыстыру
Сұрақ қоймас бұрын тиісті сипаттамаларды дайындап, олардың рөлдерін анықтаңыз: қайсысы қазіргі сипаттама, қайсысы ұсынылған алмастыру нұсқасы және қандай талаптар міндетті. Ортақ шарттарды, қайшы тұжырымдарды, жетіспейтін ақпаратты және бастапқы материалдағы орындарды қамтитын нәтиже сұраңыз. Кейінгі сұрақ модельден бастапқы айырмашылықтарды сақтай отырып, осы нәтижені әріптеске арналған ықшам түсіндірмеге айналдыруды сұрай алады.
Дайындаудағы маңызды шектеулер
Дайындалған файлдарды пайдаланбас бұрын парсинг аяқталуы керек; үлкен құжаттарды талдау ұзағырақ уақыт алуы мүмкін. Модельдің құжатталған инференсі шығарылып алынған мәтінді пайдаланады, сондықтан дайындалған мазмұнның толықтығы мен оқуға ыңғайлылығы маңызды. Файл таңдауын, сұрақты және қажетті шығысты нақты көрсетіңіз. Qwen-Long құжат сыйымдылығын басқа Qwen нұсқасының, өңделмеген мәтінді тікелей беретін сұраудың немесе соңғы жауаптың шектерінің орнына қолдануға болмайды.
", "aboutText": "Qwen-Long — үлкен мәтіндік корпустан ақпарат табуға, материалды салыстыруға және сұрақтарға жауап беруге арналған Qwen құжат өңдеу модельдерінің бағыты. Оның ерекше мүмкіндігі — 10 миллион токенге дейін өңдейтін, құжатталған файл жүктеу және сілтемелермен жұмыс істеу үдерісі. Міндет жай ғана ұзағырақ чат жауабын жасау емес: бастапқы құжаттардың ауқымды жинағын қолжетімді күйде ұстап, солар туралы нақты сұрақтар қою.\n\nҚұжатпен жұмыс үдерісі қалай орындалады\n\nӨндіруші екі кезеңді сипаттайды. Алдымен таңдалған файлдарды жүктеп, құжат парсерінің жұмысын аяқтауын күтіңіз. Алынған сілтемелер дайындалған құжаттарды сәйкестендіреді. Содан кейін ескерілуі тиіс материалдың сілтемелерін қоса беріп, сұрақ қойыңыз. Модель осы құжаттармен байланысты мәтін бойынша инференс жүргізеді. Бұл құжатты дайындауды сұрақтан бөледі және әңгімелесудің әр кезегінде бүкіл файлды қайта жібермеуге мүмкіндік береді.\n\nМақсат түйіндеме жасау, бір бөлімді түсіндіру немесе нақты шарттарды шығарып алу болса, бір құжат дайындаңыз. Маңызды бөлімдерді атаңыз және қолданылу мақсаты айқын нәтиже сұраңыз. Мысалы, өнім сипаттамасын беріп, онда тікелей көрсетілген пайдалану шарттарын сұраңыз және шарт, бастапқы бөлім мен жетіспейтін мәліметті қамтитын қысқа кесте талап етіңіз. Бұл өріс атаулары — нәтиже құрылымының мысалы, кіріктірілген тұрақты схема емес.\n\nБірнеше құжат және кейінгі сұрақтар\n\nҚұжатталған үдеріс бір сұрауда бірнеше дайындалған файлды қабылдайды. Бұл құжаттарды салыстыруға мүмкіндік береді: әр сипаттамадағы бір белгіні анықтап, ортақ тұжырымдарды айырмашылықтардан ажыратыңыз және шешілмеген сұрақтарды жинаңыз. Бір сұрауға 100-ге дейін файл сілтемесін қосуға болады. Үлкен контекст бар екені нені салыстыру керегін анықтайды деп ойламай, сұраққа қатысты файлдарды таңдаңыз.\n\nӨндіруші алғашқы жауаптан кейін жаңа құжат қосуды да көрсетеді. Алдыңғы жауапты әңгімеде сақтап, жаңа бастапқы материалды қосыңыз да, екі сипаттаманың айырмасы қандай деген сияқты кейінгі сұрақ қойыңыз. Қолданбада бұрынғы жауапты жаңадан берілген дәлелден ажыратыңыз. Әр құжатқа бөлек бағанды және қайшылықтарды түсіндіруді қамтитын салыстыру кестесі әр тұжырымның қайдан алынғаны жоғалатын біріктірілген түйіндеменің орнына пайдалы нәтиже болуы мүмкін.\n\nҚарапайым мәтінді тікелей енгізу — тағы бір құжатталған жол. Шағын материалдарды жүктелген файл сілтемелерінің орнына мәтін түрінде тікелей беруге болады. Сұрау көлемінің шектеулеріне байланысты, өндірушінің нұсқаулығы тікелей енгізілген құжат мазмұны 1 миллион токеннен асқанда сілтемелерге негізделген жолды пайдалануды талап етеді. Бұл шек 10 миллион токендік құжат контекстінен бөлек: үлкен корпусқа қолдау көрсетілуі дәл сондай көлемдегі өңделмеген мәтінді бір сұраумен қабылдауға кепілдік бермейді.\n\nПішімдер, контекст және шығыс\n\nҚұжат қызметі TXT, DOCX, PDF, XLSX, EPUB, MOBI, MD, CSV және JSON пішімдерін, сондай-ақ BMP, PNG, JPG/JPEG және GIF пішімдерін атайды. Жүктелетін кескін файлдарының шегі — 20 MB, басқа қолдау көрсетілетін файлдардың шегі — 150 MB. Бұлар өндірушінің құжатты дайындау үдерісінің шектері; тілдік модель әрбір екілік пішімді парсингсіз тікелей талдап, соған сүйеніп пайымдайды деген тұжырым емес.\n\nЖарияланған сипаттамада контекст пен ең үлкен кіріс көлемі 10 000 000 токен, ал шығыс көлемі 32 768 токенге дейін деп көрсетілген. Құжатталған файл сілтемелері бар әңгімелесу пішімінде екінші жүйелік хабарлама құжаттарды берген кезде, пайдаланушы сұрағына бөлек 9 000 токендік шек қолданылады. Сұрақты ықшам ұстап, құжат контекстінің негізгі бөлігін бастапқы материалға қалдырыңыз. Ұзақ контекстік кіріс пен жауап ұзындығы әртүрлі міндеттерді шешеді: үлкен корпус үшін де қысқа, нақты құрылымды нәтиже қажет болуы мүмкін.\n\nӨндірушінің жиі қойылатын сұрақтар бөлімінде Qwen-Long және оның күні белгіленген нұсқалары үшін JSON Schema негізіндегі құрылымды шығыс құжатталған. Бұл жинақ бойынша бірдей өрістерді қажет ететін қайталанатын ақпарат шығарып алу тапсырмаларына пайдалы. Қажетті ақпаратты, әр өрістің түрін және бастапқы материалда мән болмаған жағдайда не істеу керегін көрсетіңіз. Қызмет асинхронды топтамалық өңдеуді де құжаттайды; бұл — қосымша пайымдау режимі емес, тапсырманы берудің балама үдерісі.\n\nҚұжаттарды практикалық салыстыру\n\nСұрақ қоймас бұрын тиісті сипаттамаларды дайындап, олардың рөлдерін анықтаңыз: қайсысы қазіргі сипаттама, қайсысы ұсынылған алмастыру нұсқасы және қандай талаптар міндетті. Ортақ шарттарды, қайшы тұжырымдарды, жетіспейтін ақпаратты және бастапқы материалдағы орындарды қамтитын нәтиже сұраңыз. Кейінгі сұрақ модельден бастапқы айырмашылықтарды сақтай отырып, осы нәтижені әріптеске арналған ықшам түсіндірмеге айналдыруды сұрай алады.\n\nДайындаудағы маңызды шектеулер\n\nДайындалған файлдарды пайдаланбас бұрын парсинг аяқталуы керек; үлкен құжаттарды талдау ұзағырақ уақыт алуы мүмкін. Модельдің құжатталған инференсі шығарылып алынған мәтінді пайдаланады, сондықтан дайындалған мазмұнның толықтығы мен оқуға ыңғайлылығы маңызды. Файл таңдауын, сұрақты және қажетті шығысты нақты көрсетіңіз. Qwen-Long құжат сыйымдылығын басқа Qwen нұсқасының, өңделмеген мәтінді тікелей беретін сұраудың немесе соңғы жауаптың шектерінің орнына қолдануға болмайды.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Compare maintenance documents\n\nCompare these source extracts for a maintenance checklist. Manual M1 section 4: Inspect the filter every week; replace it after 500 hours. Manual M2 section 6: Inspect the filter every week; replace it after 400 hours in dusty conditions. Keep shared rules, conditional differences and missing guidance separate. Do not assume which manual overrides the other.A comparison table with shared rule, condition, replacement interval, source section and one unresolved priority question.Check that the 400-hour rule remains conditional on dusty conditions and that no general precedence is invented.qwen-longQwen-Long үлкен құжат жинақтары бойынша сұрақтарға арналған. Өндіруші файл жүктеу мен сілтемелерге негізделген жұмыс үдерісін, 10 миллион токенге дейінгі құжат контекстін, файлдар арасындағы салыстыруды және құрылымды мәтіндік жауаптарды құжаттайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen-Long — үлкен мәтіндік корпустан ақпарат табуға, материалды салыстыруға және сұрақтарға жауап беруге арналған Qwen құжат өңдеу модельдерінің бағыты. Оның ерекше мүмкіндігі — 10 миллион токенге дейін өңдейтін, құжатталған файл жүктеу және сілтемелермен жұмыс істеу үдерісі. Міндет жай ғана ұзағырақ чат жауабын жасау емес: бастапқы құжаттардың ауқымды жинағын қолжетімді күйде ұстап, солар туралы нақты сұрақтар қою.
Құжатпен жұмыс үдерісі қалай орындалады
Өндіруші екі кезеңді сипаттайды. Алдымен таңдалған файлдарды жүктеп, құжат парсерінің жұмысын аяқтауын күтіңіз. Алынған сілтемелер дайындалған құжаттарды сәйкестендіреді. Содан кейін ескерілуі тиіс материалдың сілтемелерін қоса беріп, сұрақ қойыңыз. Модель осы құжаттармен байланысты мәтін бойынша инференс жүргізеді. Бұл құжатты дайындауды сұрақтан бөледі және әңгімелесудің әр кезегінде бүкіл файлды қайта жібермеуге мүмкіндік береді.
Мақсат түйіндеме жасау, бір бөлімді түсіндіру немесе нақты шарттарды шығарып алу болса, бір құжат дайындаңыз. Маңызды бөлімдерді атаңыз және қолданылу мақсаты айқын нәтиже сұраңыз. Мысалы, өнім сипаттамасын беріп, онда тікелей көрсетілген пайдалану шарттарын сұраңыз және шарт, бастапқы бөлім мен жетіспейтін мәліметті қамтитын қысқа кесте талап етіңіз. Бұл өріс атаулары — нәтиже құрылымының мысалы, кіріктірілген тұрақты схема емес.
Бірнеше құжат және кейінгі сұрақтар
Құжатталған үдеріс бір сұрауда бірнеше дайындалған файлды қабылдайды. Бұл құжаттарды салыстыруға мүмкіндік береді: әр сипаттамадағы бір белгіні анықтап, ортақ тұжырымдарды айырмашылықтардан ажыратыңыз және шешілмеген сұрақтарды жинаңыз. Бір сұрауға 100-ге дейін файл сілтемесін қосуға болады. Үлкен контекст бар екені нені салыстыру керегін анықтайды деп ойламай, сұраққа қатысты файлдарды таңдаңыз.
Өндіруші алғашқы жауаптан кейін жаңа құжат қосуды да көрсетеді. Алдыңғы жауапты әңгімеде сақтап, жаңа бастапқы материалды қосыңыз да, екі сипаттаманың айырмасы қандай деген сияқты кейінгі сұрақ қойыңыз. Қолданбада бұрынғы жауапты жаңадан берілген дәлелден ажыратыңыз. Әр құжатқа бөлек бағанды және қайшылықтарды түсіндіруді қамтитын салыстыру кестесі әр тұжырымның қайдан алынғаны жоғалатын біріктірілген түйіндеменің орнына пайдалы нәтиже болуы мүмкін.
Қарапайым мәтінді тікелей енгізу — тағы бір құжатталған жол. Шағын материалдарды жүктелген файл сілтемелерінің орнына мәтін түрінде тікелей беруге болады. Сұрау көлемінің шектеулеріне байланысты, өндірушінің нұсқаулығы тікелей енгізілген құжат мазмұны 1 миллион токеннен асқанда сілтемелерге негізделген жолды пайдалануды талап етеді. Бұл шек 10 миллион токендік құжат контекстінен бөлек: үлкен корпусқа қолдау көрсетілуі дәл сондай көлемдегі өңделмеген мәтінді бір сұраумен қабылдауға кепілдік бермейді.
Пішімдер, контекст және шығыс
Құжат қызметі TXT, DOCX, PDF, XLSX, EPUB, MOBI, MD, CSV және JSON пішімдерін, сондай-ақ BMP, PNG, JPG/JPEG және GIF пішімдерін атайды. Жүктелетін кескін файлдарының шегі — 20 MB, басқа қолдау көрсетілетін файлдардың шегі — 150 MB. Бұлар өндірушінің құжатты дайындау үдерісінің шектері; тілдік модель әрбір екілік пішімді парсингсіз тікелей талдап, соған сүйеніп пайымдайды деген тұжырым емес.
Жарияланған сипаттамада контекст пен ең үлкен кіріс көлемі 10 000 000 токен, ал шығыс көлемі 32 768 токенге дейін деп көрсетілген. Құжатталған файл сілтемелері бар әңгімелесу пішімінде екінші жүйелік хабарлама құжаттарды берген кезде, пайдаланушы сұрағына бөлек 9 000 токендік шек қолданылады. Сұрақты ықшам ұстап, құжат контекстінің негізгі бөлігін бастапқы материалға қалдырыңыз. Ұзақ контекстік кіріс пен жауап ұзындығы әртүрлі міндеттерді шешеді: үлкен корпус үшін де қысқа, нақты құрылымды нәтиже қажет болуы мүмкін.
Өндірушінің жиі қойылатын сұрақтар бөлімінде Qwen-Long және оның күні белгіленген нұсқалары үшін JSON Schema негізіндегі құрылымды шығыс құжатталған. Бұл жинақ бойынша бірдей өрістерді қажет ететін қайталанатын ақпарат шығарып алу тапсырмаларына пайдалы. Қажетті ақпаратты, әр өрістің түрін және бастапқы материалда мән болмаған жағдайда не істеу керегін көрсетіңіз. Қызмет асинхронды топтамалық өңдеуді де құжаттайды; бұл — қосымша пайымдау режимі емес, тапсырманы берудің балама үдерісі.
Құжаттарды практикалық салыстыру
Сұрақ қоймас бұрын тиісті сипаттамаларды дайындап, олардың рөлдерін анықтаңыз: қайсысы қазіргі сипаттама, қайсысы ұсынылған алмастыру нұсқасы және қандай талаптар міндетті. Ортақ шарттарды, қайшы тұжырымдарды, жетіспейтін ақпаратты және бастапқы материалдағы орындарды қамтитын нәтиже сұраңыз. Кейінгі сұрақ модельден бастапқы айырмашылықтарды сақтай отырып, осы нәтижені әріптеске арналған ықшам түсіндірмеге айналдыруды сұрай алады.
Дайындаудағы маңызды шектеулер
Дайындалған файлдарды пайдаланбас бұрын парсинг аяқталуы керек; үлкен құжаттарды талдау ұзағырақ уақыт алуы мүмкін. Модельдің құжатталған инференсі шығарылып алынған мәтінді пайдаланады, сондықтан дайындалған мазмұнның толықтығы мен оқуға ыңғайлылығы маңызды. Файл таңдауын, сұрақты және қажетті шығысты нақты көрсетіңіз. Qwen-Long құжат сыйымдылығын басқа Qwen нұсқасының, өңделмеген мәтінді тікелей беретін сұраудың немесе соңғы жауаптың шектерінің орнына қолдануға болмайды.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen-long | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.000144 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.000572 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-long", "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-long',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-long',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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra qwen-long
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
qwen-longQwen-Long үлкен құжат жинақтары бойынша сұрақтарға арналған. Өндіруші файл жүктеу мен сілтемелерге негізделген жұмыс үдерісін, 10 миллион токенге дейінгі құжат контекстін, файлдар арасындағы салыстыруды және құрылымды мәтіндік жауаптарды құжаттайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen-Long — үлкен мәтіндік корпустан ақпарат табуға, материалды салыстыруға және сұрақтарға жауап беруге арналған Qwen құжат өңдеу модельдерінің бағыты. Оның ерекше мүмкіндігі — 10 миллион токенге дейін өңдейтін, құжатталған файл жүктеу және сілтемелермен жұмыс істеу үдерісі. Міндет жай ғана ұзағырақ чат жауабын жасау емес: бастапқы құжаттардың ауқымды жинағын қолжетімді күйде ұстап, солар туралы нақты сұрақтар қою.
Құжатпен жұмыс үдерісі қалай орындалады
Өндіруші екі кезеңді сипаттайды. Алдымен таңдалған файлдарды жүктеп, құжат парсерінің жұмысын аяқтауын күтіңіз. Алынған сілтемелер дайындалған құжаттарды сәйкестендіреді. Содан кейін ескерілуі тиіс материалдың сілтемелерін қоса беріп, сұрақ қойыңыз. Модель осы құжаттармен байланысты мәтін бойынша инференс жүргізеді. Бұл құжатты дайындауды сұрақтан бөледі және әңгімелесудің әр кезегінде бүкіл файлды қайта жібермеуге мүмкіндік береді.
Мақсат түйіндеме жасау, бір бөлімді түсіндіру немесе нақты шарттарды шығарып алу болса, бір құжат дайындаңыз. Маңызды бөлімдерді атаңыз және қолданылу мақсаты айқын нәтиже сұраңыз. Мысалы, өнім сипаттамасын беріп, онда тікелей көрсетілген пайдалану шарттарын сұраңыз және шарт, бастапқы бөлім мен жетіспейтін мәліметті қамтитын қысқа кесте талап етіңіз. Бұл өріс атаулары — нәтиже құрылымының мысалы, кіріктірілген тұрақты схема емес.
Бірнеше құжат және кейінгі сұрақтар
Құжатталған үдеріс бір сұрауда бірнеше дайындалған файлды қабылдайды. Бұл құжаттарды салыстыруға мүмкіндік береді: әр сипаттамадағы бір белгіні анықтап, ортақ тұжырымдарды айырмашылықтардан ажыратыңыз және шешілмеген сұрақтарды жинаңыз. Бір сұрауға 100-ге дейін файл сілтемесін қосуға болады. Үлкен контекст бар екені нені салыстыру керегін анықтайды деп ойламай, сұраққа қатысты файлдарды таңдаңыз.
Өндіруші алғашқы жауаптан кейін жаңа құжат қосуды да көрсетеді. Алдыңғы жауапты әңгімеде сақтап, жаңа бастапқы материалды қосыңыз да, екі сипаттаманың айырмасы қандай деген сияқты кейінгі сұрақ қойыңыз. Қолданбада бұрынғы жауапты жаңадан берілген дәлелден ажыратыңыз. Әр құжатқа бөлек бағанды және қайшылықтарды түсіндіруді қамтитын салыстыру кестесі әр тұжырымның қайдан алынғаны жоғалатын біріктірілген түйіндеменің орнына пайдалы нәтиже болуы мүмкін.
Қарапайым мәтінді тікелей енгізу — тағы бір құжатталған жол. Шағын материалдарды жүктелген файл сілтемелерінің орнына мәтін түрінде тікелей беруге болады. Сұрау көлемінің шектеулеріне байланысты, өндірушінің нұсқаулығы тікелей енгізілген құжат мазмұны 1 миллион токеннен асқанда сілтемелерге негізделген жолды пайдалануды талап етеді. Бұл шек 10 миллион токендік құжат контекстінен бөлек: үлкен корпусқа қолдау көрсетілуі дәл сондай көлемдегі өңделмеген мәтінді бір сұраумен қабылдауға кепілдік бермейді.
Пішімдер, контекст және шығыс
Құжат қызметі TXT, DOCX, PDF, XLSX, EPUB, MOBI, MD, CSV және JSON пішімдерін, сондай-ақ BMP, PNG, JPG/JPEG және GIF пішімдерін атайды. Жүктелетін кескін файлдарының шегі — 20 MB, басқа қолдау көрсетілетін файлдардың шегі — 150 MB. Бұлар өндірушінің құжатты дайындау үдерісінің шектері; тілдік модель әрбір екілік пішімді парсингсіз тікелей талдап, соған сүйеніп пайымдайды деген тұжырым емес.
Жарияланған сипаттамада контекст пен ең үлкен кіріс көлемі 10 000 000 токен, ал шығыс көлемі 32 768 токенге дейін деп көрсетілген. Құжатталған файл сілтемелері бар әңгімелесу пішімінде екінші жүйелік хабарлама құжаттарды берген кезде, пайдаланушы сұрағына бөлек 9 000 токендік шек қолданылады. Сұрақты ықшам ұстап, құжат контекстінің негізгі бөлігін бастапқы материалға қалдырыңыз. Ұзақ контекстік кіріс пен жауап ұзындығы әртүрлі міндеттерді шешеді: үлкен корпус үшін де қысқа, нақты құрылымды нәтиже қажет болуы мүмкін.
Өндірушінің жиі қойылатын сұрақтар бөлімінде Qwen-Long және оның күні белгіленген нұсқалары үшін JSON Schema негізіндегі құрылымды шығыс құжатталған. Бұл жинақ бойынша бірдей өрістерді қажет ететін қайталанатын ақпарат шығарып алу тапсырмаларына пайдалы. Қажетті ақпаратты, әр өрістің түрін және бастапқы материалда мән болмаған жағдайда не істеу керегін көрсетіңіз. Қызмет асинхронды топтамалық өңдеуді де құжаттайды; бұл — қосымша пайымдау режимі емес, тапсырманы берудің балама үдерісі.
Құжаттарды практикалық салыстыру
Сұрақ қоймас бұрын тиісті сипаттамаларды дайындап, олардың рөлдерін анықтаңыз: қайсысы қазіргі сипаттама, қайсысы ұсынылған алмастыру нұсқасы және қандай талаптар міндетті. Ортақ шарттарды, қайшы тұжырымдарды, жетіспейтін ақпаратты және бастапқы материалдағы орындарды қамтитын нәтиже сұраңыз. Кейінгі сұрақ модельден бастапқы айырмашылықтарды сақтай отырып, осы нәтижені әріптеске арналған ықшам түсіндірмеге айналдыруды сұрай алады.
Дайындаудағы маңызды шектеулер
Дайындалған файлдарды пайдаланбас бұрын парсинг аяқталуы керек; үлкен құжаттарды талдау ұзағырақ уақыт алуы мүмкін. Модельдің құжатталған инференсі шығарылып алынған мәтінді пайдаланады, сондықтан дайындалған мазмұнның толықтығы мен оқуға ыңғайлылығы маңызды. Файл таңдауын, сұрақты және қажетті шығысты нақты көрсетіңіз. Qwen-Long құжат сыйымдылығын басқа Qwen нұсқасының, өңделмеген мәтінді тікелей беретін сұраудың немесе соңғы жауаптың шектерінің орнына қолдануға болмайды.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen-long | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.000144 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.000572 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "qwen-long",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-long', '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-long', '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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra qwen-long
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Compare maintenance documents\n\nCompare these source extracts for a maintenance checklist. Manual M1 section 4: Inspect the filter every week; replace it after 500 hours. Manual M2 section 6: Inspect the filter every week; replace it after 400 hours in dusty conditions. Keep shared rules, conditional differences and missing guidance separate. Do not assume which manual overrides the other.A comparison table with shared rule, condition, replacement interval, source section and one unresolved priority question.Check that the 400-hour rule remains conditional on dusty conditions and that no general precedence is invented.