models

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

Qwen3-VL-8B-Instruct — мәтін, сурет және бейне қабылдап, мәтін не код қайтаратын, нұсқауларға бағытталған тығыз Qwen көру-тіл моделі. Құжат оқу, визуалды бағдарламалау, кеңістіктік сұрақтар және бейне талдауын 32 тілдік OCR мен төл 262,144 токендік контекст арқылы қолдайды.

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

8B Instruct көру-тіл басылымы

Qwen3-VL-8B-Instruct — Qwen3-VL моделінің нұсқауларға бағытталған тығыз 8B басылымы. Мәтінді сурет не бейнемен біріктіріп, кодты қоса мәтін жасайды. Ол пайымдауы күшейтілген Thinking басылымынан және осы модельдер тобындағы сарапшылары ішінара белсендірілетін модельдерден бөлек қалады. Оны нәтижесін берілген дәлелмен салыстыруға болатын нысаналы визуалды нұсқауға, құжат сұрағына не өңделетін артефактіге таңдаңыз.

Визуалды агенттер және визуалды бағдарламалау

Өндіруші компьютер не мобильді интерфейс элементтерін тануды, қызметін түсінуді және визуалды агент үдерісінде құрал қолдануды сипаттайды. Скриншот пен нақты мақсатты беріп, сол мақсатқа қай көрінетін тетіктер сәйкес келетінін және таңдауды қандай дәлел қолдайтынын сұраңыз. Әрекеттерді жалғанған бағдарламалық құрал орындайды; интерфейсті тану жеке өзі модельге құрылғыны басқару құқығын бермейді.

Визуалды бағдарламалауға сурет не бейнеден сызба мазмұнын және HTML, CSS не JavaScript жасау кіреді. Орналасу үлгісін функционалдық талаптармен және қажетті өңделетін шығыспен бірге беріңіз. Қарауды жеңілдетсе, бастапқы код құрылымы мен стильдерді бөлек сұраңыз. Жасалған код — мәтіндік артефакт; оны бейнелеу мен әрекетін бағалауға әлі әзірлеу үдерісі қажет.

Кеңістіктік қабылдау және ұзақ материал

Qwen екі өлшемді grounding және үш өлшемді grounding қолдауымен нысан орындары, көру нүктелері және тасалану туралы пайымдауды құжаттайды. Мақсатты нысанды атап, зерттелетін байланысты көрсетіңіз. Салыстырмалы орын туралы нәтиже — калибрленген физикалық өлшем емес, суреттен жасалған қорытынды.

Төл контекст — 262,144 токен. Бұл модельдер тобы кітаптар мен сағаттарға созылатын бейнелерді, секунд деңгейіндегі оқиға индекстеуін және баптау арқылы шамамен бір миллион токенге кеңейтуді сипаттайды. Қандай материал өңделетінін деректердің берілу түрі, кадр іріктеуі және бапталған тізбек шегі анықтайды. Үлкен контекст әр бет не кадрды толық есте сақтауды кепілдемейді. Бейне оқиғасын баяндауды сұрағанда уақытын сақтаңыз.

Мультимодальды пайымдау, тану және OCR

Бұл модельдер тобы STEM және математикалық сұрақтарды, себептік талдауды және дәлелге негізделген визуалды түсіндірмелерді қолдайды. Сызбамен бірге толық шартты беріп, қорытындыдан бұрын қолданылған мәндер мен байланыстарды сұраңыз. Тану адамдардың, өнімдердің, көрікті орындардың, өсімдіктердің, жануарлардың және медиа кейіпкерлердің кең ауқымын қамтиды; сәйкестендіру маңызды болса, нанымды белгі тексерілуі тиіс.

OCR 32 тілді қамтиды және маманданған сөздік пен ұзақ құжат құрылымын қоса әлсіз жарықта, бұлыңғырлықта не қисаюда оқуды жақсартуға арналған. Оқылатын бетті беріп, онымен салыстырып тексеруге болатын атаулы өрістерді, дәйексөздерді не құрылымды кестені сұраңыз. Мәтіндік және визуалды түсіну біріктірілген, сондықтан сұрақ абзацты суретпен және пайдаланушы нұсқауларымен байланыстыра алады.

Құрылым жаңартулары

Жарияланған тығыз мәтін конфигурациясында 36 қабат бар. Interleaved-MRoPE бейне пайымдауы үшін уақытты, енді және биіктікті көрсетеді. DeepStack визуалды кодтаушының бірнеше деңгейіндегі белгілерді біріктіреді, ал мәтін–уақыт белгісі сәйкестігі оқиғаларды уақыттық тіректерге байлайды. Бұл құрылым мүмкіндіктері модельдегі деректердің берілуін сипаттайды; тұрақты жауап уақытын не нақты физикалық дәлдікті белгілемейді.

Кірісті дайындау

Өндірушінің модельдер тобына арналған мысалдары тек мәтіндік сұрауларды, бір не бірнеше суретті және бейнені қамтиды. Визуалды кірістерді белгілеп, байланысын көрсетіңіз. Сурет пен бейне пиксель бюджеттері бөлек: сурет бюджеті бір суретке, бейне бюджеті іріктелген кадрлардағы пиксельдерге қатысты. Нақты көрсетілген сурет өлшемдері 32-ге еселіктерге теңестіріледі. Құжатталған бейне әдепкісі — секундына екі кадр; қолдау көрсетілетін үдерістерде жиілік не кадр саны тетіктері бар.

Көмекші үдеріс бейне метадеректерін сақтап, медианың өлшемі бұрын өзгертілсе, өлшемін қайта өзгертуден аулақ болуға кеңес береді. Құжат тапсырмасында бет идентификаторларын сақтаңыз; үзіндіде оқиғаны, тиісті аралықты және көрінетін дәлелді сұраңыз. Бұл дайындау мысалдары дәл дерек шығару не уақыттық дәлдік кепілдемей, құжатталған мүмкіндіктерді қолданады.

Жасау ұсынымдары және шектеулер

Нақты карточка тапсырмаларға бөлек баптаулар береді. Көру-тіл тапсырмалары temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20, repetition penalty 1.0 және presence penalty 1.5, 16,384 токендік шығыс көлемін қолданады. Мәтін тапсырмалары temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40, repetition penalty 1.0 және presence penalty 2.0, 32,768 токендік көлемді қолданады. Бұлар — тәуелсіз белгіленген қатаң шығыс шектері не бөлек модель сәйкестіктері емес, өндіруші тәсілінің бюджеттері.

Модельдер тобының ұзақ контекст рәсімі YaRN қолданады; кезектескен позицияларын 256K-дан шамамен 1M-ға кеңейткенде екіге не үшке тең коэффициент ұсынылады. Басқа Qwen модельдер тобынан төртке тең коэффициентті көшірмеңіз. Визуалды және мәтіндік кіріспен қатар жауапқа орын қалдырып, OCR нәтижелерін, есептелген қорытындыларды және жасалған бастапқы кодты түпнұсқа материалмен тексеріңіз. Thinking бақылау нүктесінің жасау не басқару келісімін көшірмей, нақты Instruct басылымын сақтаңыз.

Практикалық тапсырма

Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

Read a text diagram relationship

Use this text rendering of diagram D4: source A feeds filter B; B feeds tanks C and D; only D connects to drain E. List the directed path from A to E and name the tank on that path. Do not add physical dimensions or connections absent from the rendering.

Күтілетін нәтиже

A labeled directed path and the tank identifier supported by D4.

Нәтижені тексеру

The path must follow the stated arrows and must not add a C-to-E connection.
Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-vl-8b-instruct

qwen/qwen3-vl-8b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-8b-instruct

Бастау

Qwen3-VL-8B-Instruct — мәтін, сурет және бейне қабылдап, мәтін не код қайтаратын, нұсқауларға бағытталған тығыз Qwen көру-тіл моделі. Құжат оқу, визуалды бағдарламалау, кеңістіктік сұрақтар және бейне талдауын 32 тілдік OCR мен төл 262,144 токендік контекст арқылы қолдайды.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
Мәтін

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions
Кіріс
text
Шығыс
text
Шығыс пішімі
json немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
qwen/qwen3-vl-8b-instruct
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Элементтердің ең аз саны: 1
Әдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер 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[].contentТүріstring|content_part[]|nullТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].tool_callsТүріtool_call[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].tool_call_idТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз
Әдепкі—
Өрісmessages[].nameТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].reasoning_contentТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз
Әдепкі—
Өрісmessages[].reasoning_detailsТүріobject|arrayТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmax_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmax_completion_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
Өрісstream_options.include_usageТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtemperatureТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtop_pТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstopТүріstring|string[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtoolsТүріfunction_tool[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtools[].typeТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
function
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtools[].function.nameТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген
Әдепкі—
Өрісtools[].function.descriptionТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtools[].function.parametersТүріJSON_schemaТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtool_choiceТүріstring|objectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісparallel_tool_callsТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісresponse_formatТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісreasoning_effortТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісreasoningТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісservice_tierТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісinstructionsТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Үйлесімділік өрісі
Әдепкі—
ӨрісfunctionsТүріfunction[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісfunction_callТүріstring|objectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісprompt_cache_optionsТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісmodalitiesТүріstring[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
text
Әдепкі—
ӨрісproviderТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды
Әдепкі—
Өрісcache_control.ttlТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды
Әдепкі—
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

messages[].content

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
ПараметрmessagesПараметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы
Параметрfile_materialПараметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Параметрcontrol_scopeПараметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше
Параметрoutput_modalitiesПараметр талаптарыtext
Параметрhosted_operationsПараметр талаптарыfalse
Параметрmultimodal_input_bindingПараметр 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.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.

БаптауМөлшерлемелер кестесіКонтекст токендерінің саны мынадан көпКонтекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеКонтекст токендерінің саны мынадан көп—Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.0005 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0015 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.00024 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен
БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейіМөлшерлемелер кестесі—Контекст токендерінің саны мынадан көп0Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.0005 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0015 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.00024 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу — / 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 →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

curlPython SDKPython ағыны
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-vl-8b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-vl-8b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

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.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
Өрісchoices[].indexТүріinteger
Өрісchoices[].message.contentТүріstring|null
Өрісchoices[].message.tool_callsТүріtool_call[]
Өрісchoices[].message.reasoning_contentТүріstring
Өрісchoices[].message.reasoning_detailsТүріobject|array
Өрісchoices[].finish_reasonТүріstring|null
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra qwen/qwen3-vl-8b-instruct

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

qwen/qwen3-vl-8b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages qwen/qwen3-vl-8b-instruct

qwen/qwen3-vl-8b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-8b-instruct

Бастау

Qwen3-VL-8B-Instruct — мәтін, сурет және бейне қабылдап, мәтін не код қайтаратын, нұсқауларға бағытталған тығыз Qwen көру-тіл моделі. Құжат оқу, визуалды бағдарламалау, кеңістіктік сұрақтар және бейне талдауын 32 тілдік OCR мен төл 262,144 токендік контекст арқылы қолдайды.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
json · sse

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages
Кіріс
text
Шығыс
json, sse
Шығыс пішімі
JSON немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
qwen/qwen3-vl-8b-instruct
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
user, assistant
Әдепкі—
Өрісmessages[].contentТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmax_tokensТүріintegerТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF-8 мәтіні

messages[].content жолы

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыstream
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
Параметрtext_file_materialПараметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз.

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.

БаптауМөлшерлемелер кестесіКонтекст токендерінің саны мынадан көпКонтекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеКонтекст токендерінің саны мынадан көп—Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.0005 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0015 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.00024 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен
БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейіМөлшерлемелер кестесі—Контекст токендерінің саны мынадан көп0Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.0005 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0015 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.00024 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу — / 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 →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

Ең ықшам толық JSON сұрау денесіcurl · өзіңіздің UTF-8 құжатыңызды қолданыңызPython · нәтижені толық сақтаңыз
{
  "model": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-8b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-8b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

JSON немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

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.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
ӨрісidТүріstring
ӨрісmodelТүріstring
Өрісcontent[]Түріtext|thinking|tool_use|other content block
Өрісstop_reasonТүріstring|null
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra qwen/qwen3-vl-8b-instruct

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

qwen/qwen3-vl-8b-instruct

FAQ · Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-8b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-vl-8b-instruct: text → json, sse

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-8b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-vl-8b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Қандай шектеулер қолданылады?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-vl-8b-instruct: messages.min_items: 1

Толығырақ

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым
Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.
50% дейінгі промокод
Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.
Тарихтағы шығындар
Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

Жазылым таңдау · Модель бағасын көру

API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба
Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.
Реселлер лицензиясы
Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.
Сайттағы құжаттар
Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

Реселлер лицензиясын сұрау · Оферта мен лицензиялық шарт