QVQ-Max — 2025-05-15는 QVQ-Max 시각 추론 라인에서 날짜가 지정된 항목입니다. 제조사는 이 계열을 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 수학, 프로그래밍, 시각 분석, 자료 제작과 일반적인 문제 해결을 과제 방향으로 제시합니다. 제공된 시각적 근거에 관한 질문을 설명하거나 해결하는 것이 목적이며, 새 이미지나 동영상을 생성하는 모델이 아닙니다.
문서화된 QVQ 작업 흐름은 서면 질문을 이미지 또는 동영상과 결합하고 텍스트를 반환합니다. 수학 그림에서는 전체 조건, 읽기 쉬운 레이블, 구해야 할 양을 제공하세요. 차트에서는 축, 측정 단위, 필요한 비교를 지정하세요. 결론을 내리기 전에 눈에 보이는 데이터와 가정을 구분하도록 요청하세요. 결과는 풀이, 관찰 내용 비교 또는 특정 세부 사항이 답변을 어떻게 뒷받침하는지에 대한 설명이 될 수 있습니다.
제조사는 QVQ를 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 서비스 흐름은 스트리밍입니다. 애플리케이션에서는 중간 추론을 완성된 답변과 구분하고, 반환된 조각을 조합한 뒤 문서나 지침으로 사용하세요. 추론 모델의 미완성 스트림은 최종 결론과 동일한 산출물이 아닙니다.
서로 연결된 하나의 과제를 준비하세요. 프로세스 도표에서는 시작 조건, 판단 지점, 설명할 결과를 지정하세요. 관련 이미지가 여러 장이면 각 원본에 레이블을 붙이고 순서나 관계를 명시하세요. 그림으로 제시된 두 구성을 비교하고, 보이는 변경 사항을 나열한 뒤, 어떤 변경이 제시된 요구사항에 영향을 주는지 설명하도록 요청하면 유용합니다. 각 관찰을 올바른 이미지와 대조할 수 있도록 원래 레이블을 보존하고, 기호나 설명 문구를 읽을 수 없으면 명확히 해 달라고 요청하세요.
동영상 질문에서는 살펴볼 사건과 클립 구간을 정의하세요. 관찰된 행동의 순서나 특정 해석을 뒷받침하는 시각적 근거를 요청하세요. 이 계열의 문서화된 동영상 입력은 이해를 위한 것이며, 편집된 클립 제작을 위한 것이 아닙니다. 작은 글자가 있는 프레임에 과제가 의존한다면 질문과 함께 읽기 쉬운 정지 화면을 제공하세요. 예상 출력은 관련 대상이나 단계를 명시하고 결론을 텍스트로 설명해야 합니다. 설명만으로 사람의 의도가 입증된다고 가정해서는 안 됩니다.
채팅 참조 문서에 따르면 QVQ 모델에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않습니다. 과제, 역할 지침, 요청 형식을 사용자 메시지에 넣으세요. 문서는 QVQ 샘플링 기본값을 그대로 둘 것도 권장합니다. 관찰 내용 뒤에 결론을 쓰거나 각 주장을 시각적 특징과 연결한 표를 만드는 등 검토 가능한 최종 답변을 정의하세요. 요청한 표나 JSON 형태의 구성은 애플리케이션에서 검증해야 합니다. 이를 지원이 명시된 제약 출력 기능과 동일시할 수 없습니다.
과제를 반복하는 데 필요한 처리 설정과 원본 자료에 날짜가 지정된 식별자를 함께 보관하세요. 다른 QVQ-Max 스냅샷과 변경될 수 있는 계열 별칭은 각각 별도 이름으로 유지됩니다. 자료가 크면 관련 페이지나 프레임을 선택하고 관계를 보존하며 답변 공간을 남기세요. 미디어 표현, 과제 지침, 대화 이력은 모두 요청에 영향을 줍니다. 준비 과정은 무관한 시각 모델의 수치 설정을 빌리기보다 선택한 에디션과 인터페이스의 사양을 따라야 합니다.
실용적인 분석 결과에는 사용한 시각적 사실, 설명, 최종 답변과 함께 누락되거나 불확실한 세부 사항이 포함됩니다. 계산은 제시된 숫자와 단위, 시각적 비교는 양쪽 원본 이미지, 동영상 해석은 관련 프레임과 대조하세요. QVQ-Max의 추론 텍스트 자체가 외부 도구를 실행하거나 프로그램 변경을 적용하거나 제공된 자료 밖의 정보를 검색했음을 입증하지는 않습니다. 문서화된 시각 분석에 모델을 활용하고, 후속 행동에는 별도의 근거를 유지하세요.
", "aboutText": "QVQ-Max — 2025-05-15는 QVQ-Max 시각 추론 라인에서 날짜가 지정된 항목입니다. 제조사는 이 계열을 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 수학, 프로그래밍, 시각 분석, 자료 제작과 일반적인 문제 해결을 과제 방향으로 제시합니다. 제공된 시각적 근거에 관한 질문을 설명하거나 해결하는 것이 목적이며, 새 이미지나 동영상을 생성하는 모델이 아닙니다.\n\n문서화된 QVQ 작업 흐름은 서면 질문을 이미지 또는 동영상과 결합하고 텍스트를 반환합니다. 수학 그림에서는 전체 조건, 읽기 쉬운 레이블, 구해야 할 양을 제공하세요. 차트에서는 축, 측정 단위, 필요한 비교를 지정하세요. 결론을 내리기 전에 눈에 보이는 데이터와 가정을 구분하도록 요청하세요. 결과는 풀이, 관찰 내용 비교 또는 특정 세부 사항이 답변을 어떻게 뒷받침하는지에 대한 설명이 될 수 있습니다.\n\n제조사는 QVQ를 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 서비스 흐름은 스트리밍입니다. 애플리케이션에서는 중간 추론을 완성된 답변과 구분하고, 반환된 조각을 조합한 뒤 문서나 지침으로 사용하세요. 추론 모델의 미완성 스트림은 최종 결론과 동일한 산출물이 아닙니다.\n\n서로 연결된 하나의 과제를 준비하세요. 프로세스 도표에서는 시작 조건, 판단 지점, 설명할 결과를 지정하세요. 관련 이미지가 여러 장이면 각 원본에 레이블을 붙이고 순서나 관계를 명시하세요. 그림으로 제시된 두 구성을 비교하고, 보이는 변경 사항을 나열한 뒤, 어떤 변경이 제시된 요구사항에 영향을 주는지 설명하도록 요청하면 유용합니다. 각 관찰을 올바른 이미지와 대조할 수 있도록 원래 레이블을 보존하고, 기호나 설명 문구를 읽을 수 없으면 명확히 해 달라고 요청하세요.\n\n동영상 질문에서는 살펴볼 사건과 클립 구간을 정의하세요. 관찰된 행동의 순서나 특정 해석을 뒷받침하는 시각적 근거를 요청하세요. 이 계열의 문서화된 동영상 입력은 이해를 위한 것이며, 편집된 클립 제작을 위한 것이 아닙니다. 작은 글자가 있는 프레임에 과제가 의존한다면 질문과 함께 읽기 쉬운 정지 화면을 제공하세요. 예상 출력은 관련 대상이나 단계를 명시하고 결론을 텍스트로 설명해야 합니다. 설명만으로 사람의 의도가 입증된다고 가정해서는 안 됩니다.\n\n채팅 참조 문서에 따르면 QVQ 모델에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않습니다. 과제, 역할 지침, 요청 형식을 사용자 메시지에 넣으세요. 문서는 QVQ 샘플링 기본값을 그대로 둘 것도 권장합니다. 관찰 내용 뒤에 결론을 쓰거나 각 주장을 시각적 특징과 연결한 표를 만드는 등 검토 가능한 최종 답변을 정의하세요. 요청한 표나 JSON 형태의 구성은 애플리케이션에서 검증해야 합니다. 이를 지원이 명시된 제약 출력 기능과 동일시할 수 없습니다.\n\n과제를 반복하는 데 필요한 처리 설정과 원본 자료에 날짜가 지정된 식별자를 함께 보관하세요. 다른 QVQ-Max 스냅샷과 변경될 수 있는 계열 별칭은 각각 별도 이름으로 유지됩니다. 자료가 크면 관련 페이지나 프레임을 선택하고 관계를 보존하며 답변 공간을 남기세요. 미디어 표현, 과제 지침, 대화 이력은 모두 요청에 영향을 줍니다. 준비 과정은 무관한 시각 모델의 수치 설정을 빌리기보다 선택한 에디션과 인터페이스의 사양을 따라야 합니다.\n\n실용적인 분석 결과에는 사용한 시각적 사실, 설명, 최종 답변과 함께 누락되거나 불확실한 세부 사항이 포함됩니다. 계산은 제시된 숫자와 단위, 시각적 비교는 양쪽 원본 이미지, 동영상 해석은 관련 프레임과 대조하세요. QVQ-Max의 추론 텍스트 자체가 외부 도구를 실행하거나 프로그램 변경을 적용하거나 제공된 자료 밖의 정보를 검색했음을 입증하지는 않습니다. 문서화된 시각 분석에 모델을 활용하고, 후속 행동에는 별도의 근거를 유지하세요.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Reason from transcribed chart values\n\nUse this text transcription of a chart, not an image: "Axis: liters per hour. Pump A: 18 at setting 1, 24 at setting 2. Pump B: 20 at setting 1, 21 at setting 2." Compare the increases and identify which pump gains more. Show the arithmetic, preserve units and avoid inferring power use.A small comparison table, two increase calculations and a conclusion restricted to flow rate.Check that increases are computed within each pump and no energy-efficiency claim is added.qvq-max-2025-05-15QVQ-Max — 2025-05-15는 Qwen의 시각 추론 라인에서 날짜가 지정된 별도 모델 정체성을 유지합니다. 이미지, 도표 또는 동영상 관찰 내용을 서면 설명, 계산이나 결론과 연결하는 질문에 이 계열의 문서화된 접근법을 활용하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
QVQ-Max — 2025-05-15는 QVQ-Max 시각 추론 라인에서 날짜가 지정된 항목입니다. 제조사는 이 계열을 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 수학, 프로그래밍, 시각 분석, 자료 제작과 일반적인 문제 해결을 과제 방향으로 제시합니다. 제공된 시각적 근거에 관한 질문을 설명하거나 해결하는 것이 목적이며, 새 이미지나 동영상을 생성하는 모델이 아닙니다.
문서화된 QVQ 작업 흐름은 서면 질문을 이미지 또는 동영상과 결합하고 텍스트를 반환합니다. 수학 그림에서는 전체 조건, 읽기 쉬운 레이블, 구해야 할 양을 제공하세요. 차트에서는 축, 측정 단위, 필요한 비교를 지정하세요. 결론을 내리기 전에 눈에 보이는 데이터와 가정을 구분하도록 요청하세요. 결과는 풀이, 관찰 내용 비교 또는 특정 세부 사항이 답변을 어떻게 뒷받침하는지에 대한 설명이 될 수 있습니다.
제조사는 QVQ를 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 서비스 흐름은 스트리밍입니다. 애플리케이션에서는 중간 추론을 완성된 답변과 구분하고, 반환된 조각을 조합한 뒤 문서나 지침으로 사용하세요. 추론 모델의 미완성 스트림은 최종 결론과 동일한 산출물이 아닙니다.
서로 연결된 하나의 과제를 준비하세요. 프로세스 도표에서는 시작 조건, 판단 지점, 설명할 결과를 지정하세요. 관련 이미지가 여러 장이면 각 원본에 레이블을 붙이고 순서나 관계를 명시하세요. 그림으로 제시된 두 구성을 비교하고, 보이는 변경 사항을 나열한 뒤, 어떤 변경이 제시된 요구사항에 영향을 주는지 설명하도록 요청하면 유용합니다. 각 관찰을 올바른 이미지와 대조할 수 있도록 원래 레이블을 보존하고, 기호나 설명 문구를 읽을 수 없으면 명확히 해 달라고 요청하세요.
동영상 질문에서는 살펴볼 사건과 클립 구간을 정의하세요. 관찰된 행동의 순서나 특정 해석을 뒷받침하는 시각적 근거를 요청하세요. 이 계열의 문서화된 동영상 입력은 이해를 위한 것이며, 편집된 클립 제작을 위한 것이 아닙니다. 작은 글자가 있는 프레임에 과제가 의존한다면 질문과 함께 읽기 쉬운 정지 화면을 제공하세요. 예상 출력은 관련 대상이나 단계를 명시하고 결론을 텍스트로 설명해야 합니다. 설명만으로 사람의 의도가 입증된다고 가정해서는 안 됩니다.
채팅 참조 문서에 따르면 QVQ 모델에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않습니다. 과제, 역할 지침, 요청 형식을 사용자 메시지에 넣으세요. 문서는 QVQ 샘플링 기본값을 그대로 둘 것도 권장합니다. 관찰 내용 뒤에 결론을 쓰거나 각 주장을 시각적 특징과 연결한 표를 만드는 등 검토 가능한 최종 답변을 정의하세요. 요청한 표나 JSON 형태의 구성은 애플리케이션에서 검증해야 합니다. 이를 지원이 명시된 제약 출력 기능과 동일시할 수 없습니다.
과제를 반복하는 데 필요한 처리 설정과 원본 자료에 날짜가 지정된 식별자를 함께 보관하세요. 다른 QVQ-Max 스냅샷과 변경될 수 있는 계열 별칭은 각각 별도 이름으로 유지됩니다. 자료가 크면 관련 페이지나 프레임을 선택하고 관계를 보존하며 답변 공간을 남기세요. 미디어 표현, 과제 지침, 대화 이력은 모두 요청에 영향을 줍니다. 준비 과정은 무관한 시각 모델의 수치 설정을 빌리기보다 선택한 에디션과 인터페이스의 사양을 따라야 합니다.
실용적인 분석 결과에는 사용한 시각적 사실, 설명, 최종 답변과 함께 누락되거나 불확실한 세부 사항이 포함됩니다. 계산은 제시된 숫자와 단위, 시각적 비교는 양쪽 원본 이미지, 동영상 해석은 관련 프레임과 대조하세요. QVQ-Max의 추론 텍스트 자체가 외부 도구를 실행하거나 프로그램 변경을 적용하거나 제공된 자료 밖의 정보를 검색했음을 입증하지는 않습니다. 문서화된 시각 분석에 모델을 활용하고, 후속 행동에는 별도의 근거를 유지하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qvq-max-2025-05-15 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0023 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00916 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qvq-max-2025-05-15", "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='qvq-max-2025-05-15',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='qvq-max-2025-05-15',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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra qvq-max-2025-05-15
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qvq-max-2025-05-15QVQ-Max — 2025-05-15는 Qwen의 시각 추론 라인에서 날짜가 지정된 별도 모델 정체성을 유지합니다. 이미지, 도표 또는 동영상 관찰 내용을 서면 설명, 계산이나 결론과 연결하는 질문에 이 계열의 문서화된 접근법을 활용하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
QVQ-Max — 2025-05-15는 QVQ-Max 시각 추론 라인에서 날짜가 지정된 항목입니다. 제조사는 이 계열을 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 수학, 프로그래밍, 시각 분석, 자료 제작과 일반적인 문제 해결을 과제 방향으로 제시합니다. 제공된 시각적 근거에 관한 질문을 설명하거나 해결하는 것이 목적이며, 새 이미지나 동영상을 생성하는 모델이 아닙니다.
문서화된 QVQ 작업 흐름은 서면 질문을 이미지 또는 동영상과 결합하고 텍스트를 반환합니다. 수학 그림에서는 전체 조건, 읽기 쉬운 레이블, 구해야 할 양을 제공하세요. 차트에서는 축, 측정 단위, 필요한 비교를 지정하세요. 결론을 내리기 전에 눈에 보이는 데이터와 가정을 구분하도록 요청하세요. 결과는 풀이, 관찰 내용 비교 또는 특정 세부 사항이 답변을 어떻게 뒷받침하는지에 대한 설명이 될 수 있습니다.
제조사는 QVQ를 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 서비스 흐름은 스트리밍입니다. 애플리케이션에서는 중간 추론을 완성된 답변과 구분하고, 반환된 조각을 조합한 뒤 문서나 지침으로 사용하세요. 추론 모델의 미완성 스트림은 최종 결론과 동일한 산출물이 아닙니다.
서로 연결된 하나의 과제를 준비하세요. 프로세스 도표에서는 시작 조건, 판단 지점, 설명할 결과를 지정하세요. 관련 이미지가 여러 장이면 각 원본에 레이블을 붙이고 순서나 관계를 명시하세요. 그림으로 제시된 두 구성을 비교하고, 보이는 변경 사항을 나열한 뒤, 어떤 변경이 제시된 요구사항에 영향을 주는지 설명하도록 요청하면 유용합니다. 각 관찰을 올바른 이미지와 대조할 수 있도록 원래 레이블을 보존하고, 기호나 설명 문구를 읽을 수 없으면 명확히 해 달라고 요청하세요.
동영상 질문에서는 살펴볼 사건과 클립 구간을 정의하세요. 관찰된 행동의 순서나 특정 해석을 뒷받침하는 시각적 근거를 요청하세요. 이 계열의 문서화된 동영상 입력은 이해를 위한 것이며, 편집된 클립 제작을 위한 것이 아닙니다. 작은 글자가 있는 프레임에 과제가 의존한다면 질문과 함께 읽기 쉬운 정지 화면을 제공하세요. 예상 출력은 관련 대상이나 단계를 명시하고 결론을 텍스트로 설명해야 합니다. 설명만으로 사람의 의도가 입증된다고 가정해서는 안 됩니다.
채팅 참조 문서에 따르면 QVQ 모델에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않습니다. 과제, 역할 지침, 요청 형식을 사용자 메시지에 넣으세요. 문서는 QVQ 샘플링 기본값을 그대로 둘 것도 권장합니다. 관찰 내용 뒤에 결론을 쓰거나 각 주장을 시각적 특징과 연결한 표를 만드는 등 검토 가능한 최종 답변을 정의하세요. 요청한 표나 JSON 형태의 구성은 애플리케이션에서 검증해야 합니다. 이를 지원이 명시된 제약 출력 기능과 동일시할 수 없습니다.
과제를 반복하는 데 필요한 처리 설정과 원본 자료에 날짜가 지정된 식별자를 함께 보관하세요. 다른 QVQ-Max 스냅샷과 변경될 수 있는 계열 별칭은 각각 별도 이름으로 유지됩니다. 자료가 크면 관련 페이지나 프레임을 선택하고 관계를 보존하며 답변 공간을 남기세요. 미디어 표현, 과제 지침, 대화 이력은 모두 요청에 영향을 줍니다. 준비 과정은 무관한 시각 모델의 수치 설정을 빌리기보다 선택한 에디션과 인터페이스의 사양을 따라야 합니다.
실용적인 분석 결과에는 사용한 시각적 사실, 설명, 최종 답변과 함께 누락되거나 불확실한 세부 사항이 포함됩니다. 계산은 제시된 숫자와 단위, 시각적 비교는 양쪽 원본 이미지, 동영상 해석은 관련 프레임과 대조하세요. QVQ-Max의 추론 텍스트 자체가 외부 도구를 실행하거나 프로그램 변경을 적용하거나 제공된 자료 밖의 정보를 검색했음을 입증하지는 않습니다. 문서화된 시각 분석에 모델을 활용하고, 후속 행동에는 별도의 근거를 유지하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qvq-max-2025-05-15 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0023 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00916 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qvq-max-2025-05-15",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qvq-max-2025-05-15', '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': 'qvq-max-2025-05-15', '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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra qvq-max-2025-05-15
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Reason from transcribed chart values\n\nUse this text transcription of a chart, not an image: "Axis: liters per hour. Pump A: 18 at setting 1, 24 at setting 2. Pump B: 20 at setting 1, 21 at setting 2." Compare the increases and identify which pump gains more. Show the arithmetic, preserve units and avoid inferring power use.A small comparison table, two increase calculations and a conclusion restricted to flow rate.Check that increases are computed within each pump and no energy-efficiency claim is added.