QVQ-Plus는 Qwen의 QVQ 시각 추론 모델 중 Plus 라인입니다. 제조사는 수학, 프로그래밍, 시각 분석, 창작 작업과 시각적 근거를 다루는 일반 과제를 주요 용도로 제시합니다. 텍스트, 이미지, 동영상을 입력받아 추론 과정과 답을 포함한 텍스트를 반환합니다. Plus라는 이름은 계열의 정체성을 나타내며, 고정된 QVQ-Max 스냅샷이나 이미지 생성 모델을 대신하는 명칭이 아닙니다.
문서에 명시된 컨텍스트 윈도는 131,072토큰이며, 최대 입력은 106,496토큰, 최대 출력은 8,192토큰입니다. 요청을 계획할 때 이 한도를 각각 구분하세요. 서면 과제, 관련 시각 자료, 필요한 대화 이력을 포함한 뒤 설명과 최종 답변을 위한 여유를 남기세요. 스크린샷이나 동영상이 차지하는 양은 처리된 표현에 따라 결정되므로, 입력한 문자 수만으로 전체 입력량을 충분히 측정할 수 없습니다.
제조사는 QVQ를 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 문서화된 QVQ 서비스 흐름은 스트리밍을 사용합니다. 애플리케이션은 중간 추론과 최종 답변 조각을 구분하고, 텍스트를 조합한 뒤 완성된 설명으로 제시해야 합니다. 간결한 답변을 요청해도 내부 추론 과정은 진행될 수 있습니다. 간결함을 요청한다고 별도의 비추론 에디션이 되는 것은 아닙니다.
차트나 표에서는 어떤 비교를 수행할지 명시하고 읽기 쉬운 레이블, 단위, 제목을 제공하세요. 예를 들어 선택한 구간에서 두 데이터 계열이 서로 벌어지는지 질문한 뒤, 결론을 뒷받침하는 시각적 관찰 내용을 요청할 수 있습니다. 답변에 수치가 필요하면 원본에 해당 값이 있는지 확인하고, 시각적으로 근삿값만 읽을 수 있는 경우에는 불확실성을 밝히도록 요청하세요. 결과를 근거와 대조할 수 있도록 원본 이미지를 보존하세요.
문서나 인터페이스 스크린샷에서는 사용자의 목표와 분석할 부분을 정의하세요. 특정 작업 흐름에 필요한 화면상 필드가 무엇인지, 페이지가 어떻게 구성되어 있는지, 도표의 연결선이 무엇을 의미하는지 질문하면 유용합니다. 시각 자료를 이용한 프로그래밍 과제에서는 스크린샷과 서면 요구사항을 제공한 뒤, 보이는 구조에 부합하는 텍스트 설명이나 구현안을 요청하세요. 관찰 가능한 속성과 숨겨진 애플리케이션 동작에 의존하는 속성을 구분하세요.
동영상에서는 설명이 필요한 사건, 순서 또는 관계를 지정하세요. 관련 구간을 유지하고 작은 세부 사항이 중요하면 읽기 쉬운 정지 화면을 제공하세요. 여러 입력에는 레이블을 붙이고 순서를 설명해, 비교 대상이 서로 무관한 장면으로 혼동되지 않게 하세요. 결과는 자료에 대한 텍스트 설명과 제시된 질문에 대한 결론입니다. 결과 자체가 원본을 편집하거나 새 클립을 만들거나 관찰 범위를 벗어난 사항을 검증하지는 않습니다.
제조사의 Plus 카드에는 함수 호출, 웹 검색, 제약된 구조화 출력이 지원 기능으로 안내되어 있지 않습니다. 명확한 제목, 비교표 또는 관찰 목록으로 텍스트 답변을 구성하고, 기계가 읽을 수 있는 형식처럼 보이는 결과도 애플리케이션에서 사용하기 전에 검증하세요. 채팅 참조 문서에 따르면 QVQ 모델에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않으므로, 역할, 과제, 형식 지침을 사용자 메시지에 넣으세요. 다른 Qwen 계열의 온도나 토큰 선택 방식을 가져오는 대신 문서화된 QVQ 샘플링 기본값을 유지하세요.
유용한 분석 산출물을 얻으려면 관찰된 사실, 설명, 명확히 표시된 최종 답변을 요청하세요. 계산은 화면에 보이는 숫자, 레이블, 단위와 대조하고, 문서 해석은 해당 해석이 가리키는 원문 구간과 대조하세요. 사례를 다시 검토할 때를 위해 선택한 Plus 모델 식별 정보와 입력 자료를 결과와 함께 보관하세요. 추론을 거친 제안과 후속 행동을 구분하세요. 요청한 도구 작업은 애플리케이션이나 사람이 실제로 수행하고 그 결과를 반환해야 합니다. 이 모델은 시각 추론과 텍스트를 제공하며, 원본 자료는 검토의 근거로 유지됩니다.
", "aboutText": "QVQ-Plus는 Qwen의 QVQ 시각 추론 모델 중 Plus 라인입니다. 제조사는 수학, 프로그래밍, 시각 분석, 창작 작업과 시각적 근거를 다루는 일반 과제를 주요 용도로 제시합니다. 텍스트, 이미지, 동영상을 입력받아 추론 과정과 답을 포함한 텍스트를 반환합니다. Plus라는 이름은 계열의 정체성을 나타내며, 고정된 QVQ-Max 스냅샷이나 이미지 생성 모델을 대신하는 명칭이 아닙니다.\n\n문서에 명시된 컨텍스트 윈도는 131,072토큰이며, 최대 입력은 106,496토큰, 최대 출력은 8,192토큰입니다. 요청을 계획할 때 이 한도를 각각 구분하세요. 서면 과제, 관련 시각 자료, 필요한 대화 이력을 포함한 뒤 설명과 최종 답변을 위한 여유를 남기세요. 스크린샷이나 동영상이 차지하는 양은 처리된 표현에 따라 결정되므로, 입력한 문자 수만으로 전체 입력량을 충분히 측정할 수 없습니다.\n\n제조사는 QVQ를 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 문서화된 QVQ 서비스 흐름은 스트리밍을 사용합니다. 애플리케이션은 중간 추론과 최종 답변 조각을 구분하고, 텍스트를 조합한 뒤 완성된 설명으로 제시해야 합니다. 간결한 답변을 요청해도 내부 추론 과정은 진행될 수 있습니다. 간결함을 요청한다고 별도의 비추론 에디션이 되는 것은 아닙니다.\n\n차트나 표에서는 어떤 비교를 수행할지 명시하고 읽기 쉬운 레이블, 단위, 제목을 제공하세요. 예를 들어 선택한 구간에서 두 데이터 계열이 서로 벌어지는지 질문한 뒤, 결론을 뒷받침하는 시각적 관찰 내용을 요청할 수 있습니다. 답변에 수치가 필요하면 원본에 해당 값이 있는지 확인하고, 시각적으로 근삿값만 읽을 수 있는 경우에는 불확실성을 밝히도록 요청하세요. 결과를 근거와 대조할 수 있도록 원본 이미지를 보존하세요.\n\n문서나 인터페이스 스크린샷에서는 사용자의 목표와 분석할 부분을 정의하세요. 특정 작업 흐름에 필요한 화면상 필드가 무엇인지, 페이지가 어떻게 구성되어 있는지, 도표의 연결선이 무엇을 의미하는지 질문하면 유용합니다. 시각 자료를 이용한 프로그래밍 과제에서는 스크린샷과 서면 요구사항을 제공한 뒤, 보이는 구조에 부합하는 텍스트 설명이나 구현안을 요청하세요. 관찰 가능한 속성과 숨겨진 애플리케이션 동작에 의존하는 속성을 구분하세요.\n\n동영상에서는 설명이 필요한 사건, 순서 또는 관계를 지정하세요. 관련 구간을 유지하고 작은 세부 사항이 중요하면 읽기 쉬운 정지 화면을 제공하세요. 여러 입력에는 레이블을 붙이고 순서를 설명해, 비교 대상이 서로 무관한 장면으로 혼동되지 않게 하세요. 결과는 자료에 대한 텍스트 설명과 제시된 질문에 대한 결론입니다. 결과 자체가 원본을 편집하거나 새 클립을 만들거나 관찰 범위를 벗어난 사항을 검증하지는 않습니다.\n\n제조사의 Plus 카드에는 함수 호출, 웹 검색, 제약된 구조화 출력이 지원 기능으로 안내되어 있지 않습니다. 명확한 제목, 비교표 또는 관찰 목록으로 텍스트 답변을 구성하고, 기계가 읽을 수 있는 형식처럼 보이는 결과도 애플리케이션에서 사용하기 전에 검증하세요. 채팅 참조 문서에 따르면 QVQ 모델에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않으므로, 역할, 과제, 형식 지침을 사용자 메시지에 넣으세요. 다른 Qwen 계열의 온도나 토큰 선택 방식을 가져오는 대신 문서화된 QVQ 샘플링 기본값을 유지하세요.\n\n유용한 분석 산출물을 얻으려면 관찰된 사실, 설명, 명확히 표시된 최종 답변을 요청하세요. 계산은 화면에 보이는 숫자, 레이블, 단위와 대조하고, 문서 해석은 해당 해석이 가리키는 원문 구간과 대조하세요. 사례를 다시 검토할 때를 위해 선택한 Plus 모델 식별 정보와 입력 자료를 결과와 함께 보관하세요. 추론을 거친 제안과 후속 행동을 구분하세요. 요청한 도구 작업은 애플리케이션이나 사람이 실제로 수행하고 그 결과를 반환해야 합니다. 이 모델은 시각 추론과 텍스트를 제공하며, 원본 자료는 검토의 근거로 유지됩니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.qvq-plusQVQ-Plus는 텍스트 질문을 이미지 또는 동영상과 결합해 추론을 거친 텍스트 답변을 생성합니다. 시각적 수학 문제, 차트와 문서 분석, 여러 시각적 세부 사항에 따라 결론이 달라지는 질문에 활용하세요. Plus 라인은 고유한 모델 정체성을 유지합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
QVQ-Plus는 Qwen의 QVQ 시각 추론 모델 중 Plus 라인입니다. 제조사는 수학, 프로그래밍, 시각 분석, 창작 작업과 시각적 근거를 다루는 일반 과제를 주요 용도로 제시합니다. 텍스트, 이미지, 동영상을 입력받아 추론 과정과 답을 포함한 텍스트를 반환합니다. Plus라는 이름은 계열의 정체성을 나타내며, 고정된 QVQ-Max 스냅샷이나 이미지 생성 모델을 대신하는 명칭이 아닙니다.
문서에 명시된 컨텍스트 윈도는 131,072토큰이며, 최대 입력은 106,496토큰, 최대 출력은 8,192토큰입니다. 요청을 계획할 때 이 한도를 각각 구분하세요. 서면 과제, 관련 시각 자료, 필요한 대화 이력을 포함한 뒤 설명과 최종 답변을 위한 여유를 남기세요. 스크린샷이나 동영상이 차지하는 양은 처리된 표현에 따라 결정되므로, 입력한 문자 수만으로 전체 입력량을 충분히 측정할 수 없습니다.
제조사는 QVQ를 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 문서화된 QVQ 서비스 흐름은 스트리밍을 사용합니다. 애플리케이션은 중간 추론과 최종 답변 조각을 구분하고, 텍스트를 조합한 뒤 완성된 설명으로 제시해야 합니다. 간결한 답변을 요청해도 내부 추론 과정은 진행될 수 있습니다. 간결함을 요청한다고 별도의 비추론 에디션이 되는 것은 아닙니다.
차트나 표에서는 어떤 비교를 수행할지 명시하고 읽기 쉬운 레이블, 단위, 제목을 제공하세요. 예를 들어 선택한 구간에서 두 데이터 계열이 서로 벌어지는지 질문한 뒤, 결론을 뒷받침하는 시각적 관찰 내용을 요청할 수 있습니다. 답변에 수치가 필요하면 원본에 해당 값이 있는지 확인하고, 시각적으로 근삿값만 읽을 수 있는 경우에는 불확실성을 밝히도록 요청하세요. 결과를 근거와 대조할 수 있도록 원본 이미지를 보존하세요.
문서나 인터페이스 스크린샷에서는 사용자의 목표와 분석할 부분을 정의하세요. 특정 작업 흐름에 필요한 화면상 필드가 무엇인지, 페이지가 어떻게 구성되어 있는지, 도표의 연결선이 무엇을 의미하는지 질문하면 유용합니다. 시각 자료를 이용한 프로그래밍 과제에서는 스크린샷과 서면 요구사항을 제공한 뒤, 보이는 구조에 부합하는 텍스트 설명이나 구현안을 요청하세요. 관찰 가능한 속성과 숨겨진 애플리케이션 동작에 의존하는 속성을 구분하세요.
동영상에서는 설명이 필요한 사건, 순서 또는 관계를 지정하세요. 관련 구간을 유지하고 작은 세부 사항이 중요하면 읽기 쉬운 정지 화면을 제공하세요. 여러 입력에는 레이블을 붙이고 순서를 설명해, 비교 대상이 서로 무관한 장면으로 혼동되지 않게 하세요. 결과는 자료에 대한 텍스트 설명과 제시된 질문에 대한 결론입니다. 결과 자체가 원본을 편집하거나 새 클립을 만들거나 관찰 범위를 벗어난 사항을 검증하지는 않습니다.
제조사의 Plus 카드에는 함수 호출, 웹 검색, 제약된 구조화 출력이 지원 기능으로 안내되어 있지 않습니다. 명확한 제목, 비교표 또는 관찰 목록으로 텍스트 답변을 구성하고, 기계가 읽을 수 있는 형식처럼 보이는 결과도 애플리케이션에서 사용하기 전에 검증하세요. 채팅 참조 문서에 따르면 QVQ 모델에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않으므로, 역할, 과제, 형식 지침을 사용자 메시지에 넣으세요. 다른 Qwen 계열의 온도나 토큰 선택 방식을 가져오는 대신 문서화된 QVQ 샘플링 기본값을 유지하세요.
유용한 분석 산출물을 얻으려면 관찰된 사실, 설명, 명확히 표시된 최종 답변을 요청하세요. 계산은 화면에 보이는 숫자, 레이블, 단위와 대조하고, 문서 해석은 해당 해석이 가리키는 원문 구간과 대조하세요. 사례를 다시 검토할 때를 위해 선택한 Plus 모델 식별 정보와 입력 자료를 결과와 함께 보관하세요. 추론을 거친 제안과 후속 행동을 구분하세요. 요청한 도구 작업은 애플리케이션이나 사람이 실제로 수행하고 그 결과를 반환해야 합니다. 이 모델은 시각 추론과 텍스트를 제공하며, 원본 자료는 검토의 근거로 유지됩니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qvq-plus | 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 $0.00058 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00144 / 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-plus", "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-plus',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-plus',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-plus
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qvq-plusQVQ-Plus는 텍스트 질문을 이미지 또는 동영상과 결합해 추론을 거친 텍스트 답변을 생성합니다. 시각적 수학 문제, 차트와 문서 분석, 여러 시각적 세부 사항에 따라 결론이 달라지는 질문에 활용하세요. Plus 라인은 고유한 모델 정체성을 유지합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
QVQ-Plus는 Qwen의 QVQ 시각 추론 모델 중 Plus 라인입니다. 제조사는 수학, 프로그래밍, 시각 분석, 창작 작업과 시각적 근거를 다루는 일반 과제를 주요 용도로 제시합니다. 텍스트, 이미지, 동영상을 입력받아 추론 과정과 답을 포함한 텍스트를 반환합니다. Plus라는 이름은 계열의 정체성을 나타내며, 고정된 QVQ-Max 스냅샷이나 이미지 생성 모델을 대신하는 명칭이 아닙니다.
문서에 명시된 컨텍스트 윈도는 131,072토큰이며, 최대 입력은 106,496토큰, 최대 출력은 8,192토큰입니다. 요청을 계획할 때 이 한도를 각각 구분하세요. 서면 과제, 관련 시각 자료, 필요한 대화 이력을 포함한 뒤 설명과 최종 답변을 위한 여유를 남기세요. 스크린샷이나 동영상이 차지하는 양은 처리된 표현에 따라 결정되므로, 입력한 문자 수만으로 전체 입력량을 충분히 측정할 수 없습니다.
제조사는 QVQ를 시각 입력과 추론, 텍스트 답변을 결합하는 모델로 설명합니다. 문서화된 QVQ 서비스 흐름은 스트리밍을 사용합니다. 애플리케이션은 중간 추론과 최종 답변 조각을 구분하고, 텍스트를 조합한 뒤 완성된 설명으로 제시해야 합니다. 간결한 답변을 요청해도 내부 추론 과정은 진행될 수 있습니다. 간결함을 요청한다고 별도의 비추론 에디션이 되는 것은 아닙니다.
차트나 표에서는 어떤 비교를 수행할지 명시하고 읽기 쉬운 레이블, 단위, 제목을 제공하세요. 예를 들어 선택한 구간에서 두 데이터 계열이 서로 벌어지는지 질문한 뒤, 결론을 뒷받침하는 시각적 관찰 내용을 요청할 수 있습니다. 답변에 수치가 필요하면 원본에 해당 값이 있는지 확인하고, 시각적으로 근삿값만 읽을 수 있는 경우에는 불확실성을 밝히도록 요청하세요. 결과를 근거와 대조할 수 있도록 원본 이미지를 보존하세요.
문서나 인터페이스 스크린샷에서는 사용자의 목표와 분석할 부분을 정의하세요. 특정 작업 흐름에 필요한 화면상 필드가 무엇인지, 페이지가 어떻게 구성되어 있는지, 도표의 연결선이 무엇을 의미하는지 질문하면 유용합니다. 시각 자료를 이용한 프로그래밍 과제에서는 스크린샷과 서면 요구사항을 제공한 뒤, 보이는 구조에 부합하는 텍스트 설명이나 구현안을 요청하세요. 관찰 가능한 속성과 숨겨진 애플리케이션 동작에 의존하는 속성을 구분하세요.
동영상에서는 설명이 필요한 사건, 순서 또는 관계를 지정하세요. 관련 구간을 유지하고 작은 세부 사항이 중요하면 읽기 쉬운 정지 화면을 제공하세요. 여러 입력에는 레이블을 붙이고 순서를 설명해, 비교 대상이 서로 무관한 장면으로 혼동되지 않게 하세요. 결과는 자료에 대한 텍스트 설명과 제시된 질문에 대한 결론입니다. 결과 자체가 원본을 편집하거나 새 클립을 만들거나 관찰 범위를 벗어난 사항을 검증하지는 않습니다.
제조사의 Plus 카드에는 함수 호출, 웹 검색, 제약된 구조화 출력이 지원 기능으로 안내되어 있지 않습니다. 명확한 제목, 비교표 또는 관찰 목록으로 텍스트 답변을 구성하고, 기계가 읽을 수 있는 형식처럼 보이는 결과도 애플리케이션에서 사용하기 전에 검증하세요. 채팅 참조 문서에 따르면 QVQ 모델에는 시스템 메시지가 영향을 주지 않으므로, 역할, 과제, 형식 지침을 사용자 메시지에 넣으세요. 다른 Qwen 계열의 온도나 토큰 선택 방식을 가져오는 대신 문서화된 QVQ 샘플링 기본값을 유지하세요.
유용한 분석 산출물을 얻으려면 관찰된 사실, 설명, 명확히 표시된 최종 답변을 요청하세요. 계산은 화면에 보이는 숫자, 레이블, 단위와 대조하고, 문서 해석은 해당 해석이 가리키는 원문 구간과 대조하세요. 사례를 다시 검토할 때를 위해 선택한 Plus 모델 식별 정보와 입력 자료를 결과와 함께 보관하세요. 추론을 거친 제안과 후속 행동을 구분하세요. 요청한 도구 작업은 애플리케이션이나 사람이 실제로 수행하고 그 결과를 반환해야 합니다. 이 모델은 시각 추론과 텍스트를 제공하며, 원본 자료는 검토의 근거로 유지됩니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qvq-plus | 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 $0.00058 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00144 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qvq-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-plus', '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-plus', '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. |
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영어 기술 예제
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.