Qwen-Flash는 텍스트 대화를 위해 정확한 모델 ID qwen-flash로 제공됩니다. Chat Completions에서는 model과 비어 있지 않은 messages 배열을 포함해 POST /v1/chat/completions 요청을 보내세요. 지시와 원자료를 메시지 텍스트에 넣고, 후속 질문이 이전 대화에 의존한다면 관련된 이전 턴도 포함하세요. 답변에서 다뤄야 할 고객 질문, 문서 발췌문 또는 코드 조각을 제공하세요.
프롬프트에 구체적인 산출물을 정의하세요. 고객 지원 답변에서는 고객의 메시지와 승인된 제품 또는 정책 설명을 제공한 뒤, 선택한 어조로 명확한 다음 단계를 담은 답변을 요청하세요. 회의록에서는 결정 사항, 미해결 질문과 실행 항목을 요청하세요. 정보 추출에서는 반환할 필드 이름을 지정하고 원문에 정보가 없으면 빈 값을 사용하도록 요청하세요. 코드 지원에서는 관련 함수를 붙여 넣고 입력, 출력과 동작에 대한 설명을 요청하세요.
Messages 인터페이스를 사용하는 애플리케이션은 model, messages와 max_tokens를 포함해 POST /v1/messages 요청을 보냅니다. 메시지 content에 텍스트를 넣고 user와 assistant 턴으로 대화를 표현하세요. 텍스트 문서를 다루려면 실제 UTF-8 내용을 읽어 관련 텍스트를 메시지에 넣으세요. 짧은 답변, 실행 항목 목록 또는 이름이 지정된 추출 필드처럼 원하는 구조를 프롬프트에 명시하세요.
두 인터페이스 모두 기본값이 false인 선택적 불리언 stream 제어를 제공합니다. 다음 단계에서 완성된 답변이 필요하면 전체 JSON 응답을 사용하고, 인터페이스에서 들어오는 텍스트를 표시해야 하면 스트리밍 전달을 사용하세요. Chat Completions에서는 choices[].message.content에서 텍스트를 읽고 반환된 choices와 usage를 보존하세요. Messages에서는 응답의 content 블록, stop_reason과 usage를 보존하세요. 스트리밍을 사용할 때는 반환된 델타를 모두 조합한 뒤 답변을 완료된 것으로 처리하세요.
", "aboutText": "Qwen-Flash는 텍스트 대화를 위해 정확한 모델 ID qwen-flash로 제공됩니다. Chat Completions에서는 model과 비어 있지 않은 messages 배열을 포함해 POST /v1/chat/completions 요청을 보내세요. 지시와 원자료를 메시지 텍스트에 넣고, 후속 질문이 이전 대화에 의존한다면 관련된 이전 턴도 포함하세요. 답변에서 다뤄야 할 고객 질문, 문서 발췌문 또는 코드 조각을 제공하세요.\n\n프롬프트에 구체적인 산출물을 정의하세요. 고객 지원 답변에서는 고객의 메시지와 승인된 제품 또는 정책 설명을 제공한 뒤, 선택한 어조로 명확한 다음 단계를 담은 답변을 요청하세요. 회의록에서는 결정 사항, 미해결 질문과 실행 항목을 요청하세요. 정보 추출에서는 반환할 필드 이름을 지정하고 원문에 정보가 없으면 빈 값을 사용하도록 요청하세요. 코드 지원에서는 관련 함수를 붙여 넣고 입력, 출력과 동작에 대한 설명을 요청하세요.\n\nMessages 인터페이스를 사용하는 애플리케이션은 model, messages와 max_tokens를 포함해 POST /v1/messages 요청을 보냅니다. 메시지 content에 텍스트를 넣고 user와 assistant 턴으로 대화를 표현하세요. 텍스트 문서를 다루려면 실제 UTF-8 내용을 읽어 관련 텍스트를 메시지에 넣으세요. 짧은 답변, 실행 항목 목록 또는 이름이 지정된 추출 필드처럼 원하는 구조를 프롬프트에 명시하세요.\n\n두 인터페이스 모두 기본값이 false인 선택적 불리언 stream 제어를 제공합니다. 다음 단계에서 완성된 답변이 필요하면 전체 JSON 응답을 사용하고, 인터페이스에서 들어오는 텍스트를 표시해야 하면 스트리밍 전달을 사용하세요. Chat Completions에서는 choices[].message.content에서 텍스트를 읽고 반환된 choices와 usage를 보존하세요. Messages에서는 응답의 content 블록, stop_reason과 usage를 보존하세요. 스트리밍을 사용할 때는 반환된 델타를 모두 조합한 뒤 답변을 완료된 것으로 처리하세요.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "3945066b96da19b1a145bbadf922bbfe0be8485d2c661e623b6b8ea84bf4a79f", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "qwen-flashQwen-Flash는 애플리케이션과 자동화에서 메시지 기반 워크플로에 사용하는 Qwen 텍스트 모델입니다. Chat Completions 또는 Messages를 통해 대화와 함께 qwen-flash를 보내고, 응답을 활용해 고객 지원 답변을 작성하거나 제공된 메모를 요약하고, 문단에서 지정한 사실을 추출하거나 특정 코드 조각을 설명하세요. 문서 작업에서는 실제 문서 텍스트를 메시지에 넣고 독자, 필수 필드 또는 답변 형식을 지정하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen-Flash는 텍스트 대화를 위해 정확한 모델 ID qwen-flash로 제공됩니다. Chat Completions에서는 model과 비어 있지 않은 messages 배열을 포함해 POST /v1/chat/completions 요청을 보내세요. 지시와 원자료를 메시지 텍스트에 넣고, 후속 질문이 이전 대화에 의존한다면 관련된 이전 턴도 포함하세요. 답변에서 다뤄야 할 고객 질문, 문서 발췌문 또는 코드 조각을 제공하세요.
프롬프트에 구체적인 산출물을 정의하세요. 고객 지원 답변에서는 고객의 메시지와 승인된 제품 또는 정책 설명을 제공한 뒤, 선택한 어조로 명확한 다음 단계를 담은 답변을 요청하세요. 회의록에서는 결정 사항, 미해결 질문과 실행 항목을 요청하세요. 정보 추출에서는 반환할 필드 이름을 지정하고 원문에 정보가 없으면 빈 값을 사용하도록 요청하세요. 코드 지원에서는 관련 함수를 붙여 넣고 입력, 출력과 동작에 대한 설명을 요청하세요.
Messages 인터페이스를 사용하는 애플리케이션은 model, messages와 max_tokens를 포함해 POST /v1/messages 요청을 보냅니다. 메시지 content에 텍스트를 넣고 user와 assistant 턴으로 대화를 표현하세요. 텍스트 문서를 다루려면 실제 UTF-8 내용을 읽어 관련 텍스트를 메시지에 넣으세요. 짧은 답변, 실행 항목 목록 또는 이름이 지정된 추출 필드처럼 원하는 구조를 프롬프트에 명시하세요.
두 인터페이스 모두 기본값이 false인 선택적 불리언 stream 제어를 제공합니다. 다음 단계에서 완성된 답변이 필요하면 전체 JSON 응답을 사용하고, 인터페이스에서 들어오는 텍스트를 표시해야 하면 스트리밍 전달을 사용하세요. Chat Completions에서는 choices[].message.content에서 텍스트를 읽고 반환된 choices와 usage를 보존하세요. Messages에서는 응답의 content 블록, stop_reason과 usage를 보존하세요. 스트리밍을 사용할 때는 반환된 델타를 모두 조합한 뒤 답변을 완료된 것으로 처리하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen-flash | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
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 |
매개변수control_scope | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
메서드 별칭: /chat/completions
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 $0.000044 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00044 / 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":"qwen-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 qwen-flash
/chat/completions
qwen-flashQwen-Flash는 애플리케이션과 자동화에서 메시지 기반 워크플로에 사용하는 Qwen 텍스트 모델입니다. Chat Completions 또는 Messages를 통해 대화와 함께 qwen-flash를 보내고, 응답을 활용해 고객 지원 답변을 작성하거나 제공된 메모를 요약하고, 문단에서 지정한 사실을 추출하거나 특정 코드 조각을 설명하세요. 문서 작업에서는 실제 문서 텍스트를 메시지에 넣고 독자, 필수 필드 또는 답변 형식을 지정하세요.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen-Flash는 텍스트 대화를 위해 정확한 모델 ID qwen-flash로 제공됩니다. Chat Completions에서는 model과 비어 있지 않은 messages 배열을 포함해 POST /v1/chat/completions 요청을 보내세요. 지시와 원자료를 메시지 텍스트에 넣고, 후속 질문이 이전 대화에 의존한다면 관련된 이전 턴도 포함하세요. 답변에서 다뤄야 할 고객 질문, 문서 발췌문 또는 코드 조각을 제공하세요.
프롬프트에 구체적인 산출물을 정의하세요. 고객 지원 답변에서는 고객의 메시지와 승인된 제품 또는 정책 설명을 제공한 뒤, 선택한 어조로 명확한 다음 단계를 담은 답변을 요청하세요. 회의록에서는 결정 사항, 미해결 질문과 실행 항목을 요청하세요. 정보 추출에서는 반환할 필드 이름을 지정하고 원문에 정보가 없으면 빈 값을 사용하도록 요청하세요. 코드 지원에서는 관련 함수를 붙여 넣고 입력, 출력과 동작에 대한 설명을 요청하세요.
Messages 인터페이스를 사용하는 애플리케이션은 model, messages와 max_tokens를 포함해 POST /v1/messages 요청을 보냅니다. 메시지 content에 텍스트를 넣고 user와 assistant 턴으로 대화를 표현하세요. 텍스트 문서를 다루려면 실제 UTF-8 내용을 읽어 관련 텍스트를 메시지에 넣으세요. 짧은 답변, 실행 항목 목록 또는 이름이 지정된 추출 필드처럼 원하는 구조를 프롬프트에 명시하세요.
두 인터페이스 모두 기본값이 false인 선택적 불리언 stream 제어를 제공합니다. 다음 단계에서 완성된 답변이 필요하면 전체 JSON 응답을 사용하고, 인터페이스에서 들어오는 텍스트를 표시해야 하면 스트리밍 전달을 사용하세요. Chat Completions에서는 choices[].message.content에서 텍스트를 읽고 반환된 choices와 usage를 보존하세요. Messages에서는 응답의 content 블록, stop_reason과 usage를 보존하세요. 스트리밍을 사용할 때는 반환된 델타를 모두 조합한 뒤 답변을 완료된 것으로 처리하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen-flash | 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 $0.000044 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00044 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-flash', '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-flash', '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 qwen-flash
/chat/completions