모델

Qwen-Long

Markdown · JSON

Qwen-Long

Qwen-Long은 대규모 문서 모음에 걸친 질문에 답하도록 설계되었습니다. 개발사 문서에는 파일 업로드와 참조를 사용하는 작업 흐름, 최대 1,000만 토큰의 문서 컨텍스트, 파일 간 비교, 구조화된 텍스트 답변이 설명되어 있습니다.

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Qwen-Long은 대규모 텍스트 말뭉치에서 정보를 찾고, 자료를 비교하고, 질문에 답하는 Qwen의 문서 처리 제품군입니다. 특징은 최대 1,000만 토큰을 처리하는, 개발사 문서에 명시된 파일 업로드 및 참조 작업 흐름입니다. 단순히 더 긴 대화 답변을 만드는 것이 아니라, 상당한 규모의 원문 문서 모음을 참조할 수 있는 상태로 두고 그 내용에 대해 핵심 질문을 하는 데 초점을 맞춥니다.

문서 작업 흐름의 작동 방식

개발사는 두 단계를 설명합니다. 먼저 선택한 파일을 업로드하고 문서 파서의 처리가 끝날 때까지 기다립니다. 반환된 참조는 준비된 문서를 식별합니다. 다음으로 검토할 자료의 참조를 포함해 질문합니다. 모델은 해당 문서에 연결된 텍스트를 대상으로 추론합니다. 이렇게 문서 준비와 질문을 분리하면 대화할 때마다 전체 파일을 다시 보낼 필요가 없습니다.

요약, 특정 절에 대한 설명 또는 명시된 조건의 추출이 목적이라면 문서 하나를 준비하세요. 중요한 절을 지정하고 용도가 분명한 결과를 요청하세요. 예를 들어 제품 사양서를 제공하고, 그 문서에 명시된 운용 조건을 찾아 조건, 출처 절, 누락된 세부 사항을 담은 짧은 표를 요청할 수 있습니다. 이러한 필드 이름은 결과를 설계하는 예시이며, 내장된 고정 스키마가 아닙니다.

여러 문서와 후속 질문

문서에 설명된 작업 흐름은 하나의 요청에 여러 개의 준비된 파일을 포함할 수 있습니다. 이를 통해 문서 간 비교가 가능합니다. 각 사양서에서 특정 특징을 찾고, 공통 진술과 차이점을 구분하며, 해결되지 않은 질문을 모을 수 있습니다. 요청 하나에 최대 100개의 파일 참조를 포함할 수 있습니다. 큰 컨텍스트가 있다는 이유만으로 비교 대상을 정하지 말고, 질문과 관련된 파일을 선택하세요.

개발사는 첫 답변 이후 새 문서를 추가하는 예시도 보여 줍니다. 이전 답변을 대화에 유지하고 새 원문을 추가한 뒤, 두 설명이 어떻게 다른지와 같은 후속 질문을 하세요. 애플리케이션에서는 이전 응답과 새로 제공된 근거를 구분하세요. 문서별 열과 서로 다른 진술에 대한 설명을 담은 비교표가 유용한 결과가 될 수 있습니다. 이렇게 하면 각 진술의 출처가 사라지는 통합 요약을 피할 수 있습니다.

일반 텍스트를 직접 입력하는 방식도 문서에 설명되어 있습니다. 짧은 자료는 업로드한 파일의 참조 대신 텍스트로 직접 제공할 수 있습니다. 개발사 가이드는 요청에 직접 넣은 문서 내용이 100만 토큰을 초과하면 요청 크기 제한 때문에 참조 기반 방식을 사용하도록 요구합니다. 이 기준은 1,000만 토큰의 문서 컨텍스트와 별개입니다. 대규모 말뭉치를 지원한다는 것이 같은 크기의 원시 텍스트 요청 본문 하나를 허용한다는 뜻은 아닙니다.

형식, 컨텍스트 및 출력

문서 서비스는 TXT, DOCX, PDF, XLSX, EPUB, MOBI, MD, CSV, JSON과 함께 BMP, PNG, JPG/JPEG, GIF를 지원 형식으로 나열합니다. 업로드한 이미지 파일은 20 MB, 그 밖의 지원 파일은 150 MB로 제한됩니다. 이는 개발사의 문서 준비 작업 흐름에 적용되는 제한이며, 언어 모델이 파싱 없이 모든 바이너리 형식을 직접 이해한다는 의미가 아닙니다.

공개 사양은 컨텍스트와 최대 입력을 각각 10,000,000토큰, 최대 출력을 32,768토큰으로 명시합니다. 문서에 설명된 파일 참조 대화 형식에서 두 번째 시스템 메시지가 문서를 제공하는 경우, 사용자 질문에는 별도의 9,000토큰 제한이 적용됩니다. 질문은 간결하게 작성하고 문서 컨텍스트의 대부분을 원문 자료에 할당하세요. 긴 컨텍스트의 입력과 답변 길이는 서로 다른 문제를 해결합니다. 대규모 말뭉치라도 짧고 엄격하게 구조화된 결과가 필요할 수 있습니다.

개발사의 FAQ는 Qwen-Long과 그 스냅샷에 대해 JSON Schema 기반 구조화 출력을 설명합니다. 문서 모음 전체에서 같은 필드를 추출해야 하는 반복 작업에 유용합니다. 필요한 정보, 각 필드의 유형, 원문에 값이 없는 경우의 처리 방식을 지정하세요. 서비스는 비동기 배치 처리도 설명합니다. 이는 별도의 추론 모드가 아니라 다른 작업 제출 방식입니다.

실용적인 문서 비교

질문하기 전에 관련 사양서를 준비하고 각 문서의 역할을 구분하세요. 어느 것이 기존 설명이고 어느 것이 제안된 대체안인지, 어떤 요구 사항이 필수인지 명시하세요. 공통 조건, 충돌하는 진술, 누락된 정보, 원문 내 위치를 담은 결과를 요청하세요. 후속 질문에서는 원래의 구분을 유지하면서 이 결과를 동료에게 전달할 간결한 설명으로 바꾸도록 요청할 수 있습니다.

중요한 준비 단계의 한계

준비된 파일을 사용하기 전에 파싱이 끝나야 하며, 문서가 클수록 파싱에 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 문서에 설명된 모델의 추론은 추출된 텍스트를 사용하므로, 준비된 내용의 완전성과 가독성이 중요합니다. 선택한 파일, 질문, 필요한 출력을 명확히 하세요. Qwen-Long의 문서 처리 용량을 다른 Qwen 에디션, 원시 텍스트를 직접 넣은 요청 또는 최종 답변의 제한으로 대신 적용해서는 안 됩니다.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Compare maintenance documents

Compare these source extracts for a maintenance checklist. Manual M1 section 4: Inspect the filter every week; replace it after 500 hours. Manual M2 section 6: Inspect the filter every week; replace it after 400 hours in dusty conditions. Keep shared rules, conditional differences and missing guidance separate. Do not assume which manual overrides the other.

예상 결과

A comparison table with shared rule, condition, replacement interval, source section and one unresolved priority question.

결과 확인

Check that the 400-hour rule remains conditional on dusty conditions and that no general precedence is invented.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen-long

qwen-long

Alibaba /qwen-long

시작하기

Qwen-Long은 대규모 문서 모음에 걸친 질문에 답하도록 설계되었습니다. 개발사 문서에는 파일 업로드와 참조를 사용하는 작업 흐름, 최대 1,000만 토큰의 문서 컨텍스트, 파일 간 비교, 구조화된 텍스트 답변이 설명되어 있습니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
qwen-long
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 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[].content유형string|content_part[]|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_calls유형tool_call[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요
기본값—
필드messages[].name유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].reasoning_content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요
기본값—
필드messages[].reasoning_details유형object|array요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_completion_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드stream_options.include_usage유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop유형string|string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형function_tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].type유형string요건선택 사항값과 한도
function
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].function.name유형string요건필수값과 한도
적용 조건: 함수 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].function.description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].function.parameters유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드response_format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning_effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도
호환성 필드
기본값—
필드functions유형function[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드function_call유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드modalities유형string[]요건선택 사항값과 한도
text
기본값—
필드provider유형object요건선택 사항값과 한도
조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다
기본값—
필드cache_control.ttl유형string요건선택 사항값과 한도
조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수control_scope명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

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

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
미지정 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
미지정 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

설정요금표요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금요금
입력 · 입력 토큰 $0.000144 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.000572 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍
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-long", "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-long',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-long',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")

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra qwen-long

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

qwen-long

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen-long

qwen-long

Alibaba /qwen-long

시작하기

Qwen-Long은 대규모 문서 모음에 걸친 질문에 답하도록 설계되었습니다. 개발사 문서에는 파일 업로드와 참조를 사용하는 작업 흐름, 최대 1,000만 토큰의 문서 컨텍스트, 파일 간 비교, 구조화된 텍스트 답변이 설명되어 있습니다.

허용 입력
텍스트
결과
json · sse

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
입력
text
출력
json, sse
출력 형식
JSON 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
qwen-long
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
미지정 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
미지정 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

설정요금표요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금요금
입력 · 입력 토큰 $0.000144 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.000572 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "qwen-long",
  "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-long', '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-long', '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))

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra qwen-long

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

qwen-long

FAQ · Qwen-Long
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · qwen-long: text → text

POST /v1/messages · qwen-long: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · qwen-long: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen-long: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · qwen-long: messages.min_items: 1

자세히 보기

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