Qwen-Math-Plus는 방정식, 계산, 증명을 다루는 Qwen의 수학 문제 해결 제품군입니다. 개발사는 중국어와 영어로 된 수학 과제를 주요 대상으로 설명합니다. 입력은 수, 기호, 조건, 구해야 할 양이나 입증해야 할 명제가 포함된 서면 문제이며, 출력은 이미지나 실행된 프로그램이 아니라 텍스트로 작성된 수학 해답입니다.
모델 기능
개발사의 모델 카드는 텍스트 입력과 텍스트 출력을 명시합니다. 변형 과정을 설명하는 학습 도우미, 계산을 단계별로 수행하는 기술 도우미 또는 제안된 증명을 검토하는 대화에 유용합니다. 요청에서는 수학 문제의 어느 부분을 해결해야 하는지 밝혀야 합니다. 일반 공식을 유도하거나, 주어진 사례의 값을 계산하거나, 논란이 있는 단계를 설명하거나, 제공된 두 접근법을 비교하도록 할 수 있습니다.
모델 카드는 함수 호출, 웹 검색, 구조화 출력 모드, 응답 접두사 이어쓰기, 컨텍스트 캐싱, 배치 추론, 미세 조정을 지원 기능으로 나열하지 않습니다. 특히 수학적 추론에 특화되었다는 점을 연결된 계산기나 JSON Schema 인터페이스와 혼동해서는 안 됩니다. 풀이 과정을 담은 해답은 텍스트 결과물이며, 외부 계산이나 프로그램 실행은 별도의 애플리케이션 단계입니다.
컨텍스트 제한
공개 사양은 4,096토큰의 컨텍스트 창, 최대 3,072토큰의 입력, 최대 3,072토큰의 출력을 명시합니다. 이는 문제 해결을 위한 작은 컨텍스트이며, Qwen-Long의 장문 문서 처리 용량이나 다른 Qwen 에디션의 훨씬 큰 컨텍스트와는 다릅니다. 관계없는 문제집 전체를 추가하기보다 완전한 수학 조건과 필요한 풀이 과정을 함께 볼 수 있도록 준비하세요.
문제에 맞춰 필요한 답변 길이를 지정하세요. 짧은 대수 계산에서는 핵심 변형 과정과 최종 값을 제시할 수 있고, 증명에서는 정의, 가정, 정당화된 주요 단계가 필요할 수 있습니다. 최대 출력 수치는 용량의 한계이지, 더 긴 유도 과정이 자동으로 더 낫다는 지시는 아닙니다.
수학 질문 준비하기
개발사의 수학 사용 가이드는 문제를 영어로 작성하고 기호와 수식에 LaTeX를 사용할 것을 권장합니다. 모델 카드는 이와 별도로 영어와 중국어 양쪽의 수학 작업을 설명합니다. 어느 언어로 준비하든 변수, 부호, 첨자, 단위, 정의역 제한을 정확히 유지하세요. 문제 사진은 먼저 수학 내용을 텍스트로 추출해야 하며, 수학 모델 자체가 이미지를 인식하는 것은 아닙니다.
일반적인 이차방정식이라면 계수와 근의 공식을 요청하는 조건을 명시하세요. 정의, 공식으로 이어지는 변형 과정, 도출된 식을 요청하세요. 실수 해를 다루는 과제라면 판별식에 따라 구분되는 경우를 요청하세요. 계수가 기호인지 수치인지, 복소수 해도 답변에 포함해야 하는지 밝혀 주세요.
사용 가이드는 최종 식을 LaTeX로 테두리 안에 표시하는 방식을 설명합니다. 일관된 최종 답변 표기 규칙은 결과와 설명을 구분하는 데 도움이 됩니다. 먼저 풀이 과정을 요청하고 최종 식은 별도로 제시하도록 하세요. 사용 가이드는 이 수학 작업 흐름에서 temperature를 0으로 유지할 것을 권장합니다.
수치 문제는 계산을 요청하기 전에 단위, 필요한 정밀도, 반올림 규칙을 명시하세요. 기호 문제는 정확한 식과 소수 근삿값을 구분하세요. 증명은 주장과 허용되는 가정을 밝혀, 주제를 막연히 논의하라는 요청 대신 모델에 정확한 목표를 제시하세요.
에디션과 유용한 출력
개발사는 qwen-math-plus, 동적으로 업데이트되는 qwen-math-plus-latest, qwen-math-plus-0919 및 qwen-math-plus-0816 같은 스냅샷을 구분해 명명합니다. 이 이름들은 서로 구별되어야 합니다. 스냅샷 표기는 에디션을 식별할 뿐, 별도로 명명된 다른 수학 모델의 도구 통합 학습이나 인터페이스 기능을 추가하지 않습니다.
실용적인 학습 요청에는 학습자가 시도한 풀이를 포함하고 처음 이해하지 못한 단계를 표시할 수 있습니다. 모델에 원래 표기법을 사용해 그 전환을 설명한 뒤, 요청한 상세 수준에 맞춰 결과까지 이어 가도록 하세요. 또 다른 과제에서는 제안된 두 유도 과정을 제시하고 각각이 사용하는 가정을 요청할 수 있습니다. 결과의 가치는 일반적인 수학 개요가 아니라 제공된 문제와의 연결에서 나옵니다.
중요한 경계는 텍스트 전용 입력, 작은 컨텍스트, 위에 나열한 선택적 도구의 부재입니다. 완전하고 읽기 쉬운 수학 문제를 준비하고, 정의, 단계, 최종 형태가 그 문제에 대응하는 풀이 답변을 요청하세요.
", "aboutText": "Qwen-Math-Plus는 방정식, 계산, 증명을 다루는 Qwen의 수학 문제 해결 제품군입니다. 개발사는 중국어와 영어로 된 수학 과제를 주요 대상으로 설명합니다. 입력은 수, 기호, 조건, 구해야 할 양이나 입증해야 할 명제가 포함된 서면 문제이며, 출력은 이미지나 실행된 프로그램이 아니라 텍스트로 작성된 수학 해답입니다.\n\n모델 기능\n\n개발사의 모델 카드는 텍스트 입력과 텍스트 출력을 명시합니다. 변형 과정을 설명하는 학습 도우미, 계산을 단계별로 수행하는 기술 도우미 또는 제안된 증명을 검토하는 대화에 유용합니다. 요청에서는 수학 문제의 어느 부분을 해결해야 하는지 밝혀야 합니다. 일반 공식을 유도하거나, 주어진 사례의 값을 계산하거나, 논란이 있는 단계를 설명하거나, 제공된 두 접근법을 비교하도록 할 수 있습니다.\n\n모델 카드는 함수 호출, 웹 검색, 구조화 출력 모드, 응답 접두사 이어쓰기, 컨텍스트 캐싱, 배치 추론, 미세 조정을 지원 기능으로 나열하지 않습니다. 특히 수학적 추론에 특화되었다는 점을 연결된 계산기나 JSON Schema 인터페이스와 혼동해서는 안 됩니다. 풀이 과정을 담은 해답은 텍스트 결과물이며, 외부 계산이나 프로그램 실행은 별도의 애플리케이션 단계입니다.\n\n컨텍스트 제한\n\n공개 사양은 4,096토큰의 컨텍스트 창, 최대 3,072토큰의 입력, 최대 3,072토큰의 출력을 명시합니다. 이는 문제 해결을 위한 작은 컨텍스트이며, Qwen-Long의 장문 문서 처리 용량이나 다른 Qwen 에디션의 훨씬 큰 컨텍스트와는 다릅니다. 관계없는 문제집 전체를 추가하기보다 완전한 수학 조건과 필요한 풀이 과정을 함께 볼 수 있도록 준비하세요.\n\n문제에 맞춰 필요한 답변 길이를 지정하세요. 짧은 대수 계산에서는 핵심 변형 과정과 최종 값을 제시할 수 있고, 증명에서는 정의, 가정, 정당화된 주요 단계가 필요할 수 있습니다. 최대 출력 수치는 용량의 한계이지, 더 긴 유도 과정이 자동으로 더 낫다는 지시는 아닙니다.\n\n수학 질문 준비하기\n\n개발사의 수학 사용 가이드는 문제를 영어로 작성하고 기호와 수식에 LaTeX를 사용할 것을 권장합니다. 모델 카드는 이와 별도로 영어와 중국어 양쪽의 수학 작업을 설명합니다. 어느 언어로 준비하든 변수, 부호, 첨자, 단위, 정의역 제한을 정확히 유지하세요. 문제 사진은 먼저 수학 내용을 텍스트로 추출해야 하며, 수학 모델 자체가 이미지를 인식하는 것은 아닙니다.\n\n일반적인 이차방정식이라면 계수와 근의 공식을 요청하는 조건을 명시하세요. 정의, 공식으로 이어지는 변형 과정, 도출된 식을 요청하세요. 실수 해를 다루는 과제라면 판별식에 따라 구분되는 경우를 요청하세요. 계수가 기호인지 수치인지, 복소수 해도 답변에 포함해야 하는지 밝혀 주세요.\n\n사용 가이드는 최종 식을 LaTeX로 테두리 안에 표시하는 방식을 설명합니다. 일관된 최종 답변 표기 규칙은 결과와 설명을 구분하는 데 도움이 됩니다. 먼저 풀이 과정을 요청하고 최종 식은 별도로 제시하도록 하세요. 사용 가이드는 이 수학 작업 흐름에서 temperature를 0으로 유지할 것을 권장합니다.\n\n수치 문제는 계산을 요청하기 전에 단위, 필요한 정밀도, 반올림 규칙을 명시하세요. 기호 문제는 정확한 식과 소수 근삿값을 구분하세요. 증명은 주장과 허용되는 가정을 밝혀, 주제를 막연히 논의하라는 요청 대신 모델에 정확한 목표를 제시하세요.\n\n에디션과 유용한 출력\n\n개발사는 qwen-math-plus, 동적으로 업데이트되는 qwen-math-plus-latest, qwen-math-plus-0919 및 qwen-math-plus-0816 같은 스냅샷을 구분해 명명합니다. 이 이름들은 서로 구별되어야 합니다. 스냅샷 표기는 에디션을 식별할 뿐, 별도로 명명된 다른 수학 모델의 도구 통합 학습이나 인터페이스 기능을 추가하지 않습니다.\n\n실용적인 학습 요청에는 학습자가 시도한 풀이를 포함하고 처음 이해하지 못한 단계를 표시할 수 있습니다. 모델에 원래 표기법을 사용해 그 전환을 설명한 뒤, 요청한 상세 수준에 맞춰 결과까지 이어 가도록 하세요. 또 다른 과제에서는 제안된 두 유도 과정을 제시하고 각각이 사용하는 가정을 요청할 수 있습니다. 결과의 가치는 일반적인 수학 개요가 아니라 제공된 문제와의 연결에서 나옵니다.\n\n중요한 경계는 텍스트 전용 입력, 작은 컨텍스트, 위에 나열한 선택적 도구의 부재입니다. 완전하고 읽기 쉬운 수학 문제를 준비하고, 정의, 단계, 최종 형태가 그 문제에 대응하는 풀이 답변을 요청하세요.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Solve a quadratic with domain cases\n\nSolve x² - 5x + 6 = 0 over the real numbers. Show a factorization, explain why the zero-product rule applies and check each solution by substitution. Then state how the answer would change if the allowed domain were real numbers strictly greater than 2. Put the final domain-specific result in a LaTeX box.A worked factorization, substitution checks and a separate boxed result for the restricted domain.The restricted-domain answer excludes any root that does not satisfy x greater than 2.qwen-math-plusQwen-Math-Plus는 영어와 중국어로 방정식, 계산, 증명을 다루는 텍스트 전용 수학 특화 모델입니다. 풀이 과정을 담은 텍스트 해답을 생성하며, 4,096토큰의 작은 컨텍스트에 맞춰 수학 문제를 명확히 준비해 입력하는 방식으로 활용합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen-Math-Plus는 방정식, 계산, 증명을 다루는 Qwen의 수학 문제 해결 제품군입니다. 개발사는 중국어와 영어로 된 수학 과제를 주요 대상으로 설명합니다. 입력은 수, 기호, 조건, 구해야 할 양이나 입증해야 할 명제가 포함된 서면 문제이며, 출력은 이미지나 실행된 프로그램이 아니라 텍스트로 작성된 수학 해답입니다.
모델 기능
개발사의 모델 카드는 텍스트 입력과 텍스트 출력을 명시합니다. 변형 과정을 설명하는 학습 도우미, 계산을 단계별로 수행하는 기술 도우미 또는 제안된 증명을 검토하는 대화에 유용합니다. 요청에서는 수학 문제의 어느 부분을 해결해야 하는지 밝혀야 합니다. 일반 공식을 유도하거나, 주어진 사례의 값을 계산하거나, 논란이 있는 단계를 설명하거나, 제공된 두 접근법을 비교하도록 할 수 있습니다.
모델 카드는 함수 호출, 웹 검색, 구조화 출력 모드, 응답 접두사 이어쓰기, 컨텍스트 캐싱, 배치 추론, 미세 조정을 지원 기능으로 나열하지 않습니다. 특히 수학적 추론에 특화되었다는 점을 연결된 계산기나 JSON Schema 인터페이스와 혼동해서는 안 됩니다. 풀이 과정을 담은 해답은 텍스트 결과물이며, 외부 계산이나 프로그램 실행은 별도의 애플리케이션 단계입니다.
컨텍스트 제한
공개 사양은 4,096토큰의 컨텍스트 창, 최대 3,072토큰의 입력, 최대 3,072토큰의 출력을 명시합니다. 이는 문제 해결을 위한 작은 컨텍스트이며, Qwen-Long의 장문 문서 처리 용량이나 다른 Qwen 에디션의 훨씬 큰 컨텍스트와는 다릅니다. 관계없는 문제집 전체를 추가하기보다 완전한 수학 조건과 필요한 풀이 과정을 함께 볼 수 있도록 준비하세요.
문제에 맞춰 필요한 답변 길이를 지정하세요. 짧은 대수 계산에서는 핵심 변형 과정과 최종 값을 제시할 수 있고, 증명에서는 정의, 가정, 정당화된 주요 단계가 필요할 수 있습니다. 최대 출력 수치는 용량의 한계이지, 더 긴 유도 과정이 자동으로 더 낫다는 지시는 아닙니다.
수학 질문 준비하기
개발사의 수학 사용 가이드는 문제를 영어로 작성하고 기호와 수식에 LaTeX를 사용할 것을 권장합니다. 모델 카드는 이와 별도로 영어와 중국어 양쪽의 수학 작업을 설명합니다. 어느 언어로 준비하든 변수, 부호, 첨자, 단위, 정의역 제한을 정확히 유지하세요. 문제 사진은 먼저 수학 내용을 텍스트로 추출해야 하며, 수학 모델 자체가 이미지를 인식하는 것은 아닙니다.
일반적인 이차방정식이라면 계수와 근의 공식을 요청하는 조건을 명시하세요. 정의, 공식으로 이어지는 변형 과정, 도출된 식을 요청하세요. 실수 해를 다루는 과제라면 판별식에 따라 구분되는 경우를 요청하세요. 계수가 기호인지 수치인지, 복소수 해도 답변에 포함해야 하는지 밝혀 주세요.
사용 가이드는 최종 식을 LaTeX로 테두리 안에 표시하는 방식을 설명합니다. 일관된 최종 답변 표기 규칙은 결과와 설명을 구분하는 데 도움이 됩니다. 먼저 풀이 과정을 요청하고 최종 식은 별도로 제시하도록 하세요. 사용 가이드는 이 수학 작업 흐름에서 temperature를 0으로 유지할 것을 권장합니다.
수치 문제는 계산을 요청하기 전에 단위, 필요한 정밀도, 반올림 규칙을 명시하세요. 기호 문제는 정확한 식과 소수 근삿값을 구분하세요. 증명은 주장과 허용되는 가정을 밝혀, 주제를 막연히 논의하라는 요청 대신 모델에 정확한 목표를 제시하세요.
에디션과 유용한 출력
개발사는 qwen-math-plus, 동적으로 업데이트되는 qwen-math-plus-latest, qwen-math-plus-0919 및 qwen-math-plus-0816 같은 스냅샷을 구분해 명명합니다. 이 이름들은 서로 구별되어야 합니다. 스냅샷 표기는 에디션을 식별할 뿐, 별도로 명명된 다른 수학 모델의 도구 통합 학습이나 인터페이스 기능을 추가하지 않습니다.
실용적인 학습 요청에는 학습자가 시도한 풀이를 포함하고 처음 이해하지 못한 단계를 표시할 수 있습니다. 모델에 원래 표기법을 사용해 그 전환을 설명한 뒤, 요청한 상세 수준에 맞춰 결과까지 이어 가도록 하세요. 또 다른 과제에서는 제안된 두 유도 과정을 제시하고 각각이 사용하는 가정을 요청할 수 있습니다. 결과의 가치는 일반적인 수학 개요가 아니라 제공된 문제와의 연결에서 나옵니다.
중요한 경계는 텍스트 전용 입력, 작은 컨텍스트, 위에 나열한 선택적 도구의 부재입니다. 완전하고 읽기 쉬운 수학 문제를 준비하고, 정의, 단계, 최종 형태가 그 문제에 대응하는 풀이 답변을 요청하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen-math-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 $0.001144 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00344 / 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-math-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='qwen-math-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='qwen-math-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 qwen-math-plus
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qwen-math-plusQwen-Math-Plus는 영어와 중국어로 방정식, 계산, 증명을 다루는 텍스트 전용 수학 특화 모델입니다. 풀이 과정을 담은 텍스트 해답을 생성하며, 4,096토큰의 작은 컨텍스트에 맞춰 수학 문제를 명확히 준비해 입력하는 방식으로 활용합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen-Math-Plus는 방정식, 계산, 증명을 다루는 Qwen의 수학 문제 해결 제품군입니다. 개발사는 중국어와 영어로 된 수학 과제를 주요 대상으로 설명합니다. 입력은 수, 기호, 조건, 구해야 할 양이나 입증해야 할 명제가 포함된 서면 문제이며, 출력은 이미지나 실행된 프로그램이 아니라 텍스트로 작성된 수학 해답입니다.
모델 기능
개발사의 모델 카드는 텍스트 입력과 텍스트 출력을 명시합니다. 변형 과정을 설명하는 학습 도우미, 계산을 단계별로 수행하는 기술 도우미 또는 제안된 증명을 검토하는 대화에 유용합니다. 요청에서는 수학 문제의 어느 부분을 해결해야 하는지 밝혀야 합니다. 일반 공식을 유도하거나, 주어진 사례의 값을 계산하거나, 논란이 있는 단계를 설명하거나, 제공된 두 접근법을 비교하도록 할 수 있습니다.
모델 카드는 함수 호출, 웹 검색, 구조화 출력 모드, 응답 접두사 이어쓰기, 컨텍스트 캐싱, 배치 추론, 미세 조정을 지원 기능으로 나열하지 않습니다. 특히 수학적 추론에 특화되었다는 점을 연결된 계산기나 JSON Schema 인터페이스와 혼동해서는 안 됩니다. 풀이 과정을 담은 해답은 텍스트 결과물이며, 외부 계산이나 프로그램 실행은 별도의 애플리케이션 단계입니다.
컨텍스트 제한
공개 사양은 4,096토큰의 컨텍스트 창, 최대 3,072토큰의 입력, 최대 3,072토큰의 출력을 명시합니다. 이는 문제 해결을 위한 작은 컨텍스트이며, Qwen-Long의 장문 문서 처리 용량이나 다른 Qwen 에디션의 훨씬 큰 컨텍스트와는 다릅니다. 관계없는 문제집 전체를 추가하기보다 완전한 수학 조건과 필요한 풀이 과정을 함께 볼 수 있도록 준비하세요.
문제에 맞춰 필요한 답변 길이를 지정하세요. 짧은 대수 계산에서는 핵심 변형 과정과 최종 값을 제시할 수 있고, 증명에서는 정의, 가정, 정당화된 주요 단계가 필요할 수 있습니다. 최대 출력 수치는 용량의 한계이지, 더 긴 유도 과정이 자동으로 더 낫다는 지시는 아닙니다.
수학 질문 준비하기
개발사의 수학 사용 가이드는 문제를 영어로 작성하고 기호와 수식에 LaTeX를 사용할 것을 권장합니다. 모델 카드는 이와 별도로 영어와 중국어 양쪽의 수학 작업을 설명합니다. 어느 언어로 준비하든 변수, 부호, 첨자, 단위, 정의역 제한을 정확히 유지하세요. 문제 사진은 먼저 수학 내용을 텍스트로 추출해야 하며, 수학 모델 자체가 이미지를 인식하는 것은 아닙니다.
일반적인 이차방정식이라면 계수와 근의 공식을 요청하는 조건을 명시하세요. 정의, 공식으로 이어지는 변형 과정, 도출된 식을 요청하세요. 실수 해를 다루는 과제라면 판별식에 따라 구분되는 경우를 요청하세요. 계수가 기호인지 수치인지, 복소수 해도 답변에 포함해야 하는지 밝혀 주세요.
사용 가이드는 최종 식을 LaTeX로 테두리 안에 표시하는 방식을 설명합니다. 일관된 최종 답변 표기 규칙은 결과와 설명을 구분하는 데 도움이 됩니다. 먼저 풀이 과정을 요청하고 최종 식은 별도로 제시하도록 하세요. 사용 가이드는 이 수학 작업 흐름에서 temperature를 0으로 유지할 것을 권장합니다.
수치 문제는 계산을 요청하기 전에 단위, 필요한 정밀도, 반올림 규칙을 명시하세요. 기호 문제는 정확한 식과 소수 근삿값을 구분하세요. 증명은 주장과 허용되는 가정을 밝혀, 주제를 막연히 논의하라는 요청 대신 모델에 정확한 목표를 제시하세요.
에디션과 유용한 출력
개발사는 qwen-math-plus, 동적으로 업데이트되는 qwen-math-plus-latest, qwen-math-plus-0919 및 qwen-math-plus-0816 같은 스냅샷을 구분해 명명합니다. 이 이름들은 서로 구별되어야 합니다. 스냅샷 표기는 에디션을 식별할 뿐, 별도로 명명된 다른 수학 모델의 도구 통합 학습이나 인터페이스 기능을 추가하지 않습니다.
실용적인 학습 요청에는 학습자가 시도한 풀이를 포함하고 처음 이해하지 못한 단계를 표시할 수 있습니다. 모델에 원래 표기법을 사용해 그 전환을 설명한 뒤, 요청한 상세 수준에 맞춰 결과까지 이어 가도록 하세요. 또 다른 과제에서는 제안된 두 유도 과정을 제시하고 각각이 사용하는 가정을 요청할 수 있습니다. 결과의 가치는 일반적인 수학 개요가 아니라 제공된 문제와의 연결에서 나옵니다.
중요한 경계는 텍스트 전용 입력, 작은 컨텍스트, 위에 나열한 선택적 도구의 부재입니다. 완전하고 읽기 쉬운 수학 문제를 준비하고, 정의, 단계, 최종 형태가 그 문제에 대응하는 풀이 답변을 요청하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen-math-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 $0.001144 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00344 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen-math-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen-math-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': 'qwen-math-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. |
Ailoot Ultra qwen-math-plus
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Solve a quadratic with domain cases\n\nSolve x² - 5x + 6 = 0 over the real numbers. Show a factorization, explain why the zero-product rule applies and check each solution by substitution. Then state how the answer would change if the allowed domain were real numbers strictly greater than 2. Put the final domain-specific result in a LaTeX box.A worked factorization, substitution checks and a separate boxed result for the restricted domain.The restricted-domain answer excludes any root that does not satisfy x greater than 2.