Qwen-Max는 언어 이해, 논리 추론, 상당한 분량의 글로 된 결과를 결합하는 작업을 위한 Qwen 계열의 대규모 텍스트 모델입니다. 제조사는 중국어·영어를 활용한 코딩, 다국어 작업, 창작, 역할 기반 대화를 강조합니다. 모델은 요청한 응답 스타일을 따르면서 더 명확하고 자세한 답변을 만들도록 설계되었습니다.
모델 이름은 계속 갱신됩니다. 제조사는 현재 qwen-max를 qwen-max-2025-01-25 스냅샷과 기능적으로 동등하다고 설명합니다. 갱신되는 이름과 날짜가 있는 스냅샷은 목적이 다릅니다. 하나는 계열의 발전을 따르고, 다른 하나는 특정 버전을 식별합니다. 반복 작업을 비교하거나 일관된 어시스턴트 설정을 유지할 때 이 구분을 보존하세요.
모델 기능
Qwen-Max는 텍스트를 입력받고 텍스트를 생성합니다. 대화, 원문 구절, 소프트웨어 요구 사항, 기존 코드 조각을 다룰 수 있습니다. 설명, 다시 쓴 문서, 구현, 추출 필드 모음이 필요한 경우에 사용하세요. 스캔한 페이지나 스크린샷에는 필요한 정보를 텍스트로 이용할 수 있게 하는 별도 단계가 필요합니다. 이 모델에 문서화된 입력은 이미지가 아닙니다.
제조사는 특히 JSON 형식 준수를 명시합니다. 실용적인 추출 작업에서는 주제, 원문에 명시된 조건, 미해결 질문 같은 필드를 지정할 수 있습니다. 원문 구절과 원하는 필드 이름을 제공하고 누락 정보를 어떻게 표현할지 명시하세요. 이는 대화형 답변을 애플리케이션이 검사하고 처리할 수 있는 데이터로 바꿉니다. JSON 요청과 문장으로 된 설명 요청은 서로 다른 출력 요구 사항이므로 별도로 밝혀야 합니다.
문서화된 인터페이스에는 함수 호출, 구조화된 출력, 응답 접두부에서 이어 쓰기, 컨텍스트 캐싱, 배치 추론도 포함됩니다. 함수 호출과 웹 검색이 모든 제조사 설정에서 동일하게 제공되지는 않습니다. 주변 인터페이스의 선택지로 취급하세요. 애플리케이션이 도구를 제공하고 선택된 행동을 실행한 뒤 결과를 반환합니다. 캐싱과 배치 처리는 작업을 제출하고 재사용하는 방식에 관한 것이며 새로운 콘텐츠 모달리티가 아닙니다.
컨텍스트 한도
공개 사양은 32,768토큰 컨텍스트 창, 최대 입력 30,720토큰, 최대 출력 8,192토큰을 명시합니다. 원문, 대화, 요청한 답변을 적용되는 한도 안에 유지하세요. 출력 상한은 간결한 답변과 긴 문서 중 선택하는 데 유용하지만 모든 응답이 그 길이를 사용한다는 보장으로 해석해서는 안 됩니다.
문서 작업에서는 필수 원문 구간을 선택적 예시보다 앞에 놓고 최종 산출물에 반드시 들어갈 것을 명시하세요. 예를 들어 상품 설명과 고객 질문을 제공한 뒤, 제공된 조건을 유지하고 고객의 언어를 사용하며 답하지 못한 질문을 확인된 정보와 구별하는 답변을 요청하세요. 결과는 고객용 답변에 애플리케이션의 다음 단계를 위한 작은 JSON 레코드를 더한 형태일 수 있습니다.
코딩에서는 함수의 목적, 허용 입력, 예상 출력, 호환성을 유지해야 할 기존 코드 조각을 제공하세요. 구현, 결정에 대한 설명, 일반 입력과 경계 사례를 다루는 예시를 요청하세요. 이는 저장소, 컴파일러, 실행 중인 애플리케이션에 접근할 수 있다고 가정하지 않고 모델에 문서화된 코딩 및 추론 역량을 활용합니다.
창작이나 역할 기반 대화에서는 독자, 어조, 수정 후에도 보존할 사실을 정의하세요. 역할은 대화를 정리하고, 원문은 모델이 무엇을 말해야 하는지 정합니다. 막연한 다시 쓰기보다 서로 다른 독자를 위한 대안적 도입이나 설명을 요청하세요. 그러면 각 변형에 확인 가능한 목적이 생깁니다.
주요 제한
Qwen-Max는 텍스트를 텍스트로 바꾸는 계열이며 시각 또는 음성 생성 버전이 아닙니다. 제조사는 이 카드에서 미세 조정을 지원되는 인터페이스 기능으로 나열하지 않습니다. 도구를 사용하는 동작은 연결된 인터페이스에 달려 있고, 갱신되는 이름은 영구적인 스냅샷을 고정하지 않습니다. 이러한 구분은 올바른 버전을 선택하고 실제 필요한 결과에 맞는 입력을 준비하는 데 도움이 됩니다.
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이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen-Max는 언어 이해, 논리 추론, 상당한 분량의 글로 된 결과를 결합하는 작업을 위한 Qwen 계열의 대규모 텍스트 모델입니다. 제조사는 중국어·영어를 활용한 코딩, 다국어 작업, 창작, 역할 기반 대화를 강조합니다. 모델은 요청한 응답 스타일을 따르면서 더 명확하고 자세한 답변을 만들도록 설계되었습니다.
모델 이름은 계속 갱신됩니다. 제조사는 현재 qwen-max를 qwen-max-2025-01-25 스냅샷과 기능적으로 동등하다고 설명합니다. 갱신되는 이름과 날짜가 있는 스냅샷은 목적이 다릅니다. 하나는 계열의 발전을 따르고, 다른 하나는 특정 버전을 식별합니다. 반복 작업을 비교하거나 일관된 어시스턴트 설정을 유지할 때 이 구분을 보존하세요.
모델 기능
Qwen-Max는 텍스트를 입력받고 텍스트를 생성합니다. 대화, 원문 구절, 소프트웨어 요구 사항, 기존 코드 조각을 다룰 수 있습니다. 설명, 다시 쓴 문서, 구현, 추출 필드 모음이 필요한 경우에 사용하세요. 스캔한 페이지나 스크린샷에는 필요한 정보를 텍스트로 이용할 수 있게 하는 별도 단계가 필요합니다. 이 모델에 문서화된 입력은 이미지가 아닙니다.
제조사는 특히 JSON 형식 준수를 명시합니다. 실용적인 추출 작업에서는 주제, 원문에 명시된 조건, 미해결 질문 같은 필드를 지정할 수 있습니다. 원문 구절과 원하는 필드 이름을 제공하고 누락 정보를 어떻게 표현할지 명시하세요. 이는 대화형 답변을 애플리케이션이 검사하고 처리할 수 있는 데이터로 바꿉니다. JSON 요청과 문장으로 된 설명 요청은 서로 다른 출력 요구 사항이므로 별도로 밝혀야 합니다.
문서화된 인터페이스에는 함수 호출, 구조화된 출력, 응답 접두부에서 이어 쓰기, 컨텍스트 캐싱, 배치 추론도 포함됩니다. 함수 호출과 웹 검색이 모든 제조사 설정에서 동일하게 제공되지는 않습니다. 주변 인터페이스의 선택지로 취급하세요. 애플리케이션이 도구를 제공하고 선택된 행동을 실행한 뒤 결과를 반환합니다. 캐싱과 배치 처리는 작업을 제출하고 재사용하는 방식에 관한 것이며 새로운 콘텐츠 모달리티가 아닙니다.
컨텍스트 한도
공개 사양은 32,768토큰 컨텍스트 창, 최대 입력 30,720토큰, 최대 출력 8,192토큰을 명시합니다. 원문, 대화, 요청한 답변을 적용되는 한도 안에 유지하세요. 출력 상한은 간결한 답변과 긴 문서 중 선택하는 데 유용하지만 모든 응답이 그 길이를 사용한다는 보장으로 해석해서는 안 됩니다.
문서 작업에서는 필수 원문 구간을 선택적 예시보다 앞에 놓고 최종 산출물에 반드시 들어갈 것을 명시하세요. 예를 들어 상품 설명과 고객 질문을 제공한 뒤, 제공된 조건을 유지하고 고객의 언어를 사용하며 답하지 못한 질문을 확인된 정보와 구별하는 답변을 요청하세요. 결과는 고객용 답변에 애플리케이션의 다음 단계를 위한 작은 JSON 레코드를 더한 형태일 수 있습니다.
코딩에서는 함수의 목적, 허용 입력, 예상 출력, 호환성을 유지해야 할 기존 코드 조각을 제공하세요. 구현, 결정에 대한 설명, 일반 입력과 경계 사례를 다루는 예시를 요청하세요. 이는 저장소, 컴파일러, 실행 중인 애플리케이션에 접근할 수 있다고 가정하지 않고 모델에 문서화된 코딩 및 추론 역량을 활용합니다.
창작이나 역할 기반 대화에서는 독자, 어조, 수정 후에도 보존할 사실을 정의하세요. 역할은 대화를 정리하고, 원문은 모델이 무엇을 말해야 하는지 정합니다. 막연한 다시 쓰기보다 서로 다른 독자를 위한 대안적 도입이나 설명을 요청하세요. 그러면 각 변형에 확인 가능한 목적이 생깁니다.
주요 제한
Qwen-Max는 텍스트를 텍스트로 바꾸는 계열이며 시각 또는 음성 생성 버전이 아닙니다. 제조사는 이 카드에서 미세 조정을 지원되는 인터페이스 기능으로 나열하지 않습니다. 도구를 사용하는 동작은 연결된 인터페이스에 달려 있고, 갱신되는 이름은 영구적인 스냅샷을 고정하지 않습니다. 이러한 구분은 올바른 버전을 선택하고 실제 필요한 결과에 맞는 입력을 준비하는 데 도움이 됩니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen-max-latest | 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 $0.000686 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.002744 / 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-max-latest","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-max-latest", 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-max-latest
/chat/completions
qwen-max-latestQwen-Max는 다국어 대화, 논리 추론, 코딩, 콘텐츠 생성을 위한 텍스트 모델입니다. 세부적인 지시 이행, JSON 중심 출력, 응답 스타일 제어를 결합합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen-Max는 언어 이해, 논리 추론, 상당한 분량의 글로 된 결과를 결합하는 작업을 위한 Qwen 계열의 대규모 텍스트 모델입니다. 제조사는 중국어·영어를 활용한 코딩, 다국어 작업, 창작, 역할 기반 대화를 강조합니다. 모델은 요청한 응답 스타일을 따르면서 더 명확하고 자세한 답변을 만들도록 설계되었습니다.
모델 이름은 계속 갱신됩니다. 제조사는 현재 qwen-max를 qwen-max-2025-01-25 스냅샷과 기능적으로 동등하다고 설명합니다. 갱신되는 이름과 날짜가 있는 스냅샷은 목적이 다릅니다. 하나는 계열의 발전을 따르고, 다른 하나는 특정 버전을 식별합니다. 반복 작업을 비교하거나 일관된 어시스턴트 설정을 유지할 때 이 구분을 보존하세요.
모델 기능
Qwen-Max는 텍스트를 입력받고 텍스트를 생성합니다. 대화, 원문 구절, 소프트웨어 요구 사항, 기존 코드 조각을 다룰 수 있습니다. 설명, 다시 쓴 문서, 구현, 추출 필드 모음이 필요한 경우에 사용하세요. 스캔한 페이지나 스크린샷에는 필요한 정보를 텍스트로 이용할 수 있게 하는 별도 단계가 필요합니다. 이 모델에 문서화된 입력은 이미지가 아닙니다.
제조사는 특히 JSON 형식 준수를 명시합니다. 실용적인 추출 작업에서는 주제, 원문에 명시된 조건, 미해결 질문 같은 필드를 지정할 수 있습니다. 원문 구절과 원하는 필드 이름을 제공하고 누락 정보를 어떻게 표현할지 명시하세요. 이는 대화형 답변을 애플리케이션이 검사하고 처리할 수 있는 데이터로 바꿉니다. JSON 요청과 문장으로 된 설명 요청은 서로 다른 출력 요구 사항이므로 별도로 밝혀야 합니다.
문서화된 인터페이스에는 함수 호출, 구조화된 출력, 응답 접두부에서 이어 쓰기, 컨텍스트 캐싱, 배치 추론도 포함됩니다. 함수 호출과 웹 검색이 모든 제조사 설정에서 동일하게 제공되지는 않습니다. 주변 인터페이스의 선택지로 취급하세요. 애플리케이션이 도구를 제공하고 선택된 행동을 실행한 뒤 결과를 반환합니다. 캐싱과 배치 처리는 작업을 제출하고 재사용하는 방식에 관한 것이며 새로운 콘텐츠 모달리티가 아닙니다.
컨텍스트 한도
공개 사양은 32,768토큰 컨텍스트 창, 최대 입력 30,720토큰, 최대 출력 8,192토큰을 명시합니다. 원문, 대화, 요청한 답변을 적용되는 한도 안에 유지하세요. 출력 상한은 간결한 답변과 긴 문서 중 선택하는 데 유용하지만 모든 응답이 그 길이를 사용한다는 보장으로 해석해서는 안 됩니다.
문서 작업에서는 필수 원문 구간을 선택적 예시보다 앞에 놓고 최종 산출물에 반드시 들어갈 것을 명시하세요. 예를 들어 상품 설명과 고객 질문을 제공한 뒤, 제공된 조건을 유지하고 고객의 언어를 사용하며 답하지 못한 질문을 확인된 정보와 구별하는 답변을 요청하세요. 결과는 고객용 답변에 애플리케이션의 다음 단계를 위한 작은 JSON 레코드를 더한 형태일 수 있습니다.
코딩에서는 함수의 목적, 허용 입력, 예상 출력, 호환성을 유지해야 할 기존 코드 조각을 제공하세요. 구현, 결정에 대한 설명, 일반 입력과 경계 사례를 다루는 예시를 요청하세요. 이는 저장소, 컴파일러, 실행 중인 애플리케이션에 접근할 수 있다고 가정하지 않고 모델에 문서화된 코딩 및 추론 역량을 활용합니다.
창작이나 역할 기반 대화에서는 독자, 어조, 수정 후에도 보존할 사실을 정의하세요. 역할은 대화를 정리하고, 원문은 모델이 무엇을 말해야 하는지 정합니다. 막연한 다시 쓰기보다 서로 다른 독자를 위한 대안적 도입이나 설명을 요청하세요. 그러면 각 변형에 확인 가능한 목적이 생깁니다.
주요 제한
Qwen-Max는 텍스트를 텍스트로 바꾸는 계열이며 시각 또는 음성 생성 버전이 아닙니다. 제조사는 이 카드에서 미세 조정을 지원되는 인터페이스 기능으로 나열하지 않습니다. 도구를 사용하는 동작은 연결된 인터페이스에 달려 있고, 갱신되는 이름은 영구적인 스냅샷을 고정하지 않습니다. 이러한 구분은 올바른 버전을 선택하고 실제 필요한 결과에 맞는 입력을 준비하는 데 도움이 됩니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen-max-latest | 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 $0.000686 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.002744 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen-max-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-max-latest', '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-max-latest', '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
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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.
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필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
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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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