모델

Qwen-Omni-Turbo

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Qwen-Omni-Turbo

Qwen-Omni-Turbo는 하나의 멀티모달 작업에서 텍스트, 이미지, 오디오, 영상을 결합하며 음성 응답과 함께 텍스트를 스트리밍할 수 있습니다. 개발사의 컨텍스트 32,768토큰과 출력 2,048토큰 한도 안에서 말로 한 질문을 시각적 근거와 연결하거나 시청각 클립을 설명하는 데 사용하세요.

모델 소개

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

개요: 여러 미디어의 이해와 음성 답변

Qwen-Omni-Turbo는 Qwen의 멀티모달 이해 및 생성 모델입니다. 텍스트, 이미지, 음성, 영상과 이들을 결합한 입력을 받아 텍스트 또는 자연스러운 음성을 동반한 텍스트를 생성합니다. 개발사는 텍스트와 음성을 동시에 스트리밍하며 자연스러운 대화용 음성 옵션 네 가지를 제공한다고 설명합니다. 따라서 사진에 관한 음성 질문이나 시청각 장면의 설명처럼 질문과 근거가 서로 다른 형태로 주어지는 작업에 적합합니다.

정확한 이름과 버전

개발사의 현재 모델 페이지는 qwen-omni-turbo가 qwen-omni-turbo-2025-03-26 스냅샷과 기능적으로 동등하다고 설명합니다. qwen-omni-turbo-latest는 동적으로 갱신되는 이름으로 별도 표시하며, 이전 qwen-omni-turbo-2025-01-19 스냅샷을 구분합니다. 3월 스냅샷은 1월 버전보다 시각적 기능이 개선되었다고 설명됩니다. 이는 개발사가 명시한 버전 간 관계이며, 비슷한 이름의 모든 애플리케이션 경로가 동일한 가중치나 설정을 사용한다는 증거는 아닙니다. 정확한 버전이 필요한 작업에서는 날짜가 포함된 스냅샷 이름을 유지하세요.

Turbo라는 이름은 별도의 실시간 버전, 더 새로운 Qwen-Omni 세대, 공개된 Qwen2.5-Omni-7B 체크포인트를 가리키지 않습니다. 각각의 입력 규칙, 음성, 인터페이스에는 자체 문서가 필요합니다. 특히 Omni-Turbo에 설명된 네 가지 음성 옵션을 두 가지 음성을 갖춘 공개 체크포인트의 설명에 그대로 적용해서는 안 됩니다.

여러 미디어를 사용하는 작업 준비

모델이 입력들 사이에서 무엇을 연결해야 하는지 명시하세요. 도표에 관한 음성 질문에서는 도표와 질문을 함께 제공한 뒤, 이야기하는 대상인 시각적 요소를 설명해 달라고 요청하세요. 음성이 포함된 영상에서는 원하는 결과가 보이는 내용의 요약인지, 말하는 내용의 요약인지, 둘의 관계에 대한 설명인지 지정하세요. 유용한 출력은 결론에 앞서 시각적 관찰과 오디오 관찰을 구분할 수 있습니다.

멀티미디어 검토에서는 서로 무관한 여러 자료 대신 관련된 짧은 발췌 구간을 제공하세요. 이미지마다 식별용 이름을 붙이고 여러 장이면 각각의 역할을 설명하세요. 질문에 중요한 오디오와 타이밍 정보를 보존하세요. 청자를 위한 음성 설명이나 장면의 세부 사항을 정리한 간결한 텍스트 목록처럼 초점이 명확한 결과물을 요청하세요. 이는 문서에 명시된 복합 입력 기능을 활용한 작업 예시이며, 특정 클립이 이미 분석되었다는 주장은 아닙니다.

텍스트와 음성 출력

개발사의 모델 설명은 텍스트 응답과 텍스트·음성의 동시 스트리밍을 지원한다고 명시합니다. 대화형 지원에는 음성 설명이 유용할 수 있으며, 텍스트는 검토하거나 검색하고 원문 자료와 비교하기에 더 쉽습니다. 선택한 출력 모드와 음성 제어 기능은 모델을 제공하는 인터페이스에 따라 달라집니다. 스트리밍은 결과를 연속된 조각으로 전달하는 방식을 뜻합니다. 응답 시간을 보장하거나 별도의 실시간 대화 프로토콜을 사용할 수 있다는 증거는 아닙니다.

컨텍스트와 출력 한도

전용 사양은 컨텍스트 창 32,768토큰, 최대 입력 길이 30,720토큰, 최대 출력 길이 2,048토큰을 명시합니다. 각각의 한도를 고려해 원문 자료와 원하는 답변을 준비하세요. 멀티모달 입력은 입력한 문자 수만을 기준으로 할 수 없으며, 입력 표현에 따른 허용량 안에 맞춰야 합니다. 긴 내레이션 요청은 출력 허용량에 맞는 짧은 설명으로 범위를 좁혀야 합니다.

이 토큰 한도만으로 모든 경우에 적용되는 분 단위 길이나 이미지 수를 정할 수는 없습니다. 얼마나 많은 자료를 담을 수 있는지는 미디어 전처리와 선택한 버전에 따라 달라집니다. 모델 페이지는 체크포인트 아키텍처나 파라미터 수를 공개하지 않으므로, Turbo라는 이름을 근거로 크기를 지어내거나 다른 Omni 모델의 아키텍처를 가져와서는 안 됩니다.

도구와 주요 제한 사항

이 정확한 모델의 기능 표는 함수 호출, 내장 웹 검색, 강제된 구조화 출력을 지원하지 않습니다. 일부 개발사 구성에서는 배치 추론을 명시하며 다른 구성에서는 컨텍스트 캐싱을 명시합니다. 목록이나 JSON 형태의 답변을 요청하는 것은 텍스트 형식을 지정하는 요청이며, 스키마 준수를 강제한다는 보장은 아닙니다. 모델이 시각적 작업이나 음성 작업을 이해할 수 있다고 해서 최신 정보나 외부 시스템에 접근할 수 있는 것은 아닙니다.

답변이 눈에 보이는 근거, 들리는 내용, 해석을 구분하는지 확인하세요. 발언의 인용, 작은 시각적 레이블, 추론한 관계를 제공한 자료와 대조해야 합니다. 음성 결과에서는 함께 제공된 텍스트가 있을 때 이를 보관해 검토자가 설명을 확인할 수 있도록 하세요. 실용적인 장점은 문서에 명시된 버전의 한도에 맞춘 간결한 출력으로, 여러 모달리티를 하나의 응답에서 연결하는 것입니다.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Reconcile written scene and speech notes

Compare these text notes from a training clip. [Visible note] The operator places a red tag on the empty bin. [Speech transcript] "Use a yellow tag when cleaning is due." Summarize the discrepancy and draft one clarification question for the trainer. Use only the supplied notes; do not claim to hear audio or view video.

예상 결과

A concise discrepancy statement and one question, with visible-note and speech-transcript evidence kept separate.

결과 확인

Check that neither color is silently corrected and the response makes no claim of media access.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen-omni-turbo

qwen-omni-turbo

Alibaba /qwen-omni-turbo

시작하기

Qwen-Omni-Turbo는 하나의 멀티모달 작업에서 텍스트, 이미지, 오디오, 영상을 결합하며 음성 응답과 함께 텍스트를 스트리밍할 수 있습니다. 개발사의 컨텍스트 32,768토큰과 출력 2,048토큰 한도 안에서 말로 한 질문을 시각적 근거와 연결하거나 시청각 클립을 설명하는 데 사용하세요.

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-omni-turbo
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 $0.0046 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0138 / 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-omni-turbo", "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-omni-turbo',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-omni-turbo',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-omni-turbo

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

qwen-omni-turbo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen-omni-turbo

qwen-omni-turbo

Alibaba /qwen-omni-turbo

시작하기

Qwen-Omni-Turbo는 하나의 멀티모달 작업에서 텍스트, 이미지, 오디오, 영상을 결합하며 음성 응답과 함께 텍스트를 스트리밍할 수 있습니다. 개발사의 컨텍스트 32,768토큰과 출력 2,048토큰 한도 안에서 말로 한 질문을 시각적 근거와 연결하거나 시청각 클립을 설명하는 데 사용하세요.

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-omni-turbo
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 $0.0046 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0138 / 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-omni-turbo",
  "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-omni-turbo', '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-omni-turbo', '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-omni-turbo

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

qwen-omni-turbo

FAQ · Qwen-Omni-Turbo
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · qwen-omni-turbo: text → text

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

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

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

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

어떤 제한이 적용되나요?

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

자세히 보기

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

회사와 그 프로젝트 포트폴리오

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