Qwen-Plus (2025-07-14)는 Qwen3-Plus의 7월 14일 스냅샷입니다. 텍스트를 받아 텍스트를 생성하며, 같은 모델 안에 Thinking 및 Non-Thinking 모드를 결합합니다. 날짜가 붙은 이름은 이 버전을 가리키는 대상이 바뀌는 Qwen-Plus 별칭 및 다른 스냅샷과 구분합니다.
Thinking 모드는 최종 답변 전에 분석하는 것이 유익한 작업에 활용합니다. 비교에 필요한 선택지, 조건, 기준을 제공하거나 질문을 해결하는 데 필요한 구절을 제공하세요. 결론과 이를 뒷받침하는 설명을 요청해 제공된 정보가 결과에 어떤 영향을 미치는지 독자가 이해할 수 있게 하세요.
Non-Thinking 모드는 문안 수정이나 간결한 답변 준비 같은 직접적인 작업에 활용합니다. 제조사는 이 모드의 중국어와 영어 능력이 개선되었으며 이전 버전에 비해 도구 호출이 향상되었다고 설명합니다. 이러한 설명은 이 7월 스냅샷에 관한 것이며, 이후 릴리스의 특성을 이 버전에 부여하지 않습니다.
문서 작업에서는 두 요구사항 집합을 비교해 공통 조건, 모순, 미해결 질문을 반환하도록 할 수 있습니다. 출처의 구절마다 이름을 붙이고 한쪽에만 나오는 세부 사항을 어떻게 처리할지 정하세요. 글쓰기 작업에서는 초안, 독자층, 반드시 유지할 사실을 제공한 뒤 짧은 변경사항 설명을 곁들인 수정안을 요청할 수 있습니다. 결과를 쉽게 확인할 수 있도록 원자료와 지시를 구분하세요.
대화를 이어 갈 때는 선택한 결론과 변경 중인 제약을 계속 포함하세요. 후속 요청으로 섹션 하나를 다듬거나 예시를 추가하거나 새로 제공된 정보를 사용해 선택지를 재검토할 수 있습니다. 다음 답변이 표, 설명, 완성된 문안 중 어떤 형식이어야 하는지 명시해 답변의 목적을 분명히 하세요.
기능 지원 여부는 제조사의 지역별 배포 구성에 따라 달라집니다. 일부 구성은 함수 호출과 구조화된 출력을 지원합니다. 함수 기능을 갖춘 통합에서는 애플리케이션이 사용 가능한 작업을 정의하고, 모델이 선택한 인수를 받아 작업을 실행한 다음 그 결과를 제공합니다. 구조화된 답변은 이와 달리 응답을 요청한 필드에 맞춰 정리합니다. 접두부 완성은 제공된 어시스턴트 텍스트를 이어 씁니다. 이들은 서로 다른 인터페이스 기능이며, 어떤 기능을 사용할 수 있는지는 해당 요청에 사용하는 통합 방식에 따라 달라집니다.
명시된 컨텍스트 창은 131,072토큰이며, 입력은 최대 98,304토큰, 출력은 최대 16,384토큰입니다. 긴 작업은 관련 출처 구절을 중심으로 구성하고 요청한 답변을 위한 공간을 남겨 두세요. 구조화된 결과가 필요하다면 필드 이름과 값이 없는 경우의 처리 방식을 정한 다음 반환된 내용의 형식과 의미를 모두 확인하세요. 텍스트 출력은 분석 메모, 수정된 문서 섹션 또는 제공된 자료에 근거한 답변으로 활용할 수 있습니다.
", "aboutText": "Qwen-Plus (2025-07-14)는 Qwen3-Plus의 7월 14일 스냅샷입니다. 텍스트를 받아 텍스트를 생성하며, 같은 모델 안에 Thinking 및 Non-Thinking 모드를 결합합니다. 날짜가 붙은 이름은 이 버전을 가리키는 대상이 바뀌는 Qwen-Plus 별칭 및 다른 스냅샷과 구분합니다.\n\n### 작업의 깊이 선택하기\n\nThinking 모드는 최종 답변 전에 분석하는 것이 유익한 작업에 활용합니다. 비교에 필요한 선택지, 조건, 기준을 제공하거나 질문을 해결하는 데 필요한 구절을 제공하세요. 결론과 이를 뒷받침하는 설명을 요청해 제공된 정보가 결과에 어떤 영향을 미치는지 독자가 이해할 수 있게 하세요.\n\nNon-Thinking 모드는 문안 수정이나 간결한 답변 준비 같은 직접적인 작업에 활용합니다. 제조사는 이 모드의 중국어와 영어 능력이 개선되었으며 이전 버전에 비해 도구 호출이 향상되었다고 설명합니다. 이러한 설명은 이 7월 스냅샷에 관한 것이며, 이후 릴리스의 특성을 이 버전에 부여하지 않습니다.\n\n### 원문을 유용한 결과물로 만들기\n\n문서 작업에서는 두 요구사항 집합을 비교해 공통 조건, 모순, 미해결 질문을 반환하도록 할 수 있습니다. 출처의 구절마다 이름을 붙이고 한쪽에만 나오는 세부 사항을 어떻게 처리할지 정하세요. 글쓰기 작업에서는 초안, 독자층, 반드시 유지할 사실을 제공한 뒤 짧은 변경사항 설명을 곁들인 수정안을 요청할 수 있습니다. 결과를 쉽게 확인할 수 있도록 원자료와 지시를 구분하세요.\n\n대화를 이어 갈 때는 선택한 결론과 변경 중인 제약을 계속 포함하세요. 후속 요청으로 섹션 하나를 다듬거나 예시를 추가하거나 새로 제공된 정보를 사용해 선택지를 재검토할 수 있습니다. 다음 답변이 표, 설명, 완성된 문안 중 어떤 형식이어야 하는지 명시해 답변의 목적을 분명히 하세요.\n\n### 선택적 함수와 응답 구조\n\n기능 지원 여부는 제조사의 지역별 배포 구성에 따라 달라집니다. 일부 구성은 함수 호출과 구조화된 출력을 지원합니다. 함수 기능을 갖춘 통합에서는 애플리케이션이 사용 가능한 작업을 정의하고, 모델이 선택한 인수를 받아 작업을 실행한 다음 그 결과를 제공합니다. 구조화된 답변은 이와 달리 응답을 요청한 필드에 맞춰 정리합니다. 접두부 완성은 제공된 어시스턴트 텍스트를 이어 씁니다. 이들은 서로 다른 인터페이스 기능이며, 어떤 기능을 사용할 수 있는지는 해당 요청에 사용하는 통합 방식에 따라 달라집니다.\n\n### 입력 및 출력 한도\n\n명시된 컨텍스트 창은 131,072토큰이며, 입력은 최대 98,304토큰, 출력은 최대 16,384토큰입니다. 긴 작업은 관련 출처 구절을 중심으로 구성하고 요청한 답변을 위한 공간을 남겨 두세요. 구조화된 결과가 필요하다면 필드 이름과 값이 없는 경우의 처리 방식을 정한 다음 반환된 내용의 형식과 의미를 모두 확인하세요. 텍스트 출력은 분석 메모, 수정된 문서 섹션 또는 제공된 자료에 근거한 답변으로 활용할 수 있습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Compare changed acceptance requirements\n\nCompare specification A with revision B. A: exports contain every active account and use comma-separated columns. B: exports contain active accounts updated in the last 30 days and use tab-separated columns; account IDs remain unchanged. Return shared conditions, changed conditions and questions needing clarification. Treat B as the newer source without inventing a timezone or cutoff boundary.A three-part comparison with source labels and explicit unresolved cutoff details.The answer preserves unchanged IDs and flags the undefined 30-day boundary instead of supplying one.qwen-plus-2025-07-14Qwen-Plus (2025-07-14)는 Thinking 및 Non-Thinking 모드를 갖춘 Qwen3-Plus 텍스트 스냅샷입니다. 분석 작업과 직접적인 글쓰기 작업을 지원하며, 명시된 컨텍스트 크기는 131,072토큰, 입력 한도는 98,304토큰, 출력 한도는 16,384토큰입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen-Plus (2025-07-14)는 Qwen3-Plus의 7월 14일 스냅샷입니다. 텍스트를 받아 텍스트를 생성하며, 같은 모델 안에 Thinking 및 Non-Thinking 모드를 결합합니다. 날짜가 붙은 이름은 이 버전을 가리키는 대상이 바뀌는 Qwen-Plus 별칭 및 다른 스냅샷과 구분합니다.
Thinking 모드는 최종 답변 전에 분석하는 것이 유익한 작업에 활용합니다. 비교에 필요한 선택지, 조건, 기준을 제공하거나 질문을 해결하는 데 필요한 구절을 제공하세요. 결론과 이를 뒷받침하는 설명을 요청해 제공된 정보가 결과에 어떤 영향을 미치는지 독자가 이해할 수 있게 하세요.
Non-Thinking 모드는 문안 수정이나 간결한 답변 준비 같은 직접적인 작업에 활용합니다. 제조사는 이 모드의 중국어와 영어 능력이 개선되었으며 이전 버전에 비해 도구 호출이 향상되었다고 설명합니다. 이러한 설명은 이 7월 스냅샷에 관한 것이며, 이후 릴리스의 특성을 이 버전에 부여하지 않습니다.
문서 작업에서는 두 요구사항 집합을 비교해 공통 조건, 모순, 미해결 질문을 반환하도록 할 수 있습니다. 출처의 구절마다 이름을 붙이고 한쪽에만 나오는 세부 사항을 어떻게 처리할지 정하세요. 글쓰기 작업에서는 초안, 독자층, 반드시 유지할 사실을 제공한 뒤 짧은 변경사항 설명을 곁들인 수정안을 요청할 수 있습니다. 결과를 쉽게 확인할 수 있도록 원자료와 지시를 구분하세요.
대화를 이어 갈 때는 선택한 결론과 변경 중인 제약을 계속 포함하세요. 후속 요청으로 섹션 하나를 다듬거나 예시를 추가하거나 새로 제공된 정보를 사용해 선택지를 재검토할 수 있습니다. 다음 답변이 표, 설명, 완성된 문안 중 어떤 형식이어야 하는지 명시해 답변의 목적을 분명히 하세요.
기능 지원 여부는 제조사의 지역별 배포 구성에 따라 달라집니다. 일부 구성은 함수 호출과 구조화된 출력을 지원합니다. 함수 기능을 갖춘 통합에서는 애플리케이션이 사용 가능한 작업을 정의하고, 모델이 선택한 인수를 받아 작업을 실행한 다음 그 결과를 제공합니다. 구조화된 답변은 이와 달리 응답을 요청한 필드에 맞춰 정리합니다. 접두부 완성은 제공된 어시스턴트 텍스트를 이어 씁니다. 이들은 서로 다른 인터페이스 기능이며, 어떤 기능을 사용할 수 있는지는 해당 요청에 사용하는 통합 방식에 따라 달라집니다.
명시된 컨텍스트 창은 131,072토큰이며, 입력은 최대 98,304토큰, 출력은 최대 16,384토큰입니다. 긴 작업은 관련 출처 구절을 중심으로 구성하고 요청한 답변을 위한 공간을 남겨 두세요. 구조화된 결과가 필요하다면 필드 이름과 값이 없는 경우의 처리 방식을 정한 다음 반환된 내용의 형식과 의미를 모두 확인하세요. 텍스트 출력은 분석 메모, 수정된 문서 섹션 또는 제공된 자료에 근거한 답변으로 활용할 수 있습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen-plus-2025-07-14 | 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 $0.00024 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0024 / 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-plus-2025-07-14", "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-plus-2025-07-14',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-plus-2025-07-14',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-plus-2025-07-14
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qwen-plus-2025-07-14Qwen-Plus (2025-07-14)는 Thinking 및 Non-Thinking 모드를 갖춘 Qwen3-Plus 텍스트 스냅샷입니다. 분석 작업과 직접적인 글쓰기 작업을 지원하며, 명시된 컨텍스트 크기는 131,072토큰, 입력 한도는 98,304토큰, 출력 한도는 16,384토큰입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen-Plus (2025-07-14)는 Qwen3-Plus의 7월 14일 스냅샷입니다. 텍스트를 받아 텍스트를 생성하며, 같은 모델 안에 Thinking 및 Non-Thinking 모드를 결합합니다. 날짜가 붙은 이름은 이 버전을 가리키는 대상이 바뀌는 Qwen-Plus 별칭 및 다른 스냅샷과 구분합니다.
Thinking 모드는 최종 답변 전에 분석하는 것이 유익한 작업에 활용합니다. 비교에 필요한 선택지, 조건, 기준을 제공하거나 질문을 해결하는 데 필요한 구절을 제공하세요. 결론과 이를 뒷받침하는 설명을 요청해 제공된 정보가 결과에 어떤 영향을 미치는지 독자가 이해할 수 있게 하세요.
Non-Thinking 모드는 문안 수정이나 간결한 답변 준비 같은 직접적인 작업에 활용합니다. 제조사는 이 모드의 중국어와 영어 능력이 개선되었으며 이전 버전에 비해 도구 호출이 향상되었다고 설명합니다. 이러한 설명은 이 7월 스냅샷에 관한 것이며, 이후 릴리스의 특성을 이 버전에 부여하지 않습니다.
문서 작업에서는 두 요구사항 집합을 비교해 공통 조건, 모순, 미해결 질문을 반환하도록 할 수 있습니다. 출처의 구절마다 이름을 붙이고 한쪽에만 나오는 세부 사항을 어떻게 처리할지 정하세요. 글쓰기 작업에서는 초안, 독자층, 반드시 유지할 사실을 제공한 뒤 짧은 변경사항 설명을 곁들인 수정안을 요청할 수 있습니다. 결과를 쉽게 확인할 수 있도록 원자료와 지시를 구분하세요.
대화를 이어 갈 때는 선택한 결론과 변경 중인 제약을 계속 포함하세요. 후속 요청으로 섹션 하나를 다듬거나 예시를 추가하거나 새로 제공된 정보를 사용해 선택지를 재검토할 수 있습니다. 다음 답변이 표, 설명, 완성된 문안 중 어떤 형식이어야 하는지 명시해 답변의 목적을 분명히 하세요.
기능 지원 여부는 제조사의 지역별 배포 구성에 따라 달라집니다. 일부 구성은 함수 호출과 구조화된 출력을 지원합니다. 함수 기능을 갖춘 통합에서는 애플리케이션이 사용 가능한 작업을 정의하고, 모델이 선택한 인수를 받아 작업을 실행한 다음 그 결과를 제공합니다. 구조화된 답변은 이와 달리 응답을 요청한 필드에 맞춰 정리합니다. 접두부 완성은 제공된 어시스턴트 텍스트를 이어 씁니다. 이들은 서로 다른 인터페이스 기능이며, 어떤 기능을 사용할 수 있는지는 해당 요청에 사용하는 통합 방식에 따라 달라집니다.
명시된 컨텍스트 창은 131,072토큰이며, 입력은 최대 98,304토큰, 출력은 최대 16,384토큰입니다. 긴 작업은 관련 출처 구절을 중심으로 구성하고 요청한 답변을 위한 공간을 남겨 두세요. 구조화된 결과가 필요하다면 필드 이름과 값이 없는 경우의 처리 방식을 정한 다음 반환된 내용의 형식과 의미를 모두 확인하세요. 텍스트 출력은 분석 메모, 수정된 문서 섹션 또는 제공된 자료에 근거한 답변으로 활용할 수 있습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen-plus-2025-07-14 | 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 $0.00024 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen-plus-2025-07-14",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-plus-2025-07-14', '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-plus-2025-07-14', '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-plus-2025-07-14
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Compare changed acceptance requirements\n\nCompare specification A with revision B. A: exports contain every active account and use comma-separated columns. B: exports contain active accounts updated in the last 30 days and use tab-separated columns; account IDs remain unchanged. Return shared conditions, changed conditions and questions needing clarification. Treat B as the newer source without inventing a timezone or cutoff boundary.A three-part comparison with source labels and explicit unresolved cutoff details.The answer preserves unchanged IDs and flags the undefined 30-day boundary instead of supplying one.