Qwen2.5-Coder-32B-Instruct는 Qwen2.5-Coder 시리즈의 지시 튜닝 32B 에디션입니다. 제작사는 이 시리즈를 코드 생성, 코드 추론, 코드 수정용으로 개발하면서 수학과 일반 언어 기능도 유지합니다. 이 에디션의 공개된 매개변수 수는 325억 개입니다. 대화 형식 덕분에 한 작업에 지시, 소스 코드, 다음 변경에서 기대하는 결과를 함께 담을 수 있습니다.
코드가 구현해야 할 인터페이스, 입력·출력 유형, 대표적인 예시 몇 가지부터 제공하세요. 언어와 관련 프로젝트 규칙을 밝히세요. 지정한 사례를 실행해 보는 구현과 테스트를 요청하세요. 기존 도우미 함수가 이미 동작을 정의하고 있다면 함께 제공해, 별도의 병렬 패턴을 만들기보다 프로젝트의 기존 방식을 따르는 제안을 받을 수 있도록 하세요.
작은 기능을 추가할 때는 영향을 받는 모듈을 제공하고 결과가 애플리케이션의 어디에 들어가는지 설명하세요. 새로운 가정을 명시한, 범위를 좁힌 변경을 요청하세요. 모델은 코드와 설명을 반환하며, 컴파일·실행·통합은 개발 환경에서 이루어집니다.
디버깅 요청에는 정확한 오류, 오류를 유발하는 입력, 대신 기대하는 동작을 포함해야 합니다. 수정안을 제안하기 전에 실패를 제공된 코드의 특정 부분과 연결하도록 요청하세요. 유용한 후속 요청은 원래 동작에서는 실패하고 제안된 변경 후에는 통과하는 테스트 하나를 요구합니다.
검토에서는 질문을 정의하세요. 빈 입력 처리, 순서, 리소스 정리, 반환값의 의미 등이 될 수 있습니다. 관련 코드 위치와 문제를 보여 주는 예시를 요청하세요. 권고를 모델이 확인할 수 있는 파일에 연결하고 프로젝트에서 각 수정안을 검증하세요.
모델 카드는 전체 컨텍스트 길이 131,072토큰을 설명하지만, 공개된 기본 설정은 32,768로 되어 있습니다. 제작사의 긴 텍스트 처리 방법은 이 기본 설정을 넘는 입력에 YaRN 스케일링을 적용합니다. 이는 서비스 제공 설정의 세부 사항이므로, 호스팅된 모델에 대한 요청은 실제 엔드포인트가 허용하는 컨텍스트에 맞춰 계획해야 합니다.
제작사는 정적 YaRN 스케일링이 짧은 텍스트의 성능에 영향을 줄 수 있다고도 설명하며, 긴 컨텍스트가 필요할 때 활성화할 것을 권장합니다. 일반적인 코드 질문에는 관련 인터페이스와 발췌문부터 보내세요. 여러 파일을 다루는 작업에는 진입점, 의존성, 승인 조건을 지정하고 요청한 구현과 설명을 위한 여유를 남기세요.
", "aboutText": "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct는 Qwen2.5-Coder 시리즈의 지시 튜닝 32B 에디션입니다. 제작사는 이 시리즈를 코드 생성, 코드 추론, 코드 수정용으로 개발하면서 수학과 일반 언어 기능도 유지합니다. 이 에디션의 공개된 매개변수 수는 325억 개입니다. 대화 형식 덕분에 한 작업에 지시, 소스 코드, 다음 변경에서 기대하는 결과를 함께 담을 수 있습니다.\n\n### 명확한 계약에 맞춰 코드 생성하기\n\n코드가 구현해야 할 인터페이스, 입력·출력 유형, 대표적인 예시 몇 가지부터 제공하세요. 언어와 관련 프로젝트 규칙을 밝히세요. 지정한 사례를 실행해 보는 구현과 테스트를 요청하세요. 기존 도우미 함수가 이미 동작을 정의하고 있다면 함께 제공해, 별도의 병렬 패턴을 만들기보다 프로젝트의 기존 방식을 따르는 제안을 받을 수 있도록 하세요.\n\n작은 기능을 추가할 때는 영향을 받는 모듈을 제공하고 결과가 애플리케이션의 어디에 들어가는지 설명하세요. 새로운 가정을 명시한, 범위를 좁힌 변경을 요청하세요. 모델은 코드와 설명을 반환하며, 컴파일·실행·통합은 개발 환경에서 이루어집니다.\n\n### 기존 구현 설명 또는 수정하기\n\n디버깅 요청에는 정확한 오류, 오류를 유발하는 입력, 대신 기대하는 동작을 포함해야 합니다. 수정안을 제안하기 전에 실패를 제공된 코드의 특정 부분과 연결하도록 요청하세요. 유용한 후속 요청은 원래 동작에서는 실패하고 제안된 변경 후에는 통과하는 테스트 하나를 요구합니다.\n\n검토에서는 질문을 정의하세요. 빈 입력 처리, 순서, 리소스 정리, 반환값의 의미 등이 될 수 있습니다. 관련 코드 위치와 문제를 보여 주는 예시를 요청하세요. 권고를 모델이 확인할 수 있는 파일에 연결하고 프로젝트에서 각 수정안을 검증하세요.\n\n### 긴 컨텍스트를 목적에 맞게 사용하기\n\n모델 카드는 전체 컨텍스트 길이 131,072토큰을 설명하지만, 공개된 기본 설정은 32,768로 되어 있습니다. 제작사의 긴 텍스트 처리 방법은 이 기본 설정을 넘는 입력에 YaRN 스케일링을 적용합니다. 이는 서비스 제공 설정의 세부 사항이므로, 호스팅된 모델에 대한 요청은 실제 엔드포인트가 허용하는 컨텍스트에 맞춰 계획해야 합니다.\n\n제작사는 정적 YaRN 스케일링이 짧은 텍스트의 성능에 영향을 줄 수 있다고도 설명하며, 긴 컨텍스트가 필요할 때 활성화할 것을 권장합니다. 일반적인 코드 질문에는 관련 인터페이스와 발췌문부터 보내세요. 여러 파일을 다루는 작업에는 진입점, 의존성, 승인 조건을 지정하고 요청한 구현과 설명을 위한 여유를 남기세요.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Fix stable deduplication order\n\nReview this Python function: def unique(values): return list(set(values)). The contract requires keeping the first occurrence of each hashable value in input order. Propose a corrected implementation preserving the signature and input list. Include tests for repeated strings, empty input and values already unique. Explain why a set conversion alone does not express the ordering contract.A complete stable-deduplication function, three tests and a short ordering explanation.The repeated-input test checks first-occurrence order, and the original list remains unchanged.Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-InstructQwen2.5-Coder-32B-Instruct는 코드 생성, 설명, 수정을 위한 지시 튜닝 코딩 모델입니다. 관련 파일, 기대 동작, 테스트 증거를 제공해 필요한 구현이나 수정에 집중한 결과를 얻으세요. 긴 컨텍스트 동작은 서비스 제공 설정에 따라 결정됩니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct는 Qwen2.5-Coder 시리즈의 지시 튜닝 32B 에디션입니다. 제작사는 이 시리즈를 코드 생성, 코드 추론, 코드 수정용으로 개발하면서 수학과 일반 언어 기능도 유지합니다. 이 에디션의 공개된 매개변수 수는 325억 개입니다. 대화 형식 덕분에 한 작업에 지시, 소스 코드, 다음 변경에서 기대하는 결과를 함께 담을 수 있습니다.
코드가 구현해야 할 인터페이스, 입력·출력 유형, 대표적인 예시 몇 가지부터 제공하세요. 언어와 관련 프로젝트 규칙을 밝히세요. 지정한 사례를 실행해 보는 구현과 테스트를 요청하세요. 기존 도우미 함수가 이미 동작을 정의하고 있다면 함께 제공해, 별도의 병렬 패턴을 만들기보다 프로젝트의 기존 방식을 따르는 제안을 받을 수 있도록 하세요.
작은 기능을 추가할 때는 영향을 받는 모듈을 제공하고 결과가 애플리케이션의 어디에 들어가는지 설명하세요. 새로운 가정을 명시한, 범위를 좁힌 변경을 요청하세요. 모델은 코드와 설명을 반환하며, 컴파일·실행·통합은 개발 환경에서 이루어집니다.
디버깅 요청에는 정확한 오류, 오류를 유발하는 입력, 대신 기대하는 동작을 포함해야 합니다. 수정안을 제안하기 전에 실패를 제공된 코드의 특정 부분과 연결하도록 요청하세요. 유용한 후속 요청은 원래 동작에서는 실패하고 제안된 변경 후에는 통과하는 테스트 하나를 요구합니다.
검토에서는 질문을 정의하세요. 빈 입력 처리, 순서, 리소스 정리, 반환값의 의미 등이 될 수 있습니다. 관련 코드 위치와 문제를 보여 주는 예시를 요청하세요. 권고를 모델이 확인할 수 있는 파일에 연결하고 프로젝트에서 각 수정안을 검증하세요.
모델 카드는 전체 컨텍스트 길이 131,072토큰을 설명하지만, 공개된 기본 설정은 32,768로 되어 있습니다. 제작사의 긴 텍스트 처리 방법은 이 기본 설정을 넘는 입력에 YaRN 스케일링을 적용합니다. 이는 서비스 제공 설정의 세부 사항이므로, 호스팅된 모델에 대한 요청은 실제 엔드포인트가 허용하는 컨텍스트에 맞춰 계획해야 합니다.
제작사는 정적 YaRN 스케일링이 짧은 텍스트의 성능에 영향을 줄 수 있다고도 설명하며, 긴 컨텍스트가 필요할 때 활성화할 것을 권장합니다. 일반적인 코드 질문에는 관련 인터페이스와 발췌문부터 보내세요. 여러 파일을 다루는 작업에는 진입점, 의존성, 승인 조건을 지정하고 요청한 구현과 설명을 위한 여유를 남기세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct | 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 $0.00036 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00036 / 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/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct", "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/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct',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/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct',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/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-InstructQwen2.5-Coder-32B-Instruct는 코드 생성, 설명, 수정을 위한 지시 튜닝 코딩 모델입니다. 관련 파일, 기대 동작, 테스트 증거를 제공해 필요한 구현이나 수정에 집중한 결과를 얻으세요. 긴 컨텍스트 동작은 서비스 제공 설정에 따라 결정됩니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct는 Qwen2.5-Coder 시리즈의 지시 튜닝 32B 에디션입니다. 제작사는 이 시리즈를 코드 생성, 코드 추론, 코드 수정용으로 개발하면서 수학과 일반 언어 기능도 유지합니다. 이 에디션의 공개된 매개변수 수는 325억 개입니다. 대화 형식 덕분에 한 작업에 지시, 소스 코드, 다음 변경에서 기대하는 결과를 함께 담을 수 있습니다.
코드가 구현해야 할 인터페이스, 입력·출력 유형, 대표적인 예시 몇 가지부터 제공하세요. 언어와 관련 프로젝트 규칙을 밝히세요. 지정한 사례를 실행해 보는 구현과 테스트를 요청하세요. 기존 도우미 함수가 이미 동작을 정의하고 있다면 함께 제공해, 별도의 병렬 패턴을 만들기보다 프로젝트의 기존 방식을 따르는 제안을 받을 수 있도록 하세요.
작은 기능을 추가할 때는 영향을 받는 모듈을 제공하고 결과가 애플리케이션의 어디에 들어가는지 설명하세요. 새로운 가정을 명시한, 범위를 좁힌 변경을 요청하세요. 모델은 코드와 설명을 반환하며, 컴파일·실행·통합은 개발 환경에서 이루어집니다.
디버깅 요청에는 정확한 오류, 오류를 유발하는 입력, 대신 기대하는 동작을 포함해야 합니다. 수정안을 제안하기 전에 실패를 제공된 코드의 특정 부분과 연결하도록 요청하세요. 유용한 후속 요청은 원래 동작에서는 실패하고 제안된 변경 후에는 통과하는 테스트 하나를 요구합니다.
검토에서는 질문을 정의하세요. 빈 입력 처리, 순서, 리소스 정리, 반환값의 의미 등이 될 수 있습니다. 관련 코드 위치와 문제를 보여 주는 예시를 요청하세요. 권고를 모델이 확인할 수 있는 파일에 연결하고 프로젝트에서 각 수정안을 검증하세요.
모델 카드는 전체 컨텍스트 길이 131,072토큰을 설명하지만, 공개된 기본 설정은 32,768로 되어 있습니다. 제작사의 긴 텍스트 처리 방법은 이 기본 설정을 넘는 입력에 YaRN 스케일링을 적용합니다. 이는 서비스 제공 설정의 세부 사항이므로, 호스팅된 모델에 대한 요청은 실제 엔드포인트가 허용하는 컨텍스트에 맞춰 계획해야 합니다.
제작사는 정적 YaRN 스케일링이 짧은 텍스트의 성능에 영향을 줄 수 있다고도 설명하며, 긴 컨텍스트가 필요할 때 활성화할 것을 권장합니다. 일반적인 코드 질문에는 관련 인터페이스와 발췌문부터 보내세요. 여러 파일을 다루는 작업에는 진입점, 의존성, 승인 조건을 지정하고 요청한 구현과 설명을 위한 여유를 남기세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct | 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 |
|---|---|---|
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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/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct",\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/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct', '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/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct', '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/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Fix stable deduplication order\n\nReview this Python function: def unique(values): return list(set(values)). The contract requires keeping the first occurrence of each hashable value in input order. Propose a corrected implementation preserving the signature and input list. Include tests for repeated strings, empty input and values already unique. Explain why a set conversion alone does not express the ordering contract.A complete stable-deduplication function, three tests and a short ordering explanation.The repeated-input test checks first-occurrence order, and the original list remains unchanged.