모델

Qwen-VL-Plus-2025-05-07

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Qwen-VL-Plus-2025-05-07

Qwen-VL-Plus 2025-05-07은 텍스트를 이미지 및 동영상과 결합해 시각적 내용에 대한 설명을 생성합니다. 이 이름으로 식별되는 스냅샷을 장면 설명, 보이는 텍스트 추출, 문서·스크린샷·연속 프레임의 세부 내용에 관한 질문에 사용하세요.

모델 소개

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

Qwen-VL-Plus 2025-05-07은 이름으로 식별되는 Alibaba의 비전 언어 스냅샷입니다. Qwen-VL-Plus는 상세한 시각적 이해와 이미지 속 텍스트 읽기에 초점을 맞추며, 제공된 시각적 증거와 글로 작성한 질문을 텍스트 답변으로 바꿉니다. 유용한 출발점은 구체적인 원본 자료입니다. 설명받고 싶은 내용을 담은 사진, 스크린샷, 문서 페이지 이미지, 동영상 프레임 등을 제공하세요.

제작사는 5월 에디션을 Qwen-VL-Plus 2025-07-10과 별도로 구분합니다. 7월의 특정 감시 동영상 개선은 그 이후 스냅샷에 해당합니다. 5월 모델에서는 문서에 명시된 비전 언어 목적에 맞춰 작업을 구성하세요. 세부 내용을 살펴보고, 보이는 텍스트를 읽고, 장면을 설명하고, 결과를 질문과 연결하도록 하세요. 동일한 과제에 대한 답변을 비교할 때는 원본 자료와 함께 모델 이름을 유지하세요.

이미지 이해에는 공통 질문 안에서 한 장 또는 여러 장의 이미지를 사용할 수 있습니다. 문서 작업에서는 필요한 필드나 영역을 지정하세요. 예를 들어 “강조 표시된 영역의 라벨을 읽고, 원래 표기를 유지하며, 라벨마다 한 줄씩 작성하세요.”라고 요청할 수 있습니다. 촬영한 안내 페이지에서는 전사 후 별도의 설명을 요청하세요. 이렇게 구분하면 원본과 대조한 뒤 도움말 문서나 사용자 메시지에 사용할 수 있는 출력을 얻을 수 있습니다.

스크린샷에서는 사용자의 목표를 추가하고 특별히 주의를 기울여야 할 요소를 지정하세요. 예시 요청은 다음과 같습니다. “사용자가 이 설정을 바꾸기 위해 수행할, 눈에 보이는 단계를 설명하세요. 화면에 표시된 버튼 이름을 사용하고, 너무 작아서 읽을 수 없는 텍스트를 나열하세요.” 비교하려면 이미지에 A와 B라는 라벨을 붙이고, 변경된 라벨이나 보이는 객체의 위치 같은 공통 기준을 제공하세요. 응답은 이미지에 대한 제안된 텍스트 해석입니다.

동영상 이해는 프레임을 통해 시각적 내용을 살펴보고 텍스트 설명이나 답변을 반환합니다. 질문과 관련된 장면 구간을 선택하고 순서를 유지하세요. 분석에 음성이 필요하다면 전사문을 텍스트로 추가하세요. 이 시각적 작업 흐름은 동영상의 오디오 트랙을 이해하지 않기 때문입니다. 유용한 출력에는 관찰한 순서, 관련 장면의 세부 내용, 제공된 프레임만으로는 해결되지 않는 질문이 포함될 수 있습니다.

이 시각적 입력 작업 흐름에 사용할 문서 페이지는 읽을 수 있는 이미지로 준비하세요. PDF나 Word 파일 자체는 이미지 입력이 아닙니다. 문서에 명시된 Alibaba 파일 작업 흐름에서는 URL로 제공하는 이미지를 10 MB 이하로 준비하세요. 공개 URL로 제공하는 동영상 파일은 길이가 2–40초이고 크기가 150 MB 이하여야 하며, 대신 순서대로 정렬한 4–80개 프레임 목록을 사용할 수도 있습니다. 시각 토큰과 텍스트 토큰을 합친 양도 모델의 입력 예산 안에 들어가야 합니다. 전체 페이지에서 라벨이 너무 작게 보이면 관심 영역을 잘라내되, 표나 도식을 해석하는 데 필요한 문맥은 남기세요. 원문 그대로의 전사, 설명, 짧은 요약 중 무엇을 원하는지 밝히세요. 이렇게 선택하면 원본에서 보이는 문구와 모델의 추가 해석을 혼동하지 않고 결과물을 재사용하기 쉽습니다.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Turn transcribed controls into instructions

Use this written transcription of a settings screen: heading 'Notifications'; checkbox 'Weekly summary' checked; checkbox 'Order alerts' checked; button 'Save changes'. A user wants to stop only weekly summaries. Write three numbered steps using the exact visible control names, and add one sentence stating which alert setting should stay enabled.

예상 결과

Three concise steps plus a preservation note for Order alerts, based solely on the transcription.

결과 확인

Only Weekly summary is unchecked, Save changes is included, and Order alerts remains enabled.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen-vl-plus-2025-05-07

qwen-vl-plus-2025-05-07

Alibaba /qwen-vl-plus-2025-05-07

시작하기

Qwen-VL-Plus 2025-05-07은 텍스트를 이미지 및 동영상과 결합해 시각적 내용에 대한 설명을 생성합니다. 이 이름으로 식별되는 스냅샷을 장면 설명, 보이는 텍스트 추출, 문서·스크린샷·연속 프레임의 세부 내용에 관한 질문에 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-vl-plus-2025-05-07
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 $0.00044 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0013 / 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-vl-plus-2025-05-07", "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-vl-plus-2025-05-07',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-vl-plus-2025-05-07',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-vl-plus-2025-05-07

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

qwen-vl-plus-2025-05-07

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen-vl-plus-2025-05-07

qwen-vl-plus-2025-05-07

Alibaba /qwen-vl-plus-2025-05-07

시작하기

Qwen-VL-Plus 2025-05-07은 텍스트를 이미지 및 동영상과 결합해 시각적 내용에 대한 설명을 생성합니다. 이 이름으로 식별되는 스냅샷을 장면 설명, 보이는 텍스트 추출, 문서·스크린샷·연속 프레임의 세부 내용에 관한 질문에 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-vl-plus-2025-05-07
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 $0.00044 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0013 / 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-vl-plus-2025-05-07",
  "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-vl-plus-2025-05-07', '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-vl-plus-2025-05-07', '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-vl-plus-2025-05-07

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

qwen-vl-plus-2025-05-07

FAQ · Qwen-VL-Plus-2025-05-07
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · qwen-vl-plus-2025-05-07: text → text

POST /v1/messages · qwen-vl-plus-2025-05-07: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · qwen-vl-plus-2025-05-07: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen-vl-plus-2025-05-07: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · qwen-vl-plus-2025-05-07: messages.min_items: 1

자세히 보기

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