Qwen2.5-Coder-14B
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct는 코드 생성, 설명, 수정을 위한 14.7B 파라미터 프로그래밍 모델입니다. 지시 튜닝 설계로 대화형 작업을 지원합니다. 문서화된 131,072토큰 컨텍스트를 사용하려면 기본 제공되는 32,768토큰 설정을 넘어서는 장문 컨텍스트 구성이 필요합니다.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqwen2.5-coder-14b-instruct - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqwen2.5-coder-14b-instruct
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct는 Qwen의 코드 중심 모델 제품군 중 지시 튜닝된 14B 에디션입니다. 글로 작성된 지시와 소스 코드를 받아 구현, 설명, 제안 수정을 포함한 텍스트를 반환합니다. 주요 기능은 코드 생성, 코드 추론, 코드 수정이며, 수학 및 일반 언어 작업 능력이 기반이 됩니다.
구체적인 요구사항에서 코드 생성하기
모델에 프로그래밍 언어, 필요한 동작, 주변 인터페이스를 제공하세요. 범위가 명확한 요청의 예로, 지정한 입력을 받고 기존 반환 형식을 유지하는 파싱 함수를 요구할 수 있습니다. 경계 사례를 포함하고 유지해야 할 이름이나 의존성을 식별하세요. 결과는 요구사항 충족 방식의 설명이 붙은 함수나 작은 패치가 될 수 있습니다.
제조사의 빠른 시작은 대화 후 코드가 생성되는 과정을 보여 줍니다. Instruct는 이러한 형태의 상호작용에 맞춰 정렬된 에디션입니다. 후속 요청에서 입력 조건 변경, 분기 하나 설명, 기존 인터페이스에 맞춘 구현 조정 등으로 같은 작업을 다듬을 수 있습니다. 요청 동작을 확인하려면 결과 코드를 애플리케이션의 개발 환경에 저장하고 실행하세요.
동작 설명과 수정 제안하기
코드 추론에서는 관련 발췌를 제공하고, 함수 간 데이터 이동, 출력을 바꾸는 조건, 값이 예상치 못한 상태에 이르는 이유 등 구체적인 관계를 질문하세요. 수정 작업에서는 코드와 함께 관찰된 오류, 이를 유발하는 입력, 의도한 결과를 제공하세요. 수정과 설명을 별도로 요청해 각각을 원래 동작과 대조해 검토할 수 있게 하세요.
제품군의 학습 자료에는 소스 코드, 코드와 짝을 이룬 텍스트, 합성 자료가 포함됩니다. 공개된 학습 규모는 5.5조 토큰입니다. 이는 프로그래밍 특화의 배경이며, 제안 구현이 실행되었거나 프로젝트 검사를 통과했다는 증거가 아닙니다.
문서화된 컨텍스트 활용하기
이 정확한 모델 카드는 전체 컨텍스트를 131,072토큰으로 명시합니다. 기본 제공 구성은 32,768토큰으로 설정되며, 더 긴 입력에는 지원 런타임에서 설명된 YaRN 구성이 필요합니다. 제조사는 정적 스케일링이 더 짧은 입력에 영향을 줄 수 있다고 설명하며 장문 컨텍스트 처리가 필요할 때 활성화하도록 권장합니다. 이는 모델 배포 조건이므로 전체 컨텍스트 수치만으로 특정 API 인터페이스의 한도가 확립되지는 않습니다.
정확한 14B 지시 에디션
이 모델은 비임베딩 파라미터 13.1B를 포함한 14.7B 파라미터와 레이어 48개를 갖습니다. 쿼리 헤드 40개와 키/값 헤드 8개를 사용하는 그룹화된 쿼리 어텐션을 사용합니다. 작업에 선택할 때 14B-Instruct 식별자를 유지하세요. Base 에디션과 더 큰 제품군 모델은 별도 사양을 가집니다. 유용한 완성 산출물은 제안 코드, 설명, 검증에 필요한 사례입니다.
실제 활용 과제
실제 활용 과제
영어 기술 예제
Implement a strict inventory-line parser
Write a Python function parse_line(text) for inventory lines formatted SKU|quantity. Trim surrounding spaces on both fields, reject an empty SKU, and require quantity to be a nonnegative integer. Return a tuple of SKU and quantity; raise ValueError for invalid input. Include tests for a valid line, zero quantity, an empty SKU and a negative quantity.예상 결과
A complete parser and four concrete tests preserving the specified tuple return format.결과 확인
Zero is accepted, a negative quantity is rejected, and invalid records raise ValueError rather than silently changing data.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2.5-coder-14b-instruct
qwen2.5-coder-14b-instruct시작하기
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct는 코드 생성, 설명, 수정을 위한 14.7B 파라미터 프로그래밍 모델입니다. 지시 튜닝 설계로 대화형 작업을 지원합니다. 문서화된 131,072토큰 컨텍스트를 사용하려면 기본 제공되는 32,768토큰 설정을 넘어서는 장문 컨텍스트 구성이 필요합니다.
- 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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen2.5-coder-14b-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— |
입력 자료 조합
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
메서드 매개변수와 수명 주기
| 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
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
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000572 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00172 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen2.5-coder-14b-instruct", "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='qwen2.5-coder-14b-instruct',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='qwen2.5-coder-14b-instruct',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
| 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 |
오류와 다음 단계
| 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. |
별칭
모델 별칭
Ailoot Ultra qwen2.5-coder-14b-instruct
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2.5-coder-14b-instruct
qwen2.5-coder-14b-instruct시작하기
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct는 코드 생성, 설명, 수정을 위한 14.7B 파라미터 프로그래밍 모델입니다. 지시 튜닝 설계로 대화형 작업을 지원합니다. 문서화된 131,072토큰 컨텍스트를 사용하려면 기본 제공되는 32,768토큰 설정을 넘어서는 장문 컨텍스트 구성이 필요합니다.
- 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
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen2.5-coder-14b-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 |
입력 자료 조합
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
메서드 매개변수와 수명 주기
| 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
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
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000572 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00172 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qwen2.5-coder-14b-instruct",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'qwen2.5-coder-14b-instruct', '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': 'qwen2.5-coder-14b-instruct', '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
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
오류와 다음 단계
| 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. |
별칭
모델 별칭
Ailoot Ultra qwen2.5-coder-14b-instruct
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
FAQ · Qwen2.5-Coder-14B
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/chat/completions·qwen2.5-coder-14b-instruct:text→textPOST /v1/messages·qwen2.5-coder-14b-instruct:text→json,sse- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/chat/completions·qwen2.5-coder-14b-instruct:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qwen2.5-coder-14b-instruct:model,messages,max_tokens,stream- 어떤 제한이 적용되나요?
POST /v1/chat/completions·qwen2.5-coder-14b-instruct:messages.min_items:1