Qwen2.5-Math-7B-Instruct는 수학 문제 해결을 위한 Alibaba의 지시 튜닝된 7B 모델입니다. 텍스트 문제를 받아 서면 풀이를 생성합니다. Qwen2.5-Math 시리즈는 영어와 중국어 수학에 집중하며, 제조사는 무관한 범용 작업보다 이 수학 범위의 사용을 권장합니다. Instruct 에디션은 대화형 지시 형식을 위한 모델이며, Qwen2.5-Math-7B는 완성, 퓨샷 추론, 추가 파인튜닝에 사용하는 별도의 베이스 에디션입니다.
모델은 문서화된 두 가지 접근법인 Chain-of-Thought (CoT)와 Tool-integrated Reasoning (TIR)을 지원합니다. CoT는 일련의 서면 단계를 통해 풀이를 전개합니다. 제조사는 CoT가 정확한 계산과 복잡한 수학 또는 알고리즘 문제에서 어려움을 겪을 수 있다고 설명합니다. TIR은 정밀 계산과 기호 연산을 개선하기 위한 방식입니다. TIR은 자연어 추론과 계산, 기호 연산 또는 알고리즘 작업용 프로그램을 결합합니다. 수치 계산이 설명만큼 중요한 문제에서는 이 차이가 중요합니다. 제작사는 로컬 코드 실행으로 TIR을 시연합니다. 연결된 인터프리터가 프로그램의 계산을 수행하고 추론 워크플로가 그 결과를 사용합니다. 프로그램 기반 추론을 요청하는 것만으로 프로그램이 실행되지는 않습니다.
수학 특화에는 사후 학습 과정의 중국어 및 영어 지시 데이터와 도구 통합 추론 데이터가 포함됩니다. 공개된 7B-Instruct 구성은 위치 창을 4,096토큰으로 설정합니다. 필요한 정의와 중간 과정을 담은 범위가 명확한 문제 설명을 준비하고 결과 풀이를 위한 공간을 남겨 두세요. 문서에 명시된 입력과 출력은 텍스트이므로 관련 수식, 조건, 도형 레이블을 글로 제시하세요.
완성된 풀이를 원한다면 전체 질문, 알려진 값, 각 변수의 정의역, 구하거나 증명해야 할 것을 제공하세요. 선택한 방법, 근거가 있는 변형, 필요한 표기법의 최종 결과를 요청하세요. 제조사의 예시는 단계별 추론 프롬프트와 추론에 프로그램을 통합하도록 요청하는 프롬프트를 구분합니다. 둘 다 LaTeX 형식 \\boxed{}의 최종 답변을 요청합니다. 문제에 따라 정확한 기호 답변 또는 정밀도를 지정한 수치 결과를 요구할 수 있습니다.
튜터링이나 검토 워크플로에서는 학습자의 중간 단계를 포함하고 살펴볼 지점을 식별하세요. 두 대수적 변형을 비교하고 각각이 유효한 조건을 설명한 뒤 결과 값을 원래 방정식에 대입하는 작업이 한 예입니다. 여러 경우로 나뉘는 문제에서는 허용 범위를 명시하고 각 경우를 명시적으로 처리하도록 요청하세요. 그러면 문제, 제안 방법, 점검할 단계, 원래 조건과 대조할 최종 답변으로 구성된 구체적인 검토 산출물이 만들어집니다.
수학 워크플로에 인터프리터가 포함된다면 프로그램이 수행해야 할 계산을 지정하고 실제 결과를 설명과 함께 보관하세요. 제안 프로그램과 완료된 계산의 구분을 출력에 드러내세요. 텍스트 전용 연습에서는 서면 유도와 별도의 대입 검사를 요청하세요. 이러한 지시는 모든 문제를 제한 없는 대화로 바꾸지 않고 모델의 수학 특화를 활용합니다.
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Check an algebraic cancellation against its domain\n\nSolve (x squared - 9) divided by (x - 3) = 6 over the real numbers. State the original domain restriction before simplifying, show the algebra and check any candidate against the original expression. Finish with the solution set. Use a written derivation only; no calculator or interpreter is available.A domain restriction, justified simplification, candidate check and separate final solution set.The cancelled factor's restriction x != 3 survives, so an excluded candidate is not accepted as a solution.qwen2.5-math-7b-instruct영어와 중국어 문제를 위한 Alibaba의 지시 튜닝 7B 수학 모델입니다. 단계별 텍스트 추론과 도구 통합 추론을 지원하며, 인터프리터가 연결되어 있으면 설명과 프로그램을 결합합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen2.5-Math-7B-Instruct는 수학 문제 해결을 위한 Alibaba의 지시 튜닝된 7B 모델입니다. 텍스트 문제를 받아 서면 풀이를 생성합니다. Qwen2.5-Math 시리즈는 영어와 중국어 수학에 집중하며, 제조사는 무관한 범용 작업보다 이 수학 범위의 사용을 권장합니다. Instruct 에디션은 대화형 지시 형식을 위한 모델이며, Qwen2.5-Math-7B는 완성, 퓨샷 추론, 추가 파인튜닝에 사용하는 별도의 베이스 에디션입니다.
모델은 문서화된 두 가지 접근법인 Chain-of-Thought (CoT)와 Tool-integrated Reasoning (TIR)을 지원합니다. CoT는 일련의 서면 단계를 통해 풀이를 전개합니다. 제조사는 CoT가 정확한 계산과 복잡한 수학 또는 알고리즘 문제에서 어려움을 겪을 수 있다고 설명합니다. TIR은 정밀 계산과 기호 연산을 개선하기 위한 방식입니다. TIR은 자연어 추론과 계산, 기호 연산 또는 알고리즘 작업용 프로그램을 결합합니다. 수치 계산이 설명만큼 중요한 문제에서는 이 차이가 중요합니다. 제작사는 로컬 코드 실행으로 TIR을 시연합니다. 연결된 인터프리터가 프로그램의 계산을 수행하고 추론 워크플로가 그 결과를 사용합니다. 프로그램 기반 추론을 요청하는 것만으로 프로그램이 실행되지는 않습니다.
수학 특화에는 사후 학습 과정의 중국어 및 영어 지시 데이터와 도구 통합 추론 데이터가 포함됩니다. 공개된 7B-Instruct 구성은 위치 창을 4,096토큰으로 설정합니다. 필요한 정의와 중간 과정을 담은 범위가 명확한 문제 설명을 준비하고 결과 풀이를 위한 공간을 남겨 두세요. 문서에 명시된 입력과 출력은 텍스트이므로 관련 수식, 조건, 도형 레이블을 글로 제시하세요.
완성된 풀이를 원한다면 전체 질문, 알려진 값, 각 변수의 정의역, 구하거나 증명해야 할 것을 제공하세요. 선택한 방법, 근거가 있는 변형, 필요한 표기법의 최종 결과를 요청하세요. 제조사의 예시는 단계별 추론 프롬프트와 추론에 프로그램을 통합하도록 요청하는 프롬프트를 구분합니다. 둘 다 LaTeX 형식 \\boxed{}의 최종 답변을 요청합니다. 문제에 따라 정확한 기호 답변 또는 정밀도를 지정한 수치 결과를 요구할 수 있습니다.
튜터링이나 검토 워크플로에서는 학습자의 중간 단계를 포함하고 살펴볼 지점을 식별하세요. 두 대수적 변형을 비교하고 각각이 유효한 조건을 설명한 뒤 결과 값을 원래 방정식에 대입하는 작업이 한 예입니다. 여러 경우로 나뉘는 문제에서는 허용 범위를 명시하고 각 경우를 명시적으로 처리하도록 요청하세요. 그러면 문제, 제안 방법, 점검할 단계, 원래 조건과 대조할 최종 답변으로 구성된 구체적인 검토 산출물이 만들어집니다.
수학 워크플로에 인터프리터가 포함된다면 프로그램이 수행해야 할 계산을 지정하고 실제 결과를 설명과 함께 보관하세요. 제안 프로그램과 완료된 계산의 구분을 출력에 드러내세요. 텍스트 전용 연습에서는 서면 유도와 별도의 대입 검사를 요청하세요. 이러한 지시는 모든 문제를 제한 없는 대화로 바꾸지 않고 모델의 수학 특화를 활용합니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen2.5-math-7b-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 $0.000286 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.000572 / 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": "qwen2.5-math-7b-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='qwen2.5-math-7b-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='qwen2.5-math-7b-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 qwen2.5-math-7b-instruct
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qwen2.5-math-7b-instruct영어와 중국어 문제를 위한 Alibaba의 지시 튜닝 7B 수학 모델입니다. 단계별 텍스트 추론과 도구 통합 추론을 지원하며, 인터프리터가 연결되어 있으면 설명과 프로그램을 결합합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen2.5-Math-7B-Instruct는 수학 문제 해결을 위한 Alibaba의 지시 튜닝된 7B 모델입니다. 텍스트 문제를 받아 서면 풀이를 생성합니다. Qwen2.5-Math 시리즈는 영어와 중국어 수학에 집중하며, 제조사는 무관한 범용 작업보다 이 수학 범위의 사용을 권장합니다. Instruct 에디션은 대화형 지시 형식을 위한 모델이며, Qwen2.5-Math-7B는 완성, 퓨샷 추론, 추가 파인튜닝에 사용하는 별도의 베이스 에디션입니다.
모델은 문서화된 두 가지 접근법인 Chain-of-Thought (CoT)와 Tool-integrated Reasoning (TIR)을 지원합니다. CoT는 일련의 서면 단계를 통해 풀이를 전개합니다. 제조사는 CoT가 정확한 계산과 복잡한 수학 또는 알고리즘 문제에서 어려움을 겪을 수 있다고 설명합니다. TIR은 정밀 계산과 기호 연산을 개선하기 위한 방식입니다. TIR은 자연어 추론과 계산, 기호 연산 또는 알고리즘 작업용 프로그램을 결합합니다. 수치 계산이 설명만큼 중요한 문제에서는 이 차이가 중요합니다. 제작사는 로컬 코드 실행으로 TIR을 시연합니다. 연결된 인터프리터가 프로그램의 계산을 수행하고 추론 워크플로가 그 결과를 사용합니다. 프로그램 기반 추론을 요청하는 것만으로 프로그램이 실행되지는 않습니다.
수학 특화에는 사후 학습 과정의 중국어 및 영어 지시 데이터와 도구 통합 추론 데이터가 포함됩니다. 공개된 7B-Instruct 구성은 위치 창을 4,096토큰으로 설정합니다. 필요한 정의와 중간 과정을 담은 범위가 명확한 문제 설명을 준비하고 결과 풀이를 위한 공간을 남겨 두세요. 문서에 명시된 입력과 출력은 텍스트이므로 관련 수식, 조건, 도형 레이블을 글로 제시하세요.
완성된 풀이를 원한다면 전체 질문, 알려진 값, 각 변수의 정의역, 구하거나 증명해야 할 것을 제공하세요. 선택한 방법, 근거가 있는 변형, 필요한 표기법의 최종 결과를 요청하세요. 제조사의 예시는 단계별 추론 프롬프트와 추론에 프로그램을 통합하도록 요청하는 프롬프트를 구분합니다. 둘 다 LaTeX 형식 \\boxed{}의 최종 답변을 요청합니다. 문제에 따라 정확한 기호 답변 또는 정밀도를 지정한 수치 결과를 요구할 수 있습니다.
튜터링이나 검토 워크플로에서는 학습자의 중간 단계를 포함하고 살펴볼 지점을 식별하세요. 두 대수적 변형을 비교하고 각각이 유효한 조건을 설명한 뒤 결과 값을 원래 방정식에 대입하는 작업이 한 예입니다. 여러 경우로 나뉘는 문제에서는 허용 범위를 명시하고 각 경우를 명시적으로 처리하도록 요청하세요. 그러면 문제, 제안 방법, 점검할 단계, 원래 조건과 대조할 최종 답변으로 구성된 구체적인 검토 산출물이 만들어집니다.
수학 워크플로에 인터프리터가 포함된다면 프로그램이 수행해야 할 계산을 지정하고 실제 결과를 설명과 함께 보관하세요. 제안 프로그램과 완료된 계산의 구분을 출력에 드러내세요. 텍스트 전용 연습에서는 서면 유도와 별도의 대입 검사를 요청하세요. 이러한 지시는 모든 문제를 제한 없는 대화로 바꾸지 않고 모델의 수학 특화를 활용합니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen2.5-math-7b-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 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000286 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.000572 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwen2.5-math-7b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen2.5-math-7b-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': 'qwen2.5-math-7b-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 qwen2.5-math-7b-instruct
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Check an algebraic cancellation against its domain\n\nSolve (x squared - 9) divided by (x - 3) = 6 over the real numbers. State the original domain restriction before simplifying, show the algebra and check any candidate against the original expression. Finish with the solution set. Use a written derivation only; no calculator or interpreter is available.A domain restriction, justified simplification, candidate check and separate final solution set.The cancelled factor's restriction x != 3 survives, so an excluded candidate is not accepted as a solution.