qwen2-vl-2b-instruct

Qwen2-VL-2B-Instruct는 이미지 질문, 그림 속 다국어 텍스트, 시각적 설명을 위한 Qwen의 비전 언어 모델입니다. 읽을 수 있는 이미지와 정확한 질문을 제공하여 눈에 보이는 근거에 연결된 서면 결과를 얻으세요.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2-vl-2b-instruct
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2-vl-2b-instruct

모델 소개

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

Qwen2-VL-2B-Instruct는 이미지와 텍스트 질문을 위한 Qwen의 지시 조정 2B 비전 언어 모델입니다. 제작사는 서로 다른 해상도와 화면비의 이미지를 처리하고 그림 속 여러 언어의 텍스트를 이해한다고 설명합니다. 생성 결과는 제공된 시각 자료와 질문에 대한 서면 응답입니다. 제조사는 휴대전화, 로봇 등의 장치를 이용하는 시각 에이전트 활용도 설명합니다. 이 워크플로에서는 현재 시각 환경과 텍스트 지시를 제공하세요. 주변 애플리케이션이 제안된 작업을 수행하고 관찰된 상태를 반환하면 다음 질문으로 이어집니다.

그림과 정확한 질문을 제공하세요

답변에 필요한 근거가 담긴 이미지를 선택하고 해석할 세부 사항을 지정하세요. 문서 질문에서는 보이는 구절에 관해 물을 수 있고, 차트 질문에서는 설명할 계열, 축, 비교를 지정할 수 있습니다. 응답이 올바른 참조에 연결되도록 요청한 결과와 함께 이미지 식별자를 유지하세요.

제작사는 영어와 중국어 외에도 유럽 언어, 일본어, 한국어, 아랍어, 베트남어 등의 이미지 텍스트 이해를 명시합니다. 눈에 보이는 텍스트의 전사, 설명, 번역을 요청할 때는 원래 문구와 문자를 보존하세요. 예시 지시에서는 표시된 라벨과 그 의미에 대한 별도 설명을 요청할 수 있습니다.

해상도와 시각 토큰을 의도적으로 준비하세요

Qwen2-VL은 동적 해상도를 사용하여 이미지를 가변 개수의 시각 토큰에 대응시킵니다. 네이티브 프로세서 예제에서 기본 범위는 이미지당 4~16,384개의 시각 토큰입니다. 네이티브 가이드는 세부 묘사와 처리 요구의 균형을 맞추는 최소·최대 픽셀 설정을 보여주며, 여기에는 더 좁은 256~1,280 이미지 토큰 준비 범위도 포함됩니다. 이러한 설정은 크기를 조정할 때 화면비를 유지합니다.

제작사는 높이와 너비를 지정하여 크기를 조정하는 방식도 허용하며, 값은 28의 배수로 반올림됩니다. 중요한 라벨이 읽히는 준비 방식을 선택하고 일부를 잘라 사용할 때는 원본 이미지도 보관하세요. 네이티브 예제에는 여러 이미지와 배치가 포함되므로 질문 안에서 각 참조를 구분할 수 있습니다.

문서에 명시된 시각적 한계 안에서 작업하세요

제작사는 복잡한 여러 단계의 지시, 복잡한 장면의 객체 수 세기, 3차원 공간 추론에서 한계를 명시합니다. 특정 인물이나 브랜드의 인식도 완전하지 않다고 설명합니다. 범위가 명확한 시각 관찰을 요청하고 결과가 의존하는 특정 개수, 라벨, 상대 위치를 살펴보세요.

제작사는 이미지 데이터셋이 2023년 6월까지 갱신되었다고 밝힙니다. 최근이거나 낯선 라벨에는 그림만으로 그 정보를 확정하도록 하지 말고 필요한 서면 맥락을 제공하세요. 반환된 설명에서 인용한 라벨과 추론한 정체를 구별할 수 있게 유지하세요.

준비한 입력을 답변과 함께 보관하세요

공개된 체크포인트 설정은 최대 위치를 32,768로 정합니다. 대응하는 모델 프로세서로 질문과 시각 입력을 준비하고 요청에 사용한 이미지 순서를 유지하세요. 네이티브 도우미는 로컬 이미지, base64, 이미지 주소를 받습니다.

선택한 2B Instruct 이름, 참조, 완성된 서면 답변을 함께 저장하세요. 후속 요청에서는 관련 자료를 포함하고 수정할 특정 관찰이나 해석을 지정한 다음 수정 결과를 원본과 비교하세요.

Ailoot에서는 /v1/chat/completions에 정확한 모델 ID를 사용하고 대화에 이미지와 그에 관한 질문을 함께 넣으세요. 이미지 콘텐츠 형식은 image_url을 사용하며, 지원되는 이미지 소스에는 이미지 주소 또는 base64 데이터 URI를 넣을 수 있습니다. 전체 JSON 답변을 수집하거나 stream을 활성화한 경우 모든 SSE 조각을 수집하고, 완성된 결과와 함께 usage를 보관하세요.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2-vl-2b-instruct

qwen2-vl-2b-instruct

기타 /qwen2-vl-2b-instruct

시작하기

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

입력: text, image
출력: text
출력 형식: JSON or SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 qwen2-vl-2b-instruct 조건: 이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요.	기본값—
필드`messages`	유형`array`	요건필수	값과 한도 조건:	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 조건:	기본값false

입력 자료 조합

text_input · 필수: messages

image_with_text · 필수: messages with actual image content blocks

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`optional`	명세stream
매개변수`material_types`	명세text, image
매개변수`conditions`	명세이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요., 선택한 특정 모델이 시각 인식을 지원하는 경우 이 프로토콜로 이미지 콘텐츠를 전달할 수 있습니다. 프로토콜에서 요청을 수락한다고 해서 모든 모델의 이미지 처리 기능이 입증되는 것은 아닙니다.

메서드 별칭: /chat/completions

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
명시적 캐시 요금: 활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때
텍스트 전용 요율: 무료: 캐시, 도구 및 미디어에는 각각 별도로 나열된 요금 조건이 적용됩니다. 텍스트 전용 입력 및 출력의 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

설정	요금표	요금
설정기본 토큰 요금	요금표기본 요금	요금 입력 · 입력 토큰 $0 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0 / 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

curl · 한 번만 생성하고 결과 전체 보관

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen2-vl-2b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')

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
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

JSON or SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 도구 호출 ID, 반환된 사고 서명, 모든 SSE 델타 및 전체 사용량 정보를 보존하세요. 첫 번째 텍스트 조각이 전체 결과는 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

원래 X-Client-Request-ID, 응답 및 헤더를 보존하세요. 결과를 알 수 없거나 result_pending_check인 경우 두 번째 생성은 허용되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`choices[]`	유형object
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 모델 선택자, 유형 또는 입력 표현 형식이 유효하지 않습니다.	다음 단계별도의 요청을 준비하기 전에 반환된 유효성 검사 세부 정보를 확인하세요.
응답	조건원래 요청이나 결과를 알 수 없거나 확인이 필요합니다.	다음 단계원래 식별자와 헤더를 보존하고, 지원되는 상태 정보나 라이브러리 기록만 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra qwen2-vl-2b-instruct

메서드 경로 별칭

/chat/completions