모델

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Markdown · JSON

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct는 텍스트, 이미지, 영상을 위한 Qwen의 지시 학습 비전 언어 모델로 텍스트를 반환합니다. 동적 이미지 해상도를 활용해 문서 페이지에 관해 질문하거나 그림을 비교하고 시각적 사건을 설명할 수 있으며, 개수 세기, 공간 추론, 영상 내 오디오 이해에는 문서화된 한계가 있습니다.

모델 소개

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

소개: 7B 비전 언어 버전

Qwen2-VL-7B-Instruct는 Qwen2-VL의 지시 학습된 7B 모델입니다. 텍스트 지시와 이미지 또는 영상을 결합해 텍스트 답변을 생성합니다. 유용한 출력에는 페이지 설명, 그림 비교, 눈에 보이는 사건의 묘사, 차트에 관한 질문의 답변이 있습니다. 이 모델은 정확히 이 Qwen2-VL 릴리스에 해당하며 더 새로운 Qwen2.5-VL 및 Qwen3-VL 체크포인트는 각자의 기능과 정체성을 갖습니다.

Qwen2-VL이 추가하는 기능

Qwen은 다양한 이미지 해상도와 종횡비에서의 시각적 이해, 영상 질의응답, 대화, 콘텐츠 생성을 설명합니다. 계열에 문서화된 영상 기능에는 20분이 넘는 자료도 포함됩니다. 길이만으로 애플리케이션이 처리하는 프레임 수가 정해지거나 모든 사건을 기억한다고 보장되지는 않습니다. 다국어 이미지 텍스트 이해는 영어와 중국어, 여러 유럽 언어, 일본어, 한국어, 아랍어, 베트남어를 포함합니다.

제작사는 시각적 관찰과 텍스트 지시를 통한 휴대전화, 로봇, 기타 기기와의 통합도 설명합니다. 이는 애플리케이션 워크플로입니다. 모델이 시각 환경을 해석하고 동작 선택을 돕는 동안 연결된 소프트웨어나 하드웨어가 이를 실행합니다. 화면을 인식하는 것만으로 화면 제어 권한이 생기지는 않습니다.

아키텍처 변경 사항

동적 해상도는 모든 입력에 같은 표현을 강제하는 대신 이미지를 가변적인 수의 시각 토큰으로 변환합니다. M-ROPE는 텍스트, 2차원 이미지, 3차원 영상 정보의 위치 정보를 분리하면서 공간 및 시간 구조를 결합합니다. 공개된 7B 설정에는 32,768개 위치가 명시되어 있습니다. 텍스트, 시각 토큰, 생성 출력은 유한한 시퀀스 예산을 공유하므로 이미지 해상도와 영상 샘플링이 한 요청에 포함할 수 있는 자료량에 영향을 줍니다.

이미지와 대화 준비하기

공식 예시는 단일 이미지, 여러 이미지, 텍스트 전용 대화를 지원합니다. “모든 것을 분석하세요” 같은 광범위한 지시에 의존하지 말고 구체적인 질문과 함께 이미지를 첨부하세요. 문서 페이지에서는 이름을 지정한 필드를 요청하고 인용문에서 문장부호를 보존하세요. 두 디자인 스크린샷에는 먼저 첫 번째와 두 번째라는 라벨을 붙인 뒤 눈에 보이는 변경 사항을 표로 요청하세요. 차트에서는 라벨, 단위, 특정 추세를 뒷받침하는 값을 요청하세요. 이는 시각적 질의응답의 실용적인 적용 예이며 오류 없는 추출을 약속하는 것이 아닙니다.

제작사 유틸리티는 로컬 파일, 인코딩된 이미지 데이터, 이미지 위치에서 이미지를 입력받습니다. 문서화된 영상 예시는 로컬 영상 파일이나 순서가 있는 프레임 목록을 사용합니다. 애플리케이션 업로드 형식은 별도의 인터페이스 결정입니다. 원래 프레임 순서를 보존하고 프레임 목록이 나타내는 시간 구간을 명시하세요. 예시는 텍스트를 생성하며 이 체크포인트는 이미지나 영상 생성기로 설명되지 않습니다.

해상도와 영상 준비

Qwen의 프로세서는 이미지당 기본 4~16,384개의 시각 토큰 범위를 사용합니다. 세부 정보와 메모리 및 연산의 균형을 조절하는 min_pixels와 max_pixels를 제공하며 문서화된 예시는 256–1,280개의 시각 토큰을 목표로 합니다. 이미지는 종횡비를 유지한 채 선택한 범위 안에서 크기가 조정됩니다. 명시적인 크기 조정 치수는 28의 배수로 반올림됩니다. 조밀한 표나 작은 글씨는 읽을 수 있도록 충분한 해상도가 필요할 수 있으며, 해상도를 높이면 사용 가능한 시각 및 컨텍스트 예산도 더 많이 소비합니다.

영상 예시는 초당 한 프레임의 샘플링률과 설정 가능한 픽셀 한도를 보여 줍니다. 이는 예시 설정이며 보편적인 필수 비율이나 엄격한 미디어 한도가 아닙니다. 사건 검토에서는 관련 클립을 제공하고 눈에 보이는 변화를 순서대로 기록하도록 요청하세요. 짧은 간격의 사건은 전반적인 장면 요약보다 더 촘촘한 샘플링이 필요할 수 있습니다. Qwen2-VL은 영상 안의 오디오 정보를 이해하지 않으므로 음성 대화나 효과음에는 별도의 오디오 워크플로가 필요합니다.

알려진 한계

Qwen은 이미지 학습 데이터의 기준 시점을 2023년 6월로 기록하며 이후의 인물, 제품, 사건에 관한 지식을 보장하지 않습니다. 특정 인물과 지식재산에 대한 인식은 불완전합니다. 복잡한 다단계 지시, 혼잡한 장면의 객체 수, 특히 3차원 공간 관계는 문서화된 약점입니다. 복잡한 시각 작업을 명확한 질문으로 나누고 결과를 뒷받침하는 시각적 근거를 요청하며 추출된 숫자와 인용문을 이미지와 대조하세요. 그럴듯한 캡션을 정확한 개수나 측정된 3차원 위치로 취급해서는 안 됩니다.

카드의 짧은 생성 예시는 별도의 엄격한 출력 상한을 입증하지 않습니다. 텍스트 및 시각 입력과 함께 답변 크기를 계획하고 해당 질문에 필요한 만큼의 세부 정보를 원본에 보존하세요. 어떤 그림이나 긴 영상이든 똑같이 신뢰할 만한 답변을 낸다고 가정하는 것보다 모델 선택과 입력 준비에 집중하는 편이 유용합니다.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Compare transcribed dashboard changes

Compare these dashboard descriptions supplied as text. First: heading 'Orders', filter 'All dates', total 240. Second: heading 'Orders', filter 'This week', total 38. Return a table of changed and unchanged fields, then explain why the totals alone do not establish a fall in orders. Use only the descriptions and keep the filter labels exact.

예상 결과

A field-comparison table and a short explanation of the different date scopes.

결과 확인

The result does not treat totals from All dates and This week as comparable periods.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

기타 /Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

시작하기

Qwen2-VL-7B-Instruct는 텍스트, 이미지, 영상을 위한 Qwen의 지시 학습 비전 언어 모델로 텍스트를 반환합니다. 동적 이미지 해상도를 활용해 문서 페이지에 관해 질문하거나 그림을 비교하고 시각적 사건을 설명할 수 있으며, 개수 세기, 공간 추론, 영상 내 오디오 이해에는 문서화된 한계가 있습니다.

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
Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
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 $0.00058 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.00142 / 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": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra", "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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra',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 Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

기타 /Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

시작하기

Qwen2-VL-7B-Instruct는 텍스트, 이미지, 영상을 위한 Qwen의 지시 학습 비전 언어 모델로 텍스트를 반환합니다. 동적 이미지 해상도를 활용해 문서 페이지에 관해 질문하거나 그림을 비교하고 시각적 사건을 설명할 수 있으며, 개수 세기, 공간 추론, 영상 내 오디오 이해에는 문서화된 한계가 있습니다.

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
Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
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 $0.00058 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.00142 / 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": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra",
  "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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra', '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 Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: text → text

POST /v1/messages · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: messages.min_items: 1

자세히 보기

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독
정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.
최대 50% 프로모션 코드
구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.
이력의 지출
요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

구독 선택 · 모델 가격 보기

판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱
서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.
리셀러 라이선스
프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.
사이트의 문서
연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

리셀러 라이선스 요청 · 공식 이용 조건과 라이선스 계약