QwQ-Plus — 2025-03-05는 QwQ-Plus 텍스트 추론 제품군에서 날짜가 지정된 항목입니다. 제조사는 QwQ-Plus를 Qwen2.5에서 훈련된 강화된 QwQ 계열로 설명하며, 추론 능력을 개발하는 데 강화 학습을 사용한다고 밝힙니다. 강조하는 작업 방향은 수학, 프로그래밍, 여러 조건을 연결해야 하는 기타 질문입니다. 유용한 결과는 사용자가 제공한 자료에 근거한 텍스트 해법, 설명, 구현입니다.
추론 작업에는 분명한 목표가 필요합니다. 수학에서는 문제 전체, 정의, 허용되는 변수 범위, 구할 수량이나 입증할 명제를 제공하세요. 특정 형식의 최종 결과와 전환 단계를 확인할 수 있을 만큼의 설명을 요청하세요. 시도한 풀이를 평가한다면 원래 문제와 문제가 되는 단계를 함께 포함하세요. 그러면 모델이 일부 조각에서 빠진 가정을 재구성하는 대신 실제 쟁점을 논의할 수 있습니다.
프로그래밍에서는 관련 코드, 언어, 예상 동작, 문제를 드러내는 입력을 제공하세요. 유용한 요청은 수정한 함수, 바뀐 조건에 대한 설명, 의도한 동작을 보여주는 예제를 요구합니다. 인터페이스를 보존하고 그대로 유지해야 할 주변 동작을 명시하세요. 알고리즘을 비교할 때는 제공된 사례에 대한 정확성과 관련 복잡도 가정 등 기준을 먼저 정의한 뒤, 일반적인 대안 목록 대신 근거 있는 선택을 요청하세요.
제조사의 채팅 참조 문서는 시스템 메시지에 의존하기보다 사용자 요청에 QwQ 지시를 넣을 것을 권장합니다. 분석을 위해 인용하는 텍스트나 코드를 포함해 원본 데이터와 작업을 분리하세요. 정보가 부족할 때는 값을 가정하는 대신 빠진 조건을 지정하거나 핵심 후속 질문을 하는 등 처리 방식을 명시하세요. 애플리케이션에 계산기, 테스트 실행기, 검색 도구의 결과가 이미 있다면 명시적으로 전달하고 근거로 사용하도록 요청하세요.
문서화된 QwQ 서비스 흐름은 스트리밍으로 출력을 반환합니다. 중간 추론과 완성된 답변을 구분하고, 완성된 산출물로 취급하기 전에 반환된 조각을 조립하세요. 일부 스트림에는 끝나지 않은 계산이나 포기한 접근 방식이 포함될 수 있습니다. 사용자에게 보여줄 결과에서는 최종 결론과 이를 뒷받침하는 확인 사항을 식별하되, 실제 요청을 검토할 수 있을 만큼의 원문 컨텍스트를 유지하세요.
재현 가능한 추론 작업에서는 입력 버전, 요청한 출력 형식, 생성 설정과 함께 날짜가 포함된 정확한 모델 이름을 유지하세요. 후속 질문에서는 바꿀 특정 단계를 지정하고 수용한 사실을 명시적으로 유지하세요. 무관한 배경 대신 관련 발췌문을 제공하고 간결한 답변 목표를 정해 분석과 최종 결과가 모두 들어갈 공간을 남기세요.
분석 작업에서는 비교할 선택지에 식별자를 붙이고 의사 결정 규칙을 명시하세요. 증명에서는 전제와 주장을, 프로그램에서는 관찰된 실패와 제안한 원인을 구분하세요. 최종 답변이 제공된 사실에서 따라오는 결론과 가정에 의존하는 부분을 식별하도록 요청하세요. 원래 수치로 산술을 검증하고, 실제 사례에 대해 제안한 코드를 테스트하며, 애플리케이션이 사용하기 전에 구조화되어 보이는 출력도 검토하세요. 표나 JSON 유사 레이아웃을 요청하는 것은 출력 지시이며 제약된 구조화 생성을 보장하지 않습니다.
결과에 이르는 경로를 설명하고 확인해야 할 때 이 추론 중심 작업 형식을 선택하세요. 유용한 최종 산출물은 확인된 해법, 관련 예제가 포함된 코드 변경, 결정 조건을 명시한 비교가 될 수 있습니다. 외부 작업에는 여전히 정의된 애플리케이션 도구와 반환된 결과가 필요합니다. 추론 텍스트만으로는 계산이 실행되거나 제안한 변경이 적용되었다고 볼 수 없습니다.
", "aboutText": "QwQ-Plus — 2025-03-05는 QwQ-Plus 텍스트 추론 제품군에서 날짜가 지정된 항목입니다. 제조사는 QwQ-Plus를 Qwen2.5에서 훈련된 강화된 QwQ 계열로 설명하며, 추론 능력을 개발하는 데 강화 학습을 사용한다고 밝힙니다. 강조하는 작업 방향은 수학, 프로그래밍, 여러 조건을 연결해야 하는 기타 질문입니다. 유용한 결과는 사용자가 제공한 자료에 근거한 텍스트 해법, 설명, 구현입니다.\n\n추론 작업에는 분명한 목표가 필요합니다. 수학에서는 문제 전체, 정의, 허용되는 변수 범위, 구할 수량이나 입증할 명제를 제공하세요. 특정 형식의 최종 결과와 전환 단계를 확인할 수 있을 만큼의 설명을 요청하세요. 시도한 풀이를 평가한다면 원래 문제와 문제가 되는 단계를 함께 포함하세요. 그러면 모델이 일부 조각에서 빠진 가정을 재구성하는 대신 실제 쟁점을 논의할 수 있습니다.\n\n프로그래밍에서는 관련 코드, 언어, 예상 동작, 문제를 드러내는 입력을 제공하세요. 유용한 요청은 수정한 함수, 바뀐 조건에 대한 설명, 의도한 동작을 보여주는 예제를 요구합니다. 인터페이스를 보존하고 그대로 유지해야 할 주변 동작을 명시하세요. 알고리즘을 비교할 때는 제공된 사례에 대한 정확성과 관련 복잡도 가정 등 기준을 먼저 정의한 뒤, 일반적인 대안 목록 대신 근거 있는 선택을 요청하세요.\n\n제조사의 채팅 참조 문서는 시스템 메시지에 의존하기보다 사용자 요청에 QwQ 지시를 넣을 것을 권장합니다. 분석을 위해 인용하는 텍스트나 코드를 포함해 원본 데이터와 작업을 분리하세요. 정보가 부족할 때는 값을 가정하는 대신 빠진 조건을 지정하거나 핵심 후속 질문을 하는 등 처리 방식을 명시하세요. 애플리케이션에 계산기, 테스트 실행기, 검색 도구의 결과가 이미 있다면 명시적으로 전달하고 근거로 사용하도록 요청하세요.\n\n문서화된 QwQ 서비스 흐름은 스트리밍으로 출력을 반환합니다. 중간 추론과 완성된 답변을 구분하고, 완성된 산출물로 취급하기 전에 반환된 조각을 조립하세요. 일부 스트림에는 끝나지 않은 계산이나 포기한 접근 방식이 포함될 수 있습니다. 사용자에게 보여줄 결과에서는 최종 결론과 이를 뒷받침하는 확인 사항을 식별하되, 실제 요청을 검토할 수 있을 만큼의 원문 컨텍스트를 유지하세요.\n\n재현 가능한 추론 작업에서는 입력 버전, 요청한 출력 형식, 생성 설정과 함께 날짜가 포함된 정확한 모델 이름을 유지하세요. 후속 질문에서는 바꿀 특정 단계를 지정하고 수용한 사실을 명시적으로 유지하세요. 무관한 배경 대신 관련 발췌문을 제공하고 간결한 답변 목표를 정해 분석과 최종 결과가 모두 들어갈 공간을 남기세요.\n\n분석 작업에서는 비교할 선택지에 식별자를 붙이고 의사 결정 규칙을 명시하세요. 증명에서는 전제와 주장을, 프로그램에서는 관찰된 실패와 제안한 원인을 구분하세요. 최종 답변이 제공된 사실에서 따라오는 결론과 가정에 의존하는 부분을 식별하도록 요청하세요. 원래 수치로 산술을 검증하고, 실제 사례에 대해 제안한 코드를 테스트하며, 애플리케이션이 사용하기 전에 구조화되어 보이는 출력도 검토하세요. 표나 JSON 유사 레이아웃을 요청하는 것은 출력 지시이며 제약된 구조화 생성을 보장하지 않습니다.\n\n결과에 이르는 경로를 설명하고 확인해야 할 때 이 추론 중심 작업 형식을 선택하세요. 유용한 최종 산출물은 확인된 해법, 관련 예제가 포함된 코드 변경, 결정 조건을 명시한 비교가 될 수 있습니다. 외부 작업에는 여전히 정의된 애플리케이션 도구와 반환된 결과가 필요합니다. 추론 텍스트만으로는 계산이 실행되거나 제안한 변경이 적용되었다고 볼 수 없습니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Check a batch-capacity claim\n\nA processor handles 18 records per minute and must finish 1,000 records within one hour. Each run also needs a fixed seven-minute setup, during which no records are processed. Determine whether one run can meet the deadline under these assumptions. Show the available processing time, capacity and minimum rate needed, rounding only where required.A feasibility calculation with processing time, attainable capacity and the rate required to meet the deadline.The seven-minute setup is deducted before applying the processing rate, and units remain consistent.qwq-plus-2025-03-05QwQ-Plus — 2025-03-05는 Qwen 텍스트 추론 제품군에서 날짜가 지정된 정체성을 유지합니다. Qwen2.5 기반에 강화 학습을 적용한 방식으로, 수학, 프로그래밍, 여러 연결된 조건에서 근거 있는 결과를 도출해야 하는 문제를 대상으로 합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
QwQ-Plus — 2025-03-05는 QwQ-Plus 텍스트 추론 제품군에서 날짜가 지정된 항목입니다. 제조사는 QwQ-Plus를 Qwen2.5에서 훈련된 강화된 QwQ 계열로 설명하며, 추론 능력을 개발하는 데 강화 학습을 사용한다고 밝힙니다. 강조하는 작업 방향은 수학, 프로그래밍, 여러 조건을 연결해야 하는 기타 질문입니다. 유용한 결과는 사용자가 제공한 자료에 근거한 텍스트 해법, 설명, 구현입니다.
추론 작업에는 분명한 목표가 필요합니다. 수학에서는 문제 전체, 정의, 허용되는 변수 범위, 구할 수량이나 입증할 명제를 제공하세요. 특정 형식의 최종 결과와 전환 단계를 확인할 수 있을 만큼의 설명을 요청하세요. 시도한 풀이를 평가한다면 원래 문제와 문제가 되는 단계를 함께 포함하세요. 그러면 모델이 일부 조각에서 빠진 가정을 재구성하는 대신 실제 쟁점을 논의할 수 있습니다.
프로그래밍에서는 관련 코드, 언어, 예상 동작, 문제를 드러내는 입력을 제공하세요. 유용한 요청은 수정한 함수, 바뀐 조건에 대한 설명, 의도한 동작을 보여주는 예제를 요구합니다. 인터페이스를 보존하고 그대로 유지해야 할 주변 동작을 명시하세요. 알고리즘을 비교할 때는 제공된 사례에 대한 정확성과 관련 복잡도 가정 등 기준을 먼저 정의한 뒤, 일반적인 대안 목록 대신 근거 있는 선택을 요청하세요.
제조사의 채팅 참조 문서는 시스템 메시지에 의존하기보다 사용자 요청에 QwQ 지시를 넣을 것을 권장합니다. 분석을 위해 인용하는 텍스트나 코드를 포함해 원본 데이터와 작업을 분리하세요. 정보가 부족할 때는 값을 가정하는 대신 빠진 조건을 지정하거나 핵심 후속 질문을 하는 등 처리 방식을 명시하세요. 애플리케이션에 계산기, 테스트 실행기, 검색 도구의 결과가 이미 있다면 명시적으로 전달하고 근거로 사용하도록 요청하세요.
문서화된 QwQ 서비스 흐름은 스트리밍으로 출력을 반환합니다. 중간 추론과 완성된 답변을 구분하고, 완성된 산출물로 취급하기 전에 반환된 조각을 조립하세요. 일부 스트림에는 끝나지 않은 계산이나 포기한 접근 방식이 포함될 수 있습니다. 사용자에게 보여줄 결과에서는 최종 결론과 이를 뒷받침하는 확인 사항을 식별하되, 실제 요청을 검토할 수 있을 만큼의 원문 컨텍스트를 유지하세요.
재현 가능한 추론 작업에서는 입력 버전, 요청한 출력 형식, 생성 설정과 함께 날짜가 포함된 정확한 모델 이름을 유지하세요. 후속 질문에서는 바꿀 특정 단계를 지정하고 수용한 사실을 명시적으로 유지하세요. 무관한 배경 대신 관련 발췌문을 제공하고 간결한 답변 목표를 정해 분석과 최종 결과가 모두 들어갈 공간을 남기세요.
분석 작업에서는 비교할 선택지에 식별자를 붙이고 의사 결정 규칙을 명시하세요. 증명에서는 전제와 주장을, 프로그램에서는 관찰된 실패와 제안한 원인을 구분하세요. 최종 답변이 제공된 사실에서 따라오는 결론과 가정에 의존하는 부분을 식별하도록 요청하세요. 원래 수치로 산술을 검증하고, 실제 사례에 대해 제안한 코드를 테스트하며, 애플리케이션이 사용하기 전에 구조화되어 보이는 출력도 검토하세요. 표나 JSON 유사 레이아웃을 요청하는 것은 출력 지시이며 제약된 구조화 생성을 보장하지 않습니다.
결과에 이르는 경로를 설명하고 확인해야 할 때 이 추론 중심 작업 형식을 선택하세요. 유용한 최종 산출물은 확인된 해법, 관련 예제가 포함된 코드 변경, 결정 조건을 명시한 비교가 될 수 있습니다. 외부 작업에는 여전히 정의된 애플리케이션 도구와 반환된 결과가 필요합니다. 추론 텍스트만으로는 계산이 실행되거나 제안한 변경이 적용되었다고 볼 수 없습니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwq-plus-2025-03-05 | 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 $0.00046 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00116 / 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": "qwq-plus-2025-03-05", "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='qwq-plus-2025-03-05',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='qwq-plus-2025-03-05',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 qwq-plus-2025-03-05
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
qwq-plus-2025-03-05QwQ-Plus — 2025-03-05는 Qwen 텍스트 추론 제품군에서 날짜가 지정된 정체성을 유지합니다. Qwen2.5 기반에 강화 학습을 적용한 방식으로, 수학, 프로그래밍, 여러 연결된 조건에서 근거 있는 결과를 도출해야 하는 문제를 대상으로 합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
QwQ-Plus — 2025-03-05는 QwQ-Plus 텍스트 추론 제품군에서 날짜가 지정된 항목입니다. 제조사는 QwQ-Plus를 Qwen2.5에서 훈련된 강화된 QwQ 계열로 설명하며, 추론 능력을 개발하는 데 강화 학습을 사용한다고 밝힙니다. 강조하는 작업 방향은 수학, 프로그래밍, 여러 조건을 연결해야 하는 기타 질문입니다. 유용한 결과는 사용자가 제공한 자료에 근거한 텍스트 해법, 설명, 구현입니다.
추론 작업에는 분명한 목표가 필요합니다. 수학에서는 문제 전체, 정의, 허용되는 변수 범위, 구할 수량이나 입증할 명제를 제공하세요. 특정 형식의 최종 결과와 전환 단계를 확인할 수 있을 만큼의 설명을 요청하세요. 시도한 풀이를 평가한다면 원래 문제와 문제가 되는 단계를 함께 포함하세요. 그러면 모델이 일부 조각에서 빠진 가정을 재구성하는 대신 실제 쟁점을 논의할 수 있습니다.
프로그래밍에서는 관련 코드, 언어, 예상 동작, 문제를 드러내는 입력을 제공하세요. 유용한 요청은 수정한 함수, 바뀐 조건에 대한 설명, 의도한 동작을 보여주는 예제를 요구합니다. 인터페이스를 보존하고 그대로 유지해야 할 주변 동작을 명시하세요. 알고리즘을 비교할 때는 제공된 사례에 대한 정확성과 관련 복잡도 가정 등 기준을 먼저 정의한 뒤, 일반적인 대안 목록 대신 근거 있는 선택을 요청하세요.
제조사의 채팅 참조 문서는 시스템 메시지에 의존하기보다 사용자 요청에 QwQ 지시를 넣을 것을 권장합니다. 분석을 위해 인용하는 텍스트나 코드를 포함해 원본 데이터와 작업을 분리하세요. 정보가 부족할 때는 값을 가정하는 대신 빠진 조건을 지정하거나 핵심 후속 질문을 하는 등 처리 방식을 명시하세요. 애플리케이션에 계산기, 테스트 실행기, 검색 도구의 결과가 이미 있다면 명시적으로 전달하고 근거로 사용하도록 요청하세요.
문서화된 QwQ 서비스 흐름은 스트리밍으로 출력을 반환합니다. 중간 추론과 완성된 답변을 구분하고, 완성된 산출물로 취급하기 전에 반환된 조각을 조립하세요. 일부 스트림에는 끝나지 않은 계산이나 포기한 접근 방식이 포함될 수 있습니다. 사용자에게 보여줄 결과에서는 최종 결론과 이를 뒷받침하는 확인 사항을 식별하되, 실제 요청을 검토할 수 있을 만큼의 원문 컨텍스트를 유지하세요.
재현 가능한 추론 작업에서는 입력 버전, 요청한 출력 형식, 생성 설정과 함께 날짜가 포함된 정확한 모델 이름을 유지하세요. 후속 질문에서는 바꿀 특정 단계를 지정하고 수용한 사실을 명시적으로 유지하세요. 무관한 배경 대신 관련 발췌문을 제공하고 간결한 답변 목표를 정해 분석과 최종 결과가 모두 들어갈 공간을 남기세요.
분석 작업에서는 비교할 선택지에 식별자를 붙이고 의사 결정 규칙을 명시하세요. 증명에서는 전제와 주장을, 프로그램에서는 관찰된 실패와 제안한 원인을 구분하세요. 최종 답변이 제공된 사실에서 따라오는 결론과 가정에 의존하는 부분을 식별하도록 요청하세요. 원래 수치로 산술을 검증하고, 실제 사례에 대해 제안한 코드를 테스트하며, 애플리케이션이 사용하기 전에 구조화되어 보이는 출력도 검토하세요. 표나 JSON 유사 레이아웃을 요청하는 것은 출력 지시이며 제약된 구조화 생성을 보장하지 않습니다.
결과에 이르는 경로를 설명하고 확인해야 할 때 이 추론 중심 작업 형식을 선택하세요. 유용한 최종 산출물은 확인된 해법, 관련 예제가 포함된 코드 변경, 결정 조건을 명시한 비교가 될 수 있습니다. 외부 작업에는 여전히 정의된 애플리케이션 도구와 반환된 결과가 필요합니다. 추론 텍스트만으로는 계산이 실행되거나 제안한 변경이 적용되었다고 볼 수 없습니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwq-plus-2025-03-05 | 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 $0.00046 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00116 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "qwq-plus-2025-03-05",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwq-plus-2025-03-05', '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': 'qwq-plus-2025-03-05', '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 qwq-plus-2025-03-05
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Check a batch-capacity claim\n\nA processor handles 18 records per minute and must finish 1,000 records within one hour. Each run also needs a fixed seven-minute setup, during which no records are processed. Determine whether one run can meet the deadline under these assumptions. Show the available processing time, capacity and minimum rate needed, rounding only where required.A feasibility calculation with processing time, attainable capacity and the rate required to meet the deadline.The seven-minute setup is deducted before applying the processing rate, and units remain consistent.