QwenLong L1 32B
QwenLong-L1-32B는 긴 문서에 근거한 질문을 위한 Tongyi Lab의 텍스트 추론 모델입니다. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B를 출발점으로 문서 중심 강화 학습을 결합하여 수치·논리·문서 간 추론을 수행합니다.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsTongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesTongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
소개: 긴 문서에 대한 추론
QwenLong-L1-32B는 Tongyi Lab의 장문 컨텍스트 텍스트 추론 모델입니다. 가까운 지문을 단순히 반복하는 대신 한 문서의 여러 부분이나 여러 문서에 근거가 흩어져 있는 질문에 답하는 것이 목적입니다. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B를 기반으로 구축되었고 문서에 근거한 추론을 위해 추가 학습되었습니다. 텍스트와 질문을 제공하면 모델은 텍스트 추론 과정과 답변을 생성합니다. 스캔한 페이지, 오디오, 영상은 이 텍스트 워크플로 전에 적절한 별도 변환 단계가 필요합니다.
장문 컨텍스트 학습 방식
QwenLong-L1 프레임워크는 먼저 지도 파인튜닝으로 추론 정책을 준비한 다음 강화 학습 커리큘럼을 통해 컨텍스트 길이를 늘립니다. 난이도를 고려한 회고 샘플링은 학습이 진행됨에 따라 다시 다룰 예시를 조정합니다. 제조사는 규칙 기반 및 모델 기반의 이진 결과 보상을 결합하고 그룹 상대 정책 최적화를 사용하여 긴 근거에 계속 기반한 답변을 유도합니다. 이는 체크포인트의 학습 방식을 설명하며, 개별 답변이 외부 평가자에 의해 자동 검증된다는 뜻은 아닙니다.
공개된 버전
이는 원래 QwenLong-L1-32B 릴리스입니다. 별도로 명명된 QwenLong-L1-32B-AWQ는 INT4 양자화 버전이며 자체 식별 정보를 유지해야 합니다. 이 모델의 공개 설정은 64개 계층과 bfloat16 가중치를 갖춘 Qwen2 인과 언어 모델 아키텍처를 사용합니다. 선택할 때는 32B라는 이름을 모든 범용 작업의 개선 증거로 취급하는 것보다 문서 특화 여부가 더 중요합니다.
문서 질문 준비하기
제조사의 예시는 명확한 텍스트 구분자로 문서와 질문을 분리하고 추론 뒤에 알아볼 수 있는 최종 답변 문구를 요청합니다. 이 구조에 따라 관련 문서 본문을 제공하고, 제목과 표를 읽기 쉽게 유지하며, 구체적인 질문 하나를 하세요. 보고서 계산에서는 단위, 보고 기간, 표 라벨을 보존한 다음 수식, 사용한 값, 최종 결과를 요청하세요. 정책 비교에서는 문서에 A와 B 라벨을 붙이고 일치하는 규칙, 차이점, 각 행의 근거 섹션을 담은 표를 요청하세요. 이는 문서화된 수치 및 문서 간 추론 역량을 활용하여 작성한 적용 예시입니다.
예시는 추론과 최종 답변 텍스트를 별도로 파싱합니다. 생성 예산 10,000토큰, temperature 0.7, top_p 0.95를 사용하며, 이는 예시 설정이지 공표된 최대 출력 길이가 아닙니다. 카드는 선택적인 정체성 설정 시스템 메시지도 보여 줍니다. 모델 계보에 포함되어 있다는 이유만으로 다른 체크포인트의 권장사항을 가져오지 말고 이 모델 자체의 프롬프트 가이드를 유지하세요.
긴 문서 처리하기
Tongyi Lab은 YaRN을 사용하여 최대 131,072토큰의 컨텍스트 길이를 검증하며, 입력과 출력의 합이 32,768토큰을 크게 초과하면 확장을 권장합니다. 예시는 4배 또는 65,536토큰 작업 부하에 2배 같은 더 작은 배율을 설명합니다. 정적 확장은 짧은 텍스트의 성능을 저하시킬 수 있으므로 카드는 일반 요청이 32,768토큰 이내라면 활성화하지 말 것을 권고합니다. 공개 설정에는 131,072개의 위치가 명시되어 있지만 활성화된 rope_scaling 필드는 없습니다. 따라서 설정과 제조사의 조건부 장문 컨텍스트 절차를 함께 확인해야 합니다.
긴 입력에도 추론과 답변 공간이 필요합니다. 질문에 필요한 지문부터 시작하고 반복 머리글과 탐색 텍스트는 제거하되 페이지나 섹션 식별자는 유지하세요. 검토자가 결론을 제공 자료까지 추적할 수 있도록 결과에 근거 참조를 요청하세요. 큰 컨텍스트 한도는 더 많은 근거를 하나의 요청에 넣는 데 도움이 되지만 모든 세부 사항의 완벽한 기억을 입증하지는 않습니다.
문서 학습이 다루는 내용
DocQA-RL-1.6K에는 세 가지 추론 분야에 걸친 학습 문제 1,600개가 포함됩니다. 금융 보고서 같은 긴 전문 문서의 수치 질문 600개, 법률·금융·보험·생산 문서에 대한 논리적 객관식 질문 600개, 여러 출처의 근거를 연결하는 다단계 예시 400개입니다. 따라서 보고서 산술, 규칙 해석, 여러 근거 지문이 필요한 질문에 적합한 후보가 될 수 있습니다. 학습 분야는 해당 작업 경험을 설명하며 전문 자격이나 보장된 결론을 뜻하지 않습니다.
실용적인 출력과 한계
단위가 포함된 계산값, 섹션 참조가 있는 규칙 비교, 근거 사실의 연결 과정을 포함한 짧은 결론처럼 확인 가능한 답변을 선택하세요. 문서에 필요한 날짜나 정의가 없다면 이를 지어내지 말고 누락된 근거를 지정하도록 모델에 요청하세요. 릴리스 자료는 문서 질의응답에 초점을 맞추며 전용 도구 호출 계약이나 별도의 출력 상한을 규정하지 않습니다. 답변을 근거 기반 초안으로 취급하고 계산, 참조, 해석을 제공한 문서와 대조하여 검증하세요.
실제 활용 과제
실제 활용 과제
영어 기술 예제
Connect evidence across report sections
Document section 1 says 240 units were shipped. Section 4 says 30 shipped units were returned before month end. Appendix A says net shipped units equal shipped minus returned units. Calculate net shipped units for the month, cite every section needed and state whether revenue can be calculated from these facts. End with a clearly labelled final answer.예상 결과
A source-linked formula and calculation, a revenue-information limit and a labelled final result.결과 확인
Check that all three source sections support the calculation and that a price or revenue value is not invented.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B
Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B시작하기
QwenLong-L1-32B는 긴 문서에 근거한 질문을 위한 Tongyi Lab의 텍스트 추론 모델입니다. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B를 출발점으로 문서 중심 강화 학습을 결합하여 수치·논리·문서 간 추론을 수행합니다.
- 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 Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B | 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 $0.00028 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0012 / 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": "Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B", "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='Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B',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='Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B',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 Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B
Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B시작하기
QwenLong-L1-32B는 긴 문서에 근거한 질문을 위한 Tongyi Lab의 텍스트 추론 모델입니다. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B를 출발점으로 문서 중심 강화 학습을 결합하여 수치·논리·문서 간 추론을 수행합니다.
- 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 Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B | 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 $0.00028 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B', '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': 'Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B', '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 Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
FAQ · Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/chat/completions·Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B:text→textPOST /v1/messages·Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B:text→json,sse- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/chat/completions·Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B:model,messages,max_tokens,stream- 어떤 제한이 적용되나요?
POST /v1/chat/completions·Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B:messages.min_items:1