Qwen Turbo 2024-11-01 yra fiksuota „Alibaba“ Qwen-Turbo versija iš Qwen2.5 kartos. Ji priima rašytines instrukcijas ir teksto kontekstą bei pateikia tekstinį atsakymą. Naudingos užduotys apima klausimus apie pateiktus dokumentus, kelių šaltinių susiejimą santraukose, kodo bazės paaiškinimą ir išgavimą į JSON. Lygindami skirtingų leidimų rezultatus, išsaugokite data pažymėtą modelio pavadinimą kartu su užklausa.
Qwen pristatyme apie Qwen2.5-Turbo demonstruojamas ilgų pasakojimų ir kelių susijusių mokslinių darbų skaitymas. Naudingas rezultatas priklauso nuo klausimo: apžvalga gali paaiškinti darbų ryšį, o konkretus palyginimas gali atskirti jų metodus ir juos pagrindžiančius įrodymus. Pateikite aiškiai pažymėtą tekstą ir paprašykite skaitytojui svarbių skirtumų. Pradinėje užduotyje galima paprašyti kiekvieno dokumento pagrindinio pasiūlymo, jį pagrindžiančios ištraukos ir bet kokių dokumentų nesutarimų. Paprašykite atsakymo auditorijai reikalinga kalba ir išlaikykite citatų ryšį su jų šaltiniu.
Gamintojas taip pat demonstruoja į teksto failą surinktos kodo saugyklos skaitymą: pirmiausia paaiškinama jos paskirtis, o tada randamos klasės ir jų failų keliai. Parenkite kodą išsaugodami failų ribas, pavadinimus ir susijusius aplinkinius apibrėžimus. Prieš prašydami siauresnio dalių tarpusavio ryšių paaiškinimo, paprašykite komponento sandaros apžvalgos. Gautas paaiškinimas arba vietų sąrašas gali padėti tikrinti originalius failus; tas vietas patikrinkite pagal pateiktą kodą.
Gamintojo dokumentuotoje teksto darbo eigoje sistemos pranešimas nustato vaidmenį ir užduoties taisykles, naudotojo pranešimas pateikia klausimą bei medžiagą, o modelis atsako kaip asistentas. Aiškiai įvardykite siekiamą rezultatą: santrauką, palyginimo lentelę, glaustą paaiškinimą arba išgautus laukus. Dokumento užduotyje atskirkite skaitomą tekstą nuo instrukcijos, aprašančios, ką su juo daryti. Įtraukite terminiją, išvesties kalbą ir taisykles, kaip elgtis su informacija, kurios šaltinis nepateikia.
Gamintojo Chat Completions darbo eiga neišsaugo būsenos: tęsiant diskusiją naudojama pokalbio istorija, pateikta kartu su kitu klausimu. Pridėkite ankstesnius naudotojo ir asistento pranešimus, jei papildomas klausimas nuo jų priklauso. Pirmas pokalbio etapas gali nustatyti dokumento argumentą, o antras – paklausti, kuri ištrauka pagrindžia vieną išvadą. Išlaikykite reikalingą šaltinio kontekstą, užuot manę, kad ankstesnis atsakymas suteikia modeliui nuolatinę atmintį. Diskusijai augant, išsaugokite naujausius pokalbio etapus ir svarbius šaltinių faktus arba naudokite patikrintą ankstesnės medžiagos santrauką. Pašalinus arba sutrumpinus istoriją, galima prarasti kitam atsakymui reikalingas detales.
„Alibaba“ aiškiai įtraukia qwen-turbo-2024-11-01 į JSON Object palaikančių modelių sąrašą. Gamintojo darbo eigoje atsakymo formatas nustatomas į json_object, o sistemos arba naudotojo instrukcijoje turi būti žodis JSON. Nurodykite laukų pavadinimus ir trūkstamos informacijos tvarkymą. Pavyzdžiui, išgavimo užduotyje galima paprašyti dokumento pavadinimo, jame nurodyto autoriaus ir pagrindžiančios ištraukos, kartu apibrėžiant taisyklę atvejui, kai autoriaus nėra.
JSON Object režimo tikslas – galiojanti JSON sintaksė; jis neužtikrina, kad rezultatas atitiktų konkrečią schemą, turėtų pastovius laukų pavadinimus ar laikytųsi nurodytų laukų tipų. Prieš naudodami rezultatą toliau, patikrinkite, ar grąžintame objekte yra užduočiai reikalingi laukai ir reikšmės. Prieš užbaigimą nukirstas rezultatas taip pat gali būti netaisyklingas JSON. Išsaugokite visą objektą ir jo šaltinio tekstą, kad formatavimo problemą būtų galima atskirti nuo klaidingo išgavimo.
Qwen pristatyme nurodomas nestabilumas sudėtingose ilgų sekų užduotyse. Didelis pateikto teksto kiekis negarantuoja, kad bus surasta kiekviena detalė ar teisingai suprastas kiekvienas ryšys. Svarbius teiginius, nuorodas ir kodo vietas patikrinkite pagal pradinę medžiagą, ypač kai išvada susieja tolimas ištraukas. Išsaugokite šaltinį, tikslią užklausą ir pasirinktą atsakymą kaip darbinį rezultatą. „Alibaba“ versijų atitikties aprašas atskiria šią versiją nuo Qwen-Turbo-2025-04-28, todėl lyginant leidimus rekomenduojama išsaugoti abu modelių pavadinimus ir tą pačią užduotį.
", "aboutText": "Qwen Turbo 2024-11-01 yra fiksuota „Alibaba“ Qwen-Turbo versija iš Qwen2.5 kartos. Ji priima rašytines instrukcijas ir teksto kontekstą bei pateikia tekstinį atsakymą. Naudingos užduotys apima klausimus apie pateiktus dokumentus, kelių šaltinių susiejimą santraukose, kodo bazės paaiškinimą ir išgavimą į JSON. Lygindami skirtingų leidimų rezultatus, išsaugokite data pažymėtą modelio pavadinimą kartu su užklausa.\n\n### Susijusią medžiagą skaitykite turėdami konkretų klausimą\n\nQwen pristatyme apie Qwen2.5-Turbo demonstruojamas ilgų pasakojimų ir kelių susijusių mokslinių darbų skaitymas. Naudingas rezultatas priklauso nuo klausimo: apžvalga gali paaiškinti darbų ryšį, o konkretus palyginimas gali atskirti jų metodus ir juos pagrindžiančius įrodymus. Pateikite aiškiai pažymėtą tekstą ir paprašykite skaitytojui svarbių skirtumų. Pradinėje užduotyje galima paprašyti kiekvieno dokumento pagrindinio pasiūlymo, jį pagrindžiančios ištraukos ir bet kokių dokumentų nesutarimų. Paprašykite atsakymo auditorijai reikalinga kalba ir išlaikykite citatų ryšį su jų šaltiniu.\n\n### Supraskite kodo saugyklą iš jos teksto\n\nGamintojas taip pat demonstruoja į teksto failą surinktos kodo saugyklos skaitymą: pirmiausia paaiškinama jos paskirtis, o tada randamos klasės ir jų failų keliai. Parenkite kodą išsaugodami failų ribas, pavadinimus ir susijusius aplinkinius apibrėžimus. Prieš prašydami siauresnio dalių tarpusavio ryšių paaiškinimo, paprašykite komponento sandaros apžvalgos. Gautas paaiškinimas arba vietų sąrašas gali padėti tikrinti originalius failus; tas vietas patikrinkite pagal pateiktą kodą.\n\n### Instrukcijas ir medžiagą pateikite kaip pranešimus\n\nGamintojo dokumentuotoje teksto darbo eigoje sistemos pranešimas nustato vaidmenį ir užduoties taisykles, naudotojo pranešimas pateikia klausimą bei medžiagą, o modelis atsako kaip asistentas. Aiškiai įvardykite siekiamą rezultatą: santrauką, palyginimo lentelę, glaustą paaiškinimą arba išgautus laukus. Dokumento užduotyje atskirkite skaitomą tekstą nuo instrukcijos, aprašančios, ką su juo daryti. Įtraukite terminiją, išvesties kalbą ir taisykles, kaip elgtis su informacija, kurios šaltinis nepateikia.\n\n### Tęskite pokalbį su reikalinga istorija\n\nGamintojo Chat Completions darbo eiga neišsaugo būsenos: tęsiant diskusiją naudojama pokalbio istorija, pateikta kartu su kitu klausimu. Pridėkite ankstesnius naudotojo ir asistento pranešimus, jei papildomas klausimas nuo jų priklauso. Pirmas pokalbio etapas gali nustatyti dokumento argumentą, o antras – paklausti, kuri ištrauka pagrindžia vieną išvadą. Išlaikykite reikalingą šaltinio kontekstą, užuot manę, kad ankstesnis atsakymas suteikia modeliui nuolatinę atmintį. Diskusijai augant, išsaugokite naujausius pokalbio etapus ir svarbius šaltinių faktus arba naudokite patikrintą ankstesnės medžiagos santrauką. Pašalinus arba sutrumpinus istoriją, galima prarasti kitam atsakymui reikalingas detales.\n\n### Išgaukite informaciją JSON Object režimu\n\n„Alibaba“ aiškiai įtraukia qwen-turbo-2024-11-01 į JSON Object palaikančių modelių sąrašą. Gamintojo darbo eigoje atsakymo formatas nustatomas į json_object, o sistemos arba naudotojo instrukcijoje turi būti žodis JSON. Nurodykite laukų pavadinimus ir trūkstamos informacijos tvarkymą. Pavyzdžiui, išgavimo užduotyje galima paprašyti dokumento pavadinimo, jame nurodyto autoriaus ir pagrindžiančios ištraukos, kartu apibrėžiant taisyklę atvejui, kai autoriaus nėra.\n\nJSON Object režimo tikslas – galiojanti JSON sintaksė; jis neužtikrina, kad rezultatas atitiktų konkrečią schemą, turėtų pastovius laukų pavadinimus ar laikytųsi nurodytų laukų tipų. Prieš naudodami rezultatą toliau, patikrinkite, ar grąžintame objekte yra užduočiai reikalingi laukai ir reikšmės. Prieš užbaigimą nukirstas rezultatas taip pat gali būti netaisyklingas JSON. Išsaugokite visą objektą ir jo šaltinio tekstą, kad formatavimo problemą būtų galima atskirti nuo klaidingo išgavimo.\n\n### Patikrinkite atsakymą pagal pradinę medžiagą\n\nQwen pristatyme nurodomas nestabilumas sudėtingose ilgų sekų užduotyse. Didelis pateikto teksto kiekis negarantuoja, kad bus surasta kiekviena detalė ar teisingai suprastas kiekvienas ryšys. Svarbius teiginius, nuorodas ir kodo vietas patikrinkite pagal pradinę medžiagą, ypač kai išvada susieja tolimas ištraukas. Išsaugokite šaltinį, tikslią užklausą ir pasirinktą atsakymą kaip darbinį rezultatą. „Alibaba“ versijų atitikties aprašas atskiria šią versiją nuo Qwen-Turbo-2025-04-28, todėl lyginant leidimus rekomenduojama išsaugoti abu modelių pavadinimus ir tą pačią užduotį.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Map a component from supplied code text\n\nMap this miniature repository. File reader.py: class CsvReader exposes read(path). File service.py: class ImportService receives a reader and calls reader.read(path) inside import_file(path). Explain each class’s role, identify where file loading occurs and list the supplied paths. Do not invent validation, storage or error handling absent from the excerpts.A two-component map, the read call location and an explicit list of unspecified behavior.Check that file loading is attributed to CsvReader.read and orchestration to ImportService.import_file, using the supplied paths only.qwen-turbo-2024-11-01„Alibaba“ Qwen Turbo 2024-11-01 yra fiksuota teksto modelio versija, skirta atsakyti į klausimus apie pateiktą medžiagą, apibendrinti susijusius dokumentus ir skaityti šaltinio kodą. Ji taip pat palaiko gamintojo JSON Object režimą informacijai išgauti į programiškai analizuojamą rezultatą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen Turbo 2024-11-01 yra fiksuota „Alibaba“ Qwen-Turbo versija iš Qwen2.5 kartos. Ji priima rašytines instrukcijas ir teksto kontekstą bei pateikia tekstinį atsakymą. Naudingos užduotys apima klausimus apie pateiktus dokumentus, kelių šaltinių susiejimą santraukose, kodo bazės paaiškinimą ir išgavimą į JSON. Lygindami skirtingų leidimų rezultatus, išsaugokite data pažymėtą modelio pavadinimą kartu su užklausa.
Qwen pristatyme apie Qwen2.5-Turbo demonstruojamas ilgų pasakojimų ir kelių susijusių mokslinių darbų skaitymas. Naudingas rezultatas priklauso nuo klausimo: apžvalga gali paaiškinti darbų ryšį, o konkretus palyginimas gali atskirti jų metodus ir juos pagrindžiančius įrodymus. Pateikite aiškiai pažymėtą tekstą ir paprašykite skaitytojui svarbių skirtumų. Pradinėje užduotyje galima paprašyti kiekvieno dokumento pagrindinio pasiūlymo, jį pagrindžiančios ištraukos ir bet kokių dokumentų nesutarimų. Paprašykite atsakymo auditorijai reikalinga kalba ir išlaikykite citatų ryšį su jų šaltiniu.
Gamintojas taip pat demonstruoja į teksto failą surinktos kodo saugyklos skaitymą: pirmiausia paaiškinama jos paskirtis, o tada randamos klasės ir jų failų keliai. Parenkite kodą išsaugodami failų ribas, pavadinimus ir susijusius aplinkinius apibrėžimus. Prieš prašydami siauresnio dalių tarpusavio ryšių paaiškinimo, paprašykite komponento sandaros apžvalgos. Gautas paaiškinimas arba vietų sąrašas gali padėti tikrinti originalius failus; tas vietas patikrinkite pagal pateiktą kodą.
Gamintojo dokumentuotoje teksto darbo eigoje sistemos pranešimas nustato vaidmenį ir užduoties taisykles, naudotojo pranešimas pateikia klausimą bei medžiagą, o modelis atsako kaip asistentas. Aiškiai įvardykite siekiamą rezultatą: santrauką, palyginimo lentelę, glaustą paaiškinimą arba išgautus laukus. Dokumento užduotyje atskirkite skaitomą tekstą nuo instrukcijos, aprašančios, ką su juo daryti. Įtraukite terminiją, išvesties kalbą ir taisykles, kaip elgtis su informacija, kurios šaltinis nepateikia.
Gamintojo Chat Completions darbo eiga neišsaugo būsenos: tęsiant diskusiją naudojama pokalbio istorija, pateikta kartu su kitu klausimu. Pridėkite ankstesnius naudotojo ir asistento pranešimus, jei papildomas klausimas nuo jų priklauso. Pirmas pokalbio etapas gali nustatyti dokumento argumentą, o antras – paklausti, kuri ištrauka pagrindžia vieną išvadą. Išlaikykite reikalingą šaltinio kontekstą, užuot manę, kad ankstesnis atsakymas suteikia modeliui nuolatinę atmintį. Diskusijai augant, išsaugokite naujausius pokalbio etapus ir svarbius šaltinių faktus arba naudokite patikrintą ankstesnės medžiagos santrauką. Pašalinus arba sutrumpinus istoriją, galima prarasti kitam atsakymui reikalingas detales.
„Alibaba“ aiškiai įtraukia qwen-turbo-2024-11-01 į JSON Object palaikančių modelių sąrašą. Gamintojo darbo eigoje atsakymo formatas nustatomas į json_object, o sistemos arba naudotojo instrukcijoje turi būti žodis JSON. Nurodykite laukų pavadinimus ir trūkstamos informacijos tvarkymą. Pavyzdžiui, išgavimo užduotyje galima paprašyti dokumento pavadinimo, jame nurodyto autoriaus ir pagrindžiančios ištraukos, kartu apibrėžiant taisyklę atvejui, kai autoriaus nėra.
JSON Object režimo tikslas – galiojanti JSON sintaksė; jis neužtikrina, kad rezultatas atitiktų konkrečią schemą, turėtų pastovius laukų pavadinimus ar laikytųsi nurodytų laukų tipų. Prieš naudodami rezultatą toliau, patikrinkite, ar grąžintame objekte yra užduočiai reikalingi laukai ir reikšmės. Prieš užbaigimą nukirstas rezultatas taip pat gali būti netaisyklingas JSON. Išsaugokite visą objektą ir jo šaltinio tekstą, kad formatavimo problemą būtų galima atskirti nuo klaidingo išgavimo.
Qwen pristatyme nurodomas nestabilumas sudėtingose ilgų sekų užduotyse. Didelis pateikto teksto kiekis negarantuoja, kad bus surasta kiekviena detalė ar teisingai suprastas kiekvienas ryšys. Svarbius teiginius, nuorodas ir kodo vietas patikrinkite pagal pradinę medžiagą, ypač kai išvada susieja tolimas ištraukas. Išsaugokite šaltinį, tikslią užklausą ir pasirinktą atsakymą kaip darbinį rezultatą. „Alibaba“ versijų atitikties aprašas atskiria šią versiją nuo Qwen-Turbo-2025-04-28, todėl lyginant leidimus rekomenduojama išsaugoti abu modelių pavadinimus ir tą pačią užduotį.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen-turbo-2024-11-01 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00018 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-turbo-2024-11-01", "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='qwen-turbo-2024-11-01',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='qwen-turbo-2024-11-01',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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra qwen-turbo-2024-11-01
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
qwen-turbo-2024-11-01„Alibaba“ Qwen Turbo 2024-11-01 yra fiksuota teksto modelio versija, skirta atsakyti į klausimus apie pateiktą medžiagą, apibendrinti susijusius dokumentus ir skaityti šaltinio kodą. Ji taip pat palaiko gamintojo JSON Object režimą informacijai išgauti į programiškai analizuojamą rezultatą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen Turbo 2024-11-01 yra fiksuota „Alibaba“ Qwen-Turbo versija iš Qwen2.5 kartos. Ji priima rašytines instrukcijas ir teksto kontekstą bei pateikia tekstinį atsakymą. Naudingos užduotys apima klausimus apie pateiktus dokumentus, kelių šaltinių susiejimą santraukose, kodo bazės paaiškinimą ir išgavimą į JSON. Lygindami skirtingų leidimų rezultatus, išsaugokite data pažymėtą modelio pavadinimą kartu su užklausa.
Qwen pristatyme apie Qwen2.5-Turbo demonstruojamas ilgų pasakojimų ir kelių susijusių mokslinių darbų skaitymas. Naudingas rezultatas priklauso nuo klausimo: apžvalga gali paaiškinti darbų ryšį, o konkretus palyginimas gali atskirti jų metodus ir juos pagrindžiančius įrodymus. Pateikite aiškiai pažymėtą tekstą ir paprašykite skaitytojui svarbių skirtumų. Pradinėje užduotyje galima paprašyti kiekvieno dokumento pagrindinio pasiūlymo, jį pagrindžiančios ištraukos ir bet kokių dokumentų nesutarimų. Paprašykite atsakymo auditorijai reikalinga kalba ir išlaikykite citatų ryšį su jų šaltiniu.
Gamintojas taip pat demonstruoja į teksto failą surinktos kodo saugyklos skaitymą: pirmiausia paaiškinama jos paskirtis, o tada randamos klasės ir jų failų keliai. Parenkite kodą išsaugodami failų ribas, pavadinimus ir susijusius aplinkinius apibrėžimus. Prieš prašydami siauresnio dalių tarpusavio ryšių paaiškinimo, paprašykite komponento sandaros apžvalgos. Gautas paaiškinimas arba vietų sąrašas gali padėti tikrinti originalius failus; tas vietas patikrinkite pagal pateiktą kodą.
Gamintojo dokumentuotoje teksto darbo eigoje sistemos pranešimas nustato vaidmenį ir užduoties taisykles, naudotojo pranešimas pateikia klausimą bei medžiagą, o modelis atsako kaip asistentas. Aiškiai įvardykite siekiamą rezultatą: santrauką, palyginimo lentelę, glaustą paaiškinimą arba išgautus laukus. Dokumento užduotyje atskirkite skaitomą tekstą nuo instrukcijos, aprašančios, ką su juo daryti. Įtraukite terminiją, išvesties kalbą ir taisykles, kaip elgtis su informacija, kurios šaltinis nepateikia.
Gamintojo Chat Completions darbo eiga neišsaugo būsenos: tęsiant diskusiją naudojama pokalbio istorija, pateikta kartu su kitu klausimu. Pridėkite ankstesnius naudotojo ir asistento pranešimus, jei papildomas klausimas nuo jų priklauso. Pirmas pokalbio etapas gali nustatyti dokumento argumentą, o antras – paklausti, kuri ištrauka pagrindžia vieną išvadą. Išlaikykite reikalingą šaltinio kontekstą, užuot manę, kad ankstesnis atsakymas suteikia modeliui nuolatinę atmintį. Diskusijai augant, išsaugokite naujausius pokalbio etapus ir svarbius šaltinių faktus arba naudokite patikrintą ankstesnės medžiagos santrauką. Pašalinus arba sutrumpinus istoriją, galima prarasti kitam atsakymui reikalingas detales.
„Alibaba“ aiškiai įtraukia qwen-turbo-2024-11-01 į JSON Object palaikančių modelių sąrašą. Gamintojo darbo eigoje atsakymo formatas nustatomas į json_object, o sistemos arba naudotojo instrukcijoje turi būti žodis JSON. Nurodykite laukų pavadinimus ir trūkstamos informacijos tvarkymą. Pavyzdžiui, išgavimo užduotyje galima paprašyti dokumento pavadinimo, jame nurodyto autoriaus ir pagrindžiančios ištraukos, kartu apibrėžiant taisyklę atvejui, kai autoriaus nėra.
JSON Object režimo tikslas – galiojanti JSON sintaksė; jis neužtikrina, kad rezultatas atitiktų konkrečią schemą, turėtų pastovius laukų pavadinimus ar laikytųsi nurodytų laukų tipų. Prieš naudodami rezultatą toliau, patikrinkite, ar grąžintame objekte yra užduočiai reikalingi laukai ir reikšmės. Prieš užbaigimą nukirstas rezultatas taip pat gali būti netaisyklingas JSON. Išsaugokite visą objektą ir jo šaltinio tekstą, kad formatavimo problemą būtų galima atskirti nuo klaidingo išgavimo.
Qwen pristatyme nurodomas nestabilumas sudėtingose ilgų sekų užduotyse. Didelis pateikto teksto kiekis negarantuoja, kad bus surasta kiekviena detalė ar teisingai suprastas kiekvienas ryšys. Svarbius teiginius, nuorodas ir kodo vietas patikrinkite pagal pradinę medžiagą, ypač kai išvada susieja tolimas ištraukas. Išsaugokite šaltinį, tikslią užklausą ir pasirinktą atsakymą kaip darbinį rezultatą. „Alibaba“ versijų atitikties aprašas atskiria šią versiją nuo Qwen-Turbo-2025-04-28, todėl lyginant leidimus rekomenduojama išsaugoti abu modelių pavadinimus ir tą pačią užduotį.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen-turbo-2024-11-01 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00018 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "qwen-turbo-2024-11-01",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen-turbo-2024-11-01', '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': 'qwen-turbo-2024-11-01', '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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra qwen-turbo-2024-11-01
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Map a component from supplied code text\n\nMap this miniature repository. File reader.py: class CsvReader exposes read(path). File service.py: class ImportService receives a reader and calls reader.read(path) inside import_file(path). Explain each class’s role, identify where file loading occurs and list the supplied paths. Do not invent validation, storage or error handling absent from the excerpts.A two-component map, the read call location and an explicit list of unspecified behavior.Check that file loading is attributed to CsvReader.read and orchestration to ImportService.import_file, using the supplied paths only.