model

Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

Markdown · JSON

Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

Qwen2.5-7B-Instruct ialah model teks kompak Qwen yang ditala untuk arahan bagi penulisan berbilang bahasa, pengekodan, matematik dan data berstruktur. Pengeluarnya mendokumenkan sehingga 131,072 token konteks dengan konfigurasi konteks panjang dan penjanaan sehingga 8,192 token.

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Qwen2.5-7B-Instruct ialah model teks 7B yang ditala untuk arahan dalam keluarga model bahasa kegunaan umum Qwen2.5. Qwen menekankan pengekodan dan matematik, pematuhan arahan, penulisan panjang, pemahaman jadual dan output berstruktur, khususnya JSON. Model padat dengan penyahkod sahaja ini mempunyai sejumlah 7.61 bilion parameter, termasuk 6.53 bilion parameter bukan pembenaman. Model menerima perbualan teks dan menjana teks. Taklimat yang berguna boleh meminta maklumat yang dibekalkan diubah menjadi penerangan jelas, rekod berstruktur, draf yang disemak atau program yang dicadangkan.

Model menyokong lebih daripada 29 bahasa, termasuk Cina, Inggeris, Perancis, Sepanyol, Portugis, Jerman, Itali, Rusia, Jepun, Korea, Vietnam, Thai dan Arab. Pengeluar juga menekankan ketahanan terhadap pelbagai prom sistem, yang berguna untuk menentukan peranan perbualan dan syaratnya. Nyatakan peranan, khalayak, istilah dan bahasa output secara langsung. Sebagai contoh, permintaan penyuntingan boleh membekalkan petikan teknikal, menentukan pembaca sasaran dan meminta penerangan lebih pendek yang mengekalkan istilah yang dinamakan serta syarat yang dinyatakan. Edisi yang ditala untuk arahan ialah model perbualan, berbeza daripada model asas pralatih yang sepadan.

Pemahaman data berstruktur dan penjanaan JSON ialah penambahbaikan utama Qwen2.5. Untuk mengekstrak atau mengubah jadual, kekalkan tajuk dan unitnya serta terangkan baris atau hubungan yang penting. Tentukan kunci yang diminta, jenis nilai dan cara mengendalikan maklumat yang tiada, bukannya meminta ringkasan umum sahaja. Taklimat contoh boleh membekalkan senarai isu dan meminta satu objek bagi setiap isu yang mengandungi pengecam sumber, kategori dan penerangan pendek. Hasil tersebut masih berupa teks yang dijana: menyemak struktur dan nilainya terhadap input ialah sebahagian daripada penggunaan dalam aliran kerja seterusnya.

Kad khusus ini menerangkan panjang konteks penuh 131,072 token dan penjanaan sehingga 8,192 token. Konfigurasi yang dibekalkan ditetapkan kepada 32,768 token konteks; bahan yang lebih panjang dikendalikan melalui konfigurasi YaRN yang didokumenkan. Pengeluar memberi amaran bahawa penskalaan statik boleh menjejaskan prestasi input yang lebih pendek dan mengesyorkan penambahannya apabila pemprosesan konteks panjang diperlukan. Pastikan input dan jawapan yang diminta berada dalam ruang terkonfigurasi yang berkaitan. Untuk laporan panjang, kekalkan tajuk bahagian, utamakan petikan yang berkait dengan soalan dan minta panjang output yang diperlukan, bukannya menganggap angka konteks lebih besar sebagai sebab untuk memasukkan bahan tidak berkaitan.

Panduan mula pantas rasmi menggunakan mesej sistem dan pengguna dengan templat sembang model, kemudian menyahkod sambungan yang dijana. Sediakan kerja pengekodan dengan sumber, bahasa, tingkah laku yang dijangka dan kekangan yang berkaitan. Sediakan soalan matematik dengan maklumat yang diberi dan format hasil. Penambahbaikan model umum yang didokumenkan dalam bidang ini tidak menjadikannya edisi Qwen2.5-Coder atau Qwen2.5-Math yang dilatih secara berasingan. Taklimat pengekodan contoh mungkin meminta penerangan fungsi, cadangan pembetulan dan sebab cadangan itu memenuhi syarat yang dinyatakan; pelaksanaan dan pengesahan kekal sebagai langkah berasingan.

Dokumentasi keluaran Qwen turut menerangkan panggilan alat dan templat sembang yang sedar akan alat, termasuk keserasian dengan Qwen-Agent. Tentukan alat yang tersedia serta argumennya, nyatakan matlamat dan berikan hasil yang dikembalikan untuk ditafsirkan oleh model. Pembantu dokumen boleh meminta maklumat berkaitan sebelum menyusun jawapan akhir, manakala pembantu kod boleh membuat penaakulan tentang output semakan yang dilaksanakan oleh aplikasi. Hasil yang berguna kemudian ialah respons yang dikaitkan dengan bukti yang dibekalkan dan format yang diminta. Ini ialah profil model teks; keupayaan visual, audio atau penjanaan video model Qwen lain adalah berasingan.

Tugas praktikal

Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

Transform a table with units preserved

From this text table, report total units and rows needing follow-up: item | ordered units | received units; pens | 40 | 35; folders | 20 | 20; clips | 100 | unknown. Produce a table with item, missing units and source values, then totals that separate known quantities from unknowns. Do not treat unknown as zero.

Hasil yang dijangka

A transformed table, known ordered/received totals and a note explaining which shortage remains undetermined.

Semak hasil

Pens show a shortage of 5, folders 0, and clips unknown; totals do not silently count unknown received units as zero.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen-2.5-7b-instruct

qwen/qwen-2.5-7b-instruct

Alibaba /qwen/qwen-2.5-7b-instruct

Pengenalan

Qwen2.5-7B-Instruct ialah model teks kompak Qwen yang ditala untuk arahan bagi penulisan berbilang bahasa, pengekodan, matematik dan data berstruktur. Pengeluarnya mendokumenkan sehingga 131,072 token konteks dengan konfigurasi konteks panjang dan penjanaan sehingga 8,192 token.

Input yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Format output
json atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
qwen/qwen-2.5-7b-instruct
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Lalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Contoh: system, user, assistant, tool, function
Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model.
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstring|content_part[]|nullKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_callsJenistool_call[]KeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_call_idJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan
Lalai—
Medanmessages[].nameJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].reasoning_contentJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya
Lalai—
Medanmessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_completion_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Medanstream_options.include_usageJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantemperatureJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantop_pJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstopJenisstring|string[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantoolsJenisfunction_tool[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].typeJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
function
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].function.nameJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan
Lalai—
Medantools[].function.descriptionJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantools[].function.parametersJenisJSON_schemaKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantool_choiceJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanparallel_tool_callsJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanresponse_formatJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanreasoning_effortJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanreasoningJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanservice_tierJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedaninstructionsJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Medan keserasian
Lalai—
MedanfunctionsJenisfunction[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanfunction_callJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanprompt_cache_optionsJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanmodalitiesJenisstring[]KeperluanPilihanNilai & had
text
Lalai—
MedanproviderJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini
Lalai—
Medancache_control.ttlJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Lalai—
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Hantar ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan had output.

Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.0004 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.0004 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPenstriman Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen-2.5-7b-instruct", "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='qwen/qwen-2.5-7b-instruct',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='qwen/qwen-2.5-7b-instruct',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")

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
Medanchoices[].indexJenisinteger
Medanchoices[].message.contentJenisstring|null
Medanchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Medanchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Medanchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Medanchoices[].finish_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra qwen/qwen-2.5-7b-instruct

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

qwen/qwen-2.5-7b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen-2.5-7b-instruct

qwen/qwen-2.5-7b-instruct

Alibaba /qwen/qwen-2.5-7b-instruct

Pengenalan

Qwen2.5-7B-Instruct ialah model teks kompak Qwen yang ditala untuk arahan bagi penulisan berbilang bahasa, pengekodan, matematik dan data berstruktur. Pengeluarnya mendokumenkan sehingga 131,072 token konteks dengan konfigurasi konteks panjang dan penjanaan sehingga 8,192 token.

Input yang diterima
Teks
Hasil
json · sse

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Input
text
Output
json, sse
Format output
JSON atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
qwen/qwen-2.5-7b-instruct
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
user, assistant
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF-8

rentetan messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan.

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.0004 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0002 / 1K token
Output · Token output $0.0004 / 1K token
Input · Bacaan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache $0 / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap
{
  "model": "qwen/qwen-2.5-7b-instruct",
  "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': 'qwen/qwen-2.5-7b-instruct', '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': 'qwen/qwen-2.5-7b-instruct', '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))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
MedanidJenisstring
MedanmodelJenisstring
Medancontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Medanstop_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra qwen/qwen-2.5-7b-instruct

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

qwen/qwen-2.5-7b-instruct

FAQ · Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
Apakah input dan hasil yang tersedia?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen-2.5-7b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen-2.5-7b-instruct: text → json, sse

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen-2.5-7b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen-2.5-7b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Apakah had yang terpakai?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen-2.5-7b-instruct: messages.min_items: 1

Butiran lanjut

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan
Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.
Kod promosi sehingga 50%
Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.
Perbelanjaan dalam sejarah
Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial
Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.
Lesen penjual semula
Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.
Dokumen pada laman
Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

Mohon lesen penjual semula · Tawaran dan perjanjian lesen