Source: https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-coder-14b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-coder-14b-instruct/
Language: ms

# Qwen2.5-Coder-14B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-coder-14b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-coder-14b-instruct/facts.json)

## [Qwen2.5-Coder-14B](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-coder-14b-instruct/)

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct ialah model pengaturcaraan 14.7 bilion parameter untuk menjana, menerangkan dan membaiki kod. Reka bentuknya yang ditala mengikut arahan menyokong tugas perbualan; konteks 131,072 token yang didokumenkan memerlukan konfigurasi konteks panjang di luar tetapan asal 32,768 token.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-coder-14b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-coder-14b-instruct/#method-1)

Tentang model

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

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct ialah edisi 14B yang ditala mengikut arahan dalam keluarga model Qwen berfokus kod. Ia menerima arahan bertulis dan kod sumber serta mengembalikan teks, termasuk pelaksanaan, penjelasan dan cadangan pembaikan. Keupayaan utamanya ialah penjanaan kod, penaakulan kod dan pembaikan kod, dengan asas dalam matematik dan tugas bahasa umum.

#### Jana kod daripada keperluan konkrit

Berikan bahasa pengaturcaraan, tingkah laku yang diperlukan dan antara muka di sekelilingnya kepada model. Permintaan tertumpu boleh meminta fungsi penghuraian yang menerima input yang ditetapkan dan mengekalkan format pulangan sedia ada. Sertakan kes pinggir dan kenal pasti nama atau kebergantungan yang mesti kekal utuh. Hasil boleh berupa fungsi atau tampalan kecil dengan penjelasan cara ia memenuhi keperluan.

Panduan mula pantas pengeluar menunjukkan perbualan yang diikuti oleh kod yang dijana. Instruct ialah edisi yang dijajarkan untuk bentuk interaksi ini. Susulan boleh memperhalus tugas yang sama: menukar syarat input, menerangkan satu cabang atau menyesuaikan pelaksanaan dengan antara muka sedia ada. Simpan dan jalankan kod yang terhasil dalam persekitaran pembangunan aplikasi untuk memeriksa tingkah laku yang diminta.

#### Terangkan tingkah laku dan cadangkan pembaikan

Untuk penaakulan kod, bekalkan petikan berkaitan dan tanya tentang hubungan tertentu: cara data bergerak antara fungsi, syarat yang mengubah output atau sebab nilai mencapai keadaan tidak dijangka. Untuk pembaikan, padankan kod dengan ralat yang diperhatikan, input yang mencetuskannya dan hasil yang dimaksudkan. Minta pembetulan secara berasingan daripada penjelasan supaya setiap satunya boleh disemak berdasarkan tingkah laku asal.

Bahan latihan keluarga ini merangkumi kod sumber, teks yang dipasangkan dengan kod dan bahan sintetik. Skala latihan yang diterbitkan ialah 5.5 trilion token. Ini ialah latar belakang pengkhususan pengaturcaraan; ia tidak membuktikan bahawa pelaksanaan yang dicadangkan telah dilaksanakan atau lulus pemeriksaan projek anda.

#### Bekerja dengan konteks yang didokumenkan

Kad model tepat menetapkan 131,072 token konteks penuh. Konfigurasi asal ditetapkan kepada 32,768 token; input lebih panjang memerlukan konfigurasi YaRN yang diterangkan dalam runtime yang menyokongnya. Pengeluar menyatakan bahawa penskalaan statik boleh menjejaskan input lebih pendek dan mengesyorkan pendayaannya apabila pemprosesan konteks panjang diperlukan. Ini ialah syarat pelaksanaan model, maka angka konteks penuh sendiri tidak menetapkan had antara muka API tertentu.

#### Edisi arahan 14B yang tepat

Model ini mempunyai 14.7 bilion parameter, termasuk 13.1 bilion parameter bukan embedding, dan 48 lapisan. Ia menggunakan perhatian pertanyaan berkumpulan dengan 40 kepala pertanyaan dan lapan kepala kunci/nilai. Kekalkan identiti 14B-Instruct apabila memilihnya untuk tugas: edisi Base dan ahli keluarga lebih besar mempunyai spesifikasi berasingan. Artifak siap yang berguna ialah kod yang dicadangkan, penjelasannya dan kes yang diperlukan untuk mengesahkannya.

Tugas praktikal

### Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

```
Implement a strict inventory-line parser

Write a Python function parse_line(text) for inventory lines formatted SKU|quantity. Trim surrounding spaces on both fields, reject an empty SKU, and require quantity to be a nonnegative integer. Return a tuple of SKU and quantity; raise ValueError for invalid input. Include tests for a valid line, zero quantity, an empty SKU and a negative quantity.
```

#### Hasil yang dijangka

```
A complete parser and four concrete tests preserving the specified tuple return format.
```

#### Semak hasil

```
Zero is accepted, a negative quantity is rejected, and invalid records raise ValueError rather than silently changing data.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-coder-14b-instruct`

[`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen2.5-coder-14b-instruct`

### Pengenalan

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct ialah model pengaturcaraan 14.7 bilion parameter untuk menjana, menerangkan dan membaiki kod. Reka bentuknya yang ditala mengikut arahan menyokong tugas perbualan; konteks 131,072 token yang didokumenkan memerlukan konfigurasi konteks panjang di luar tetapan asal 32,768 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

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen2.5-coder-14b-instruct | Lalai— |
| Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
| Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & 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— |
| Medan`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
| Medan`messages[].name` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
| Medan`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
| Medan`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`temperature` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`top_p` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`stop` | Jenis`string\|string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools` | Jenis`function_tool[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools[].type` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools[].function.name` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
| Medan`tools[].function.description` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`tool_choice` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`response_format` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`reasoning_effort` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`reasoning` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`service_tier` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`instructions` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
| Medan`functions` | Jenis`function[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`function_call` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`prompt_cache_options` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`modalities` | Jenis`string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
| Medan`provider` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
| Medan`cache_control.ttl` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |

Gabungan bahan input

**Teks** · Teks UTF8

`messages[].content`

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`messages` | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
| Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
| Parameter`output_modalities` | Kontraktext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull |

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

Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
| --- | --- | --- |
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input **$0.000572** / 1K token Output · Token output **$0.00172** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPenstriman Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen2.5-coder-14b-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
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen2.5-coder-14b-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"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen2.5-coder-14b-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

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`choices[].index` | Jenisinteger |
| Medan`choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Medan`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] |
| Medan`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring |
| Medan`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array |
| Medan`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject |

Ralat dan langkah seterusnya

| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=chat)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-coder-14b-instruct`

[`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen2.5-coder-14b-instruct`

### Pengenalan

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct ialah model pengaturcaraan 14.7 bilion parameter untuk menjana, menerangkan dan membaiki kod. Reka bentuknya yang ditala mengikut arahan menyokong tugas perbualan; konteks 131,072 token yang didokumenkan memerlukan konfigurasi konteks panjang di luar tetapan asal 32,768 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

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen2.5-coder-14b-instruct | Lalai— |
| Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
| Medan`messages[].content` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |

Gabungan bahan input

**Teks** · Teks UTF-8

`rentetan messages[].content`

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`text_file_material` | KontrakBaca 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

Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
| --- | --- | --- |
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input **$0.000572** / 1K token Output · Token output **$0.00172** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap

```json
{
  "model": "qwen2.5-coder-14b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen2.5-coder-14b-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
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen2.5-coder-14b-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

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`id` | Jenisstring |
| Medan`model` | Jenisstring |
| Medan`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Medan`stop_reason` | Jenisstring\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject |

Ralat dan langkah seterusnya

| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=messages)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`qwen2.5-coder-14b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-coder-14b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-coder-14b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen2.5-Coder-14B

Apakah input dan hasil yang tersedia?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Apakah had yang terpakai?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-coder-14b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms)

## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya





Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.





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





Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.