Qwen2.5-VL-3b
Qwen2.5-VL-3B-Instruct er Qwens kompakte, instruksjonsjusterte syns- og språkmodell for tekst, bilder og video. Den returnerer tekst og strukturert visuell informasjon, blant annet dokumentfelt, objektkoordinater og hendelsesbeskrivelser, med dynamisk oppløsning og tidsbevisst videobehandling.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqwen2.5-vl-3b-instruct - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqwen2.5-vl-3b-instruct
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Innledning: den instruksjonsjusterte 3B-utgaven
Qwen2.5-VL-3B-Instruct er 3B-medlemmet av Qwen2.5-VL. Den tar imot tekstinstruksjoner med bilder eller video og genererer tekstsvar, inkludert strukturerte data. Velg den til et tydelig definert visuelt spørsmål, en oppgave med dokumentuthenting eller en forklaring som knytter synlig innhold til brukerens forespørsel. Akkurat denne størrelsen og utgivelsen beholder sin egen identitet; du skal ikke anta at egenskaper som er lagt til spesielt i andre størrelser eller senere Qwen-generasjoner, gjelder dette modellkontrollpunktet.
Visuell forståelse og agentarbeidsflyter
Qwen beskriver gjenkjenning av vanlige objekter og analyse av skrift, grafer, ikoner, grafikk og sidelayout. For et skjema angir du de nødvendige feltene og hva en tom verdi betyr. For en graf ber du om aksene, enhetene og de synlige verdiene som støtter konklusjonen. En målrettet forespørsel gjør utdataene enklere å sammenligne med originalbildet enn en bred forespørsel om å beskrive alt.
Familien støtter også resonnement for visuelle agenter og verktøystyring for arbeidsflyter på datamaskin eller telefon. Modellen kan tolke et grensesnitt og bidra til å bestemme en handling; tilknyttede applikasjonsverktøy utfører handlingen. En skjermbildegjennomgang kan spørre hvilken kontroll som svarer til en oppgave, og hvilken synlig informasjon som støtter valget. Denne bruken av visuelt resonnement gir ikke i seg selv kontroll over en enhet.
Lang video og hendelseslokalisering
Produsenten beskriver forståelse av videoer som er lengre enn én time, og identifisering av segmentene som er relevante for en etterspurt hendelse. Dette er en familieegenskap, ikke en ubetinget grense for medieopplasting eller en garanti for at hvert videobilde beholdes. Klargjør det relevante klippet, bevar tidsinformasjonen og still et presist spørsmål om hendelsen, sekvensen eller endringen. Modellens tilnærming til videobehandling bruker informasjon om bildefrekvens til å knytte visuelle observasjoner til absolutt tid.
Lokalisering og strukturerte dokumenter
Qwen2.5-VL kan returnere objektplasseringer som omsluttende bokser eller punkter, med koordinater og attributter i JSON. For en lokaliseringsoppgave navngir du målobjektet og angir om resultatet skal være et punkt eller en boks. Hold koordinatkonvensjonen uttrykkelig i applikasjonen som bruker resultatet, fremfor å utlede en fysisk måling fra et vilkårlig fotografi.
Produsenten dokumenterer også strukturert uthenting fra skannede fakturaer, skjemaer og tabeller. Oppgi en leselig side og et utdataskjema: for eksempel feltnavn, uthentet tekst og det synlige området som støtter den. Bevar enheter, desimalskilletegn og tabelloverskrifter i kilden. Behandle usikkert eller uleselig innhold som et tilfelle for gjennomgang fremfor å be modellen finne på en manglende verdi. Disse klargjøringseksemplene anvender dokumenterte egenskaper; de er ikke garantier for nøyaktig uthenting.
Arkitekturendringer
Dynamisk bildeoppløsning utvides til video gjennom trening med variabel bildefrekvens. Oppdatert multimodal posisjonskoding representerer tidssekvens og absolutt tid og bidrar til å identifisere bestemte øyeblikk og hastighetsendringer. Synsenkoderen bruker vindusoppmerksomhet sammen med SwiGLU og RMSNorm. Disse endringene beskriver hvordan modellen behandler visuelt materiale; de fastslår ikke en fast responstid for en bestemt applikasjon.
Klargjøring av bilder og video
De offisielle eksemplene dekker enkeltbilder, flere bilder, samtaler med bare tekst, videofiler og ordnede lister over videobilder. Merk flere visuelle inndataelementer slik at et spørsmål kan vise til hvert av dem. For en bildesammenligning ber du om en tabell organisert etter etikettene og begrenser resultatet til synlige forskjeller. For en videotidslinje bevarer du rekkefølgen på videobildene og tidsinformasjon fremfor å presentere frakoblede bilder som om de hadde en kjent varighet.
Bildeprosessorens dokumenterte standard går fra fire til 16 384 visuelle tokener per bilde. Eksempelet kan sikte mot 256–1 280 tokener ved å sette pikselgrenser. Den bevarer sideforholdet innenfor disse grensene, mens uttrykkelige endrede dimensjoner justeres til multipler av 28. Flere detaljer bruker mer beregning og sekvensplass, så et lite tekstfelt kan trenge et utsnitt med høyere oppløsning, mens en bred sceneoppsummering kanskje ikke gjør det. Dette er produsentens behandlingskontroller; opplastingsalternativene i applikasjoner kan være forskjellige.
Kontekst og innholdsmessige grenser
Den publiserte modellkontrollpunktkonfigurasjonen angir maksimalt 128 000 posisjoner, mens den medfølgende delen om lang tekst fortsatt drøfter en startkonfigurasjon på 32 768 tokener. Veiledningen beskriver YaRN-ekstrapolering, men advarer om at den kan påvirke tidsmessig og romlig lokalisering betydelig og anbefaler ikke metoden til disse oppgavene. Den påpeker separat at videoposisjonskoding kan tillate en større posisjonsinnstilling, med 64K som eksempel. Disse ulike konfigurasjonsbeskrivelsene skal ikke slås sammen til én universelt validert inndatagrense.
Tekst, visuelt materiale og svaret deler et begrenset sekvensbudsjett. Hold relevant innhold leselig, reserver plass til resultatet og kontroller uthentet tekst, koordinater og hendelsestider mot originalen. Kortets genereringseksempel på 128 tokener er illustrerende og etablerer ikke en separat absolutt maksimumsgrense for utdata. Denne modellen returnerer tekstlig analyse eller strukturert informasjon; egenskapene for syn og språk betyr ikke at den genererer bilder eller video.
Praktisk oppgave
Praktisk oppgave
Teknisk eksempel på engelsk
Organize a recorded event timeline
Use only these text annotations from a clip: 00:02 worker picks up a box; 00:05 worker places the box on the scale; 00:08 scale display is obscured; 00:11 worker removes the box. Return the event sequence, the first annotated placement time and whether the weight is established. Preserve timestamps without claiming frame-level inspection.Forventet resultat
An ordered event table, a placement-time field and an unresolved weight field.Kontroller resultatet
Check that obscured weight remains unknown and the placement timestamp is attributed to the supplied annotation.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2.5-vl-3b-instruct
qwen2.5-vl-3b-instructStart
Qwen2.5-VL-3B-Instruct er Qwens kompakte, instruksjonsjusterte syns- og språkmodell for tekst, bilder og video. Den returnerer tekst og strukturert visuell informasjon, blant annet dokumentfelt, objektkoordinater og hendelsesbeskrivelser, med dynamisk oppløsning og tidsbevisst videobehandling.
- Godkjente inndata
- Tekst
- Resultater
- Tekst
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Inndatatyper
text- Utdatatyper
text- Utdataformat
- json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen2.5-vl-3b-instruct | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt. Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_call_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— |
Feltmessages[].name | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_content | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_completion_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Feltstream_options.include_usage | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstop | Typestring|string[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools | Typefunction_tool[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].type | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].function.name | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— |
Felttools[].function.description | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttools[].function.parameters | TypeJSON_schema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltresponse_format | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning_effort | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
Feltfunctions | Typefunction[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltfunction_call | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmodalities | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— |
Feltcache_control.ttl | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametermessages | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
Parameterfile_material | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
Parameteroptional_controls | Avtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy |
Parameteroutput_modalities | Avtaletext |
Parameterhosted_operations | Avtalefalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Send eksakt modell-ID sammen med messages.
Kontekstlengde er ikke en outputgrense.
En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Ikke angitt Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.0004 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0012 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen2.5-vl-3b-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='qwen2.5-vl-3b-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='qwen2.5-vl-3b-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")
Motta og lagre resultater
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.
Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra qwen2.5-vl-3b-instruct
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2.5-vl-3b-instruct
qwen2.5-vl-3b-instructStart
Qwen2.5-VL-3B-Instruct er Qwens kompakte, instruksjonsjusterte syns- og språkmodell for tekst, bilder og video. Den returnerer tekst og strukturert visuell informasjon, blant annet dokumentfelt, objektkoordinater og hendelsesbeskrivelser, med dynamisk oppløsning og tidsbevisst videobehandling.
- Godkjente inndata
- Tekst
- Resultater
- json · sse
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Inndatatyper
text- Utdatatyper
json,sse- Utdataformat
- JSON eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen2.5-vl-3b-instruct | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Kombinasjoner av inngående materialer
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content-streng
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalestream |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametertext_file_material | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Ikke angitt Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.0004 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0012 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qwen2.5-vl-3b-instruct",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'qwen2.5-vl-3b-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': 'qwen2.5-vl-3b-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))
Motta og lagre resultater
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.
Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra qwen2.5-vl-3b-instruct
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · Qwen2.5-VL-3b
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/chat/completions·qwen2.5-vl-3b-instruct:text→textPOST /v1/messages·qwen2.5-vl-3b-instruct:text→json,sse- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/chat/completions·qwen2.5-vl-3b-instruct:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qwen2.5-vl-3b-instruct:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/chat/completions·qwen2.5-vl-3b-instruct:messages.min_items:1